RNCP41210
Inactive
· Niveau 7
Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Toulouse, spécialité mathématiques appliquées
Certificateur · MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Niveau 7
Code(s) NSF
Formacode(s)
Date d'échéance de l'enregistrement
31-08-2026
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Partenaires habilités
1 organisme habilité, d'après la liste publiée par France compétences : 1 à organiser l'évaluation.
OrganismeSIRETHabilitation
MIDISUP
49917930700032
Organiser l'évaluation
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
Le diplôme d’ingénieur de l’INSA de Toulouse en spécialité Mathématiques Appliquées a pour objectif de certifier la capacité pour son titulaire de conduire des projets de modélisation issus des besoins croissants de divers secteurs industriels et des services. Dans un contexte d’explosion du numérique, du volume et de la variété des données ainsi que
des capacités de stockage et de calcul,
de très nombreux métiers nécessitent des compétences de pointe en mathématiques pour résoudre des problématiques de plus en plus complexes. Selon une étude récente sur l’impact socioéconomique des mathématiques en France réalisé par le cabinet de conseil CMI à la demande de l’Agence pour les Mathématiques en Interaction avec l’Entreprise et la Société (AMIES), la mobilisation de champs de compétences mathématiques tels que le traitement du signal et de l’image, l’analyse et la valorisation de données, potentiellement massives, la modélisation, la simulation, l’optimisation, le calcul haute performance est croissante dans de nombreux secteurs d’activité tels que le secteur de l’énergie, de l’aéronautique, des transports, des télécommunications, de la santé, des banques et assurances, du marketing. La certification recouvre de manière complète tous les champs des Mathématiques Appliquées depuis la modélisation et simulation des phénomènes physiques et mécaniques au sens large jusqu’aux Sciences du calcul et à la modélisation aléatoire et la Science des données. Cette certification vise principalement la thématique de l’ Intelligence artificielle hybride, qui associe les techniques d’apprentissage automatique à partir des données et la modélisation mathématique qu’elle soit aléatoire ou déterministe.
Activités visées
Modélisation-Simulation-Optimisation :
Conduire une démarche projet interdisciplinaire : analyse du besoin, définition des objectifs, réalisation et restitution auprès de décideurs incluant veille bibliographique et contraintes RGPD/CNIL
Modéliser des phénomènes variés (finance, physique, biologie…) via EDO, EDP, modèles aléatoires ; ajustement statistique, apprentissage machine, simulations
Optimisation des performances algorithmiques : réduction du temps d’exécution, mémoire, impact environnemental, parallélisation.
Concevoir et développer des solutions logicielles adaptées au problème (Cloud, HPC, Spark, implémentation) ; conduire infrastructure technique, analyse de performances
Gestion de projets informatiques : conception, implémentation, documentation et maintenance de logiciels intégrant des données structurées ou non.
Sciences des Données-Intelligence Artificielle :
Identification et analyse des besoins des organisations en matière de données, cadrage de projets.
Structuration et gestion de bases : collecte, prétraitement, transformation (ETL), modélisation SQL/Web scraping, automatisation des processus.
Analyse exploratoire et statistique via Python (NumPy, Pandas) ou outils type Dataiku/KNIME : statistiques descriptives, inférentielles, choix méthodologiques.
Visualisation & dashboard : création et interprétation de tableaux de bord dynamiques, cartographies, reporting.
Mise en place d’algorithmes machine learning : segmentation, réduction dimensionnelle, pipelines de prédiction.
Optimisation, industrialisation et intégration des modèles pour utilisation décisionnelle par des équipes métiers
Pilotage de projet data : méthodologie agile/Scrum, veille métier, accompagnement des équipes, considération RGPD, éthique et communication orale/écrite claire
Compétences attestées
L’ingénieur de spécialité Mathématiques appliquées pourra revendiquer une compétence opérationnelle des méthodes numériques, déterministes ou stochastiques, pour acquérir la capacité à modéliser dans des domaines d’applications variés :
Appliquer les outils fondamentaux de l’ingénieur mathématicien
Concevoir, mettre en œuvre et valider des modèles mathématiques avancés et des solutions numériques adaptées
Appréhender l’aléa et modéliser les incertitudes
Analyser et valoriser des données, potentiellement massives
Formuler et résoudre des problèmes complexes d’optimisation, d’aide à la décision et de gestion des risques
Participer au développement de solutions logicielles
Formuler et modéliser des problèmes notamment dans les systèmes complexes relatifs aux mathématiques appliquées
Intégrer, dans l'analyse des problèmes et le développement des solutions, les aspects Qualité – Hygiène (données massives utilisées pour le profilage nutritionnel/santé publique) - Sécurité (Cybersécurité) - Environnement (l'IA a un impact sur la mobilité/transport, améliore la consommation énergétique, a des répercussions environnementales, ex : réduction de l'émission mondiale de gaz à effet de serre
Gérer un projet inter/pluri disciplinaire (maîtriser une méthode de gestion de projets, analyse des coûts...)
Communiquer en entreprise (rapports; compte rendus, synthèse, présentations orales….) en plusieurs langues
Gérer un groupe : animer une équipe, argumenter et négocier, communiquer en situation de crise
Formuler et argumenter des solutions en s'appuyant sur des éléments économiques, de veille et positionnement scientifiques, RSE
Prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et les dimensions éthiques (ex: RGPD / utilisation des données personnelles ) qui s'y rapportent
Travailler en contexte international et multiculturel en prenant en compte les enjeux industriels, économiques et sociétaux
Protéger, valoriser et exploiter une innovation
Blocs de compétences · 7
RNCP41210BC01
Appliquer les méthodes et outils mathématiques fondamentaux du monde professionnel pour analyser un problème mathématique et proposer une solution numérique adaptée
Compétences visées
Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre et transcrire une problématique en modèle mathématique
Mettre en œuvre par un travail d'équipe une résolution à l’aide d’outils d’analyse et d’algèbre.
Utiliser les outils de probabilité et statistique
Résoudre un problème à l’ aide
d’outils d’ analyse numérique
Sélectionner le ou les outils le(s) plus approprié(s), selon un critère de choix de modèles.
Modalités d'évaluation
* Examens individuels (écrits et oraux) sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Analyse de cas d’ études pratiques issus de projets industrie et recherche * Constitution de dossier technique de synthèse de Bureau d’études (oral et rapport écrit)
RNCP41210BC02
Concevoir et mettre en œuvre numériquement des modèles mathématiques
Compétences visées
Modéliser des phénomènes issus de domaines variés (physique, ondes, mécanique des fluides ou des structures, finance, actuariat, biologie…) à l’aide d’EDO, EDP, EDS, modèles aléatoires.
Effectuer des simulations numériques et valider les résultats
Choisir les méthodes adaptées à la résolution numérique des problèmes considérés
Appliquer les méthodes sur des cas réels issus du monde de l’industrie
Modalités d'évaluation
* Examens individuels (écrits et oraux) sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Projet de modélisation de données réelles en binôme avec rapport et soutenance orale * Participation à un Challenge inter- écoles de prévision entre diverses formations de niveau 7 (cf Defi IA (Intelligence artificielle)
RNCP41210BC03
Modéliser l’aléa et les incertitudes dans des problèmes issus du monde industriel
Compétences visées
Construire un modèle de l’ évolution d’un processus aléatoire
Identifier des structures particulières dans des jeux de données complexes et en faire l’ interprétation
Effectuer des simulations de phénomènes aléatoires
Construire une surface de réponse
Planifier des expériences aléatoires
Réaliser une analyse de sensibilité dans des codes de simulation numérique.
Modalités d'évaluation
* Examens écrits * Comptes rendus de Travaux Pratiques en binôme. * Projets sur la modélisation d’un processus aléatoire (en groupe) avec rapport et soutenance orale.
RNCP41210BC04
Analyser et valoriser des données
Compétences visées
Communiquer, échanger sur la valeur de la donnée avec des
experts métiers des différents domaines d’ utilisation
Prétraiter, mettre en forme et visualiser les données, potentiellement massives issues de divers domaines (météorologie, assurance, marketing, industrie)
Ajuster et sélectionner un modèle statistique en grande dimension afin de faire de la prédiction
Mettre en œuvre les méthodes d’ apprentissage statistique en grande dimension
Préparer, transformer des données massives grâce aux technologies Had oop, Map Reduce, Spark,
Pyspark, et aux outils de virtualisation
Synthétiser et analyser en équipe les résultats numériques obtenus
Modalités d'évaluation
* Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Participation à un Challenge inter- écoles de prévision entre diverses formations de niveau 7 (cf Defi IA (Intelligence artificielle)
RNCP41210BC05
Poser et résoudre des problèmes complexes d’optimisation de procédure ou d'algorithmes pour produire un outil d'aide à la décision
Compétences visées
Modéliser et prévoir l’ occurrence d’ événements indésirables sur un individu ou système
Manipuler, implémenter et tester de nouvelles méthodes de traitement d’image ou de signal
Détecter des anomalies dans un signal
Identifier/calibrer/assimiler par des méthodes variationnelles des données
Construire et étudier la convergence d’ algorithmes d’ optimisation
Mettre en œuvre des algorithmes d’ optimisation en Python ou en langage compilé.
Communiquer avec des experts des différents domaines d’ application
Modalités d'évaluation
* Analyse de cas d’ études pratiques issus de projets industrie et recherche * Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences * Projet de modélisation de données réelles en binôme avec rapport et soutenance orale
RNCP41210BC06
Concevoir, développer des solutions logicielles
Compétences visées
Identifier les méthodes et outils adaptés à la résolution numérique des problèmes
Prendre en main et valider l’ utilisation conforme de logiciels de l’ industrie.
Utiliser les langages de programmation.
Identifier et transcrire une méthode de résolution numérique dans un langage de programmation
Mettre en œuvre des plateformes virtualisées et utiliser les principaux services des plateformes de cloud computing
Déployer des applications de traitement de données massives
Utiliser le calcul haute performance
Analyser les performances sur des cas réels (latence, débit, espace, consommation d’ énergie)
Modalités d'évaluation
* Constitution en binôme de dossier technique de synthèse du Bureau d’études * Oral (français et anglais) de présentation d’un dossier technique * Quizz et autoévaluation de la progression dans l’assimilation des compétences
RNCP41210BC07
Concevoir, élaborer et conduire un projet pour la résolution d’un problème réel d'une entité métier
Compétences visées
Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre une problématique de valorisation de données sur un problème réel
Mettre en place une démarche projet : analyse de la situation, définition des objectifs, conception spécification, réalisation, évaluation
Conduire les recherches bibliographiques nécessaires à la résolution du projet, et les restituer à des spécialistes.
Mettre en place une infrastructure matérielle et logicielle proportionnées adaptée au problème.
Intégrer les philosophies, problématiques et contraintes des réglementations françaises et européennes (CNIL, RGPD) sur la protection des données
Rendre compte à l’ écrit et à l’oral du travail effectué auprès de décideurs, d'experts ou de professionnels
non experts du domaine.
Modalités d'évaluation
* Cas d’études pratiques * Projet recherche : mémoire et oral de présentation des travaux de groupe * Projet de fin d’ études : manuscrit et oral de soutenance
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
Tous les secteurs industriels sont concernés par ces compétences de R & D (aéronautique, spatial, transport, énergie, télécommunications, santé, développement durable…) de même que les secteurs tertiaires (banque, finance, assurance) pour l’analyse quantitative et l’aide à la décision.
Types d'emplois accessibles
Ingénieur recherche et développement
Data Scientist,
Ingénieur statisticien
Ingénieur mathématicien numéricien
Chef de projet
Chargé d’études actuarielles en assurance
Analyste quantitatif
Ingénieur en systèmes décisionnels (industrie, grande distribution, banque, finance)
Responsable du contrôle qualité ou d’études de Fiabilité (industrie).
Métiers visés (ROME)
Tensions de recrutement · DARES 2024
Niveau de tension : Très élevée (5/5) en tension
Principaux facteurs : Manque de main-d'œuvre disponible.
2 864 €
salaire médian (mensuel)
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 10 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.
-
H0X40— Ouvriers qualifiés du contrôle qualité et de laboratoire tension 5/5 (Très élevée) -
H0X90— Techniciens du contrôle qualité tension 5/5 (Très élevée) -
H1X93— Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité tension 5/5 (Très élevée) -
L4X81— Techniciens et agents de maîtrise des services financiers ou comptables tension 5/5 (Très élevée) -
L4X82— Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques tension 4/5 (Élevée) -
L5X90— Cadres administratifs, comptables et financiers (hors juristes) tension 3/5 (Modérée) -
L5X93— Chargés d'études socio-économiques tension 3/5 (Modérée) -
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) -
QAX03— Experts de l'assurance tension 4/5 (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 13 531
Auvergne-Rhône-Alpes 5 803
Occitanie 3 241
Provence-Alpes-Côte d'Azur 2 361
Nouvelle-Aquitaine 2 270
Hauts-de-France 2 038
Grand Est 1 729
Pays de la Loire 1 605
Bretagne 1 172
Centre-Val de Loire 1 163
Normandie 1 147
Bourgogne-Franche-Comté 844
La Réunion 189
Mayotte 77
Guadeloupe 70
Martinique 70
Corse 55
Guyane 28
37 393
projets de recrutement
43 %
jugés difficiles à recruter
4 %
emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 10 familles professionnelles (nomenclature FAP).
-
H0X40— Ouvriers qualifiés du contrôle qualité et de laboratoire -
H0X90— Techniciens du contrôle qualité -
H1X93— Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité -
L4X81— Techniciens et agents de maîtrise des services financiers ou comptables -
L4X82— Techniciens et agents de maîtrise chargés d'études socio-économiques -
L5X90— Cadres administratifs, comptables et financiers (hors juristes) -
L5X93— Chargés d'études socio-économiques -
N0X70— Techniciens d'étude, recherche et développement -
N1X90— Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie) -
QAX03— Experts de l'assurance
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
Oui
Apprentissage
Oui
Contrat de professionnalisation
Oui
Candidature individuelle
Non
VAE
Oui
Prérequis à l'entrée
L'entrée dans le cursus de formation, qui est de 5 ans, peut se faire à plusieurs niveaux : * en 1ère année, certification validée de niveau 4 * en 2ème année, certification validée de niveau 5 * en 3ème année, certification validée de niveau 5 ou 6 * en 4ème année, certification validée de niveau 6
Prérequis à la validation
Outre la validation des compétences détaillées ci-dessus, pour viser le titre d'ingénieur le candidat doit valider les critères suivants : * Niveau B2 (CECRL) en anglais * 40 semaines de stages dont 14 semaines entreprise * Mobilité internationale d'un semestre
Composition du jury — Formation initiale
Le jury d’établissement, présidé par la directrice de l'INSA Toulouse ou son représentant, comprend 6 membres du département Sciences et Technologies Pour l’Ingénieur (le directeur de département, le directeur des études de première année et les 4 directeurs d’études des pré-orientations ou leurs représentants), 2 représentants par spécialité choisis parmi l’ensemble des présidents et secrétaires de pré- jurys (département, formation continue et VAE) ainsi que le directeur des études de l’INSA (ou son représentant).
Composition du jury — Formation continue
Le jury de formation continue, présidé par la directrice de l'INSA Toulouse ou son représentant, comprend l’ ensemble des présidents et secrétaires des commissions de recrutement des départements, deux des professionnels ayant participé à ces commissions ainsi que le Directeur des Etudes et le responsable de la Formation Continue à l’INSA.
Composition du jury — Apprentissage
Le parcours par apprentissage conduit à la délivrance d’un double diplôme, aussi, le jury associant 2 Ecoles d'Ingénieurs (ENSEEIHT et INSA) présidé les 2 directeurs d'Ecole, comprend : les 2 directeurs d'études (ou leurs représentants), les 2 directeurs ou responsables de département de spécialité, les 2 responsables de la formation (un pour chaque école) et 2 enseignants de spécialité par Ecole.
Composition du jury — Contrat de professionnalisation
Le jury d’établissement, présidé par la directrice de l'INSA Toulouse ou son représentant, comprend 6 membres du département Sciences et Technologies Pour l’Ingénieur (le directeur de département, le directeur des études de première année et les 4 directeurs d’études des pré-orientations ou leurs représentants), 2 représentants par spécialité choisis parmi l’ensemble des présidents et secrétaires de pré- jurys (département, formation continue et VAE) ainsi que le directeur des études de l’INSA (ou son représentant)
Composition du jury — VAE
Un jury de validation des acquis de l’expérience est constitué par spécialité. Le jury de VAE , présidé par la directrice de l'INSA Toulouse ou son représentant, est composé de membres permanents et de membres désignés spécialistes du diplôme. Il comprend, d’une part, le Directeur des Etudes, le Responsable de la Formation continue et d’autre part, le Directeur du département de la spécialité, 2 ou 3 enseignants de la spécialité, 1 enseignant du Centre des Sciences Humaines et 2 représentants du monde industriel.
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
8 690 €
Selon la branche
7 000 € – 9 013 €
Prise en chargeBranches concernées
8 690 €
Valeur par défaut · 207 branches
9 013 €
CPNE de l'ingénierie, des services informatiques et du conseil
9 012 €
CPNE des Télécoms
9 000 €
CPNE des industries de santé (CPNEIS)
8 600 €
CPNEFP de la Branche des Caisses régionales de Crédit Agricole et autres organismes
8 500 €
CPNE Branche Caoutchouc
7 000 €
CPNEFP de la métallurgie
Liens avec d'autres certifications
Anciennes versions
Nouvelle(s) certification(s)
Base légale
Date d'échéance31-08-2026
Dernière délivrance possible31-08-2031
Pour plus d'informations · Statistiques
AnnéeCertifiésInsertion 6 moisMétier visé 2 ans
2024
63
94 %
—
2023
62
100 %
100 %
2022
35
100 %
100 %
2021
46
100 %
100 %
2020
48
100 %
100 %