📋L'essentiel de la fiche RNCP 41266
| Intitulé | Ingénieur diplômé de l'École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP41266 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique |
| Date d'échéance | 31 août 2030 |
| Début des parcours | 1er septembre 2025 |
| Code NSFs | 114 — Mathématiques122 — Economie313 — Finances, banque, assurances, immobilier |
| Code ROMEs | C1105 — Études actuarielles en assurancesC1202 — Analyse de crédits et risques bancairesM1201 — Analyse et ingénierie financièreM1403 — Études et prospectives socio-économiques |
🎯Objectifs de la certification
La transformation numérique des organisations, l’explosion du volume de données disponibles et l’évolution des technologies de traitement statistique et algorithmique ont profondément modifié les besoins en compétences des entreprises et des institutions publiques. Aujourd’hui, tous les secteurs d’activité — y compris les PME — collectent, exploitent et valorisent des données afin d’orienter leurs décisions stratégiques, optimiser leurs services ou encore personnaliser leur relation client. Cette tendance s’accompagne d’une généralisation de l’usage de méthodes statistiques avancées et d’outils de modélisation de plus en plus complexes.
Des domaines comme la santé, l’énergie, les transports, ou encore les politiques publiques recourent massivement à ces méthodes, de même que les secteurs historiquement utilisateurs de compétences en analyse de données tels que la finance, l’assurance ou le conseil. Le besoin de profils capables de maîtriser l’ensemble de la chaîne de traitement des données – de la collecte à l’interprétation – est donc croissant et s’étend à des domaines d'application variés.
La certification proposée par l’ENSAE répond aux besoins des secteurs socio-économique et public résultant de la transformation numérique et de leurs évolutions ; elle vise à attester la capacité de ses titulaires à exercer ces missions dans un environnement en constante évolution, où la maîtrise de la donnée, des modèles et des outils quantitatifs constitue un levier de performance, d’innovation et de compréhension des systèmes économiques et sociaux. Elle permet ainsi une grande diversité de débouchés professionnels, en garantissant une maîtrise approfondie des outils théoriques et techniques nécessaires à l’analyse quantitative de phénomènes complexes.
Activités visées
L’ingénieur diplômé de l’ENSAE Paris est en mesure d’exercer les activités suivantes : • Organisation d’une veille stratégique, technologique et scientifique articulée au secteur d’activités et au domaine d’application • Analyse du besoin et cadrage d’un projet d’analyse de données et/ou de modélisation statistique • Identification des sources de données appropriées pour répondre à la problématique métier • Préparation et structuration des données pour leur exploitation dans des modèles analytiques • Analyse exploratoire et descriptive de données dans une logique d’aide à la décision • Conception méthodologique et construction d’un modèle statistique ou mathématique à partir d’une problématique métier • Estimation, évaluation et validation d’un modèle statistique ou mathématique • Communication et restitution d'analyse et de recommandations pour aider à la prise de décision ou à l’intégration d’un modèle statistique ou mathématique • Management d’équipe et de projets analytiques ou scientifiques en environnement pluridisciplinaire • Intégration opérationnelle du modèle et accompagnement de sa mise en œuvre dans les processus métiers
🧩Les 8 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.
Piloter une veille stratégique des domaines de la data science et de la modélisation dans une démarche d'amélioration continue ou d'innovation
Voir les compétences du bloc (4)
- Définir une stratégie de veille adaptée aux enjeux stratégiques de l’organisation, en analysant les thématiques clés et les sources d’information pertinentes, afin de piloter les orientations de développement et d’innovation de l’organisation.
- Analyser de manière critique et croisée des sources plurielles d’information, afin d’en extraire des tendances, signaux faibles et opportunités pour le développement de l’organisation.
- Contribuer à des dynamiques d’intelligence collective ou de recherche collaborative, en participant à des événements scientifiques, à des réseaux de pairs ou à des dispositifs de recherche-action, afin de nourrir la veille par une confrontation directe aux acteurs du champ.
- Proposer des solutions innovantes ou alternatives de méthodologie analytique ou algorithmique en lien avec les évolutions technologiques, les méthodes émergentes ou les opportunités d’optimisation et de sobriété numérique, en conceptualisant des solutions sur mesure ou en combinant des approches exi
Manager un projet d'analyse statistique ou économique en situation complexe ou innovante
Voir les compétences du bloc (6)
- Définir une problématique d’analyse statistique ou économique structurée à partir d’un contexte complexe, en transformant une demande initiale en un questionnement opérationnel ou scientifique, afin de produire des analyses utiles à la prise de décision .
- Évaluer l’opportunité et la faisabilité d’un projet d’analyse statistique ou économique, notamment lorsqu’il porte sur des données complexes et multi-sources, en évaluant la qualité de ses données et leur complétude au regard de la problématique d’intérêt, en intégrant les dimensions techniques, éco
- Proposer une organisation de projet d’analyse de données structurée, en planifiant les phases, les ressources nécessaires, les livrables intermédiaires et les modalités de pilotage afin de cadrer le déroulé avec les commanditaires.
- Animer une équipe de travail, en organisant des groupes de travail d’analyse statistique ou économique diversifiés et pluridisciplinaires, en définissant les rôles de chacun, en répartissant les tâches selon les expertises, en assurant la clarté des échanges, l’inclusivité, la cohérence des contribu
- Coordonner les activités de l’équipe et des différentes parties prenantes (équipes techniques, métiers, clients internes, partenaires…) dans le cadre de projets d’analyse statistique ou économique, en veillant à la bonne circulation de l’information et au respect des engagements, en anticipant et ar
- Évaluer en continu les choix organisationnels et techniques, en fonction des contraintes opérationnelles et des retours d’usage, afin de les ajuster et d’assurer la continuité de l’activité, et de garantir l’agilité du projet.
Communiquer des résultats statistiques ou économiques complexes auprès de parties prenantes variées
Voir les compétences du bloc (6)
- Adapter son discours au niveau technique et au contexte culturel des interlocuteurs, y compris en environnement international, en expliquant de manière pédagogique les concepts clés, en synthétisant les enjeux du projet, les arbitrages réalisés et les orientations prises afin d’acculturer des métier
- Produire une documentation claire, structurée et adaptée au public cible, en tenant compte des exigences de transparence, de traçabilité afin de faciliter la prise de décision.
- Concevoir des représentations visuelles des données et résultats, en utilisant des logiciels de visualisation de données et en s’appuyant sur des principes et guides de datavisualisation reconnus pour en faciliter la lecture et l’appropriation.
- Formuler des recommandations stratégiques ou opérationnelles directement issues des analyses menées, en tenant compte des enjeux économiques, techniques ou réglementaires.
- Défendre ses résultats et ses choix méthodologiques dans le cadre d’échanges professionnels exigeants en mobilisant un argumentaire afin de garantir la crédibilité de l’analyse et faciliter la prise de décision éclairée.
- Diffuser les résultats d’une analyse statistique ou économique sous forme de note ou d’article scientifique, en respectant les règles de formalisme et de rigueur scientifique attendues, et en identifiant le vecteur approprié, afin de les promouvoir.
Collecter, structurer et analyser des données pour une exploration statistique rigoureuse
Voir les compétences du bloc (10)
- Qualifier des sources de données pertinentes, internes ou externes à l’organisation, en fonction de la problématique posée, des objectifs analytiques et des contraintes juridiques ou techniques afin de garantir la fiabilité, la conformité et la pertinence des analyses réalisées.
- Élaborer une cartographie des flux de données et des systèmes d'information mobilisés, en analysant les modalités d’archivage, les processus de circulation, les outils et les responsabilités, afin d’identifier l’ensemble des sources de données exploitables.
- Contrôler la conformité éthique et réglementaire de la cartographie des flux de données et des systèmes d’information, en analysant les dispositifs de protection et de confidentialité des données, afin de garantir la protection des données personnelles et sensibles exploitées dans le projet.
- Extraire de manière autonome des données issues de sources variées, en mobilisant les techniques appropriées, afin d’alimenter des analyses fiables, reproductibles et conformes aux exigences réglementaires et éthiques.
- Nettoyer les données collectées, en appliquant des méthodes rigoureuses de traitement des valeurs manquantes, de normalisation, de formatage et de typage, pour les rendre exploitables
- Constituer des bases de données adaptées à la modélisation et à l’analyse exploratoire, en structurant les données afin de garantir les principes de qualité, de traçabilité et de réutilisabilité.
- Définir des indicateurs statistiques pertinents en fonction des objectifs de l’étude, des spécificités des données disponibles et des attentes du commanditaire afin de fournir des mesures fiables, compréhensibles et utiles pour la prise de décision.
- Mettre en œuvre des méthodes statistiques descriptives avancées, en respectant les règles de qualité des données et les principes de rigueur scientifique afin de produire des analyses fiables facilitant la prise de décision ou l’orientation stratégique.
- Interpréter les distributions statistiques, les tendances et les anomalies, en mobilisant des outils numériques et des représentations graphiques adaptées afin de formuler des diagnostics clairs et étayés contribuant à la compréhension d’un phénomène.
- Identifier les biais, limites et points de vigilance associés aux analyses descriptives des données, en s’appuyant sur des outils statistiques et logiciels d’analyse, des référentiels sectoriels ou réglementaires et des échanges entre pairs le cas échéant, afin d’en garantir la fiabilité et l’utilit
Construire, formaliser et valider un modèle statistique en mobilisant une démarche d’analyse adaptée à la nature du phénomène étudié
Voir les compétences du bloc (11)
- Analyser un cas d’usage pour en extraire les variables clés et comprendre les mécanismes sous-jacents, en mobilisant l’analyse exploratoire et les modèles concurrents.
- Formuler des hypothèses de travail testables sous forme statistique ou algorithmique en anticipant les contraintes opérationnelles, techniques et éthiques afin de construire un modèle adapté.
- Sélectionner les modèles ou la famille de modèles statistiques en fonction du contexte métier, des caractéristiques des données et des contraintes de l’organisation pour permettre la mise en œuvre d’un modèle en lien avec les objectifs de l’organisation et garantir leur exploitabilité et leur approp
- Définir un cadre méthodologique rigoureux pour la modélisation, en lien avec les standards scientifiques ou professionnels pour assurer la fiabilité, la transparence et la conformité du modèle aux attentes métiers, réglementaires ou scientifiques.
- Formaliser mathématiquement ou algorithmiquement les hypothèses définies en amont dans un projet de modélisation, en retenant les variables sélectionnées, en traduisant les relations supposées entre variables en équations ou en code, et en documentant le raisonnement et les choix méthodologiques, af
- Concevoir un outil ou un algorithme mobilisant des bibliothèques et outils avancés pour répondre à une problématique de traitement, d’analyse ou de visualisation de données en utilisant des langages de programmation adaptés à la data science ou à l’ingénierie des données.
- Estimer les paramètres du modèle en mobilisant des outils techniques avancés et en les ajustant au jeu de données afin qu’il puisse prédire, expliquer ou représenter au mieux le phénomène étudié.
- Contrôler la qualité et la robustesse du modèle et de l’algorithme associé à l’aide de tests statistiques, face à l’incertitude et aux cas extrêmes, afin d’utiliser le modèle en étant conscient de sa performance.
- Détecter les biais, notamment discriminatoires, les incohérences et les erreurs de performance d’un modèle statistique ou mathématique, en mobilisant des méthodes de validation adaptées, afin d’évaluer son équité, sa robustesse et sa pertinence pour la problématique métier traitée.
- Corriger les biais, incohérences et erreurs détectées dans un modèle statistique ou mathématique, en ajustant les paramètres, en retravaillant les jeux de données et en appliquant des méthodes de recalibrage ou de régularisation adaptées, afin de garantir l’intégrité, la fiabilité et l’équité du mod
- Interpréter les résultats d’un modèle ou d’une analyse statistique, en identifiant leurs implications opérationnelles, leurs limites et leurs biais éventuels afin d’éclairer la prise de décision ou de formuler des recommandations fondées.
Intégrer un modèle statistique avancé en science des données dans le développement ou l’évolution d’un système d’information (bloc optionnel)
Voir les compétences du bloc (5)
- Implémenter un modèle statistique ou algorithmique dans un outil interne ou un progiciel à partir d’un protocole défini afin d’assurer une intégration fiable et conforme aux spécifications techniques et fonctionnelles.
- Définir les conditions techniques de déploiement d’un modèle ou d’un dispositif d’analyse dans l’environnement cible en échangeant avec des interlocuteurs pouvant avoir une position différente dans la mise en œuvre technique d’un service informatique afin de garantir l’opérationnalité de la solution
- Adapter un modèle ou un livrable analytique à son environnement d’utilisation afin d’assurer sa conformité, sa performance opérationnelle et sa pérennité dans le contexte ciblé.
- Résoudre les difficultés d’intégration en les identifiant et en appliquant les méthodologies adaptées afin d’assurer la robustesse, l’adoption et la pérennité des solutions déployées.
- Accompagner les utilisateurs dans la compréhension, l’appropriation et la prise en main de la solution via des actions de formation, de support ou de conduite du changement afin de garantir une adoption efficace et durable de la solution.
Identifier, analyser et modéliser les risques financiers et/ou assurantiels pesant sur une organisation ou une activité (bloc optionnel)
Voir les compétences du bloc (5)
- Organiser une veille règlementaire, technologique et scientifique dans les domaines de la data science et de modélisation ainsi que dans les domaines financiers et actuariels, en structurant les modalités de collecte et de traitement de l’information, en identifiant l’impact des évolutions sur l’org
- Effectuer une revue périodique de la cartographie des risques d’une organisation en considérant tous les types de risques, y compris extra-financiers, et en prenant en compte le cadre réglementaire afin d’adapter les politiques de risque, d’anticiper les menaces et de garantir la conformité des modè
- Identifier les risques financiers, assurantiels ou opérationnels pesant sur une organisation, en exploitant les sources de données pertinentes, afin de contribuer à la mise en œuvre d’un dispositif de gestion des risques.
- Évaluer les types de risques pertinents dans un contexte donné en s’appuyant sur les bases de données adaptées, des modèles de probabilité financière ou assurantielle, les référentiels réglementaires et des échanges avec des experts techniques afin de les prioriser en fonction de leur impact potenti
- Intégrer les exigences réglementaires, normatives et les objectifs financiers de l’organisation à la conception du modèle en s’appuyant sur sa veille, en recourant aux modèles spécifiques aux risques et en répondant aux exigences de contrôle interne, d’audit ou de supervision externe afin de garanti
Piloter une analyse de données à des fins d’aide à la décision économique publique ou privée (bloc optionnel)
Voir les compétences du bloc (3)
- Identifier le contexte législatif, politique et budgétaire de mise en place d'un arbitrage économique public ou privé, en prenant en compte les acteurs concernés, leurs intérêts et les dynamiques sociales associées, afin de préparer un projet d’analyse économique éclairant les décisions.
- Établir une stratégie de quantification et de prise en compte des facteurs économiques, sociaux et humains propres aux spécificités du secteur (santé, travail, éducation, environnement) pouvant biaiser l'estimation du modèle, en s’appuyant sur l’identification du contexte et sur l’analyse des compor
- Diffuser les résultats d’une analyse statistique ou économique sous forme de note ou d’article scientifique, en respectant les règles de formalisme et de rigueur scientifique attendues, en contextualisant les résultats au regard de leurs impacts sur les individus ou les groupes sociaux concernés, et
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Les secteurs où les compétences des diplômés de l'ENSAE Paris sont particulièrement recherchées sont historiquement :
* Les banques et institutions financières
* Les compagnies d’assurance
* Les services en charge de la valorisation des données des grandes entreprises des services et de l’industrie
* La recherche et développement dans les grandes entreprises et les start-ups technologiques du numérique
* Les cabinets de conseil
* Les directions financières et stratégiques des grandes entreprises
* Les organismes publics en charge de la conception et de l’évaluation des politiques publiques (instituts de statistique, études économiques, services de l’Etat, ministères, banques centrales, autorités de régulation)
* Les instituts de sondages
* Les industries et organismes publics du domaine de la santé
* Les grandes entreprises de l’énergie
* Les grandes entreprises des transports
Les diplômés s’orientent historiquement plutôt vers de grandes structures privées, notamment financières, mais les évolutions technologiques et le profil des diplômés dotés de fortes compétences en « science des données » donnent plus de poids aux start-ups technologiques.
Types d'emplois accessibles
Les emplois accessibles aux jeunes diplômés de l’ENSAE Paris couvrent une large gamme de fonctions, principalement autour de l’analyse de données, de la modélisation, de l’économie appliquée et de la finance. Répartition par fonction des diplômés (source : enquête d’insertion à 6 mois) :
* 29 % en études, conseil et expertise
* 26 % en recherche et développement
* 10 % en administration, gestion, direction
* 8 % en systèmes d’information
Exemples d’intitulés d’emplois :
* Ingénieur statisticien, statisticien, data scientist, chief data officer, biostatisticien, responsable de projet de recherche, ingénieur R&D
* Chargé d’études économiques, statistiques ou marketing, analyste statistique, économiste, directeur d’études quantitatives
* Analyste quantitatif en finance, ingénieur financier, risk manager, gérant de portefeuille ou d’actifs, opérateur front office, trader, structureur
* Économiste financier, régulateur, directeur financier
* Ingénieur en quantification probabiliste des risques accidentels, actuaire
* Consultant statisticien ou économiste, auditeur
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique — 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 41266 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 41266 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Ingénieur Diplômé de l'Ecole Nationale de Mécanique et d'Aérotechnique, spécialité Gén… RNCP 39668
- Ingénieur diplômé de l'école nationale des travaux publics de l'état RNCP 42605
- Ingénieur diplômé de l'école nationale des travaux publics de l'Etat RNCP 40458
- Ingénieur diplômé de l'Ecole nationale du génie de l'eau et de l'environnement de Stra… RNCP 38212
- Ingénieur diplômé de l'école nationale supérieur Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pay… RNCP 38322
- Ingénieur diplômé de l'Ecole nationale supérieure d'agronomie et des industries alimen… RNCP 37958
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.