RNCP39541 Inactive · Niveau 7

Ingénieur diplômé du Conservatoire national des arts et métiers, spécialité Science de la donnée et intelligence artificielle

Certificateur · MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE

L'essentiel

Nomenclature du niveau de qualification

Niveau 7

Code(s) NSF

110 · Spécialités pluriscientifiques

114 · Mathématiques

326 · Informatique, traitement de l'information, réseau de transmission des données

Formacode(s)

31028 · Intelligence artificielle

32062 · Recherche développement

31023 · Gestion données massives

11017 · Statistique appliquée

Date d'échéance de l'enregistrement

31-08-2026

Certificateur(s)

Nom légalSIRETSite

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE 11004401300040 —

CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS 19753471200017 —

Partenaires habilités

5 organismes habilités, d'après la liste publiée par France compétences : 5 à former et organiser l'évaluation.

OrganismeSIRETHabilitation

CFAI 21 71 31418698200034 Former et organiser l'évaluation

CNAM BOURGOGNE FRANCHE-COMTE 34022316300023 Former et organiser l'évaluation

CNAM NOUVELLE-AQUITAINE - ASSOCIATION DE GESTION 82434427900149 Former et organiser l'évaluation

ORGANISME DE GESTION DE L'APPRENTISSAGE DANS L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR 13001762700014 Former et organiser l'évaluation

UNIVERSITE DE POITIERS 19860856400375 Former et organiser l'évaluation

Résumé de la certification

Objectifs et contexte

Avec la transformation numérique, l’informatique est une brique technique et organisationnelle encore plus stratégique, directement intégrée dans la chaine de valeurs des organisations. Cette transformation est source d’une demande croissante d’emplois hautement qualifiés en France et à l’international, d’ingénieurs en mesure d’adapter la transformation de l’informatique à la transformation numérique.

Les métiers de l’ingénierie informatique sont en constante évolution, au rythme des nouveaux usages, des nouvelles technologies et de la transformation numérique des organisations. Pour 2022, le marché de l’emploi du numérique représente plus de 191 000 postes à pourvoir selon les chiffres de Pôle Emploi et de la DARES, ce qui ouvre des perspectives énormes pour l’ensemble des métiers de l’ingénierie informatique. Pour le troisième trimestre 2021, l’APEC a prévu un volume total d’offres de l’ordre de 8 000 emplois d’ingénieur informatique toute spécialité confondue.

En réponse à ce contexte, le Cnam, fort de sa tradition « Arts et Métiers », propose une offre au plus près des « cœur-métier » de l’ingénierie informatique en y ajoutant la spécialité science de la donnée et intelligence artificielle basée sur

l’étude avancée des mathématiques appliquées.

Selon l'étude de l'impact de ces nouvelles technologies réalisée en 2022 en vue des assises des mathématiques (voir lien

), l'impact attendu sur le PIB est estimé à 18%, tandis que 13% des emplois sont estimés être impactés en premier lieu les ingénieurs en informatique (70% environ des emplois impactés sont des ingénieurs (40%) et techniciens (28%)) dont les sciences de la donnée et l’intelligence artificielle constituent un développement majeur attendu.

La certification vise des professionnels hautement qualifiés capables de maîtriser les compétences essentielles en mathématiques appliquées, apprentissage automatique et informatique pour répondre aux besoins croissants des entreprises dans l'exploitation intelligente des données. Les diplômés seront aptes à concevoir, mettre en œuvre et interpréter des solutions innovantes basées sur l'analyse de données et l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Activités visées

Extraction et préparation des données : collecte et nettoyage des données provenant de diverses sources.

Mise en place de méthodes efficaces pour assurer la qualité et la pertinence des données collectées.

Structuration des bases de données : conception de structures de bases de données optimales pour assurer une récupération rapide et efficace des informations.

Analyse statistique et modélisation prédictive : application de méthodes statistiques avancées pour comprendre les tendances, les corrélations et les anomalies dans les données ; conception, validation et mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning) destinés à anticiper des événements à venir, à détecter des schémas complexes et assister l’humain dans la prise de décision et l’évolution de l’entreprise.

Intégration et interprétation des résultats : intégration des résultats de l'analyse dans des rapports clairs et compréhensibles pour les équipes métiers.

Optimisation continue : réalisation d'une amélioration continue des modèles et des processus en fonction des retours et des évolutions des données.

Conception de modèles analytiques : élaboration de modèles adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise.

Gestion de projets en data science : coordination des équipes et des ressources pour la réalisation de projets complexes.

Veille méthodologique et technologique : suivi constant des évolutions dans le domaine de la data science et les domaines connexes pour intégrer les dernières avancées.

Compétences attestées

Établir le cahier des charges du projet (budget, temps, contraintes légales et environnementales, tests publics, éthique, impact sociétal, gestion des locaux, RGPD, etc).

Définir un plan de gestion des risques (causes internes ou externes peuvent forcer le projet à être modifié, SWOT) en identifiant les facteurs d'adaptabilité dont dispose l'entreprise afin d'anticiper sur les facteurs d'échecs du projet.

Développer la relation client et envisager l'extension du projet et les perspectives futures en établissant un contact régulier avec le client pour valider ses demandes et leur évolution.

Mettre en place des revues de projet pour assurer la transmission d'informations entre les différents corps de métiers ; et des systèmes de tracking au moyen d’un calendrier unique afin de surveiller les performances du projet, de déterminer sa progression et d’opérer les ajustements nécessaires.

Mettre en place des outils et des méthodes de gestion de projet (méthode en V, méthode itérative, méthode Agile, combinaison de méthodes...).

Communiquer et négocier dans un contexte international et multiculturel en utilisant une ou plusieurs langues étrangères et notamment des langages techniques de l’informatique et du numérique, à l’oral et à l’écrit y compris en anglais.

Analyser le besoin client en matière de conception d'un système informatique, des développements logiciels, des bases de données, et d'un dispositif d'optimisation des données en matière de conception de SI, développement informatique, d'architecture réseaux, etc. et en communiquant avec les experts métier.

Rédiger et valider avec le client le cahier des charges fonctionnel en intégrant les contraintes techniques, qualité, sécurité, environnemental, sociététal, normes réglementaire et standards informatique du contexte interculturel et international.

Organiser et animer des réunions métier afin de définir les spécifications du système d'information, ses développements, réseaux, bases de données, ainsi que son optimisation.

Élaborer le schéma directeur du SI en évaluant les risques / opportunités en utilisant une matrice SWOT et en intégrant un cycle de formation continue.

Élaborer, concevoir, tester et valider des modèles, protocoles et architectures système informatique, développements logiciels, réseaux, bases de données, cybersécurité et optimisation des données.

Identifier et collecter des données en quantité importante, structurées ou non structurées, issues de sources diversifiées internes et externes à l’entreprise (appareils intelligents ou connectés, capteurs..).

Stocker et organiser les données recueillies dans des bases de données massives

Nettoyer les données recueillies afin de les rendre exploitables par le système numérique de destination.

Effectuer des analyses de type descriptives et prédictives au moyen d’outils de modélisation statistique, fouilles de données et d’apprentissage statistique (méthodes de régression, méthodes d’analyse factorielle, méthodes de classification supervisée et non supervisée).

Développer et entrainer des architectures d'apprentissage automatique via des algorithmes (SVM, k-means, arbres de décisions, réseaux de neurones, boosting, etc.).

Évaluer les performances des algorithmes d’Intelligence Artificielle en utilisant des mesures appropriées

Réaliser l'amélioration continue des modèles et des processus en fonction des retours et des évolutions des données.

Identifier les responsabilités éthiques et professionnelles, et prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et de la diversité.

Inscrire dans une démarche d’amélioration continue les équipes métier en informatique et mathématiques, en confrontant les travaux à une veille prospective métier (évolution technologique, méthodologique, sectorielle…) et en participant à la définition du plan de formation de l’entreprise.

Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au sein de l’entreprise dans des projets entrepreneuriaux.

Établir un bilan de la collaboration de son équipe ou de l’organisation en identifiant les forces et des écueils possibles pour la mise en place future d’un processus collaboratif.

Gérer les conflits, les tensions au sein d’une équipe pluridisciplinaire en identifiant : la nature des freins de la collaboration entre professionnels, les logiques et les représentations inter-métiers, les enjeux de territoires professionnels afin de favoriser la cohésion pluridisciplinaire.

Déployer des outils métiers de mesure de performances et d'évaluation des équipes afin de garantir le succès des projets en science des données

au niveau de la qualité des résultats et de l'alignement avec les objectifs métier.

Blocs de compétences · 4

RNCP39541BC01

Piloter des projets en sciences de la donnée

Compétences visées

Établir le cahier des charges du projet (budget, temps, contraintes légales et environnementales, tests publics, éthique, impact sociétal, gestion des locaux, RGPD, etc).

Développer la relation client et envisager l'extension du projet et les perspectives futures en établissant un contact régulier avec le client pour valider ses demandes et leur évolution.

Mettre en place des outils et des méthodes de gestion de projet (méthode en V, méthode itérative, méthode Agile, combinaison de méthodes...).

Modalités d'évaluation

Évaluation des séquences académiques • Mises en situations, analyse d'articles, études de cas, examens sur table et questionnaires de vérification du savoir. • Travaux et projets individuels ou en groupe. Évaluation des séquences entreprises • Évaluation des rapports et travaux conduits en entreprise : présentation des projets conduits en entreprise • Évaluation par le maitre d'apprentissage des savoir-faire et savoir être tout au long de la formation. Critères d’évaluation • Rigueur des analyses techniques proposées. • Analyse critique de solutions techniques existantes. • Qualité de la formalisation écrite et orale en français ou en anglais (fond scientifique et technique, forme des documents). • Pertinence des outils et des méthodologies utilisés. • Adéquation entre données collectées et projet. • Qualité de synthèse et de communication des principaux résultats.

RNCP39541BC02

Concevoir, modéliser et élaborer un système informatique, des développements logiciels, des bases de données, un dispositif d'optimisation des données

Compétences visées

Organiser et animer des réunions métier afin de définir les spécifications du système d'information, ses développements, réseaux, bases de données, ainsi que son optimisation.

Élaborer le schéma directeur du SI en évaluant les risques / opportunités en utilisant une matrice SWOT et en intégrant un cycle de formation continue.

Modalités d'évaluation

RNCP39541BC03

Préparer et analyser les données massives par des techniques d'apprentissage de fouille des données afin de mettre en place des outils d’aide à la décision

Compétences visées

Stocker et organiser les données recueillies dans des bases de données massives

Nettoyer les données recueillies afin de les rendre exploitables par le système numérique de destination.

Développer et entrainer des architectures d'apprentissage automatique via des algorithmes (SVM, k-means, arbres de décisions, réseaux de neurones, boosting, etc.).

Évaluer les performances des algorithmes d’Intelligence Artificielle en utilisant des mesures appropriées

Réaliser l'amélioration continue des modèles et des processus en fonction des retours et des évolutions des données.

Modalités d'évaluation

RNCP39541BC04

Manager l'équipe pluridisciplinaire d'un projet en sciences de la donnée

Compétences visées

Identifier les responsabilités éthiques et professionnelles, et prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et de la diversité.

Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au sein de l’entreprise dans des projets entrepreneuriaux.

Établir un bilan de la collaboration de son équipe ou de l’organisation en identifiant les forces et des écueils possibles pour la mise en place future d’un processus collaboratif.

Déployer des outils métiers de mesure de performances et d'évaluation des équipes afin de garantir le succès des projets en science des données

au niveau de la qualité des résultats et de l'alignement avec les objectifs métier.

Modalités d'évaluation

Secteur d'activité et type d'emploi

Secteurs d'activités

Tous secteurs avec en particulier :

l'assurance,

santé,

banque,

e-commerce,

industrie lourde (automobile, transport, transformation),

nucléaire,

industrie 4.0.

Ces domaines ne sont pas exhaustifs, et les diplômés peuvent également trouver des opportunités dans d'autres secteurs émergents au fur et à mesure que les sciences des données et leurs applications continuent de se développer.

Types d'emplois accessibles

Métiers visés (ROME)

M1403 — Chargé / Chargée d'études socio-économiques

M1802 — Expert / Experte systèmes et réseaux informatiques

M1805 — Développeur / Développeuse informatique

H1206 — Ingénieur / Ingénieure R&D en industrie

Tensions de recrutement · DARES 2024

Niveau de tension : Très élevée (5/5) en tension

Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible et Lien formation-emploi.

2 928 € salaire médian (mensuel)

Diplôme le plus fréquent : Diplôme de niveau bac+5 ou plus (doctorat, master ou équivalent) en communication et information (41 % des actifs en emploi).

Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 7 familles professionnelles (nomenclature FAP). Ces familles ne sont pas au même niveau de tension (de 3 à 5 sur 5) : le niveau affiché est une moyenne pondérée par l'emploi, à ne pas attribuer à chacune d'elles.

L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques tension 4/5 (Élevée)
L5X93 — Chargés d'études socio-économiques tension 3/5 (Modérée)
M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique tension 4/5 (Élevée)
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom tension 5/5 (Très élevée)
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information tension 5/5 (Très élevée)
N0X70 — Techniciens d'étude, recherche et développement tension 5/5 (Très élevée)
N1X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie) tension 5/5 (Très élevée)

Indicateur de tension sur le marché du travail 2024 — DARES / France Travail. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.

Marché du travail · BMO 2026

Toute la France Île-de-France 22 242 Auvergne-Rhône-Alpes 5 554 Occitanie 4 720 Provence-Alpes-Côte d'Azur 3 662 Nouvelle-Aquitaine 2 524 Pays de la Loire 2 414 Hauts-de-France 2 177 Bretagne 1 803 Grand Est 1 775 Normandie 1 033 Centre-Val de Loire 947 Bourgogne-Franche-Comté 714 La Réunion 84 Mayotte 30 Guyane 28 Corse 28 Guadeloupe 25 Martinique 24

49 784 projets de recrutement

49 % jugés difficiles à recruter

2 % emplois saisonniers

Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 7 familles professionnelles (nomenclature FAP).

L4X82 — Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques
L5X93 — Chargés d'études socio-économiques
M1X80 — Techniciens d'étude et de développement en informatique
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information
N0X70 — Techniciens d'étude, recherche et développement
N1X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie)

Enquête Besoins en Main d'Œuvre (BMO) 2026 — France Travail (open data), cumul national. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.

Voie d'accès à la certification

Voie d'accèsOuverte

Formation initiale Non

Formation continue Non

Apprentissage Oui

Contrat de professionnalisation Non

Candidature individuelle Non

VAE Oui

Prérequis à l'entrée

Titre de niveau 5 scientifique minimum.

Composition du jury — Apprentissage

Pour le formation par la voie de l'apprentissage (sites : Chalon-sur-Saône, Niort) Le jury est présidé par le Directeur de l’École d’ingénieurs du Cnam (EICnam)ou son représentant. En plus du président, le jury est composé paritairement de personnalités du milieu professionnel et du milieu académique avec un quorum de huit personnes. Il comprend a minima : * le directeur du Centre Cnam en Région ou son représentant , * le responsable national du diplôme concerné ou son représentant, * le responsable opérationnel du diplôme concerné ou son représentant, * le Directeur du CFA ou son représentant, * le représentant du partenaire institutionnel de la formation ou son représentant, * des représentants des entreprises partenaires. La composition du jury est arrêtée chaque année par le Directeur de l’EICnam et portée à la signature de l’administrateur général du Cnam par la Direction nationale des formations.

Composition du jury — VAE

Le président du jury VAE est nommé par l’administrateur général du Cnam. Il est composé de 4 à 5 membres dont des enseignants-chercheurs et 2 représentants des professions concernés. Il est présidé par un enseignant-chercheur choisi pour sa transversalité et son expertise en VAE.

Financement en alternance

Niveau de prise en charge (NPEC) d'un contrat d'apprentissage par les OPCO, fixé par France compétences selon la branche professionnelle (CPNE). Applicable au 01-09-2025.

Prise en charge usuelle

10 780 €

Selon la branche

7 700 € – 10 890 €

Prise en chargeBranches concernées

10 780 € Valeur par défaut · 189 branches

10 890 € CPNE Casinos, CPNE Travail Temporaire, CPNE chimie, CPNE de l’édition de livres, de l’édition phonographique et de l’édition de musique, CPNE des Télécoms +5 autres

9 800 € CPNE des MFR, CPNE des Métiers de la Transformation des Grains, CPNE des Vins et Spiritueux, CPNE des centres de gestion agréés et habilités agricoles, CPNEFP Transformation Laitière +2 autres

10 000 € CPNE des industries de santé (CPNEIS), CPNEFP de l'enseignement privé indépendant

9 992 € CPNEF branche retraite complémentaire et prévoyance, CPNEFP Mutualité

8 500 € CPNEFP de la métallurgie

8 400 € CPNEFP de la branche des prestataires de services du secteur tertiaire

7 700 € CPNEFP des commerces et services de l'audiovisuel, de l'électronique et de l'équipement ménager

Liens avec d'autres certifications

Nouvelle(s) certification(s)

RNCP42443 — Ingénieur diplômé du Conservatoire national des arts et métiers, spécialité Science de la donnée et intelligence artificielle

Base légale

Date d'échéance31-08-2026

Dernière délivrance possible31-08-2030

Pour plus d'informations · Statistiques

AnnéeCertifiésInsertion 6 moisMétier visé 2 ans

2022 16 91 % 91 %

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