📋L'essentiel de la fiche RNCP 40167
| Intitulé | Expert en ingénierie de données massives et intelligence artificielle |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP40167 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Association Sup de Vinci (CFA Leonard de Vinci) |
| Date d'échéance | 31 janvier 2028 |
| Début des parcours | 31 janvier 2025 |
| Code NSF | 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1802 — Expertise et support en systèmes d'informationM1803 — Direction des systèmes d'informationM1805 — Études et développement informatiqueM1806 — Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information |
🎯Objectifs de la certification
Qualifiée d'or noir du XXIème siècle, la data évolue de façon exponentielle, au travers des collectes, analyses et exploitations qu'elle permet. C'est dans ce contexte d'organisations devenant 'data centric' que cette certification est orientée. Elle a pour objectif de permettre une employabilité durable sur le marché du travail avec des compétences attestées relatives aux besoins actuels et à venir en termes d'ingénierie de données massives ainsi que d'intelligence artificielle.
Activités visées
Pilotage de la veille et de l’innovation
Analyse de la demande du client interne / externe, et de son environnement SI
Définition d’une stratégie dans le cadre d’un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Participation au déploiement commercial des services numériques et fidélisation de la relation client
Cadrage technique et méthodologique d’un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Evaluation de la performance d’un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Management d’équipe dans le cadre d’un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Implémentation de la gouvernance des SI
Gestion des risques dans le cadre d’un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Garantie de la conformité dans le cadre d’un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Conception d'architectures de stockage et de traitement avancées
Administration et sécurisation des infrastructures de données
Déploiement et optimisation des solutions cloud
Collecte, préparation et gestion de données massives pour l'IA
Développement et optimisation de modèles d'IA avancés
Analyse avancée et visualisation de données pour la prise de décisions
🧩Les 5 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.
RNCP40167BC01
Définir la stratégie du projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Voir les compétences du bloc (9)
- Développer un dispositif de veille basé sur un process structuré afin d’être force de proposition et guider les choix du client dans l’utilisation et l’évolution des solutions, standards et règlementations data liés aux systèmes d’information (SI)
- Manager l’innovation, dans ses dimensions technologique, organisationnelle et économique, via des outils de conception et prototypage, afin de piloter la construction et l’implémentation de solutions SI innovantes sur le long terme
- Identifier les attentes et besoins utilisateurs et contraintes du client final et de la DSI , dans leur temporalité actuelle et prévisionnelle, dans le but de concevoir une solution data et IA adaptée aux exigences métier
- Analyser les bases de données au sein des SI de l’organisation étudiée, depuis leur collecte jusqu'à leur stockage et utilisation, en examinant le document de conception technique, afin de s’en servir de base pour l’implémentation technique du projet
- Diagnostiquer la problématique, via une étude contextualisée de l’environnement interne et externe du client, afin garantir que toutes les composantes du système respectent les exigences fonctionnelles, les normes de sécurité et les bonnes pratiques d'architecture, tout en assurant la scalabilité et
- Définir une stratégie data et/ou IA et un plan d’action adaptés aux enjeux du client ainsi qu’à son architecture data, sur la base des spécifications fonctionnelles, en collaboration avec l’équipe technique informatique du client, en tenant compte des attentes éthiques, réglementaires et sociétales,
- Déployer une approche Green IT et Low-tech, en identifiant les technologies durables et promouvant des pratiques respectueuses de l'environnement, en encourageant des comportements écoresponsables au sein de l'organisation, en vue de contribuer au développement d’une activité économique durable
- Présenter la solution informatique proposée, en utilisant des techniques de communication et de négociation, afin de convaincre le client que le dispositif choisi lui permettra d'atteindre ses objectifs
- Participer au développement de la relation client, par le biais de techniques commerciales et développement de process organisationnels, en identifiant les possibles opportunités gagnant-gagnant pour les clients et sa propre organisation dans le but de viser la satisfaction et la fidélisation du cli
RNCP40167BC02
Manager un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
Voir les compétences du bloc (9)
- Rédiger les spécifications techniques, à partir des besoins identifiés et en correspondance avec les exigences fonctionnelles ainsi que les contraintes du projet, afin de définir le périmètre de réalisation du projet data et/ou IA
- Assurer la conception méthodologique d’un projet en ingénierie de données massives, à partir d’un besoin identifié, éventuellement au travers de la participation à l’élaboration / la réponse à un appel d’offres, via une méthodologie de projet informatique, dans l’optique d’optimiser sa réussite en f
- Planifier le projet, en déterminant les ressources (humaines, matérielles, techniques et financières) à allouer, afin de garantir l’atteinte des objectifs fixés
- Décrire la solution informatique et ses fonctionnalités (user stories), la structure des bases de données et le schéma général de la sécurité de façon organisé et adapté aux différentes étapes du projet afin de produire une documentation adaptée au suivi du projet et à la maintenance de l’outil prod
- Contrôler et mesurer l’avancement du projet, en termes de coûts, délais, qualité et RSE, au travers d’indicateurs de mesure de la performance , dans l’optique d’obtenir une vision complète de l’avancement du projet / de l’utilisation des ressources en conformité avec le cahier des charges
- Estimer et suivre les coûts tout au long du cycle de vie du projet de développement informatique, en employant des techniques de gestion budgétaire, en analysant le retour sur investissement, afin de garantir sa faisabilité ainsi que sa viabilité économique
- Conduire et superviser des collaborations professionnelles, en adoptant des méthodes et techniques de management s’inscrivant dans une visée collaborative et inclusive, afin de développer les compétences individuelles et collectives, et inscrire le fonctionnement du groupe supervisé dans une démarch
- Mobiliser l’ensemble des parties prenantes, en valorisant le sens des actions menées dans les projets de transformation, au travers de la capitalisation des bonnes pratiques et de situations de travail favorisant l’intelligence collective, dans une logique de génération de valeur à différentes strat
- Développer un réseau responsable de partenaires, en intégrant les dimensions de viabilité, équitabilité et durabilité dans la collaboration, afin de pérenniser l’activité
RNCP40167BC03
Assurer la gouvernance, gestion des risques et de la conformité d’un projet en ingénierie de données massives et IA
Voir les compétences du bloc (5)
- Élaborer ou réviser ou réviser un Plan de Gouvernance des Données (PGD), en définissant des règles et bonnes pratiques spécifiques à la gestion des données, en conformité avec le cadre légal et règlementaire en vigueur, dans le but de contribuer à la protection globale des actifs numériques de l'ent
- Rédiger un Plan de Reprise d'Activité (PRA), au travers d’une démarche d’élaboration, afin de garantir la résilience des services critiques
- Evaluer tous les risques potentiels associés à la manipulation de grandes quantités de données, en collaboration avec les data scientists, les ingénieurs de données, les analystes de sécurité, et les parties prenantes du projet afin d’appréhender les risques possibles, tels que la perte de données,
- Vérifier l'application des normes, méthodes et référentiels de gestion des données, en suivant les directives de la gouvernance des systèmes d'information, afin d'assurer la conformité des systèmes de gestion des données avec les exigences réglementaires et opérationnelles en vigueur
- Concevoir et déployer des actions de sensibilisation ciblée sur la gestion des données visant à instaurer une culture de gouvernance des données proactive et à renforcer l'adhésion des utilisateurs finaux aux meilleures pratiques de gestion des données, dans le but d'améliorer la qualité et la sécur
RNCP40167BC04
Concevoir et déployer des infrastructures de données
Voir les compétences du bloc (9)
- Modéliser des entrepôts de données à grande échelle, via des systèmes de gestion de base de données (SGBD) avancés (Oracle, MySQL, PostgreSQL), afin de structurer et optimiser la gestion des données massives pour des analyses avancées en intelligence artificielle, permettant ainsi des traitements de
- Concevoir et administrer des data lakes et data warehouses avec des technologies telles que Hadoop, MongoDB, et des systèmes d'ontologies comme RDF et OWL, afin de centraliser, structurer, et rendre accessible un large éventail de données hétérogènes, faciliter leur interopérabilité et exploitation
- Gérer la scalabilité et la performance des architectures de stockage, avec une optimisation des requêtes et des processus ETL , afin d'assurer un traitement rapide et efficace des volumes de données croissants, minimiser les temps de latence, améliorer la qualité et l'intégrité des données, et perme
- Gérer l'administration avancée des bases de données en utilisant des outils spécialisés (SQL Server Management Studio, pgAdmin) pour des environnements de production, afin de garantir la disponibilité, la performance et l'intégrité des données tout en facilitant la gestion et le suivi des bases de d
- Mettre en œuvre des pipelines de données sécurisés et optimiser des flux de données en temps réel, avec des technologies de traitement de données en temps réel, afin de permettre la prise de décisions basées sur des données actualisées
- Sécuriser les infrastructures de données, conformément aux normes ISO 27018 et autres standards de l'industrie, afin de protéger les données sensibles contre les menaces, et maintenir la confiance des utilisateurs en la robustesse des systèmes de gestion des données
- Déployer et optimiser des infrastructures sur Amazon AWS, Google Cloud ou Azure, incluant la gestion de clusters de calcul (EC2, GCP Compute Engine) et le stockage distribué (S3, BigQuery), afin d'assurer une scalabilité dynamique, une performance accrue, et une gestion efficace des ressources pour
- Concevoir et optimiser des pipelines de données dans le cloud, en utilisant AWS Data Pipeline, Azure Data Factory, et autres outils similaires, afin d'automatiser l'ingestion, la transformation et la distribution des données, tout en assurant la fiabilité et la rapidité des processus de gestion des
- Garantir la continuité des activités dans des environnements cloud complexes, afin de garantir la résilience des systèmes, minimiser les interruptions de service, et assurer la disponibilité des données et des applications en cas d'incident majeur
RNCP40167BC05
Développer des solutions data et IA
Voir les compétences du bloc (9)
- Réaliser le crawling et le scraping de données à grande échelle, via des API avancées et des bibliothèques, afin de collecter des données massives de manière automatisée et efficace, facilitant ainsi les analyses et l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle
- Assurer le nettoyage, la transformation et la réduction de la dimensionnalité des datasets , en utilisant des langages et outils comme Python, R, et TensorFlow, afin d'améliorer la qualité des données, optimiser les performances des modèles d'IA, et faciliter l'analyse à grande échelle
- Pré-traiter des données non structurées, notamment textuelles, avec des outils de traitement du langage naturel, afin d’optimiser des modèles d'apprentissage automatique
- Concevoir des modèles d'apprentissage profond (deep learning) en utilisant des frameworks, et les déployer dans le cloud, dans le but de permettre une mise à l'échelle flexible des solutions d'IA
- Optimiser les modèles à travers des techniques d' optimisation des hyperparamètres (hyperparameter tuning), de régularisation, et de compression de modèles, afin d'améliorer leur performance, réduire la consommation de ressources, et faciliter leur déploiement à grande échelle dans des environnement
- Intégrer les modèles d'IA dans des pipelines de production, en assurant leur robustesse, leur scalabilité, et leur conformité avec les standards d'entreprise, afin de garantir des déploiements continus et fiables, ainsi qu'une maintenance efficace des solutions d'IA et data en production
- Effectuer l’analyse exploratoire des données, avec des outils avancés, dans l’optique d’identifier des tendances, des patterns, et des anomalies dans des datasets volumineux
- Elaborer des visualisations interactives et dynamiques, utilisant des outils professionnels (Tableau, Power BI, D3.js) et des bibliothèques de visualisation (Matplotlib, Seaborn) pour des audiences techniques et non techniques, afin de synthétiser les données
- Concevoir des tableaux de bord (dashboards) intégrés et automatiser des rapports pour la surveillance en temps réel des KPIs stratégiques afin d’anticiper les besoins futurs grâce à une visibilité continue et précise des métriques essentielles de l'entreprise
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
L’ expert en ingénierie massives de données et intelligence artificielle (IA) travaille majoritairement dans une société de services et plus précisément dans les activités informatiques.
Types d'emplois accessibles
Architecte de la donnée (big data architect) ; Chef de projet data/ IA ; Consultant data / IA ; Expert data /IA ; Ingénieur data (big data engineer) ; Ingénieur en développement big data
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Association Sup de Vinci (CFA Leonard de Vinci) — 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 :
Sessions et convocationsPlanification des sessions, convocations et relances automatiques des candidats.
Émargement numériqueFeuilles d'émargement dématérialisées, conformes aux exigences de preuve Qualiopi.
Suivi par blocs de compétencesProgression de chaque candidat bloc par bloc, attestations d'acquisition.
Documents automatiquesConventions, programmes, certificats de réalisation générés depuis vos modèles.
BPF pré-rempliLes heures et effectifs de vos sessions alimentent automatiquement votre Bilan Pédagogique et Financier.
Preuves d'audit centraliséesTous les documents d'une session archivés et retrouvables en un clic pour l'audit Qualiopi.
❓Questions fréquentes
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
Pour préparer et délivrer cette certification, votre organisme doit être habilité par le certificateur (Association Sup de Vinci (CFA Leonard de Vinci)) — les modalités d'habilitation figurent sur la fiche officielle France Compétences. La certification Qualiopi est requise pour mobiliser des financements publics ou mutualisés (CPF, France Travail, OPCO).
La certification RNCP 40167 est-elle éligible au CPF ?
Oui. Les formations sanctionnées par une certification active enregistrée au RNCP sont éligibles au Compte Personnel de Formation, dans le respect des conditions d'habilitation du certificateur.
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Oui. La fiche comporte 5 blocs de compétences qui peuvent être acquis séparément, par la formation ou par la VAE. L'organisme doit alors suivre les acquisitions par bloc pour chaque candidat.
Jusqu'à quand la fiche RNCP 40167 est-elle valable ?
La fiche est active jusqu'au 31 janvier 2028, date d'échéance de son enregistrement au RNCP, sauf renouvellement par le certificateur.
🔗Autres certifications RNCP
- Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle RNCP 38587
- Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle et des applications RNCP 42147
- Expert en ingénierie de solutions logicielles RNCP 42619
- Expert en ingénierie des données RNCP 42157
- Expert en ingénierie des systèmes (MS) RNCP 37259
- Expert en ingénierie des systèmes d'information RNCP 41129
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.