📋L'essentiel de la fiche RNCP 42263
| Intitulé | Intelligence artificielle |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP42263 |
| Niveau de qualification | Niveau 6 (Bac+3/4) |
| Certificateur | Ministere de l'enseignement Superieur et de la Recherche +1 co-certificateur |
| Date d'échéance | 31 août 2030 |
| Début des parcours | 1er septembre 2025 |
| Code NSFs | 114 — Mathématiques326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1805 — Études et développement informatiqueM1810 — Production et exploitation de systèmes d'information |
🎯Objectifs de la certification
Les secteurs du numérique, de l’informatique et de la recherche connaissent une transformation profonde sous l’effet du déploiement rapide des technologies d’intelligence artificielle (IA). Ces évolutions concernent un large spectre d’activités économiques et scientifiques (industrie, santé, finance, transport, environnement, services numériques) et s’accompagnent d’un besoin croissant en compétences capables de concevoir, analyser et mettre en œuvre des systèmes d’IA fiables, performants et responsables. Parallèlement, les enjeux éthiques, réglementaires, environnementaux liés à l’IA prennent une place centrale dans les pratiques professionnelles et dans les attentes des employeurs.
Dans ce contexte, la certification vise à répondre à la demande de profils disposant de compétences solides en intelligence artificielle, articulant des fondements scientifiques et techniques (bases mathématiques, apprentissage automatique, traitement des données, modélisation algorithmique, programmation) avec une compréhension des impacts sociétaux, juridiques et environnementaux de ces technologies. Elle s’inscrit dans un écosystème de recherche et d’innovation en IA mobilisant des ressources académiques et scientifiques de haut niveau, ainsi que des interactions avec des acteurs socio-économiques du domaine, permettant d’assurer l’adéquation des compétences développées avec les besoins du marché du travail et les évolutions rapides du secteur.
La certification a pour objectif de doter ses titulaires de compétences leur permettant d’évoluer dans des environnements professionnels ou académiques liés à l’intelligence artificielle, à l’informatique et aux sciences des données, ou de poursuivre des études dans ces domaines.
Le diplôme conférant grade de licence en Intelligence artificielle (International Bachelor of Science in Artificial Intelligence) développe des compétences en conception, analyse et utilisation de méthodes et systèmes d’intelligence artificielle.
Il mène à des emplois relevant des secteurs du numérique, de l’informatique et de la recherche, ou à une poursuite d’études dans des formations de niveau 7 en intelligence artificielle, informatique, mathématiques ou sciences des données.
Activités visées
* Développement de modèles d’Intelligence Artificielle (IA) (apprentissage automatique et profond) pour des cas d’usage ciblés, en prenant en compte les contraintes de performance, d’empreinte environnementale et de responsabilité sociétale
* Intégration de solutions d’IA dans des systèmes logiciels existants ou nouveaux, en assurant leur déploiement, leur suivi et leur amélioration continue dans des environnements numériques variés (santé, finance, logistique)
* Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour intégrer l’IA dans des produits
* Analyse des cycles de vie des projets liés à l’intelligence artificielle, en prenant en compte les enjeux éthiques, juridiques, sociétaux, environnementaux et de conception universelle dès la conception, notamment en matière de biais, discrimination, explicabilité, accessibilité, consommation de ressources et gouvernance des données
* Contribution à la recherche et l’innovation continue dans les applications et technologies de l’IA en explicitant les impacts éthiques, sociétaux et environnementaux des solutions proposées
🧩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.
Utiliser les outils numériques de référence
Voir les compétences du bloc (1)
- Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information ainsi que pour collaborer en interne et en externe
Exploiter des données à des fins d’analyse
Voir les compétences du bloc (1)
- Identifier et sélectionner avec esprit critique diverses ressources dans son domaine de spécialité pour documenter un sujet - Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation - Développer une argumentation avec esprit critique
S’exprimer et communiquer à l’oral, à l’écrit, et dans au moins une langue étrangère
Voir les compétences du bloc (1)
- Se servir aisément des différents registres d’expression écrite et orale de la langue française - Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non ambiguë, dans au moins une langue étrangère
Se positionner vis à vis d’un champ professionnel
Voir les compétences du bloc (2)
- Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis de la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder
- Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d’un contexte - Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs
Agir en responsabilité au sein d’une organisation professionnelle
Voir les compétences du bloc (3)
- Situer son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s’adapter et prendre des initiatives
- Travailler en équipe et en réseau ainsi qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique - Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité sociale et environnementale - Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professi
Développer et déployer des systèmes d'IA responsables
Voir les compétences du bloc (10)
- Analyser un problème afin de formuler un cahier des charges fonctionnel et technique pour une solution d’IA
- Collecter, nettoyer et préparer des jeux de données pour l’apprentissage automatique en documentant les choix de pré‑traitement
- Stocker et transformer des données structurées et semi‑structurées à l’aide de bases de données et d’outils de traitement en tenant compte de l'empreinte écologique dans le choix des outils
- Développer des systèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé adaptés à un problème donné, en intégrant dès la conception l'amélioration du rapport risques/bénéfices (environnementaux, socio-économiques) dans l’ensemble du cycle de vie
- Optimiser des architectures de base en apprentissage profond en tenant compte des contraintes de performance et de consommation de ressources
- Programmer des solutions d’IA en mobilisant des bibliothèques usuelles
- Choisir des métriques d’évaluation adaptées aux modèles, en analysant la qualité, les biais et les limites des données
- Améliorer la qualité et la fiabilité des modèles par des techniques de réduction de dimension et de pré-traitement en optimisant l’usage des ressources
- Intégrer des modèles d’IA dans des applications logicielles simples
- Participer au déploiement de solutions d’IA dans des environnements informatiques distants
Participer à la conduite de projets de recherche et développement en IA éthique et sociétale
Voir les compétences du bloc (7)
- Réaliser une veille technologique et scientifique en IA sur les évolutions récentes dans le domaine de l’IA
- Participer à des projets d’IA en équipes pluridisciplinaires, y compris en anglais, en respectant des objectifs, contraintes et délais dans conception et le déploiement
- Identifier les principaux enjeux éthiques juridiques, sociétaux et environnementaux liés à l’IA (biais, discrimination, explicabilité) dans différents contextes d’usage, afin de les intégrer dans la définition des orientations de veille, de R&D et dans les choix méthodologiques
- Participer au développement de nouveaux systèmes d'IA, dans le respect du cadre réglementaire applicable aux systèmes d’IA et aux données, ainsi que de l'accessibilité
- Tester, évaluer les modèles d’IA au moyen de métriques appropriées, en explicitant les limites et les risques associés
- Décrire et documenter les choix techniques, la provenance, les transformations et l’usage des données dans une perspective de transparence de gestion responsable dans le respect du cadre juridique
- Communiquer les résultats techniques, en adaptant sa communication écrite ou orale, à des publics variés en explicitant les implications éthiques et environnementales
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
* J62.01Z Programmation informatique
* J62.02A Conseil en systèmes et logiciels informatiques
* J63.11Z Traitement de données, hébergement et activités connexes
* M72.19Z Recherche-développement en autres sciences physiques et naturelles
Types d'emplois accessibles
* Technicien supérieur en statistique décisionnelle
* Technicien supérieur spécialisé en traitement de données, data analyst (analyste de données)
* Technicien supérieur spécialisé en Intelligence artificielle
* Développeur spécialisé en intelligence artificielle
Après 3 à 5 années d’expérience professionnelle et/ou suivi de formations complémentaires, les diplômés pourront évoluer vers des postes de
* Data scientist, expert en données
* Data engineer, ingénieur des données
* Ingénieur en apprentissage machine (Machine Learning) ou en statistique décisionnelle
* Ingénieur logiciel spécialisé en intelligence artificielle
* Consultant en intelligence artificielle
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Ministere de l'enseignement Superieur et de la Recherche — 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 42263 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 42263 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Intervention sociale : accompagnement de publics spécifiques (fiche nationale) RNCP 40056
- Intervention sociale : accompagnement social (fiche nationale) RNCP 40059
- Intervention sociale : développement social et médiation par le sport (fiche nationale) RNCP 41945
- Intervention sociale : développement social et médiation par le sport (fiche nationale) RNCP 35951
- Intervention sociale : insertion et réinsertion sociale et professionnelle (fiche nati… RNCP 40066
- Investigateur en criminalité financière RNCP 38192
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.