📋L'essentiel de la fiche RNCP 42228
| Intitulé | Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Rouen, spécialité technologies de l'information et intelligence artificielle |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP42228 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Inst Nat Sciences Appliquees Rouen |
| Date d'échéance | 31 août 2027 |
| Début des parcours | 1er septembre 2026 |
| Code NSFs | 110 — Spécialités pluri-scientifiques326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1802 — Expertise et support en systèmes d'informationM1805 — Études et développement informatique |
🎯Objectifs de la certification
La spécialité Technologies de l’Information et Intelligence Artificielle (TIIA) de l'INSA Rouen Normandie forme des ingénieurs spécialisés dans les domaines de l'Intelligence artificielle en mettant un accent particulier sur la mise en œuvre de l’IA dans les domaines de la santé et de la mobilité.
Le marché de l'emploi d'ingénieur de l'informatique connaît une expansion rapide. Selon le rapport de la DARES de 2023, en France, on prévoit la création de plus de 190 000 emplois dans ce secteur d'ici 2025, notamment dans des domaines tels que l'intelligence artificielle, la science des données et le Big Data, le développement logiciel, l’ingénierie DevOps, etc. Cette croissance est motivée par la transformation numérique des entreprises et la demande accrue pour des compétences techniques avancées.
Les ingénieurs diplômés de cette spécialité sont préparés à relever les défis de l'ère numérique en acquérant des connaissances approfondies en gestion de données massives (big data), en systèmes embarqués, IoT et en réseaux. Ils sont formés pour prototyper et déployer des solutions technologiques innovantes en utilisant des techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, et la recherche opérationnelle. Une part de la formation dédiée aux spécificités des données en mobilité et en santé permet à ces ingénieurs une compréhension rapide des enjeux ainsi qu’une adaptabilité accrue aux problématiques de la gestion de données spatiales et temporelles, temps-réel, et aux multiples formats et usages des données médicales. Les enjeux juridiques et éthiques autour de ces données sont également au cœur des préoccupations de l’ingénieur TIIA.
La certification obtenue permet à l’ingénieur d’intervenir de la spécification au déploiement de projets informatique mettant en œuvre l’Intelligence Artificielle. Ils sont capables de collaborer avec des équipes pluridisciplinaires, de résoudre des problèmes complexes et d’intégrer aux systèmes d’information des systèmes d'IA performants, sécurisés et adaptés aux besoins des utilisateurs.
Activités visées
L’ingénieur en Technologies de l’Information et Intelligence Artificielle (TIIA) de l’INSA Rouen Normandie modélise, prototype, déploie, maintient et fait évoluer des systèmes d’IA de toute taille (des systèmes embarqués aux applications massivement réparties). L’ingénieur TIIA choisit et utilise des modèles, métriques, langages, algorithmes et outils d’Intelligence Artificielle principalement fondés sur les données (comme par exemple l’apprentissage automatique) mais aussi les concepts (comme par exemple l’approche ontologique). Outre la réalisation de ces activités, l’ingénieur TIIA pilote des projets et gère les ressources humaines, financières et matérielles. Il communique oralement et par écrit avec les différentes parties prenantes du projet. Enfin quelle que soit l’activité réalisée, par sa capacité d’abstraction, d’adaptation et d’autoformation, l’ingénieur TIIA maintient un haut niveau de compétences techniques, scientifiques et humaines tout au long de sa carrière.
L’ingénieur en Technologies de l’Information et Intelligence Artificielle spécifie un système d’IA en produisant des documents identifiants les entrées, les sorties et les métriques permettant d’évaluer la performance du système.
L’ingénieur TIIA modélise tout ou partie d’un système d’IA afin de choisir la classe de modèle adaptée au problème posé. Pour cela il identifie le type de problème, en prenant en compte les caractéristiques des données (sécurité, sensibilité, nature, qualité, volume, annotation…) et les contraintes applicatives (temps réel, mémoire, puissance de calcul en apprentissage et ou inférence, interprétabilité des décisions, coût énergétique et financier, RGPD).
L’ingénieur TIIA prototype tout ou partie d’un système d’IA en choisissant, en adaptant et en testant des solutions dimensionnées à l’infrastructure et aux besoins du client. Il peut s’agir de l’adaptation d’algorithmes ou dans le cas de modèles statistiques, de la mise en œuvre des phases d’apprentissage, de validation et de test à l’aide de métriques.
L’ingénieur TIIA déploie les différents composants du système d’IA sur l’infrastructure du client. Il connecte les entrées/sortie du système d’IA au SI de l’entreprise afin de collecter et alimenter le système d’IA. Il s’assure de la qualité de l’intégration, de sa maintenabilité et de son évolutivité.
L’ingénieur TIIA gère les équipes de modélisation, de conception et de développement afin qu’elles puissent produire de manière efficiente et livrer dans les temps tout ou partie d’un système d’IA répondant aux demandes fonctionnelles et techniques du client, en prenant en compte la satisfaction des parties prenantes.
L’ingénieur TIIA communique constamment, en français ou en anglais, aussi bien avec les clients, avec ses supérieurs, avec les personnes sous sa responsabilité, ou avec des spécialistes d’activités connexes (métiers de l’IA (data analyste, BD…), DPO, administrateurs réseaux, administrateurs systèmes, experts en sécurité informatique, etc.
🧩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.
Spécifier et formaliser un système d’IA en produisant des documents identifiants les entrées, les sorties et les métriques permettant d’évaluer la performance du système
Voir les compétences du bloc (11)
- Décrire les données en entrée et sortie (nature, type, volume, précision, complétude...)
- Analyser la métrique
- Critiquer le système d’IA
- Analyser le cahier des charges
- Décrire les entrées/sorties et définir les métriques
- Décider de la faisabilité
- Identifier les données d’entrée nécessaires
- Respecter les directives d'accessibilité et de développement durable et responsabilité sociétale
- S’assurer de la conformité RGPD des données et des traitements
- Définir la tâche et en déduire les sorties et la métrique
- Spécifier le protocole d’évaluation du système d’IA
Modéliser et identifier la classe de modèle adaptée au problème posé en prenant en compte les caractéristiques des données et les contraintes applicatives
Voir les compétences du bloc (10)
- Formater les données au regard du modèle
- Déterminer le modèle à utiliser au regard des données numériques ou symboliques à traiter (sécurité, sensibilité, nature, qualité, volume, annotation…)
- Dimensionner les besoins matériels et logiciels
- Analyser les données numériques et symboliques du problème
- Comparer les différentes représentations numériques et symboliques des données
- Prendre en compte les contraintes applicatives (temps réel, mémoire, puissance de calcul en apprentissage et ou inférence, interprétabilité des décisions, coût énergétique et financier, RGPD) dans le choix de la famille de modèle
- Évaluer l’impact de la famille de modèles en lien avec les RSE notamment en privilégiant les modèles frugaux
- Analyser un système existant non satisfaisant
- Identifier les composants problématiques du système
- Proposer une nouvelle architecture adaptée
Prototyper tout ou partie d’un système d’IA en choisissant, en adaptant et en testant des solutions dimensionnées à l’infrastructure et aux besoins du client
Voir les compétences du bloc (15)
- Choisir les outils (framework, bibliothèques) adaptés
- Utiliser un logiciel de suivi de version
- Implémenter le modèle
- Documenter le code à l’aide d’un framework
- Tester qualitativement le modèle
- Sélectionner/Générer un jeu de données jouets au regard des caractéristiques des données réelles
- Entraîner le modèle
- Optimiser le modèle
- Valider le modèle
- Découper les données selon le protocole d’évaluation
- Adapter le modèle aux données réelles ou réciproquement
- Contrôler l’apprentissage
- Dimensionner l’architecture nécessaire à l’apprentissage
- Évaluer l’impact énergétique du prototype durant l’apprentissage et l’inférence (e.g. ACV)
- Distiller le prototype afin de diminuer le nombre de paramètres
Intégrer les différents composants du système d’IA sur l’infrastructure du client
Voir les compétences du bloc (11)
- Connecter les entrées/sorties du système d’IA au SI de l’entreprise
- S’assurer de la qualité de l’intégration, de sa maintenabilité et de son évolutivité
- Caractériser le matériel et le système au regard des besoins
- Optimiser et sécuriser l’échange de données
- Adapter le modèle (dégradation)
- Adapter l’architecture
- S’assurer de la gestion des données au regard du RGPD
- Intégrer les composants dans un environnement embarqué
- Surveiller la dérive possible des système d’IA
- Mesurer la réalité de la consommation énergétique en production/inférence
- Diminuer la taille du modèle par décimation des paramètres pour alléger les calculs en phase d’apprentissage.
Diriger les équipes de modélisation et de déploiement afin qu’elles puissent produire de manière efficiente et livrer dans les temps tout ou partie d’un système d’IA répondant aux demandes fonctionnelles et techniques
Voir les compétences du bloc (14)
- Utiliser un framework de tests unitaires
- Utiliser une forge pour la gestion des tickets
- Mettre en place des tests de non régression
- Utiliser un cycle de développement Agile
- Suivre des procédures
- Rédiger des procédures
- Auditer des projets
- Passer des audits
- Organiser les rôles et les tâches
- Prendre en compte la satisfaction de toutes les parties prenantes
- Piloter un projet dans un contexte collaboratif en évaluant ses atouts et ses faiblesses en réponse aux enjeux du développement durable et des responsabilités sociétales
- Animer un projet en utilisant les outils de suivi de projet et de démarche qualité
- Manager une équipe en utilisant des techniques de management plus collaboratives, horizontales et bienveillantes
- Innover au sein d'une équipe projet en développant son sens critique et sa créativité
Interpréter et présenter des résultats, rédiger des documents techniques en français ou en anglais pour les prescripteurs, ses supérieurs, les personnes sous sa responsabilité, ou des spécialistes d’activités connexes
Voir les compétences du bloc (12)
- Rédiger un rapport cohérent retraçant toutes les étapes du cycle de vie du projet
- Rédiger des supports de présentation
- Restituer oralement le travail réalisé
- Synthétiser le travail réalisé
- Interpréter les résultats dans le contexte du problème
- Critiquer les résultats
- Proposer des perspectives
- Représenter de manière humainement compréhensible (graphiquement) les résultats
- Résumer une méthode de l’état de l’art
- Adapter son discours au public
- Organiser la parole au sein d’un groupe
- Convaincre son interlocuteur
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Les deux principaux secteurs d’activités sont les secteurs "Programmation, conseil et autres activités informatiques" et "Services d'information". L’ingénieur de la spécialité a vocation à exercer ses compétences dans des sociétés des services numériques mais aussi dans tous les secteurs d’activité nécessitant des compétences en intelligence artificielle, la coloration en mobilité et santé de la formation le prédisposant particulièrement aux domaines des transports et de la santé.
Types d'emplois accessibles
Les types d’emploi des ingénieurs de la spécialité sont les suivants :
* Ingénieur en développement Big data
* Data manager
* Consultant
* Data scientist
* Data analyst
* Machine learning engineer
* Architecte IA-ML
* Chef de produit IA
* Ingénieur en vision par ordinateur
* Spécialiste en éthique de l’IA
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Inst Nat Sciences Appliquees Rouen — 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 42228 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 42228 est-elle valable ?
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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.