📋L'essentiel de la fiche RNCP 42700
| Intitulé | Ingénieur diplômé de l'Institut national des sciences appliquées de Toulouse, spécialité mathématiques appliquées |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP42700 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Institut National des Sciences Appliquees de Toulouse (INSA) +1 co-certificateur |
| Date d'échéance | 31 août 2031 |
| Début des parcours | 1er septembre 2026 |
| Code NSF | 114 — Mathématiques |
| Code ROMEs | C1105 — Études actuarielles en assurancesH1206 — Management et ingénierie études, recherche et développement industrielH1502 — Management et ingénierie qualité industrielleM1201 — Analyse et ingénierie financièreM1403 — Études et prospectives socio-économiques |
🎯Objectifs de la certification
Le diplôme d’ingénieur de l’INSA de Toulouse en spécialité Mathématiques appliquées a pour objectif de certifier la capacité pour son titulaire de conduire des projets de modélisation issus des besoins croissants de divers secteurs industriels et des services. Dans un contexte d’explosion du numérique, du volume et de la variété des données ainsi que des capacités de stockage et de calcul, de très nombreux métiers nécessitent des compétences de pointe en mathématiques pour résoudre des problématiques de plus en plus complexes.
Selon une étude récente sur l’impact socioéconomique des mathématiques en France réalisé par le cabinet de conseil CMI à la demande de l’Agence pour les mathématiques en interaction avec l’entreprise et la société (AMIES), la mobilisation de champs de compétences mathématiques tels que le traitement du signal et de l’image, l’analyse et la valorisation de données, potentiellement massives, la modélisation, la simulation, l’optimisation, le calcul haute performance est croissante dans de nombreux secteurs d’activité tels que le secteur de l’énergie, de l’aéronautique, des transports, des télécommunications, de la santé, des banques et assurances, du marketing. La certification recouvre de manière complète tous les champs des mathématiques appliquées depuis la modélisation et simulation des phénomènes physiques et mécaniques au sens large jusqu’aux sciences du calcul et à la modélisation aléatoire et la Science des données.
Cette certification vise principalement la thématique de l’ Intelligence artificielle hybride, qui associe les techniques d’apprentissage automatique à partir des données et la modélisation mathématique qu’elle soit aléatoire ou déterministe.
Activités visées
Modélisation - Simulation - Optimisation : - Conduire une démarche projet interdisciplinaire : analyse du besoin, définition des objectifs, réalisation et restitution auprès de décideurs incluant veille bibliographique et contraintes RGPD/CNIL - Modéliser des phénomènes variés (finance, physique, biologie…) via EDO, EDP, modèles aléatoires ; ajustement statistique, apprentissage machine, simulations - Optimisation des performances algorithmiques : réduction du temps d’exécution, mémoire, impact environnemental, parallélisation. - Concevoir et développer des solutions logicielles adaptées au problème (Cloud, HPC, Spark, implémentation) ; conduire infrastructure technique, analyse de performances - Gestion de projets informatiques : conception, implémentation, documentation et maintenance de logiciels intégrant des données structurées ou non.
Sciences des données - Intelligence artificielle : - Identification et analyse des besoins des organisations en matière de données, cadrage de projets. - Structuration et gestion de bases : collecte, prétraitement, transformation (ETL), modélisation SQL/Web scraping, automatisation des processus. - Analyse exploratoire et statistique via Python (NumPy, Pandas) ou outils type Dataiku / KNIME : statistiques descriptives, inférentielles, choix méthodologiques. - Visualisation & dashboard : création et interprétation de tableaux de bord dynamiques, cartographies, reporting. - Mise en place d’algorithmes machine learning : segmentation, réduction dimensionnelle, pipelines de prédiction. - Optimisation, industrialisation et intégration des modèles pour utilisation décisionnelle par des équipes métiers - Pilotage de projet data : méthodologie agile/ Scrum, veille métier, accompagnement des équipes, considération RGPD, éthique et communication orale/écrite claire
🧩Les 7 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.
Analyser un problème mathématique et proposer une méthode numérique adaptée
Voir les compétences du bloc (6)
- Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre et transcrire une problématique en modèle mathématique
- Maitriser les méthodes et outils mathématiques fondamentaux du monde professionnel
- Mettre en œuvre par un travail d'équipe une résolution à l’aide d’outils d’analyse et d’algèbre.
- Utiliser les outils de probabilité et statistique
- Résoudre un problème à l’ aide d’outils d’ analyse numérique
- Sélectionner le ou les outils le(s) plus approprié(s), selon un critère de choix de modèles.
Concevoir et mettre en œuvre numériquement des modèles mathématiques
Voir les compétences du bloc (4)
- Modéliser des phénomènes issus de domaines variés (physique, ondes, mécanique des fluides ou des structures, finance, actuariat, biologie…) à l’aide d’EDO, EDP, EDS, modèles aléatoires.
- Effectuer des simulations numériques et valider les résultats
- Choisir les méthodes adaptées à la résolution numérique des problèmes considérés
- Appliquer les méthodes sur des cas réels issus du monde de l’industrie
Modéliser l’aléa et les incertitudes dans des problèmes issus du monde industriel
Voir les compétences du bloc (6)
- Construire un modèle de l’ évolution d’un processus aléatoire
- Identifier des structures particulières dans des jeux de données complexes et en faire l’ interprétation
- Effectuer des simulations de phénomènes aléatoires
- Construire une surface de réponse
- Planifier des expériences aléatoires
- Réaliser une analyse de sensibilité dans des codes de simulation numérique.
Analyser et valoriser des données
Voir les compétences du bloc (6)
- Communiquer, échanger sur la valeur de la donnée avec des experts métiers des différents domaines d’ utilisation
- Prétraiter, mettre en forme et visualiser les données, potentiellement massives issues de divers domaines (météorologie, assurance, marketing, industrie)
- Ajuster et sélectionner un modèle statistique en grande dimension afin de faire de la prédiction
- Mettre en œuvre les méthodes d’ apprentissage statistique en grande dimension
- Préparer, transformer des données massives grâce aux technologies Had oop, Map Reduce, Spark, Pyspark, et aux outils de virtualisation
- Synthétiser et analyser en équipe les résultats numériques obtenus
Poser et résoudre des problèmes complexes d’optimisation de procédure ou d'algorithmes pour produire un outil d'aide à la décision
Voir les compétences du bloc (7)
- Modéliser et prévoir l’ occurrence d’ événements indésirables sur un individu ou système
- Manipuler, implémenter et tester de nouvelles méthodes de traitement d’image ou de signal
- Détecter des anomalies dans un signal
- Identifier/calibrer/assimiler par des méthodes variationnelles des données
- Construire et étudier la convergence d’ algorithmes d’ optimisation
- Mettre en œuvre des algorithmes d’ optimisation en Python ou en langage compilé.
- Communiquer avec des experts des différents domaines d’application
Concevoir, développer des solutions logicielles
Voir les compétences du bloc (8)
- Identifier les méthodes et outils adaptés à la résolution numérique des problèmes
- Prendre en main et valider l’ utilisation conforme de logiciels de l’ industrie.
- Utiliser les langages de programmation.
- Identifier et transcrire une méthode de résolution numérique dans un langage de programmation
- Mettre en œuvre des plateformes virtualisées et utiliser les principaux services des plateformes de cloud computing
- Déployer des applications de traitement de données massives
- Utiliser le calcul haute performance
- Analyser les performances sur des cas réels (latence, débit, espace, consommation d’ énergie)
Concevoir, élaborer et conduire un projet pour la résolution d’un problème réel d'une entité métier
Voir les compétences du bloc (6)
- Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre une problématique de valorisation de données sur un problème réel
- Mettre en place une démarche projet : analyse de la situation, définition des objectifs, conception spécification, réalisation, évaluation
- Conduire les recherches bibliographiques nécessaires à la résolution du projet, et les restituer à des spécialistes.
- Mettre en place une infrastructure matérielle et logicielle proportionnées adaptée au problème.
- Intégrer les philosophies, problématiques et contraintes des réglementations françaises et européennes (CNIL, RGPD) sur la protection des données
- Rendre compte à l’ écrit et à l’oral du travail effectué auprès de décideurs, d'experts ou de professionnels non experts du domaine.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Tous les secteurs industriels sont concernés par ces compétences de R & D (aéronautique, spatial, transport, énergie, télécommunications, santé, développement durable, industrie chimique et agroindustries …) de même que les secteurs tertiaires (banque, finance, assurance) pour l’analyse quantitative et l’aide à la décision et les emplois dans les administrations et les organismes de recherche publics.
Types d'emplois accessibles
- Ingénieur recherche et développement - Data Scientist, - Ingénieur statisticien - Ingénieur mathématicien numéricien - Chef de projet - Chargé d’études actuarielles en assurance - Analyste quantitatif - Ingénieur en systèmes décisionnels (industrie, grande distribution, banque, finance) - Responsable du contrôle qualité ou d’études de Fiabilité (industrie).
🏫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 National des Sciences Appliquees de Toulouse (INSA) — 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 42700 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 42700 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
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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 : 24 juillet 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.