RNCP42487
Active
· Niveau 7
Expert en numérisation des systèmes et processus de production
Certificateur · ASSOCIATION INGENIEURS 2000
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Niveau 7
Code(s) NSF
Formacode(s)
Date d'échéance de l'enregistrement
26-06-2029
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Partenaires habilités
3 organismes habilités, d'après la liste publiée par France compétences : 3 à former et organiser l'évaluation.
OrganismeSIRETHabilitation
AFPI BRETAGNE
30824995200083
Former et organiser l'évaluation
ARVEZ
90952264100010
Former et organiser l'évaluation
CFAI DIAFOR
39048242000028
Former et organiser l'évaluation
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
L’Industrie du Futur, ou industrie 4.0, repose sur une mosaïque de technologies dont la propagation fait de l’industrie une chaîne de création, de production et d’usages nouveaux en perpétuelle transformation : « cobots » , fabrication additive, internet des objets ou objets connectés, données massives (Big Data),
jumeau numérique, réalité augmentée…
Le volume des données produites et agrégées (Big Data) rend possible l’analyse permanente et instantanée de tout l’environnement de l’usine. La collecte de données consiste à intégrer des capteurs sur les équipements de production afin de suivre l'évolution de la production plus facilement. Les indicateurs suivis sont multiples : température, humidité, vitesse, force…
Le pilotage de la donnée présente à la fois un enjeu de performance industrielle avec une optimisation du fonctionnement des équipements de production et de productivité, mais également un enjeu de performance environnementale avec la réduction de la consommation énergétique des équipements.
Les objectifs de la certification sont les suivants :
évaluer la pertinence ou la nécessité d’intégrer des technologies numériques aux systèmes et processus de production existants,
mettre en place et piloter les modalités de mise en œuvre autour de l’exploitation des données, en garantissant les conditions de sécurité des données industrielles, en évaluant les impacts sur l’organisation et les compétences requises,
garantir ou améliorer la continuité numérique de la production.
Activités visées
Cadrage des besoins de l’entreprise en numérisation des systèmes et processus de production
Analyse des évolutions technologiques de l’industrie 4.0 adaptées à l’entreprise
Définition d’une stratégie de numérisation de l’entreprise et des moyens de mise en œuvre
Analyse des processus industriels et de l’infrastructure informatique existants
Définition d’une architecture technique de numérisation
Mise en œuvre de l’architecture technique de collecte des données de production
Organisation de la collecte et prétraitement des données industrielles numérisées
Analyse et visualisation des données industrielles
Présentation des résultats de l’analyse
Définition du périmètre et des objectifs du projet de numérisation des systèmes et des processus de production
Organisation du déploiement du projet de numérisation des systèmes et des processus de production
Gestion et suivi du projet de numérisation des systèmes et des processus de production
Clôture du projet de numérisation des systèmes et des processus de production
Compétences attestées
1. Analyse stratégique & diagnostic industriel
Analyser les besoins et les projets de l’entreprise en matière de numérisation des systèmes et processus de production, en identifiant les problématiques industrielles des différents services de l’entreprise et en tenant compte des paramètres de performance industrielle et environnementaux, afin de déterminer et de prioriser les objectifs d’amélioration de performance des systèmes de production
Elaborer un diagnostic des systèmes de production de l'entreprise, en cartographiant ses ressources technologiques (matériels, machines, logiciels, capacité de connexion) et en analysant les données d'activité de production et de performance environnementale, afin d’identifier les écarts avec les objectifs visés par l’entreprise
Réaliser une veille technologique, concurrentielle et réglementaire sur les solutions de numérisation des systèmes de production, en intégrant les évolutions en matière de RSE, en sélectionnant les sources pertinentes et en structurant les informations collectées, afin de qualifier les opportunités offertes par l'industrie du futur en vue de la transformation de l'entreprise
Analyser les cas d'utilisation et de technologies numériques de production, en présentant des cas d'utilisation connectés et en identifiant et en caractérisant les technologies de numérisation dans les entreprises concurrentes afin recenser des leviers de numérisation adaptés à l’entreprise
Évaluer le niveau de maturité des services opérationnels de l’entreprise (R&D, production, maintenance, logistique), en prenant en compte les cas d’utilisation identifiés sur le marché et les objectifs de performance et de développement durable de l’entreprise, afin de sélectionner les solutions de numérisation adaptées à l’entreprise
Définir les outils et les solutions de numérisation des processus de production, en comparant les différentes options technologiques et leurs indicateurs de performance industrielle et environnementale, afin de formaliser une stratégie de numérisation pour l’entreprise
Elaborer une stratégie de numérisation, en proposant un schéma d’organisation industrielle prenant en compte les contraintes de coûts, délais, qualité et sécurité de l’entreprise, afin de gérer les données qui permettront d’améliorer la performance et l’impact environnemental des systèmes de production
Elaborer un plan d'entreprise "Data Driven" en préparant l'exploitation des données industrielles de l'entreprise par la sélection et la catégorisation des données concernées afin de contextualiser et de personnaliser ses opérations industrielles
Présenter à la direction la stratégie de transformation numérique préconisée, en décrivant le contexte et les objectifs de l'entreprise, en démontrant les gains de performances attendus (productivité et impact énergétique) et les leviers d’optimisation par l’analyse des données, afin de valider le plan stratégique
Intégrer les principes de sobriété numérique et d’éco-conception dans la stratégie de numérisation, en évaluant l’impact environnemental des solutions retenues (consommation énergétique, empreinte carbone, cycle de vie des équipements).
2. Architecture IT/OT, cybersécurité & déploiement
Analyser les processus industriels et l’infrastructure IT existante (software, hardware), en cartographiant les outils et protocoles de communication de l’entreprise, afin d’évaluer la capacité de numérisation de l’entreprise au regard des principes de conception de l'industrie 4.0 (interopérabilité, décentralisation, modularité, capacités en temps réel...)
Définir une nouvelle infrastructure informatique, en synchronisant le système d'information et les opérations de production, tout en respectant le budget alloué et en évitant les surcouches technologiques, afin de concevoir l'architecture technique du projet de numérisation pour la gestion des données de l’entreprise
Concevoir une architecture technique durable, sécurisée et orientée utilisateur, en s'appuyant sur l'infrastructure informatique définie et en testant et en évaluant différents scénarios, en coordination avec les équipes IT et de production, afin de répondre aux exigences de gestion des données
Déployer l’architecture technique définie avec les équipes informatiques et de production, en rédigeant un plan d’action de développement d'un prototype fonctionnel et/ou l’interfaçage avec les installations industrielles, afin de collecter les données industrielles de l’entreprise. Le déploiement des architectures techniques tient compte des règles de sécurité, de santé au travail et d’ergonomie pour les utilisateurs (SST).
Réaliser des modèles de parcours utilisateurs, en respectant l'architecture technique définie et en prenant en compte le besoin d’accessibilité à tous types d’utilisateurs, afin de doter les utilisateurs finaux d’outils de traçabilité des produits et des opérations industrielles
Élaborer une solution de maintenance prédictive, en représentant l’analyse des données de production historisées sur un graphique, afin d’anticiper tout dysfonctionnement de l’architecture technique de collecte des données et d’en assurer sa fiabilité
Piloter les évolutions de l’architecture technique en continu, en déterminant et en suivant les outils, les indicateurs et les procédures du système de production, afin d’améliorer la fiabilité de l’architecture technique et sa performance
3. IIoT, capteurs, données industrielles & IA
Choisir les types de capteurs et les IIoT (Industrial Internet of Things) adaptés aux systèmes de production, en respectant les exigences de l’usage (latence, interopérabilité, gamme…), afin de s’assurer de la fiabilité et la continuité du flux de données industrielles
Installer et configurer les capteurs industriels et les IIoT, en appliquant les instructions des fournisseurs et des manuels de produits, afin d’assurer une collecte optimale des données numérisées.
Choisir et déployer une solution de stockage de données (Data Lake), en tenant compte des types de données à traiter et en utilisant des scripts qui assurent le flux de données automatiquement, afin de stocker et sécuriser des données industrielles.
Superviser la structuration de données industrielles massives et hétérogènes et issues de sources internes et externes, en exploitant des IIoT et des technologies adéquates de manipulation de données et en utilisant des logiciels de programmation, afin de préparer leur analyse.
Identifier et mettre en place une démarche scientifique d’analyse des données, en formulant des problématiques et des hypothèses d’analyse des données, pour permettre l’optimisation de leur traitement.
Programmer des algorithmes Machine Learning, en s’appuyant sur l’usage et le type de données à exploiter et en utilisant différents langages de programmation, afin de créer des modèles entraînés et d’analyser les résultats de ces données.
Analyser, enrichir ou documenter les données industrielles en mobilisant des modèles d’intelligence artificielle générative (LLM, agents conversationnels, générateurs de code ou d’images), tout en respectant les principes de sécurité, d’éthique et de confidentialité.
Développer des interfaces de visualisation des données industrielles, en utilisant des langages de programmation et en représentant les données sur des outils d’affichage, afin de pouvoir interpréter les données utiles à l’amélioration de la performance industrielle en garantissant l’accessibilité des visualisations pour tous les utilisateurs.
Elaborer une réplique numérique du système industriel de l’entreprise, en simulant les process de production et le flux de données, afin de doter les utilisateurs d’un outil prédictif (jumeau numérique) et tester des conditions extrêmes de production et la prévision de comportement des systèmes de production
Présenter les recommandations issues de l’analyse des données industrielles, en synthétisant les éléments clés et en utilisant des outils de présentation, afin de les argumenter auprès de la direction et de maintenir une performance optimale des systèmes de production
4. Gestion de projet & conduite du changement
Formaliser le besoin en numérisation des systèmes de production de l’entreprise, en rédigeant un cahier des charges conforme aux besoins stratégiques définis, afin d’initier le projet de transformation digitale des systèmes et des processus de production
Formaliser les spécifications fonctionnelles et techniques, en intégrant les spécificités des processus de production de l’entreprise, afin d’adapter le cahier des charges aux particularités de production (secteur, taille, produit...)
Mettre en place une organisation adaptée au projet, en mobilisant les ressources et compétences disponibles et nécessaires à sa réalisation et en prenant en compte les situations de handicap, afin d'assurer le déploiement du projet de numérisation
Planifier l'ensemble des étapes du projet de numérisation des systèmes et des processus de production, en définissant une méthode de gestion de projet et les indicateurs (métriques) de suivi, afin d'en contrôler le déploiement
Intégrer les principes de la RSE dans la gouvernance du projet de numérisation, en évaluant les impacts humains, environnementaux et éthiques des décisions prises, et en favorisant l’inclusion, la qualité de vie au travail et la durabilité des solutions numériques.
Piloter le déploiement du projet de numérisation, en procédant par itération d'actions correctives et en contrôlant le respect des délais, coûts, qualité, sécurité, afin de garantir la performance et la continuité des évolutions des systèmes et processus de production
Coordonner les travaux des ressources humaines, en réalisant un reporting régulier des avancées du projet et en diffusant des comptes-rendus et bilans à chaque étape clé, afin de favoriser l'implication et le consensus des parties prenantes
Indexer et archiver l’ensemble des livrables, en fournissant un dossier de synthèse documenté au client, afin de clôturer le projet de numérisation des systèmes et processus de production
Réaliser un bilan sur le projet de numérisation en rédigeant un rapport final et un retour d’expérience, afin de confirmer les gains de performance et environnementaux et d’améliorer les projets suivants
Blocs de compétences · 4
RNCP42487BC01
RNCP37653BC01 - Elaborer une stratégie de numérisation des systèmes et processus de production
Compétences visées
Analyser les besoins et les projets de l’entreprise en matière de numérisation des systèmes et processus de production, en identifiant les problématiques industrielles des différents services de l’entreprise et en tenant compte des paramètres de performance industrielle et environnementaux, afin de déterminer et de prioriser les objectifs d’amélioration de performance des systèmes de production
Elaborer un diagnostic des systèmes de production de l'entreprise, en cartographiant ses ressources technologiques (matériels, machines, logiciels, capacité de connexion) et en analysant les données d'activité de production et de performance environnementale, afin d’identifier les écarts avec les objectifs visés par l’entreprise
Réaliser une veille technologique, concurrentielle et réglementaire sur les solutions de numérisation des systèmes de production, en intégrant les évolutions en matière de RSE, en sélectionnant les sources pertinentes et en structurant les informations collectées, afin de qualifier les opportunités offertes par l'industrie du futur en vue de la transformation de l'entreprise
Analyser les cas d'utilisation et de technologies numériques de production, en présentant des cas d'utilisation connectés et en identifiant et en caractérisant les technologies de numérisation dans les entreprises concurrentes afin recenser des leviers de numérisation adaptés à l’entreprise
Évaluer le niveau de maturité des services opérationnels de l’entreprise (R&D, production, maintenance, logistique), en prenant en compte les cas d’utilisation identifiés sur le marché et les objectifs de performance et de développement durable de l’entreprise, afin de sélectionner les solutions de numérisation adaptées à l’entreprise
Définir les outils et les solutions de numérisation des processus de production, en comparant les différentes options technologiques et leurs indicateurs de performance industrielle et environnementale, afin de formaliser une stratégie de numérisation pour l’entreprise
Élaborer une stratégie de numérisation, en proposant un schéma d’organisation industrielle prenant en compte les contraintes de coûts, délais, qualité et sécurité de l’entreprise, afin de gérer les données qui permettront d’améliorer la performance et l’impact environnemental des systèmes de production
Elaborer un plan d'entreprise "Data Driven" en préparant l'exploitation des données industrielles de l'entreprise par la sélection et la catégorisation des données concernées afin de contextualiser et de personnaliser ses opérations industrielles
Présenter à la direction la stratégie de transformation numérique préconisée, en décrivant le contexte et les objectifs de l'entreprise, en démontrant les gains de performances attendus (productivité et impact énergétique) et les leviers d’optimisation par l’analyse des données, afin de valider le plan stratégique
Intégrer les principes de sobriété numérique et d’éco-conception dans la stratégie de numérisation, en évaluant l’impact environnemental des solutions retenues (consommation énergétique, empreinte carbone, cycle de vie des équipements).
Modalités d'évaluation
Étude de cas
RNCP42487BC02
RNCP37653BC02 - Concevoir et mettre en oeuvre une architecture technique pour le système de production
Compétences visées
Analyser les processus industriels et l’infrastructure IT existante (software, hardware), en cartographiant les outils et protocoles de communication de l’entreprise, afin d’évaluer la capacité de numérisation de l’entreprise au regard des principes de conception de l'industrie 4.0 (interopérabilité, décentralisation, modularité, capacités en temps réel...)
Définir une nouvelle infrastructure informatique, en synchronisant le système d'information et les opérations de production, tout en respectant le budget alloué et en évitant les surcouches technologiques, afin de concevoir l'architecture technique du projet de numérisation pour la gestion des données de l’entreprise
Concevoir une architecture technique durable, sécurisée et orientée utilisateur, en s'appuyant sur l'infrastructure informatique définie et en testant et en évaluant différents scénarios, en coordination avec les équipes IT et de production, afin de répondre aux exigences de gestion des données
Déployer l’architecture technique définie avec les équipes informatiques et de production, en rédigeant un plan d’action de développement d'un prototype fonctionnel et/ou l’interfaçage avec les installations industrielles, afin de collecter les données industrielles de l’entreprise. Le déploiement des architectures techniques tient compte des règles de sécurité, de santé au travail et d’ergonomie pour les utilisateurs (SST).
Réaliser des modèles de parcours utilisateurs, en respectant l'architecture technique définie et en prenant en compte le besoin d’accessibilité à tous types d’utilisateurs, afin de doter les utilisateurs finaux d’outils de traçabilité des produits et des opérations industrielles
Élaborer une solution de maintenance prédictive, en représentant l’analyse des données de production historisées sur un graphique, afin d’anticiper tout dysfonctionnement de l’architecture technique de collecte des données et d’en assurer sa fiabilité
Piloter les évolutions de l’architecture technique en continu, en déterminant et en suivant les outils, les indicateurs et les procédures du système de production, afin d’améliorer la fiabilité de l’architecture technique et sa performance
Modalités d'évaluation
Étude de cas
RNCP42487BC03
RNCP37653BC03 - Gérer le pilotage des données industrielles
Compétences visées
Choisir les types de capteurs et les IIoT (Industrial Internet of Things) adaptés aux systèmes de production, en respectant les exigences de l’usage (latence, interopérabilité, gamme…), afin de s’assurer de la fiabilité et la continuité du flux de données industrielles
Installer et configurer les capteurs industriels et les IIoT, en appliquant les instructions des fournisseurs et des manuels de produits, afin d’assurer une collecte optimale des données numérisées.
Choisir et déployer une solution de stockage de données (Data Lake), en tenant compte des types de données à traiter et en utilisant des scripts qui assurent le flux de données automatiquement, afin de stocker et sécuriser des données industrielles.
Superviser la structuration de données industrielles massives et hétérogènes et issues de sources internes et externes, en exploitant des IIoT et des technologies adéquates de manipulation de données et en utilisant des logiciels de programmation, afin de préparer leur analyse.
Identifier et mettre en place une démarche scientifique d’analyse des données, en formulant des problématiques et des hypothèses d’analyse des données, pour permettre l’optimisation de leur traitement.
Programmer des algorithmes Machine Learning, en s’appuyant sur l’usage et le type de données à exploiter et en utilisant différents langages de programmation, afin de créer des modèles entraînés et d’analyser les résultats de ces données.
Analyser, enrichir ou documenter les données industrielles en mobilisant des modèles d’intelligence artificielle générative (LLM, agents conversationnels, générateurs de code ou d’images), tout en respectant les principes de sécurité, d’éthique et de confidentialité.
Développer des interfaces de visualisation des données industrielles, en utilisant des langages de programmation et en représentant les données sur des outils d’affichage, afin de pouvoir interpréter les données utiles à l’amélioration de la performance industrielle en garantissant l’accessibilité des visualisations pour tous les utilisateurs.
Elaborer une réplique numérique du système industriel de l’entreprise, en simulant les process de production et le flux de données, afin de doter les utilisateurs d’un outil prédictif (jumeau numérique) et tester des conditions extrêmes de production et la prévision de comportement des systèmes de production
Présenter les recommandations issues de l’analyse des données industrielles, en synthétisant les éléments clés et en utilisant des outils de présentation, afin de les argumenter auprès de la direction et de maintenir une performance optimale des systèmes de production
Modalités d'évaluation
Étude de cas Cas pratique
RNCP42487BC04
RNCP37653BC04 - Piloter des projets de numérisation des systèmes et processus de production en environnement industriel
Compétences visées
Formaliser le besoin en numérisation des systèmes de production de l’entreprise, en rédigeant un cahier des charges conforme aux besoins stratégiques définis, afin d’initier le projet de transformation digitale des systèmes et des processus de production
Formaliser les spécifications fonctionnelles et techniques, en intégrant les spécificités des processus de production de l’entreprise, afin d’adapter le cahier des charges aux particularités de production (secteur, taille, produit...)
Mettre en place une organisation adaptée au projet, en mobilisant les ressources et compétences disponibles et nécessaires à sa réalisation et en prenant en compte les situations de handicap, afin d'assurer le déploiement du projet de numérisation
Planifier l'ensemble des étapes du projet de numérisation des systèmes et des processus de production, en définissant une méthode de gestion de projet et les indicateurs (métriques) de suivi, afin d'en contrôler le déploiement
Intégrer les principes de la RSE dans la gouvernance du projet de numérisation, en évaluant les impacts humains, environnementaux et éthiques des décisions prises, et en favorisant l’inclusion, la qualité de vie au travail et la durabilité des solutions numériques.
Piloter le déploiement du projet de numérisation, en procédant par itération d'actions correctives et en contrôlant le respect des délais, coûts, qualité, sécurité, afin de garantir la performance et la continuité des évolutions des systèmes et processus de production
Coordonner les travaux des ressources humaines, en réalisant un reporting régulier des avancées du projet et en diffusant des comptes-rendus et bilans à chaque étape clé, afin de favoriser l'implication et le consensus des parties prenantes
Indexer et archiver l’ensemble des livrables, en fournissant un dossier de synthèse documenté au client, afin de clôturer le projet de numérisation des systèmes et processus de production
Réaliser un bilan sur le projet de numérisation en rédigeant un rapport final et un retour d’expérience, afin de confirmer les gains de performance et environnementaux et d’améliorer les projets suivants
Modalités d'évaluation
Étude de cas
Secteur d'activité et type d'emploi
Secteurs d'activités
Les certifiés seront amenés à intervenir dans tous les secteurs de l’industrie : Automobile, Batterie électrique, Aéronautique et Spatial, Génie Civil, Energie, Industrie des matériaux, Chimie, Infrastructures, Défense, Microélectronique, Biomédical, Ferroviaire, Luxe, Textile, Agroalimentaire, Bâtiment…
Ils mèneront leur mission dans des grands groupes et PME/ETI, en tant que salariés ou consultants.
Types d'emplois accessibles
L’expert en numérisation des systèmes et processus de production comporte différentes appellations associées à la transformation numérique du tissu industriel :
Chef de projet / directeur de projet industriel, Chef de projet innovation/transformation, Consultant(e) en organisation industrielle / Consultant en numérisation industrielle, Chef de projet ou responsable digitalisation dans l’industrie, Responsable numérisation de process industriels, Ingénieur en intégration des technologies numériques dans l’usine, , Ingénieur industrie 4.0, Chef de projet Informatique domaine Industrie 4.0, Industrie 4.0 : Ingénieur performance équipement, Ingénieur Instrumentation Industrie 4.0, Chef de Projet / Responsable UAP Usine 4.0, Expert Data Management / Digitalisation…
L’appellation varie selon le type de structure (entreprises / prestataire) et leur taille.
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.
2 800 €
salaire médian (mensuel)
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 9 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.
-
E5X70— Techniciens des industries de process tension 4/5 (Élevée) -
E5X80— Agents de maîtrise et assimilés des industries de process tension 5/5 (Très élevée) -
G1X72— Techniciens et agents de maîtrise en maintenance générale et mécanique industrielle tension 5/5 (Très élevée) -
H0X92— Techniciens et agents de maîtrise de la logistique, du planning, de l'ordonnancement et méthodes en industrialisation tension 3/5 (Modérée) -
H1X90— Ingénieurs et cadres de fabrication et de la production tension 4/5 (Élevée) -
H1X92— Ingénieurs en maintenance et support technique client tension 5/5 (Très élevée) -
H1X93— Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité tension 5/5 (Très élevée) -
N0X70— Techniciens d'étude, recherche et développement tension 5/5 (Très élevée) -
N1X90— Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie) tension 5/5 (Très élevée)
Indicateur de tension sur le marché du travail 2024 — DARES / France Travail. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.
Marché du travail · BMO 2026
Toute la France
Île-de-France 8 859
Auvergne-Rhône-Alpes 5 769
Occitanie 3 285
Hauts-de-France 2 848
Nouvelle-Aquitaine 2 608
Provence-Alpes-Côte d'Azur 2 391
Grand Est 2 050
Pays de la Loire 1 659
Centre-Val de Loire 1 419
Bretagne 1 288
Normandie 1 280
Bourgogne-Franche-Comté 1 051
La Réunion 85
Guadeloupe 61
Martinique 61
Mayotte 49
Guyane 22
Corse 21
34 806
projets de recrutement
45 %
jugés difficiles à recruter
7 %
emplois saisonniers
Mesuré au niveau de la famille professionnelle : 9 familles professionnelles (nomenclature FAP).
-
E5X70— Techniciens des industries de process -
E5X80— Agents de maitrise et assimilés des industries de process -
G1X72— Techniciens et agents de maîtrise en maintenance générale et mécanique industrielle -
H0X92— Techniciens et agents de maîtrise de la logistique, du planning, de l'ordonnancement et méthodes en industrialisation -
H1X90— Ingénieurs et cadres de fabrication et de la production -
H1X92— Ingénieurs en maintenance et support technique client -
H1X93— Ingénieurs des méthodes de production, du contrôle qualité -
N0X70— Techniciens d'étude, recherche et développement -
N1X90— Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement (industrie)
Enquête Besoins en Main d'Œuvre (BMO) 2026 — France Travail (open data), cumul national. Les indicateurs sont publiés par famille professionnelle (FAP), pas par métier ROME : ils couvrent l'ensemble des métiers de ces familles.
Voie d'accès à la certification
Voie d'accèsOuverte
Formation initiale
Oui
Formation continue
Oui
Apprentissage
Oui
Contrat de professionnalisation
Oui
Candidature individuelle
Oui
VAE
Oui
Prérequis à l'entrée
Les conditions d’admissibilité à la formation (pré-requis) sont - justifier d'un niveau 6 ou 7 de diplôme et/ou de compétences opérationnelles dans un domaine industriel ou numérique (génie industriel, mécatronique, mécanique…) - justifier d'un niveau de base de langage de programmation via un test proposé au candidat par Ingénieurs 2000, - réussir l’entretien avec un jury de sélection composé de 2 personnes, le responsable de formation ou son représentant et un professionnel du secteur industriel.
Prérequis à la validation
Les conditions de présentation d’un candidat aux épreuves certificatives sont les suivantes (hors VAE) : - Avoir rempli les conditions d’admissibilité ; - Avoir participé à l’ensemble des évaluations en cours de formation.
Composition du jury — Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation, Candidature individuelle, VAE
Le Jury de certification est constitué d'au moins 3 personnes : - 1 président issu du monde professionnel expert métier en lien avec la certification - le responsable de formation - 1 professionnel externe expert métier en lien avec la certification
Liens avec d'autres certifications
Certifications en correspondance (équivalences par blocs).
CodeCertification en correspondance
Anciennes versions
Base légale
Date de décision26-06-2026
Durée de l'enregistrement3 ans
Date d'échéance26-06-2029
Dernière délivrance possible26-06-2033
Pour plus d'informations · Statistiques
AnnéeCertifiésInsertion 6 moisMétier visé 2 ans
2025
1
100 %
—
2024
2
100 %
—
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