RNCP42147
Active
· Niveau 7
Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle et des applications
Certificateur · ECOLE SUP INFORMATIQUE ELECTRON AUTOMAT
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Niveau 7
Formacode(s)
Date d'échéance de l'enregistrement
30-04-2029
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
La certification "Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle et des applications" vise à former des experts capables de concevoir, développer, intégrer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle dans des environnements logiciels complexes. Ces professionnels maîtrisent l’ensemble du cycle de vie d’un projet intégrant l'IA, depuis l’analyse du besoin jusqu’au déploiement en production, en passant par la modélisation, l’architecture logicielle, la gouvernance des données et la sécurisation des systèmes.
Activités visées
Analyse du besoin
Conseil sur les technologies, outils, services
Proposition d'une solution
Analyse du retour sur investissement
Priorisation des fonctionnalités à livrer
Planification de l'exécution
Suivi de l'avancement
Animation de l'équipe
Conception d'une solution d'intelligence artificielle
Intégration et industrialisation d'une solution d'intelligence artificielle
Conception de l'architecture et de la solution logicielle
Déploiement continue de la solution logicielle
Gestion des données massives (big data)
Déploiement applicatif dans le cloud
Compétences attestées
Organiser et conduire une réunion en pratiquant l’écoute active et en identifiant la typologie du client pour affiner sa demande et construire un argumentaire adapté à ses besoins
Analyser les besoins du client en réalisant un diagnostic de son écosystème interne et externe ; pour proposer une solution adaptée au contexte normatif et juridique de l’entreprise.
Analyser l’environnement technologique en menant une étude comparative des moyens techniques et services existants de façon à identifier les pistes de solutions et répondre aux besoins du client en prenant en compte les impacts sociaux, sociétaux & environnementaux
Concevoir une solution à partir des besoins et risques exprimés par la modélisation d’une architecture, afin de la présenter au client et de l’assister sur sa prise de décision
Réaliser une estimation des coûts de la solution en prenant en compte les dépenses d’exploitation et les gains non quantifiables, afin d’évaluer le retour sur investissement du (des) projet(s) et déterminer la rentabilité de la solution envisagée.
Établir une liste priorisée des fonctionnalités à livrer dans un cadre contractuel en tenant compte des exigences du projet afin de fournir le produit (ou le service) qui permet d’apporter une valeur ajoutée aux besoins du client.
Planifier l’exécution du projet en déterminant le cadre méthodologique, les rôles des parties prenantes et le planning prévisionnel permettant de converger vers l’atteinte des objectifs du projet.
Assurer le suivi du projet en mesurant régulièrement l’avancée du projet avec les outils et méthodes appropriés afin d’appliquer des mesures adaptatives et garantir la satisfaction du client et des utilisateurs.
Faciliter l’organisation et l’environnement de travail de son espace et/ou celui de l’équipe en mettant en œuvre des actions d’amélioration, de communication et/ou de responsabilisation afin d’impliquer toutes les parties prenantes dans l’atteinte des objectifs du projet.
Identifier les enjeux scientifiques, technologiques, économiques, juridiques et éthiques de l’intelligence artificielle pour apporter une valeur ajoutée par l’utilisation des solutions d’intelligence artificielle dans une application et en mesurer la faisabilité.
Concevoir une solution d’intelligence artificielle prenant en compte les données disponibles pour répondre à une problématique métier donnée et en mesurer la pertinence et efficacité
Mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle selon une méthodologie MLOps pour automatiser les outils de production en prenant en compte les contraintes technologiques et économiques.
Concevoir, modéliser et développer une architecture cross platform, secure by design et reposant sur des technologies et ressources disponibles (publiques, hybrides ou privées), à partir des exigences et attributs de qualité pour répondre à un cahier des charges d’une application
Industrialiser le développement du logiciel à l’aide d’outils d’automatisation en décrivant le processus de déploiement de manière à faire évoluer les logiciels développés et minimiser les erreurs de manipulation par les tiers.
Concevoir une infrastructure adaptée et gérer les données à toutes les étapes du cycle de vie : collecte, préparation, exploitation, modélisation, visualisation en
appliquant les règles de gouvernance des données (RGPD, DSA) et en assurant leur sécurisation.
En appliquant les principes MLOps et DevOps à une architecture adaptée, déployer et maintenir une application dans un cloud privé, hybride ou public dont les aspects financiers, sécurité et scalabilité sont pris en compte
Blocs de compétences · 4
RNCP42147BC01
Gérer la relation commanditaire
Compétences visées
Organiser et conduire une réunion en pratiquant l’écoute active et en identifiant la typologie du client pour affiner sa demande et construire un argumentaire adapté à ses besoins
Analyser les besoins du client en réalisant un diagnostic de son écosystème interne et externe ; pour proposer une solution adaptée au contexte normatif et juridique de l’entreprise.
Analyser l’environnement technologique en menant une étude comparative des moyens techniques et services existants de façon à identifier les pistes de solutions et répondre aux besoins du client en prenant en compte les impacts sociaux, sociétaux & environnementaux
Concevoir une solution à partir des besoins et risques exprimés par la modélisation d’une architecture, afin de la présenter au client et de l’assister sur sa prise de décision
Réaliser une estimation des coûts de la solution en prenant en compte les dépenses d’exploitation et les gains non quantifiables, afin d’évaluer le retour sur investissement du (des) projet(s) et déterminer la rentabilité de la solution envisagée.
Modalités d'évaluation
Mise en situation professionnelle simulée individuelle en français et/ou en anglais Cas pratiques individuels en français et/ou en anglais Cas pratique en équipe de 2 à 3 personnes en français et/ou en anglais
RNCP42147BC02
Piloter des projets d'ingénierie logicielle
Compétences visées
Établir une liste priorisée des fonctionnalités à livrer dans un cadre contractuel en tenant compte des exigences du projet afin de fournir le produit (ou le service) qui permet d’apporter une valeur ajoutée aux besoins du client.
Planifier l’exécution du projet en déterminant le cadre méthodologique, les rôles des parties prenantes et le planning prévisionnel permettant de converger vers l’atteinte des objectifs du projet.
Assurer le suivi du projet en mesurant régulièrement l’avancée du projet avec les outils et méthodes appropriés afin d’appliquer des mesures adaptatives et garantir la satisfaction du client et des utilisateurs.
Faciliter l’organisation et l’environnement de travail de son espace et/ou celui de l’équipe en mettant en œuvre des actions d’amélioration, de communication et/ou de responsabilisation afin d’impliquer toutes les parties prenantes dans l’atteinte des objectifs du projet.
Modalités d'évaluation
Mise en situation professionnelle simulée individuelle Cas pratiques individuels Étude de cas individuelle
RNCP42147BC03
Intégrer et industrialiser l'intelligence artificielle dans les logiciels
Compétences visées
Identifier les enjeux scientifiques, technologiques, économiques, juridiques et éthiques de l’intelligence artificielle pour apporter une valeur ajoutée par l’utilisation des solutions d’intelligence artificielle dans une application et en mesurer la faisabilité.
Concevoir une solution d’intelligence artificielle prenant en compte les données disponibles pour répondre à une problématique métier donnée et en mesurer la pertinence et efficacité
Mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle selon une méthodologie MLOps pour automatiser les outils de production en prenant en compte les contraintes technologiques et économiques.
Modalités d'évaluation
Mise en situation professionnelle simulée individuelle Mise en situation professionnelle simulée en équipe de 2 à 3 personnes
RNCP42147BC04
Architecturer, développer et déployer des applications complexes intégrant des enjeux data, cloud computing, sécurité et multi plateformes
Compétences visées
Concevoir, modéliser et développer une architecture cross platform, secure by design et reposant sur des technologies et ressources disponibles (publiques, hybrides ou privées), à partir des exigences et attributs de qualité pour répondre à un cahier des charges d’une application
Industrialiser le développement du logiciel à l’aide d’outils d’automatisation en décrivant le processus de déploiement de manière à faire évoluer les logiciels développés et minimiser les erreurs de manipulation par les tiers.
Concevoir une infrastructure adaptée et gérer les données à toutes les étapes du cycle de vie : collecte, préparation, exploitation, modélisation, visualisation en
appliquant les règles de gouvernance des données (RGPD, DSA) et en assurant leur sécurisation.
En appliquant les principes MLOps et DevOps à une architecture adaptée, déployer et maintenir une application dans un cloud privé, hybride ou public dont les aspects financiers, sécurité et scalabilité sont pris en compte
Modalités d'évaluation
Cas pratique individuel Cas pratique en équipe de 2 à 3 personnes
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
La certification s’adresse à des professionnels évoluant dans des secteurs où l’intelligence artificielle transforme les pratiques, les produits et les services. Elle répond aux besoins croissants en compétences techniques, organisationnelles et éthiques dans les domaines suivants :
Technologies et numérique
Éditeurs de logiciels
Entreprises de services du numérique (ESN)
Startups en IA, data science, cloud computing
Industrie et ingénierie
Industrie 4.0 : automatisation, robotique, maintenance prédictive
Aéronautique, automobile, énergie : systèmes embarqués, IA embarquée
Logistique & optimisation de ressources
Banque et assurance
Scoring, détection de fraude, automatisation des processus
Analyse prédictive, gestion des risques
Chatbots et assistants intelligents
Commerce, marketing et relation client
Personnalisation des offres, recommandation
Analyse comportementale, segmentation
Automatisation du support client
Transport et logistique
Optimisation des flux, prévision de la demande
Véhicules autonomes, IA embarquée
Gestion intelligente des entrepôts
Secteur public et collectivités
Smart cities, gestion intelligente des infrastructures
IA pour l’aide à la décision publique
Gestion des données publiques
Types d'emplois accessibles
Les titulaires de la certification peuvent exercer des fonctions à haute responsabilité dans des environnements techniques et innovants, notamment :
Fonctions techniques :
Data engineer
Architecte de solutions IA
Développeur Machine learning
Ingénieur MLOps / DevOps
Ingénieur cloud et déploiement applicatif
Fonctions stratégiques et transversales :
Consultant en transformation digitale et IA
Chef de projet IA
Chef de projet logiciel/IT
Expert en gouvernance des données
Directeur technique/CTO
Métiers visés (ROME)
Références juridiques des réglementations d'activité
Aucune
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.
2 912 €
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 : 6 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.
-
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) -
M2X91— Chefs de projet et directeurs de service informatique tension 4/5 (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 21 167
Auvergne-Rhône-Alpes 3 963
Occitanie 3 739
Provence-Alpes-Côte d'Azur 3 272
Pays de la Loire 2 387
Nouvelle-Aquitaine 2 289
Hauts-de-France 1 942
Bretagne 1 689
Grand Est 1 342
Normandie 734
Centre-Val de Loire 653
Bourgogne-Franche-Comté 432
La Réunion 140
Guyane 68
Mayotte 61
Corse 28
Guadeloupe 25
Martinique 24
43 955
projets de recrutement
50 %
jugés difficiles à recruter
2 %
emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 6 familles professionnelles (nomenclature FAP).
-
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 -
M2X91— Chefs de projet et directeurs de service informatique -
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
Oui
Candidature individuelle
Non
VAE
Oui
Prérequis à l'entrée
Un diplôme de niveau 6 dans le domaine de l'informatique est requis pour l'entrée en formation.
Composition du jury — Formation initiale, Apprentissage, Contrat de professionnalisation
Le jury de la délivrance de la certification est composé de 2 représentants professionnels dans le métier visé (idéalement 1 homme et 1 femme) et de la directrice qualité de l'esiea
Composition du jury — VAE
Le jury de la délivrance de la certification est composé de 2 représentants professionnels dans le métier visé (idéalement 1 homme et 1 femme), du responsable du programme et de la directrice qualité de l'esiea
Liens avec d'autres certifications
Certifications en correspondance (équivalences par blocs).
CodeCertification en correspondance
RNCP40875
Expert en ingénierie de données
Anciennes versions
Base légale
Date de décision30-04-2026
Durée de l'enregistrement3 ans
Date d'échéance30-04-2029
Dernière délivrance possible30-04-2033
Pour plus d'informations · Statistiques
AnnéeCertifiésInsertion 6 moisMétier visé 2 ans
2024
37
96 %
—
2023
59
100 %
48 %
2022
35
100 %
58 %
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Où se former
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