📋L'essentiel de la fiche RNCP 41213
| Intitulé | Ingénieur diplômé de CY Tech de CY Cergy Paris Université Spécialité mathématiques appliquées |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP41213 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Cy Cergy Paris Universite |
| Date d'échéance | 31 août 2026 |
| Début des parcours | 1er septembre 2025 |
| Code NSFs | 114b — Modèles mathématiques ; Informatique mathématique114g — Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé326m — Informatique, traitement de l'information |
| Code ROMEs | C1105 — Études actuarielles en assurancesH1206 — Management et ingénierie études, recherche et développement industrielK2402 — Recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivantM1201 — Analyse et ingénierie financièreM1403 — Études et prospectives socio-économiques |
🎯Objectifs de la certification
Les mathématiques se trouvent aujourd'hui au cœur d'un nombre croissant d'applications très concrètes dans le monde industriel ou le secteur des services, les mathématiciens y étant appréciés pour leurs capacités d'analyse et de modélisation rigoureuse.
Dans un marché de plus en plus concurrentiel et demandeur d’innovations, en particulier informatiques, les compétences de l’ingénieur en mathématiques appliquées sont des clés stratégiques des enjeux industriels de demain mais aussi un point de passage obligé dans la mise au point de nouvelles technologies et l’élaboration de nouveaux produits.
La certification proposée par CY Tech répond à ces besoins et à leur évolution, elle recouvre de manière complète tous les champs des mathématiques appliquées aux données, un spectre de spécialisation allant des sciences financières et économiques, aux sciences du calcul et des données.
Activités visées
Spécialiste d’outils mathématiques orientés dans les champs de l’ingénierie financière, de l’économie et de la science des données, l’ingénieur en mathématiques appliquées conçoit des modèles mathématiques et informatiques pour construire les meilleures stratégies d’investissements possibles.
Il conduit des projets ayant un besoin de modélisation mathématique, tant dans leurs aspects techniques qu'organisationnels, économiques et humains. Il mène ces projets depuis la formalisation du problème posé jusqu'à sa résolution numérique et la valorisation de la solution développée. Entre évaluations des risques, optimisation de la rentabilité, potentiel de croissance d’un marché ou d’une entreprise, ou modélisation des données, l’ingénieur en mathématiques appliquées intervient dans tous les secteurs d’activités nécessitant des outils stratégiques dans les prises de décisions et faisant appel à l’analyse quantitative d’information (l'industrie, la banque et les assurances, les services, le conseil), et/ou au traitement des données nécessitant des modèles mathématiques (statistiques, paramétriques, intelligence artificielle) automatisés.
L’ingénieur en mathématiques appliquées communique de manière rigoureuse, synthétique et adaptée avec l’ensemble des parties prenantes des projets qu’il conduit, qu’il s’agisse de la direction, des utilisateurs finaux, des partenaires techniques ou des équipes projet. Il valorise les résultats issus de la modélisation mathématique et de leur résolution numérique, en veillant à rendre les éléments complexes accessibles à des interlocuteurs non spécialistes.
Travaillant en interface avec différents services (financiers, data, R&D, production, informatique, etc.), il écoute activement, analyse les besoins exprimés, et traduit ces besoins en problématiques mathématiques formalisées, dans une logique de co-construction de solutions stratégiques. Cette capacité à adapter sa communication dans un contexte technique, managérial et multiculturel s’exerce aussi bien dans un cadre national qu’international, et constitue un levier essentiel dans les projets liés aux enjeux de transition digitale, sociétale ou environnementale.
Cette certification distingue des ingénieurs mathématiciens aptes à évoluer dans un contexte national ou international dans le domaine des mathématiques appliquées, tant dans ces activités techniques que managériales (gestion de projet, gestion des ressources humaines, gestion des risques), et pouvant intervenir dans toutes les branches d’activités liés aux enjeux de transition (digitale, sociétale et environnementale).
Activités détaillées :
Tronc commun :
- Analyse des problématiques complexes à partir de données économiques, financières, industrielles ou sociétales. - Construction des modèles mathématiques de prévision, de simulation ou d’analyse adaptés aux enjeux sectoriels. - Déploiement des solutions numériques pour la résolution de modèles mathématiques.
🧩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.
Mettre en œuvre des modèles mathématiques et des solutions numériques en science des données pour la finance, l’économie ou l’industrie
Voir les compétences du bloc (5)
- Réaliser l’état de l’art relatif à un modèle ou une famille de modèles mathématiques (optimisation, modèles paramétriques, apprentissage machine, statistiques, machine learning, systèmes déterministes ou stoquastiques) ou des solutions d’implémentation (familles d’algorithmes, gestion des données, m
- Appliquer les principes théoriques et pratiques fondamentaux de la modélisation mathématique en lien avec l’ingénierie financière ou économique et de la science des données afin d’assurer l’innovation technologique.
- Utiliser des langages de programmation scientifiques (programmation impérative, fonctionnelle, objet, et scripts) pour implémenter des modèles mathématiques destinés à l'analyse de données, la simulation, la prédiction pour la résolution de problèmes complexes.
- Utiliser les outils probabilistes et statistiques pour interpréter les résultats des modèles mathématiques. Fournir des recommandations pour améliorer ou optimiser le modèle mathématique. Apporter des recommandations pour une prise de décision en lien avec le modèle mathématique.
- Dialoguer et convaincre sur la viabilité technique, les décisions prises et les défis rencontrés.
Formuler et résoudre des problèmes complexes d’optimisation stochastique ou déterministe et d’aide à la décision.
Voir les compétences du bloc (5)
- Modéliser et résoudre les problèmes techniques relatifs à l’analyse de l’information et à l’optimisation des ressources en utilisant les moyens techniques, mathématiques ou informatiques, adéquats pour réduire les temps et les coûts de calcul.
- Mettre en œuvre les techniques de résolution adaptées, grâce à la maîtrise de différents types de méthodes issues des mathématiques, de la recherche opérationnelle, d’optimisation linéaire et non-linéaire, des statistiques, soutenant la prise de décision dans des contextes complexes et incertains af
- Construire des algorithmes d’optimisation et les mettre en œuvre à travers des langages scientifiques de haut niveau dans l'optique de résoudre des problèmes de planification industrielle, de gestion de réseaux et d'apprentissage machine.
- Adapter les formulations et les méthodes de résolution aux exigences économique, sociétale, environnementale propres de l’entreprise et de la société en vue de développer une activité solvable notamment sur le plan environnemental.
- Créer des modèles d’optimisation et d’aide à la décision, simulant différents scénarios pour évaluer l'impact des décisions avant de les mettre en œuvre.
Prétraiter et analyser des données structurées ou non structurées pour répondre au besoin utilisateur
Voir les compétences du bloc (11)
- Comprendre les besoins des utilisateurs pour adapter l'analyse des données et produire des résultats exploitables.
- Créer, administrer et modéliser une base de données et s’assurer d’une mise à jour régulière pour en faciliter l’exploitation par les équipes métiers.
- Maîtriser l'utilisation des technologies et outils spécifiques aux grands ensembles de données (Big Data) pour traiter et analyser des volumes importants de données (algorithmes distribués, solutions spécifiques aux clusters de logiciels).
- Etudier, fouiller et nettoyer des données s’appuyant sur différentes techniques : statistiques, l’apprentissage automatique (machine learning), la visualisation, la reconnaissance des formes, les modèles incertains pour extraire du sens à partir des données afin de créer des produits d’analyse et de
- Préparer et prétraiter les données (nettoyage, transformation, agrégation) pour qu'elles soient prêtes à être analysées.
- Traiter et analyser des données non structurées (texte, images, vidéos) en utilisant des techniques adaptées, comme le traitement du langage naturel (NLP) ou la reconnaissance d'images afin de compresser ces données et de trouver des représentations fidèles.
- Analyser les données bien organisées et structurées (tableaux, bases de données relationnelles) pour en extraire des informations pertinentes.
- Appliquer les outils d’analyse statistique univariée et multivariée sur des données structurées et nettoyées dans le but de trouver des lois statistiques, de réaliser des tests et de trouver des relations de dépendance entre variables.
- Créer des visualisations de données informatives, selon plusieurs angles d’observation, pour interpréter et communiquer les résultats.
- Rédiger la documentation technique en assurer la protection des données sensibles de la structure (données scientifiques et techniques, données de gestion administrative, données individuelles) afin d’assurer la gestion efficace des systèmes et la sécurité des informations.
- Exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations business utiles afin d'orienter les prises de décision du Management et améliorer les performances et les stratégies Marketing
Mettre en oeuvre et déployer un modèle d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle (bloc optionnel)
Voir les compétences du bloc (7)
- Analyser une problématique (comprendre le besoin, définir les entrées/sorties du modèle en accord avec les données disponible et les réponses attendues) en lien avec le besoin et les spécifications techniques du client pour proposer des solutions adaptées.
- Sélectionner et mettre en place un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé adapté au besoin utilisateurs : réseaux de neurones pour apprentissage profond, clustering, classification.
- Évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé dans l'optique d'estimer la fiabilité des résultats.
- Adapter et améliorer les paramètres d’un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé afin d'augmenter la fiabilité des résultats.
- Concevoir et implémenter des pipelines automatisés pour entraîner, valider, déployer et monitorer les modèles de machine learning.
- Collaborer et communiquer avec les utilisateurs finaux pour s'assurer que les modèles déployés répondent à leurs besoins et sont utilisés efficacement.
- Mettre en place des processus pour surveiller les performances des programmes d'IA et les améliorer en continu.
Modéliser et gérer les risques dans des applications associées à l'assurance et la finance (bloc optionnel)
Voir les compétences du bloc (11)
- Créer des modèles quantitatifs de type Black-Sholes pour évaluer et prévoir les risques financiers dans les secteurs de la finance et de l'assurance.
- Utiliser des modèles probabilistes discrets ou continus (Monte Carlo, …) dans des applications associées à l'assurance et la finance pour prédire les risques ou les prix des actions.
- Appliquer les techniques de calcul statistique ou actuariel afin d'évaluer le niveau du risque.
- Analyser et gérer les risques d’assurance et de finance en tenant compte de l’environnement opérationnel, comptable et prudentiel
- Élaborer des stratégies pour atténuer les risques identifiés, en utilisant des outils de gestion des risques (comme la Value at Risk, VaR).
- Implémenter les procédures de valorisation ou de gestion des risques et assurer leur mise en production au sein de l'entreprise.
- Connaitre les réglementations en vigueur (Solvabilité II, Bâle III, …) et s'assurer que les modèles et stratégies sont conformes pour développer l'activité dans le respect des lois et normes internationales.
- Développer des méthodes de valorisation de contrats d’Assurance Vie ou non-Vie à l’aide de techniques probabilistes et statistiques afin d'assurer des rendements optimaux.
- Anticiper les projets qui découlent des défis sociétaux actuels (longévité, dépendance) en vue de garantir la stabilité financière de l'institution.
- Proposer des outils et mesures pour un pilotage pertinent de l’activité.
- Intégrer les évolutions sociétales, économiques, règlementaires et le volume croissant des données numériques dans l'optique de s'adapter à un environnement changeant.
Concevoir et mettre en œuvre des stratégies de gestion de portefeuille à forte dominante quantitative (bloc optionnel)
Voir les compétences du bloc (9)
- Utiliser une modélisation économique et économétrique avancée et mobiliser les paradigmes théoriques et les faits empiriques de la macroéconomie, ainsi que ses aspects pratiques, institutionnels et juridiques.
- Concevoir et gérer les portefeuilles actifs en utilisant des techniques quantitatives pour maximiser le rendement ajusté au risque.
- Utiliser les techniques d'optimisation pour équilibrer les rendements et les risques dans la composition d'un portefeuille.
- Mettre en œuvre des modèles mathématiques et informatiques pour construire les meilleures stratégies d'investissement possibles.
- Backtesting et simulation : Appliquer des méthodes de backtesting pour tester la robustesse des stratégies de gestion de portefeuille sur des données historiques.
- Piloter la gestion Actif-Passif des portefeuilles afin de sélectionner les investissements.
- Aider les différents opérateurs financiers à optimiser leur placement pour augmenter les rendement à court, moyen ou long terme.
- Intégrer les aspects managériaux, juridiques, réglementaires et organisationnels pour concevoir des solutions qui s'adaptent à une organisation en évolution.
- S’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale, qualité, sécurité)en vue de proposer des produits conformes aux contraintes.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
L’ingénieur en mathématiques appliquées exerce dans une grande diversité de secteurs, publics ou privés, en France comme à l’international. Il intervient notamment :
* Dans l’industrie (automobile, aéronautique, énergie, pharmacie, etc.)
* Dans le secteur des banques, assurances et services financiers
* Au sein des organismes de recherche publics (CNRS, INRIA, INSERM, etc.)
* Dans le secteur académique (universités, grandes écoles, établissements d’enseignement supérieur)
* Au sein des bureaux d’études, sociétés de services informatiques, sociétés de conseil, ou centres de R&D des grands groupes industriels et technologiques.
Types d'emplois accessibles
L’ingénieur en mathématiques appliquées peut occuper des postes à responsabilités techniques, scientifiques ou managériales, selon son parcours et ses spécialisations. Il exerce notamment les fonctions suivantes :
* Ingénieur d’études ou de développement
* Ingénieur de recherche ou en recherche et développement (R&D)
* Ingénieur calculs, ingénieur analyste
* Biostatisticien
* Consultant en modélisation, data science ou optimisation
* Chef de projet scientifique ou technique
* Enseignant, chercheur ou conférencier dans le domaine académique
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Cy Cergy Paris Universite — 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 41213 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 41213 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Ingénieur diplômé de l'ECAM Rennes - Louis de Broglie RNCP 40455
- Ingénieur diplômé de l'ECAM Rennes - Louis de Broglie, spécialité Génie Industriel RNCP 40456
- Ingénieur diplôme de l'ECAM Rennes Louis de Broglie spécialité Systèmes numériques RNCP 40614
- Ingénieur diplômé de l'ECAM-EPMI RNCP 41066
- Ingénieur diplômé de l'ECAM-EPMI, spécialité génie énergétique RNCP 41067
- Ingénieur diplômé de l'Ecole centrale d'électronique RNCP 42381
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.