RNCP40513 Active · Niveau 6

Sciences et Ingénierie - Informatique pour la Santé

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

L'essentiel

Nomenclature du niveau de qualification

Niveau 6

Code(s) NSF

326m · Informatique, traitement de l'information

326t · Programmation, mise en place de logiciels

331 · Santé

Formacode(s)

31025 · Analyse de données

43454 · Santé

31067 · Développement informatique

31028 · Intelligence artificielle

Date d'échéance de l'enregistrement

31-08-2030

Certificateur(s)

Nom légalSIRETSite

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

CESI 77572257201109 http://www.cesi.fr

Partenaires habilités

2 organismes habilités, d'après la liste publiée par France compétences : 1 à former et organiser l'évaluation et 1 à former.

OrganismeSIRETHabilitation

C E SI 77572257201083 Former et organiser l'évaluation

UNIVERSITE DIJON BOURGOGNE 19211237300019 Former

Résumé de la certification

Objectifs et contexte

A l’origine, les métiers de l’intelligence artificielle (IA) relèvent plutôt de la data science ou des mathématiques. Encore récemment, ces métiers étaient réservés aux personnes qui sortaient de grandes écoles/écoles d’ingénieurs. Mais la situation a évolué. La puissance de calcul est plus grande, l’IA nous entoure de plus en plus au quotidien et le grand public est plus sensibilisé à ces technologies. Et du point de vue business, les grands éditeurs, dont Microsoft, ont mis en place des outils qui permettent de simplifier le développement d’un produit IA : la plateforme Azure, les services cognitifs… Tout cela participe à la démocratisation des métiers de l’IA.

Nous avons toujours besoin de data scientists et de mathématiciens, mais avec la démocratisation des outils, il faut également des profils plus techniciens et plus opérationnels avec un background théorique, certes, mais aussi de solides compétences pratiques : de bons développeurs qui comprennent la logique de l’algorithmie, qui ont des notions en mathématiques, mais surtout qui maîtrisent tous les outils du marché pour pouvoir développer des IA.

Perspectives

Dans le domaine de la Santé, identifié comme un des quatre secteurs dans lequel l’IA offre des perspectives très prometteuses, les progrès à venir auront un impact sur l’ensemble du secteur. Ces progrès impliquent de penser les métiers de demain. A ce titre la Fédération Hospitalière de France mène actuellement une étude de grande ampleur sur les « impacts de l'intelligence artificielle (IA) sur les métiers de la santé ».

L’IA est en effet au cœur de la médecine du futur, avec les opérations assistées, le suivi des patients à distance, les prothèses intelligentes, les traitements personnalisés grâce au recoupement d’un nombre croissant de données (big data), etc... C’est l’ensemble des thématiques hospitalières et médico-sociales qui seront impactées (évolution des pratiques professionnelles, parcours de soin, gestion, exploitation et protection des données).

Objectifs de la certification :

Cette certification répond aux besoins des professionnels des hôpitaux ou cliniques, des laboratoires de recherche et entreprises du secteur santé, soucieuses d'améliorer leurs processus grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle et à une gestion optimisée des données. Elle vise à certifier des experts capables d'exploiter des outils numériques avancés pour développer et piloter des projets innovants, tels que la mise en place d'équipements au service de la santé.

Activités visées

Les titulaires de la certification seront amenés à réaliser les activités suivantes sous la responsabilité d'un supérieur hiérarchique :

Développement de bases de données médicales

Conception et structuration d’une base de données relationnelle ou non relationnelle, sécurisée et conforme aux réglementations de protection des données de santé.

Acquisition, nettoyage et anonymisation des données médicales provenant de sources variées.

Intégration des données médicales préparées et propres dans une base de données structurée.

Optimisation de la base de données pour garantir l'intégrité, la confidentialité et la qualité des données de santé.

Exploitation des bases de données médicales

Interrogation et traitement des données de santé brutes ou traitées de manière sécurisée et éthique.

Création de visualisations et de tableaux de bord pertinents pour l'analyse médicale.

Mise à disposition des rendus de données en conformité avec les réglementations (RGPD, secret médical).

Exploitation de l’IA dans les applications médicales

Développement de modèles d'apprentissage pour l'analyse prédictive en santé.

Mise en œuvre d’algorithmes de machine learning et de deep learning adaptés aux problématiques médicales.

Création d’applications exploitables intégrant des solutions d’IA au service du diagnostic, du traitement et du suivi médical.

Validation clinique et interprétabilité des modèles d’IA.

Compétences attestées

Le certifié est capable de :

Identifier et analyser les sources de données médicales provenant de différents systèmes (dossiers patients, imagerie médicale, capteurs médicaux, registres hospitaliers)

Concevoir des solutions d'IA pour optimiser les processus de santé et de soins

Mener des expérimentations et des proof of concept dans un cadre médical, en garantissant la précision et la fiabilité des solutions

Intégrer les dimensions humaine, économique et organisationnelle du secteur de la santé

Appliquer une démarche éthique stricte dans le développement de solutions d'IA médicale, en respectant la confidentialité des données de santé

Communiquer efficacement sur les solutions d'IA à destination de différents publics (professionnels de santé, administrateurs, patients)

Veiller à une veille technologique constante dans le domaine de l'intelligence artificielle appliquée à la santé

Liste détaillée des compétences évaluées :

Analyser les enjeux, les parties prenantes le périmètre du besoins client pour mener à bien le projet IA santé avec notamment ses contraintes éthiques

Identifier les données nécessaires ainsi que les risques éthiques associés avec les différents professionnels afin de mettre en place une collecte de données appropriée et sécurisé.

Construire les études d'opportunité en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client

Prendre en compte les contraintes réglementaires sanitaires afin de s’assurer du respect de celles-ci

Réaliser une veille pour comprendre l’environnement sanitaire

Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé pour en permettre une amélioration et adaptation rapide

Mettre en oeuvre des plans d’action pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA en santé

Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en oeuvre

Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques

Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution

S’approprier les différentes classes d'algorithmes (machine learning, deep learning,…) pour modéliser les données massives afférentes au projet

Mettre en oeuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci

Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet

Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles méthodologies et les évolutions

Identifier les différentes sources de données

Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace et sécurisée des données de santé

Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement et anonymisation des données de santé afin de les intégrer dans la solution IA

Sélectionner les sources de données en lien avec les professionnels de santé pour les modéliser et les cartographier

Identifier et exploiter les indicateurs de performance avec les professionnels de santé à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue

Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « santé » pour permettre la prise de décision

Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données

Identifier les ressources disponibles dans le SI de santé

Définir les étapes d’un processus d’IA santé

Ajuster la chaine de traitement selon les résultats de la solution IA pour améliorer le processus

Identifier des acteurs de santé pour tester la solution IA

Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’établissement de santé pour l’expérimentation de la solution IA

Aider à l’identification et la mise en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté à la problématique de santé

Manipuler des algorithmes dans plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées) pour justifier le choix de la technologie appropriée.

Concevoir la solution IA pour répondre à la problématique

Tester et valider avec les parties prenantes la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance (métriques, éthique, environnement, confidentialité) choisis par les professionnels de santé

Implémenter une solution IA dans un SI santé existant avec des technologies appropriées

Assurer la configuration de la solution d’IA déployée

Mesurer les impacts environnementaux pour une solution IA frugale.

Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (professionnels de la santé, direction, etc.)

Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée (Mlops, bibliothèques python)

Gérer et suivre les contrats afférents au projet en respectant les règles législatives liées à la santé avec l’accompagnement des parties prenantes

Ajuster les paramètres des solutions IA et maîtriser les métriques associées pour valider les performances de la solution au regard des jeux de données (indicateurs de confiance dans la solution)

Mesurer la performance et l’impact de la solution IA en lien avec les professionnels de santé au bénéfice des parties prenantes

Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique

Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires

Choisir la méthode de gestion de projet (par exemple AGILE, PMI, Scrum) pour l’appliquer au projet IA en santé

Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées

Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet

Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet

Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour les parties prenantes en santé (professionnels, patients, établissements)

Participer à l'identification des risques inhérents au projet IA en santé afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité).

Participer au plan de réponses aux risques identifiés et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident pour assurer une gestion proactive et réactive du projet d'IA en santé.

Favoriser l’appropriation des outils numériques par les professionnels de santé/patients pour faciliter la transition numérique

Intégrer la culture de la transition numérique au sein de l’établissement de santé pour en mesurer les impacts sur son activité et sur les domaines d’applications possibles

Conduire les réunions de suivi de projet IA en santé

Actualiser les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels

Participer à l’organisation des réunions pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.)

Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction

Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées.

Assurer le transfert de compétences auprès des parties prenantes (administrateurs, établissement, professionnels de santé) pour garantir la viabilité de la solution IA déployée

Organiser et animer la capitalisation de l'expérience à l'issue du projet IA au sein de l’établissement de santé (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions

Blocs de compétences · 4

RNCP40513BC01

Définir le besoin pour répondre à une problématique d’un projet IA en santé

Compétences visées

S'approprier le contexte, les enjeux, les objectifs de l’organisation de santé afin d'identifier le besoin en santé

Analyser les enjeux, les parties prenantes le périmètre du besoin client pour mener à bien le projet IA santé avec notamment ses contraintes éthiques

Identifier les données nécessaires ainsi que les risques éthiques associés avec les différents professionnels afin de mettre en place une collecte de données appropriée et sécurisé.

Construire les études d'opportunités en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client

Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet en santé

Prendre en compte les contraintes réglementaires sanitaires afin de s’assurer du respect de celles-ci

Réaliser une veille pour comprendre l’environnement sanitaire

Définir et documenter les cadres légaux et éthiques, avec les différentes parties prenantes, de l'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé pour en permettre une amélioration et adaptation rapide

Mettre en œuvre des plans d’action pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA en santé

Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset pour répondre au besoin du projet IA en santé

Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en œuvre

Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques

Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution

Participer à la construction de la solution ou proposer un processus de collecte de données

S’approprier les différentes classes d'algorithmes (par exemple : machine learning, deep learning) pour modéliser les données massives afférentes au projet

Mettre en œuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci

Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet

Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles méthodologies et les évolutions

Modalités d'évaluation

Dans le cadre d’un projet de collecte de données nécessaires au projet IA santé, réel ou simulé en centre, présentation (écrite et orale) : * D’une analyse des impacts de l’environnement sur la santé, * De solutions en adéquation avec le parcours de soin * Des résultats d’une veille (réglementaire et éthique) * Du cadre légal et éthique du projet Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

RNCP40513BC02

Concevoir la solution IA en santé dans l’architecture globale

Compétences visées

Synthétiser les informations collectées de santé

Identifier les différentes sources de données avec les parties prenantes

Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace et sécurisée des données de santé

Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement et anonymisation des données de santé afin de les intégrer dans la solution IA

Sélectionner les sources de données en lien avec les professionnels de santé pour les modéliser et les cartographier

Identifier et exploiter les indicateurs de performance avec les professionnels de santé à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue

Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « santé » pour permettre la prise de décision

Identifier les moyens existant dans l’établissement de santé et les analyser

Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données

Identifier les ressources disponibles dans le SI de santé

Définir et adapter une chaine de traitement

Définir les étapes d’un processus d’IA santé

Ajuster la chaine de traitement selon les résultats de la solution IA pour améliorer le processus

Identifier un moyen de déploiement d’un projet d’IA en santé

Identifier des acteurs de santé pour tester la solution IA

Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’établissement de santé pour l’expérimentation de la solution IA

Modalités d'évaluation

Dans le cadre d’un projet d’accompagnement au changement lors d’un projet IA réel ou simulé en centre, présentation : * des sources de données ; * des algorithmes et protocoles de collecte de données ; * d’une démonstration du besoin ou non d’un prétraitement ; * des indicateurs de performance ; * des tableaux de bord ; * d’un inventaire des ressources en terme de stockage et de capacité de calculs ; * d’une définition des étapes du process d’IA. Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

RNCP40513BC03

Développer et maintenir une solution d’IA pour optimiser les performances de l’établissement de santé en respectant une démarche éthique et écologique

Compétences visées

Sélectionner les technologies adaptées à la problématique et au SI de santé en prenant en compte l’éthique, l’environnement et la confidentialité

Aider à l’identification et la mise en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté à la problématique de santé

Manipuler des algorithmes dans plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées) pour justifier le choix de la technologie appropriée.

Concevoir la solution IA pour répondre à la problématique

Déployer la solution d’IA dans un SI de santé existant

Implémenter une solution IA dans un SI santé existant avec des technologies appropriées

Assurer la configuration de la solution d’IA déployée

Mesurer les impacts environnementaux pour une solution IA frugale.

Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (professionnels de la santé, direction, etc.)

Suivre la solution d’IA au sein de l'architecture du SI, garantir son efficacité et ses évolutions tout au long de la vie du produit/service concerné, en veillant également à son impact sur la santé des utilisateurs et des parties prenantes impliquées.

Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée (Machine learning operations (Mlops), bibliothèques python)

Gérer et suivre les contrats afférents au projet en respectant les règles législatives liées à la santé avec l’accompagnement des parties prenantes

Mesurer la performance et l’impact de la solution IA en lien avec les professionnels de santé au bénéfice des parties prenantes

Intégrer les solutions IA dans une démarche de transition écologique

Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique

Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux

Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires

Modalités d'évaluation

Dans le cadre d’un projet d’optimisation des applications d’IA au sein du SI réel ou simulé en centre, présentation : * de l’entreprise et de ses enjeux ; * du process de la solution d’IA ; * d’une représentation graphique des sources de données ; * des indicateurs de performance retenus ; * d’une démonstration de la solution avec une stratégie de tests et de validation ; * de l’architecture de la solution prenant en compte les impacts environnementaux ; * d’une étude des impacts législatifs. * d’une méthode de gestion du système d’IA mis en place ; * de la gestion des contrats afférents au projet ; * du paramétrage de la solution d’IA ; * d’une écriture des scripts ; * d’une analyse de la solution d’IA. Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

RNCP40513BC04

Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle en santé et accompagner le changement numérique

Compétences visées

Appliquer la méthode de gestion de projet retenue et suivre le déroulement du projet IA en santé

Choisir la méthode de gestion de projet (par exemple AGILE, PMI, Scrum) pour l’appliquer au projet IA en santé

Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées,

Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet

Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet

Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour les parties prenantes en santé (professionnels, patients, établissements)

Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet d’IA en santé afin d’anticiper leur traitements

Participer à l'identification des risques inhérents au projet IA en santé afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité).

Accompagner le changement numérique auprès des parties prenantes du projet IA en santé

Favoriser l’appropriation des outils numériques par les professionnels de santé/patients pour faciliter la transition numérique

Intégrer la culture de la transition numérique au sein de l’établissement de santé pour en mesurer les impacts sur son activité et sur les domaines d’applications possibles

Conduire les réunions de suivi de projet IA en santé

Assurer le suivi du projet

Participer à l'actualisation les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels

Participer à l’organisation des réunions pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.)

Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction

Clore le projet et garantir sa pérennité

Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées.

Assurer le transfert de compétences auprès des parties prenantes (administrateurs, établissement, professionnels de santé) pour garantir la viabilité de la solution IA déployée

Modalités d'évaluation

Dans le cadre d’un projet de pilotage de projet d’IA réel ou simulé en centre, présentation : * de la méthode de gestion de projet choisie, * de la structure du projet, * des compétences nécessaires à la réalisation du projet en vue de la constitution de l’équipe, * de la matrice pondérée des risques, * de la planification prévisionnelle et du travail réalisé, * des indicateurs de suivi de projet. Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

Secteur d'activité et type d'emploi

Secteurs d'activités

Le professionnel de l’IA santé exerce dans les grandes entreprises, des hôpitaux ou cliniques, des laboratoires de recherche et des PME ayant à cœur de développer l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé.

Au sein de ces entreprises, le professionnel de l’IA dans le domaine de la santé, gère des projets spécifiques à ce domaine, de plus en plus complexes suivant son expérience, dans toutes les dimensions techniques, humaines, éthiques et financières.

Le professionnel de l’IA dans le domaine de la santé dépend alors du Directeur informatique ou du Directeur Recherche & Développement.

Types d'emplois accessibles

Data Scientist / Data Analyst pour la santé

Développeur de solutions en E-santé

Développeur ou architecte de solutions IA / Big Data pour la santé

Assistant chef de projets IA / Chef de projets data pour la santé

Assistant de recherche en Intelligence Artificielle pour la santé

Métiers visés (ROME)

M1805 — Développeur / Développeuse informatique

M1806 — Consultant fonctionnel / Consultante fonctionnelle des systèmes d'information

M1403 — Chargé / Chargée d'études socio-économiques

J1306 — Manipulateur / Manipulatrice d'électroradiologie médicale

M1810 — Technicien / Technicienne d'exploitation informatique

Tensions de recrutement · DARES 2024

Niveau de tension : Élevée (4/5) en tension

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

2 675 € 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 : 8 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)
M1X81 — Techniciens de production, d'exploitation, d'installation, et de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique tension 4/5 (Élevée)
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom tension 5/5 (Très élevée)
M2X92 — Responsables et cadres de la production, de l'exploitation et de la maintenance informatique et télécom tension 3/5 (Modérée)
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information tension 5/5 (Très élevée)
V3X70 — Techniciens médicaux et préparateurs 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 22 516 Auvergne-Rhône-Alpes 5 082 Occitanie 4 167 Provence-Alpes-Côte d'Azur 3 842 Nouvelle-Aquitaine 3 406 Pays de la Loire 2 772 Hauts-de-France 2 237 Bretagne 2 135 Grand Est 1 588 Normandie 1 203 Centre-Val de Loire 905 Bourgogne-Franche-Comté 674 La Réunion 275 Guyane 134 Martinique 108 Mayotte 90 Guadeloupe 82 Corse 57

51 273 projets de recrutement

51 % en tension jugés difficiles à recruter

3 % emplois saisonniers

Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 8 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
M1X81 — Techniciens de production, d'exploitation, d'installation, et de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique
M2X90 — Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique et télécom
M2X92 — Responsables et cadres de la production, de l'exploitation et de la maintenance informatique et télécom
M2X93 — Experts et consultants en systèmes d'information
V3X70 — Techniciens médicaux et préparateurs

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 Oui

Formation continue Non

Apprentissage Oui

Contrat de professionnalisation Non

Candidature individuelle Non

VAE Oui

Prérequis à l'entrée

Titulaire d’un diplôme de niveau 4 scientifique ou technologique dans une spécialité mathématiques, physique- chimie, Sciences de l’ingénieur ou autres bacs (sous certaines conditions)

Composition du jury — Formation initiale, Apprentissage

Le jury est présidé par le directeur du Programme Grande Ecole. Il est également composé de : * un représentant de la direction des études (au moins un représentant par campus régional pour les formations examinées). * Un représentant de l’association des diplômés CESI ALUMNI désigné par le président de l’association. * Deux représentants issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles . * Le cas échéant un représentant du partenaire pour les formations en partenariat, en convention ou en Co accréditation.

Composition du jury — VAE

Le jury est présidé par le directeur du Programme Grande Ecole. Il est également composé de : * Un représentant de la direction des études * Au moins deux membres issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles (représentant l’entreprise) * Au moins deux membres issus du monde professionnel ou désignés par les organisations syndicales (représentant les salariés)

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

9 666 €

Selon la branche

7 124 € – 10 800 €

Prise en chargeBranches concernées

9 666 € Valeur par défaut · 207 branches

10 800 € CPNE autoroutes, CPNE chimie, CPNE des industries de santé (CPNEIS)

9 480 € CPNE des Télécoms

7 923 € CPNEFP Import-Export

7 124 € CPNEFP de la blanchisserie, laverie, location de linge, nettoyage à sec, pressing et teinturerie

Liens avec d'autres certifications

Anciennes versions

RNCP36540 — Sciences et Ingénierie - Informatique (Intelligence Artificielle dans le domaine de la Santé)

Base légale

Date d'échéance31-08-2030

Dernière délivrance possible31-08-2034

Pour plus d'informations · Statistiques

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