📋L'essentiel de la fiche RNCP 40551
| Intitulé | Chef de projets en intelligence artificielle et sciences des données (MS) |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP40551 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Institut Superieur de l'aeronautique et de l'espace |
| Date d'échéance | 30 avril 2028 |
| Début des parcours | 30 avril 2025 |
| Code NSF | 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | H1206 — Management et ingénierie études, recherche et développement industrielM1403 — Études et prospectives socio-économiquesM1802 — Expertise et support en systèmes d'informationM1805 — Études et développement informatique |
🎯Objectifs de la certification
Le marché de l'Intelligence Artificielle connaitrait une croissance exponentielle de +36.6% entre 2024 et 2030, pour atteindre 1811Mds $ en 2030 (source Grand view research).
Dans ce contexte et dans un but de consolider la souveraineté économique, technologique, et politique, la stratégie gouvernementale ambitionne de faire de la France en 2030 un pays pionnier en matière d'Intelligence artificielle. Elle fait écho à la seconde phase de la stratégie nationale pour l'Intelligence Artificielle (2021-2025): Renforcer les capacités de recherches, former 3700 étudiants et attirer les meilleurs talents en intelligence artificielle afin de diffuser ses technologies au sein de l’économie et de la société, ainsi qu'à soutenir le développement et l'innovation en IA, notamment dans les domaines prioritaires comme l'IA embarquée, l'IA de confiance, l'IA frugale et l'IA générative.
Dans le détail, la formation représente plus de la moitié de l’effort : outre accroître l’offre nationale de formation en Intelligence Artificielle, le Gouvernement souhaite accompagner les entreprises dans l’adoption et l’usage des solutions d’Intelligence Artificielle pour accélérer leur modernisation et favoriser les succès économiques.
Cette stratégie est issue de la volonté de ruissellement et de structuration sur le long terme de l’écosystème de l'Intelligence Artificielle (IA), à tous les stades du développement technologique. En effet, l'IA permet des gains substantiels de compétitivité, de productivité, d'automatisation, d'optimisation du retour sur investissement, d'amélioration de "l'expérience clients" dans tous les secteurs de l'économie. La science des données, l'apprentissage machine et la robotique semblent ainsi former la matrice de la "4e révolution industrielle".
Suite à une enquête de Pôle emploi en 2023 auprès des entreprises au sujet de leurs usages de l'IA, ses impact positifs majeurs ont été marqués : elle favorise effectivement l'évolution des compétences, la performance, l'autonomie, la santé et la sécurité des salariés, améliore la relation client, et réduit les tâches fastidieuses, les risques d'erreur, ainsi que les coûts de main d'œuvre.
Bien que plus d'un tiers de ces établissements utilisent l'Intelligence Artificielle ou soient en train de la déployer, plus de la moitié ne l'envisagent pas à ce jour : outre les coûts d'investissement et l'incompatibilité avec les outils existants, c'est le manque d'expertise en interne ainsi que la réticences du personnel et des clients qui sont rapportés comme étant des freins majeurs au développement de ces technologies nouvelles.
Cette certification atteste des compétences de Chef de Projets en Intelligence Artificielle et Science de Données (MS) de l'ISAE-SUPAERO. À ce titre, les titulaires de cette certification permettent le développement de projets en Intelligence Artificielle dans leurs entreprises. Ils suivent les évolutions très rapides des technologies et des usages, et construisent des stratégies économiques et humaines, pour que l'entreprise bénéficie des outils de l'Intelligence Artificielle.
Experts dans le domaine de l'Intelligence Artificielle, ils ont plus spécifiquement des compétences techniques de gestion et traitement des données, et sont sensibilisés aux contraintes de l'industrie, notamment des systèmes critiques.
Outre ces compétences techniques et scientifiques, notre certification couvrent également les compétences liées à la stratégie d'entreprise, aux opérations et à la gestion de projets : l’alliance entre les activités scientifiques, techniques, la recherche essentielle sur l’Intelligence Artificielle et la Science des Données, mais aussi la partie « business » et « project management » nous permet de certifier des personnes qui pourront gérer la conduite du changement et des projets ou des équipes de pointe dans ces domaines que sont l’Intelligence Artificielle et la Science des Données car ils auront les compétences scientifiques et affaires nécessaires.
Activités visées
Le Chef de Projets en Intelligence Artificielle et Science de Données (MS) réalise la conception et le développement d'un projet d'Intelligence Artificielle et de Science des Données, il contribue à l'élaboration du plan d'Intelligence Artificielle stratégique et opérationnel, il gère des projets intégrant l'Intelligence Artificielle et la valorisation des données, il organise l'extraction, la mise en forme et le stockage en temps réel de données massives structurées ou non sur des plateformes, il optimise le traitement des données pour l’aide à la décision, il industrialise les processus à base d'Intelligence Artificielle pour assurer leur fiabilité et certificabilité.
Dans ce cadre, il réalise plusieurs activités :
* Identification des cas concrets d’usage dans lesquels l’Intelligence Artificielle (IA) et la Science des Données (SD) peuvent créer de la valeur
* Etude des cas d’usage et mise en place d'indicateurs
* Exploitation des cas d’usage innovants
* Conception du plan stratégique d’Intelligence Artificielle avec les différentes parties prenantes
* Evaluation des projets clés et de leurs impacts sur le fonctionnement de l’entreprise
* Conception du projet, rédaction du cahier des charges et mise en place des indicateurs de suivi
* Conduite opérationnelle du projet, management des équipes et du changement
* Gestion et transformation des données en utilisant les concepts de stockage et de gros volumes de données
* Utilisation de services Cloud pour répondre aux exigences d’un traitement massif de données
* Transformation et stockage des données massives structurées ou non, dans un écosystème tel que celui du langage Python dans le respect des règles
* Déploiement des algorithmes performants pour modéliser des situations de références de prises de décisions.
* Utilisation de modèles référents pour présenter visuellement des données nécessaires à la prise de décision.
* Utilisation des techniques de planification et d’apprentissage par renforcement en IA.
* Restitution des éléments clés et des contributions d’un papier scientifique
* Analyse des contraintes du législateur (RGPD, EU IA Act) et du secteur industriel et évaluation de l’explicabilité, de la robustesse et de l’incertitude des prédictions d’un réseau de neurones
🧩Les 6 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 développer un projet d'Intelligence Artificielle et de Science des Données
Voir les compétences du bloc (5)
- Caractériser les nouvelles technologies issues de la recherche en Intelligence Artificielle (IA) et en Sciences des Données (SD) en effectuant une revue de la littérature du domaine concerné pour exploiter ces résultats dans les cas d’usage à valeur ajoutée.
- Détecter les résultats de recherche prometteurs, innovants pour en exploiter leurs bénéfices dans l’entreprise en identifiant les laboratoires de rang mondial.
- Évaluer chaque technologie Data ou Intelligence Artificielle en s’appuyant sur des références appropriées pour mesurer sa valeur ajoutée potentielle dans les usages de l’entreprise.
- Etudier les cas d'usage Data et Intelligence Artificielle déjà implémentés, notamment pour les usagers en situations de handicap, afin de les évaluer, les enrichir et en créer de nouveaux en capitalisant sur les expériences acquises.
- Monitorer le retour sur investissement des projets applicatifs incluant l’Intelligence Artificielle ou la Science des Données en mettant en place des indicateurs en phase conception afin d’en évaluer leur efficacité.
Contribuer à l’élaboration d’un plan Intelligence Artificielle stratégique et opérationnel
Voir les compétences du bloc (6)
- Structurer les axes stratégiques au sein de l’entreprise grâce à des cas d'usage innovants d’Intelligence Artificielle et/ou Science des Données pour créer des projets à forte valeur ajoutée.
- Décrire les projets clés à mener pour optimiser les processus internes d’un point de vue clients, services et produits innovants avec agilité.
- Identifier les fournisseurs potentiels d’outils d’extraction, de conteneurisation et de visualisation de données pour les inclure dans les projets data et Intelligence Artificielle de l’entreprise en évaluant leurs prestations de services (technique, SAV, coûts…).
- Réaliser un plan global Intelligence Artificielle & Science de données en budgétant des plans d’investissement pluriannuels pour s'assurer de la viabilité du projet et le structurer via une prospective financière et un prévisionnel des engagements à court, moyen et long terme.
- Impliquer les directions métiers dans la réflexion de valorisation des données Intelligence Artificielle pour garantir l’adhésion des non spécialistes par des actions de sensibilisation, de formation
- Mesurer les effets du plan Intelligence Artificielle pour évaluer l’impact sur les métiers et le modèle économique de l’entreprise en intégrant diverses approches : techniques, éthiques, humaines financières, sociales.
Gérer des projets intégrant l'Intelligence Artificielle et la valorisation des données
Voir les compétences du bloc (5)
- Superviser la rédaction du cahier des charges fonctionnel et technique en spécifiant les livrables pour déterminer les budgets et les ressources à allouer à la réalisation du projet.
- Mobiliser les techniques de conduite de projets en mettant en place des méthodes et indicateurs de suivi pour produire les livrables du projet Intelligence Artificielle et Science de Données.
- Sensibiliser les salariés à la démarche qualité en proposant des plans de formation adaptés aux nouveaux enjeux du secteur de l’Intelligence Artificielle et de la Science des données afin de structurer le projet dans le temps (maintenabilité des normes, écoresponsabilités, gestion des serveurs...).
- Fédérer les équipes en construisant les objectifs individuels et/ou collectifs à partir des ressources (financières, matérielles, humaines) pour respecter le cahier des charges.
- Conduire le changement en identifiant les besoins des parties prenantes internes ou externes d’un projet Intelligence Artificielle par la mise en place d’actions managériales telles que des formations, la restructuration de services, des embauches, des ordres de missions… en vue de permettre aux col
Organiser l'extraction, la mise en forme et le stockage en temps réel de données massives structurées ou non sur des plateformes Cloud
Voir les compétences du bloc (6)
- Concevoir une architecture d’entrepôt de données massives pour optimiser le stockage et la résilience de données structurées ou non en utilisant le Cloud Computing.
- Transformer les données de base dans des formats spécifiques pour permettre l’intégration de données provenant de sources multivariées en utilisant des bibliothèques de programmation.
- Utiliser des services IaaS, PaaS, SaaS (Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS) et l'informatique sans serveur) et gérer les données historiques en utilisant les principaux indicateurs (issus de l’OCDE, la convention 108 et le RGPD) pour garanti
- Stocker des données massives en vue de favoriser leur traitement distribué en utilisant des infrastructures auto redimensionnables, afin de réduire les coûts et l’impact écologique.
- Transformer des volumes massifs de données en utilisant les bibliothèques de Machine Learning pour obtenir des informations utiles définies dans le cahier des charges.
- Organiser le stockage en sécurisant l’accès des données pour en extraire le sens dans le respect des contraintes éthiques et légales (RGPD et autres législations nationales, européennes ou internationales).
Optimiser le traitement des données pour l’aide à la décision
Voir les compétences du bloc (5)
- Caractériser les différents algorithmes d’optimisation pour évaluer leur capacité à résoudre des problèmes spécifiques en comparant leurs performances.
- Mettre en œuvre les algorithmes d’optimisation les plus adaptés en modélisant des situations de références pour faciliter la prise de décision.
- Présenter le résultat d’analyses de données sous forme infographique en utilisant des modèles référents afin de faciliter la prise de décision managériale, marketing et/ou opérationnelle.
- Mettre en œuvre un algorithme pour résoudre un problème de décision séquentielle en utilisant les techniques de planification et d’apprentissage par renforcement en Intelligence Artificielle.
- Mobiliser les outils d’IA symboliques et/ou connectivistes pour résoudre des problèmes complexes.
Industrialiser les processus à base d'Intelligence Artificielle en faveur de leur fiabilité et certificabilité
Voir les compétences du bloc (4)
- Restituer des travaux scientifiques de l’état de l’art à partir d’une étude autonome afin d’opérationnaliser cette contribution dans l’industrie.
- Évaluer l’alignement du projet avec les différentes législations notamment la RGPD et l’IA Act européen, en prenant en compte tous les publics, afin d’inscrire le projet dans une démarche durable et responsable.
- S’approprier les contraintes de l’application des IA dans les systèmes critiques (aéronautique, médical, etc.) en prenant en compte les seuils qualité définis par les secteurs industriels afin que la production du projet puisse être validée.
- Vérifier ou s’assurer des propriétés de fiabilité, robustesse et explicabilité des systèmes à base d’IA en référence au cahier des charges afin de valider le déploiement par les différentes instances.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Les projets à base d’Intelligence Artificielle et de Science de Données se généralisent et peuvent être menés aussi bien au sein de grandes entreprises, d’Entreprises de Taille Intermédiaire (ETI) que de Petites et Moyennes Entreprises (PME).
Les titulaires de la certification se placent dans tous les secteurs de la vie économique (cas d'usage détaillés dans le dossier joint), notamment dans les grandes banques qui ont été pionnières dans l’utilisation de l’IA et les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) à la recherche de l’excellence mathématique française.
Les grands groupes, soumis à une concurrence internationale, seront les utilisateurs les plus intensifs d’Intelligence Artificielle et de Science de Données et constitueront à court terme les cadres d’exercice les plus fréquents pour les titulaires de la certification.
Ils pourront également exercer leurs activités dans des PME de conseil en solutions logicielles scientifiques et technologiques spécialisées en Intelligence Artificielle et Science des Données qui, selon nos analyses, vont connaitre un développement considérable.
Types d'emplois accessibles
Le métier visé est celui de « Chef de Projets en Intelligence Artificielle et Sciences des Données ».
Il permet d’accéder à plusieurs appellations métiers :
* Chef de projet en Intelligence Artificielle ou IA ou Chef de projet Données
* Consultant en IA et/ou analyse de données
* Concepteur Intelligence Artificielle ou IA multi secteurs
* Data scientist
* Expert ou spécialiste projets Intelligence Artificielle ou IA
* Ingénieur Intelligence Artificielle ou IA
* Ingénieur “Machine Learning” ou apprentissage automatique
* Architecte en Intelligence Artificielle ou Machine Learning Architect
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Institut Superieur de l'aeronautique et de l'espace — 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 40551 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 40551 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Chef de projets systèmes embarqués RNCP 39766
- Chiropracteur RNCP 39575
- Commissaire-priseur RNCP 39202
- Concepteur architecte d’intérieur RNCP 40267
- Concepteur artistique - Réalisateur de jeu vidéo RNCP 38793
- Concepteur artistique - réalisateur en cinéma d'animation RNCP 42182
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.