📋L'essentiel de la fiche RNCP 41993
| Intitulé | Architecte en intelligence artificielle |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP41993 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Jedha |
| Date d'échéance | 27 février 2029 |
| Début des parcours | 27 février 2026 |
| Code NSFs | 114b — Modèles mathématiques ; Informatique mathématique326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission326t — Programmation, mise en place de logiciels |
| Code ROMEs | M1402 — Conseil en organisation et management d'entrepriseM1403 — Études et prospectives socio-économiquesM1802 — Expertise et support en systèmes d'informationM1805 — Études et développement informatique |
🎯Objectifs de la certification
Contexte : L'adoption de l'Intelligence Artificielle (IA) par les entreprises a dépassé le stade expérimental pour entrer dans une phase critique d'industrialisation massive. Au-delà de la simple conception de modèles, les organisations font face à des défis complexes liés au passage à l'échelle, à l'hybridation des infrastructures (Cloud/On-premise) et à l'intégration de nouveaux paradigmes comme l'IA Générative. Ce changement de dimension impose une structuration rigoureuse : les solutions doivent être non seulement performantes, mais aussi auditables, économiquement viables (FinOps), sobres énergétiquement (GreenOps) et strictement conformes aux nouvelles réglementations européennes (AI Act, RGPD).
Dans ce contexte, le rôle de l'Architecte en Intelligence Artificielle devient stratégique. À la différence du développeur qui produit le code, l'Architecte conçoit la stratégie technique globale, arbitre les choix technologiques structurants et pilote la gouvernance des données. Cette certification répond au besoin urgent des entreprises de disposer d'experts capables d'orchestrer la transformation Data & IA, de garantir la souveraineté des données et de sécuriser le cycle de vie complet des systèmes d'IA, de la conception à la maintenance en conditions opérationnelles.
Cette certification vise à répondre au besoin croissant du marché pour des professionnels qualifiés dans le domaine de l'IA, capables de conduire l'innovation et la transformation numérique à travers une utilisation éthique et efficace de l'IA.
Activités visées
Conception et cadrage de la gouvernance des données et des systèmes d’IA : L’Architecte en Intelligence Artificielle conçoit le cadre de gouvernance des données et des systèmes d’IA en lien avec la direction et les fonctions de conformité, en arbitrant entre exigences réglementaires, contraintes techniques et objectifs business, afin de garantir des usages responsables, maîtrisés et conformes des systèmes d’IA.
Déploiement, pilotage et évaluation de la gouvernance Data & IA : L’Architecte en Intelligence Artificielle pilote la mise en œuvre opérationnelle du cadre de gouvernance Data & IA, en évaluant les pratiques existantes, en identifiant les écarts et en définissant des plans d’amélioration, afin d’assurer l’effectivité et la pérennité du dispositif dans l’organisation.
Anticipation et adaptation de la gouvernance face aux évolutions réglementaires et technologiques : L’Architecte en Intelligence Artificielle anticipe les évolutions réglementaires et technologiques impactant les données et les systèmes d’IA, en analysant leurs effets sur les architectures et les usages, afin d’adapter durablement la stratégie de gouvernance de l’organisation.
Modélisation de l’infrastructure : L’Architecte en Intelligence Artificielle modélise l’infrastructure de données et de calcul nécessaire aux projets d’IA en définissant les spécifications techniques et l’architecture logique et physique, et en arbitrant les choix d’hébergement, afin de garantir l’adéquation de la plateforme aux cas d’usage IA de l’organisation.
Industrialisation et déploiement des environnements IA : L’Architecte en Intelligence Artificielle industrialise le déploiement des environnements Data & IA en automatisant la mise en place de l’infrastructure et en structurant les services de stockage et d’exécution, afin de supporter les besoins spécifiques d’entraînement et d’inférence des modèles d’IA.
Pilotage de la résilience, de la sécurité et de l’efficience : L’Architecte en Intelligence Artificielle pilote la résilience, la sécurité et l’efficience de l’infrastructure Data & IA en définissant les mécanismes de haute disponibilité, les principes de sécurité by design et le pilotage FinOps/GreenOps, et en coordonnant les équipes techniques, afin d’assurer la continuité, la maintenabilité et la performance de la plateforme en production.
Conception des architectures de flux de données : L’Architecte en Intelligence Artificielle conçoit l’architecture technique des flux de données en analysant les sources, en arbitrant entre les modes de traitement (Batch, Streaming, ELT) et en structurant les couches de transformation, afin de garantir la disponibilité de données qualifiées pour les modèles IA.
🧩Les 4 blocs de compétences
La certification peut être obtenue en une fois ou bloc par bloc (formation ou VAE). Pour l'organisme, cela implique un suivi des acquisitions par bloc pour chaque candidat.
Concevoir et piloter la gouvernance des données et des systèmes d’IA
Voir les compétences du bloc (8)
- Concevoir une politique de gouvernance Data & IA en collaboration avec les parties prenantes, afin d'assurer la conformité aux régulations en vigueur et garantir la qualité, la disponibilité, la sécurité et la confidentialité des données et des systèmes d’IA.
- Structurer l’organisation et les rôles de la gouvernance en définissant les responsabilités des Data Owners et Data Stewards (matrice RACI) afin d'assurer une coordination efficace entre les métiers et les équipes techniques dans la gestion du patrimoine de données.
- Etablir les standards de qualité et d'interopérabilité à travers la mise en place de contrats de données (Data Contracts) et d'un catalogue de services afin de garantir la fiabilité, la traçabilité et l'auditabilité des données alimentant les modèles d'IA.
- Concevoir la politique d’accès et de sécurisation des actifs en définissant des protocoles de gestion des identités et des droits (RBAC, ABAC) et des méthodes d'anonymisation afin de protéger les informations sensibles et de garantir la souveraineté des données conformément aux politiques de sécurit
- Intégrer les exigences réglementaires et éthiques (RGPD, AI Act, éthique par conception) dans les cycles de développement afin de prévenir les risques juridiques, de garantir l'explicabilité des modèles et d'assurer une IA responsable.
- Concevoir des actions de sensibilisation à la gouvernance des données et de l’IA, en intégrant les exigences d’accessibilité et d’inclusion, afin de garantir une appropriation homogène des règles de gouvernance par les différentes parties prenantes de l’organisation.
- Évaluer l’efficacité du cadre de gouvernance par la mise en place d'indicateurs de performance (KPI) et de procédures d'audit régulières afin de piloter l'amélioration continue du dispositif et d'adapter la stratégie aux évolutions technologiques et réglementaires.
- Organiser une veille stratégique sur les ruptures technologiques et les évolutions réglementaires (AI Act, RGPD) afin d'anticiper les impacts sur le patrimoine Data & IA et de préconiser les adaptations d’architecture garantissant l’état de l'art.
Concevoir et déployer l’infrastructure de données et de calcul pour l’IA
Voir les compétences du bloc (9)
- Établir les spécifications techniques de l’infrastructure (puissance CPU/GPU, stockage distribué, latence réseau) en fonction des besoins stratégiques afin de garantir l’adéquation aux cas d’usage IA de l’organisation.
- Concevoir le schéma d’architecture logique et physique de l’infrastructure (diagrammes, topologies de calcul et de stockage) afin de structurer un écosystème IA cohérent, évolutif et industrialisable.
- Arbitrer entre les modèles d’hébergement (Cloud, On-Premise, Hybride) et de services (Serverless, PaaS, IaaS) afin d’optimiser les coûts, la performance et la souveraineté des données.
- Industrialiser le déploiement de l’infrastructure en utilisant des outils d’Infrastructure as Code (Terraform) afin d’assurer la reproductibilité, la traçabilité et la sécurisation des environnements de production.
- Structurer les services de stockage et les environnements d'exécution (Data Lakes, Bases Vectorielles, Orchestration de containers) afin de supporter les flux spécifiques à l'entraînement et à l'inférence.
- Garantir la haute disponibilité et la résilience du système par la mise en œuvre de mécanismes de scalabilité (Auto-scaling) et de basculement (Fail-over) afin d'assurer la continuité de service des applications IA.
- Elaborer les principes de sécurité de l’infrastructure (segmentation réseau, gestion des secrets, IAM, chiffrement) pour assurer la protection des systèmes Data & IA par conception.
- Piloter l’efficience économique et énergétique de l’architecture (FinOps/GreenOps) à l'aide d'outils de monitoring afin de contrôler les budgets et de minimiser l’impact environnemental de l’infrastructure.
- Coordonner les équipes techniques et piloter le déploiement en arbitrant les choix technologiques et en produisant une documentation accessible (incluant le handicap) pour assurer la maintenance du système.
Concevoir et mettre en oeuvre des pipelines de données (pour l'IA)
Voir les compétences du bloc (7)
- Concevoir l’architecture technique des flux (batch, streaming, ELT, ETL) en arbitrant entre les contraintes de volume et de vélocité pour répondre aux besoins spécifiques des modèles IA.
- Structurer les étapes de préparation et de transformation (nettoyage, normalisation, enrichissement) afin de produire des jeux de données qualifiés pour l’entraînement et l’inférence.
- Industrialiser et orchestrer les pipelines en utilisant des outils de programmation et d'ordonnancement (Airflow) afin de garantir l'automatisation totale du cycle des données.
- Implémenter les mécanismes de Data Quality et de correction automatisée (tests de schémas, détection d'anomalies) pour garantir l’intégrité des données en entrée des modèles.
- Intégrer les contraintes de sécurité et de conformité (anonymisation, chiffrement, RGPD) techniquement au sein des flux de traitement.
- Superviser la performance et l'efficience économique des flux (monitoring, consommation CPU/RAM) afin d'optimiser les coûts d'exploitation des pipelines.
- Piloter les projets de Data Engineering en coordonnant les développements (Agilité, Backlog) et en assurant le suivi de la fiabilité et de la maintenabilité des flux.
Concevoir et piloter l’industrialisation et le déploiement de solutions d’IA
Voir les compétences du bloc (8)
- Industrialiser le cycle de vie des modèles d’IA en concevant des architectures d’entraînement, de validation et de versioning automatisées (CI/CD/CT/PromptOps), afin de garantir la reproductibilité et la traçabilité des systèmes.
- Modéliser l’architecture de déploiement et d’inférence (temps réel, batch, edge) en sélectionnant les solutions d'infrastructure et d'orchestration adaptées, afin de garantir la scalabilité et la résilience des services IA.
- Piloter la veille stratégique sur les systèmes de production d’IA en évaluant les nouveaux cadres et outils technologiques, afin d’optimiser l’expérience utilisateur, de renforcer la sécurité et de réduire les coûts.
- Piloter les stratégies de mise en production et d’observabilité en déployant des dispositifs de déploiement progressif et de monitoring (dérives, performances), afin de sécuriser l'usage et d'orienter la maintenance.
- Arbitrer l’efficience opérationnelle et économique des systèmes en analysant la consommation des ressources (GPU, tokens, énergie), afin de garantir la soutenabilité financière et environnementale des solutions.
- Intégrer les exigences éthiques et réglementaires dans l’industrialisation en déployant des mécanismes d’explicabilité et de contrôle des sorties, afin de maîtriser les risques techniques et sociétaux.
- Diriger la collaboration interdisciplinaire et la qualité technique des équipes en supervisant les travaux des experts, afin de garantir des performances de déploiement au meilleur état de l'art.
- Élaborer la documentation technique et de conformité (fiches d'identité des modèles, dossiers d’architecture), en synthétisant les caractéristiques critiques du système, afin de garantir la transparence et l’auditabilité des solutions.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
La certification "Architecte en Intelligence Artificielle" se révèle pertinente et applicable à travers un éventail varié de secteurs d'activités, en adéquation avec la nature transversale et omniprésente des données et de l'intelligence artificielle. Voici une liste non exhaustive des secteurs et des contextes d'emploi où cette certification serait particulièrement bénéfique :
* Technologies de l'information et des communications (TIC) : Au sein des départements informatiques ou au service de cabinets de conseil technologique, l'IA est utilisée pour optimiser les systèmes et réseaux, automatiser les tâches répétitives, renforcer la sécurité et améliorer la qualité des services proposés aux utilisateurs.
* Santé : Que ce soit dans les hôpitaux, les laboratoires de recherche ou les entreprises de biotechnologie, l'IA contribue à améliorer les diagnostics, prévoir les maladies, personnaliser les traitements, optimiser la gestion des établissements de santé, et accélérer la recherche médicale.
* Finance : Dans les banques, les sociétés d'assurance et les entreprises fintech, l'IA est un outil précieux pour la détection de la fraude, l'automatisation des processus de conformité, la gestion des risques, la personnalisation des services financiers et le trading algorithmique.
* Commerce de détail et e-commerce : Au sein des entreprises de distribution et de commerce en ligne, l'IA permet d'optimiser les chaînes d'approvisionnement, améliorer les recommandations de produits, personnaliser l'expérience client et prévoir les tendances de vente.
* Industrie manufacturière : Dans les usines et les entreprises industrielles, l'IA contribue à la maintenance prédictive, à l'optimisation de la production, à l'automatisation des processus et à l'amélioration de la qualité des produits.
Types d'emplois accessibles
Architecte en Intelligence Artificielle
Data Architect
Data Engineer
Machine Learning Engineer
MLOps Engineer
Consultant en IA
Chief Data Officer (CDO)
Data Scientist
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Jedha — modalités sur la fiche officielle France Compétences.
- Être certifié Qualiopi. Indispensable pour mobiliser les financements publics et mutualisés (CPF, France Travail, OPCO) au titre des actions de formation. Automatiser votre conformité Qualiopi.
- Structurer le parcours par blocs. Référentiel d'activités, d'évaluation et suivi par bloc de compétences : votre dossier et vos preuves doivent refléter le référentiel officiel de la fiche.
- Déclarer votre activité. Le Bilan Pédagogique et Financier annuel doit ventiler les heures et effectifs — y compris sur ce type de parcours certifiant.
🔄Gérer cette certification dans Loop
Loop est un logiciel de gestion pour organismes de formation. Voici concrètement ce qu'il automatise pour un parcours certifiant comme celui-ci :
❓Questions fréquentes
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
La certification RNCP 41993 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 41993 est-elle valable ?
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- Architecte internet des objets RNCP 38474
- Architecte internet des objets RNCP 38906
- Architecte Internet des objets (IoT) RNCP 40572
- Architecte Internet des objets (IoT) RNCP 40554
- Architecte IoT et sécurité des systèmes connectés RNCP 41412
- Architecte réseaux et cybersécurité (MS) RNCP 38140
Source des données : France Compétences — Répertoire national des certifications professionnelles (Licence Ouverte / Open Licence Etalab). Fiche officielle : francecompetences.fr. Dernière synchronisation : 6 juillet 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.