RNCP40514
Active
· Niveau 6
Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques
Certificateur · MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Niveau 6
Formacode(s)
Date d'échéance de l'enregistrement
31-08-2030
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Partenaires habilités
2 organismes habilités, d'après la liste publiée par France compétences : 2 à former et organiser l'évaluation.
OrganismeSIRETHabilitation
C E SI
77572257200366
Former et organiser l'évaluation
C E SI
77572257201133
Former et organiser l'évaluation
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
La plupart des travaux actuels autour de l’intelligence artificielle (IA) correspondent à une phase d’investissement en recherche & développement et peu d’applications sont entrées dans une phase d’industrialisation. En effet, l’IA apparaît aujourd’hui dans une multitude de cas d’usages dont les avancements sont divers (voicebots et chatbots, deep et machine learning, robotique…etc). Ce contexte influe sur la demande de compétences actuelles et futures à l’échelle française et mondiale. La transformation par l’IA ne se mesure donc pas seulement par une « règle économique impactant l’emploi », mais plus par une modification des contenus métiers.
Les grandes tendances de l’emploi en IA
Pour les profils de spécialistes de l’IA, des évolutions rapides sont à prévoir dans les technologies de modélisation informatique des algorithmes (bibliothèques existantes, Cloud Computing, applicatifs intégrant l’IA etc.). Cela pourrait diffuser et rendre plus rapide l’accès à certaines technologies IA pour des profils plus variés, y compris des personnes qui ne sont pas actuellement spécialistes de l’IA.
Des compétences aujourd’hui en forte tension (ex : Deep Learning, notamment pour la Vision artificielle et le Traitement du Langage Naturel) pourraient devenir plus accessibles pour des spécialistes intégrateurs généralistes de l’IA, élargissant l’accès à ces spécialités pour d’autres profils. En conséquence, la branche numérique pourrait rechercher environ 7 500 spécialistes supplémentaires de l’IA & Data Science sur la période 2019-2023, pour une population totale portée de 11 200 à 21 000 personnes (+59%).
Cette période de croissance des effectifs spécialistes de l’IA pourrait avoir, dans un deuxième temps, un impact sur la demande de compétences d’autres métiers… En effet, la modification des contenus métiers, des organisations et des besoins en emplois irait jusqu’à contracter les besoins en recrutement d’environ 12 000 personnes sur la période 2023-2025 (uniquement une baisse des recrutements, sans contraction des effectifs présents a priori).
Des offres d’emploi qui traduisent un manque de connaissance fine des besoins et des compétences recherchées
Les offres demeurent concentrées sur les technologies maîtrisées, notamment les plus transférables d’un secteur à l’autre (Machine Learning, Deep Learning, Vision Artificielle, Traitement du Langage Naturel) et sur les chefs de projets également.
Plus généralement, les niveaux de demandes sur l’expérience et le niveau de diplôme (dans une moindre mesure) semblent parfois éloignés d’une compréhension fine du contenu des compétences demandées et des besoins de formations ou d’expérience souhaitables.
Activités visées
Les titulaires de la certification seront amenés à réaliser les activités suivantes sous la responsabilité d'un supérieur hiérarchique :
Développement d’une base de données
La conception et la structuration physique d’une base de données relationnelle ou non.
L’acquisition, la combinaison et la structuration des données en vue de leur intégration dans la structure de la base de données.
L’intégration des données propres et préparées dans la base de données finale.
L’optimisation d’une base de données pour maintenir la fiabilité et la qualité des données.
Exploitation d’une base de données
L’interrogation et le traitement des données simultanément et au niveau approprié, avec leur stockage sécurisé, brut ou traité, provisoire ou durable.
La conception et la réalisation de rendus visuels des données issues du processus d'extraction.
La mise à disposition des rendus visuels et physiques des données, en accès libre ou contrôlé, tout en respectant la réglementation associée.
Exploitation de l’intelligence artificielle dans le développement d’applications
Le traitement et l’analyse des données pour la mise en place de modèles d’apprentissage.
L’exploitation des modèles d’apprentissage à l’aide des méthodes de machine learning.
L’assemblage de modèles d’apprentissage profond.
Le développement d’applications exploitables par le client final, intégrant les solutions d’intelligence artificielle réalisées ou préexistantes.
Compétences attestées
Le titulaire de la certification, sous la responsabilité d’un ingénieur ou supérieur hiérarchique, est capable de :
Identifier les données des processus
issues de différents capteurs ou source de données interne ou externe à l'entreprise
Proposer des solutions techniques IA afin d'optimiser ses processus
Mener des expérimentations pour des proof of concept ou pour vérifier le bon fonctionnement des solutions
Prendre en compte les aspects humain, économique et organisationnel de l'entreprise
Prendre en compte les aspects éthiques inhérant à l'entreprise dans la mise en place de solution d'IA
Adapter son discours pour vendre ses solutions d'IA à différents publics internes ou externes à son service
Se mettre à jour sur les différentes technologies de l'intelligence artificielle
Liste détaillée des compétences évaluées :
nalyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener
Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise
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
Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet
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 applications et les évolutions
Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide
Mettre en oeuvre des plans d'action préalablement définit pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA
Identifier les différentes sources de données
Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données
Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA
Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier
Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue
Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » 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
Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA
Définir les étapes d’un processus d’IA
Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets
Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise
Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté
Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées)
Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes
Mettre en oeuvre la solution pour répondre aux besoins
Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance
Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés
Assurer la configuration de la solution d’IA déployée
Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires
Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, direction, etc.)-
Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée
Paramétrer 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)
Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée
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
S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA
Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs
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 le client
Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité)
Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident
Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique
Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone
Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA)
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
Organiser et mener les réunions et les échanges utiles 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 administrateurs ou correspondants du client 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’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions
Blocs de compétences · 4
RNCP40514BC01
Définir le besoin pour répondre à une problématique industrielle d’un projet Intelligence Artificielle
Compétences visées
S'approprier le contexte, les enjeux, les objectifs de l'entreprise afin d'identifier le besoin du client
Analyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener
Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise
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
Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet
Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset du client pour répondre à son besoin
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 (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 applications et les évolutions
Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet
Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide
Mettre en œuvre des plans d'action préalablement définis pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA
Modalités d'évaluation
Dans le cadre d’un projet d'élaboration de solution IA, réel ou simulé en centre, présentation : * des objectifs et enjeux du projet face aux acteurs, clients et hiérarchie ; * d’une cartographie de l’organisation des métiers de l’entreprise ; * d’une étude d’opportunités ; * d’une note de cadrage ; * d’un outil de sélection des solutions envisagées ; * d’une évaluation des risques ; * d’un outil de modélisation du projet et d’analyse de données ; * d’une veille technologique ; * de l’analyse des cadres légaux ; * des propositions pour intégrer le cadre légal et éthique dans la conduite de projet. Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
RNCP40514BC02
Concevoir la solution en Intelligence Artificielle dans le système d’information de l’entreprise
Compétences visées
Synthétiser les informations collectées
Identifier les différentes sources de données
Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données
Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA
Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier
Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue
Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » pour permettre la prise de décision
Définir une chaine de traitement
Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données
Identifier les ressources disponibles dans le SI
Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA
Définir les étapes d’un processus d’IA
Proposer des technologies adaptées à la problématique et au système d’information en prenant en compte les aspects environnementaux
Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets
Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise
Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté
Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées)
Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes
Mettre en œuvre la solution pour répondre aux besoins
Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance
Modalités d'évaluation
Dans le cadre d’un projet de construction 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
RNCP40514BC03
Développer et maintenir une solution en Intelligence Artificielle pour optimiser les performances de l’entreprise en respectant une démarche éthique et écologique
Compétences visées
Déployer la solution d’IA dans un Système d’information
Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés
Assurer la configuration de la solution d’IA déployée
Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires
Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, 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
Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée
Paramétrer 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)
Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée
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 ; Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral
RNCP40514BC04
Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle et accompagner le changement numérique
Compétences visées
Suivre la méthode de gestion de projet retenue pour la solution d’IA
S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA
Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs
Décomposer le projet d’IA en sous- projets, actions et tâches et en suivre le déroulement
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 le client
Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet d’IA afin d’anticiper leur traitement
Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité)
Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident
Accompagner le changement numérique
Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique
Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone
Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA)
Assurer le suivi du projet
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
Organiser et mener les réunions et les échanges utiles 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 administrateurs ou correspondants du client 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’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions
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 exerce dans tous types d'entreprises (de la startup aux grandes entreprise) ayant à cœur de développer l’intelligence artificielle, tous secteurs confondus (Banques et assurances, cosmétique, restauration, communication, etc.).
Au sein de ces entreprises, le professionnel de l’IA gère des projets transversaux de plus en plus complexes suivant son expérience, dans toutes les dimensions techniques, humaines, éthiques et financières.
Le professionnel de l’IA dépend alors du Directeur informatique ou du Directeur Recherche & Développement.
Il peut également se positionner en qualité de consultant externe. En effet, Il peut exercer en cabinet de consulting proposant des solutions IA pour l’entreprise.
Types d'emplois accessibles
Chargé de projet Big DataAssistant chef de projet IA / Chef de projet dataChatbot masterDéveloppeur Intelligence ArtificielleDéveloppeur Big DataAssistant chef de projet data / Chef de projet data
Métiers visés (ROME)
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.
2 775 €
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) -
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)
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 21 011
Auvergne-Rhône-Alpes 4 148
Occitanie 3 714
Provence-Alpes-Côte d'Azur 3 302
Pays de la Loire 2 373
Nouvelle-Aquitaine 2 247
Hauts-de-France 1 975
Bretagne 1 669
Grand Est 1 327
Normandie 806
Centre-Val de Loire 652
Bourgogne-Franche-Comté 438
La Réunion 159
Mayotte 72
Guyane 55
Martinique 35
Corse 28
Guadeloupe 25
44 036
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 -
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
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
7 702 €
Selon la branche
7 000 € – 8 289 €
Prise en chargeBranches concernées
7 702 €
Valeur par défaut · 206 branches
8 289 €
CPNE de l'ingénierie, des services informatiques et du conseil, CPNE des Télécoms, CPNE des industries de santé (CPNEIS)
7 604 €
CPNEFP des commerces et services de l'audiovisuel, de l'électronique et de l'équipement ménager, CPNEFP du Négoce de l'ameublement
8 000 €
CPNE chimie
7 000 €
CPNE Branche Caoutchouc
Liens avec d'autres certifications
Anciennes versions
Base légale
Date d'échéance31-08-2030
Dernière délivrance possible31-08-2034