# RNCP42487 - Expert en numérisation des systèmes et processus de production **Code:** RNCP42487 **État:** Publiée ## L'essentiel - **Nomenclature du niveau de qualification:** Niveau 7 - **Codes NSF:** 200, 201, 326 - **FormaCodes:** 46390, 24454, 31667, 31606 - **Date d'échéance de l'enregistrement:** 26-06-2029 - **Date d'enregistrement:** 26-06-2026 - **Type d'enregistrement:** Enregistrement sur demande ## Certificateur(s) - ASSOCIATION INGENIEURS 2000 - SIRET: 38759935000064 ## Partenaires habilités 3 organismes habilités, d'après la liste publiée par France compétences : 3 à former et organiser l'évaluation. - AFPI BRETAGNE — SIRET 30824995200083 - Habilitation : Former et organiser l'évaluation - ARVEZ — SIRET 90952264100010 - Habilitation : Former et organiser l'évaluation - CFAI DIAFOR — SIRET 39048242000028 - Habilitation : Former et organiser l'évaluation ## Résumé de la certification ### Objectifs et contexte de la certification 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 ### RNCP42487BC01 - RNCP37653BC01 - Elaborer une stratégie de numérisation des systèmes et processus de production **Liste de compétences:** 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 **Liste de compétences:** 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 **Liste de compétences:** 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 **Liste de compétences:** 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. ### Type 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. ### Code(s) ROME H2502, H1402, I1102, H1401, H1206 ## Marché du travail Indicateurs au niveau des familles professionnelles (FAP) des métiers visés, agrégés au niveau national — France Travail / DARES (open data). ### Tensions de recrutement (DARES 2024) - **Niveau de tension :** Très élevée (5/5) - **Facteurs principaux :** Manque de main-d'œuvre disponible - **Salaire médian (mensuel) :** 2 800 € - **Familles professionnelles (FAP) :** 9 — elles ne sont pas au même niveau de tension (de 3 à 5 sur 5) : le niveau ci-dessus est une moyenne pondérée par l'emploi, il ne vaut pas pour 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) ### Besoins en main-d'œuvre (BMO 2026) - **Projets de recrutement :** 34 806 - **Jugés difficiles à recruter :** 45 % - **Emplois saisonniers :** 7 % - **Familles professionnelles (FAP) :** 9 - 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) ## Voies d'accès **Modalités d'accès :** Formation initiale, Formation continue, Apprentissage, Contrat de professionnalisation, Candidature individuelle, VAE ### Prérequis à l'entrée en formation 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 ## Base légale - **Date de décision:** 26-06-2026 - **Durée de l'enregistrement (années):** 3 - **Date d'échéance de l'enregistrement:** 26-06-2029 - **Date de dernière délivrance possible:** 26-06-2033 ## Statistiques | Année | Certifiés | Dont VAE | Insertion globale 6 mois | Insertion métier 2 ans | |---|---|---|---|---| | 2025 | 1 | 1 | 100 % | — | | 2024 | 2 | 2 | 100 % | — | ## Liens avec d'autres certifications - **Anciennes versions:** RNCP37653 - **Correspondances (blocs):** RNCP37653, RNCP37785, RNCP40884 ## Pour plus d'informations https://www.ingenieurs2000.com/ecole-ingenieur-actu/expert-numerisation-systemes-processus-production-ingenieurs2000/ **Fiche officielle (France Compétences) :** https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/42487/ ## Se former en apprentissage Catalogue national des formations en apprentissage (réseau des Carif-Oref). - **Formations en apprentissage:** 2 - **Organismes gestionnaires (CFA):** 1 - **Organismes formateurs:** 2 - **Régions couvertes:** 1 - **Départements couverts:** 2 - **Organismes certifiés Qualiopi:** 2 - **Sessions:** de 09/2025 à 08/2029 L'apprentissage est sans frais pour l'alternant : la formation est financée par l'OPCO de la branche, au niveau de prise en charge (NPEC) publié par France compétences. --- *Généré le 08/10/2026 à 18:07*