📋L'essentiel de la fiche RNCP 42296
| Intitulé | Manager de la performance des organisations par la data |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP42296 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Ecole Nationale Superieure des Mines de Paris +2 co-certificateurs |
| Date d'échéance | 30 août 2031 |
| Début des parcours | 31 août 2026 |
| Code NSFs | 114 — Mathématiques310 — Spécialités plurivalentes des échanges et de la gestion326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | C1202 — Analyse de crédits et risques bancairesM1402 — Conseil en organisation et management d'entrepriseM1705 — MarketingM1805 — Études et développement informatiqueN1301 — Conception et organisation de la chaîne logistique |
🎯Objectifs de la certification
La certification Manager de la performance des organisations par la data vise à former les décideurs de l’entreprise aux enjeux et applications de la data, dans un monde professionnel en pleine mutation numérique. L'objectif est de répondre à une demande croissante pour des profils hybrides, capables de comprendre les sciences des données (y compris les modèles s’appuyant sur l’Intelligence Artificielle) et les opportunités qu’elles offrent en matière de création de valeurs dans le monde de l’entreprise.
L'intrication des enjeux du monde de l’entreprise avec l’analyse de données est relativement récente et s'inscrit dans un contexte marqué par trois facteurs principaux :
* L'explosion du ‘Big Data’ a entraîné l'accumulation de grandes masses de données, générées par une variété de sources, des médias sociaux aux dispositifs IoT ;
* Le développement de moyens de calculs puissants, notamment grâce à l'essor des technologies Cloud, a permis d'exploiter ces données de manière plus efficace et à une échelle sans précédent ;
* La mise au point récente d'algorithmes puissants, comme les réseaux de neurones et le Deep Learning, a ouvert de nouvelles perspectives pour l'analyse de données et l'IA.
Ces évolutions ont créé un besoin pour des profils capables de naviguer à l'interface de la technologie et du business. Les entreprises ont besoin de professionnels qui comprennent non seulement comment fonctionnent les technologies de la data et de l'IA, mais aussi comment elles peuvent être utilisées pour générer de la valeur, que ce soit en optimisant les opérations, en améliorant la prise de décision ou en créant de nouvelles opportunités d'affaires.
Le Manager de la performance des organisations par la data répond à cette double problématique. D'une part, il maîtrise les outils et les techniques d'analyse de données, de gestion de projet et d'IA. D'autre part, il comprend le fonctionnement des entreprises, les enjeux du marché et les tendances du secteur. Il est ainsi capable de faire le lien entre les volets technologiques et organisationnels des stratégies toujours plus basées sur les données et l'IA.
Dans ce contexte, la certification couvre les deux grands domaines de compétences nécessaires pour exercer ce métier. D'une part, les compétences en "Business et Management" permettent aux étudiants de comprendre l'environnement commercial, de développer des stratégies de marketing, de piloter financièrement ces dernières et de gérer des projets stratégiques. D'autre part, les compétences techniques en analyse de données et en IA leur permettent de manipuler et d'interpréter les données, d'utiliser les outils de gestion de données et d'appliquer l'IA à la poursuite des objectifs métiers sus-évoqués.
Le profil Manager de la performance des organisations par la data est encore rare sur le marché du travail, mais la demande est forte et devrait continuer de croître dans les années à venir. Cette certification entend ainsi contribuer à la formation de ces nouveaux décideurs, capables de piloter la transformation numérique des entreprises et de les guider dans l'ère de la data et de l'IA.
Activités visées
* Évaluation diagnostique et traitement des anomalies des données : réalisation d'une vérification exhaustive des ensembles de données pour identifier et corriger les anomalies à l'aide de techniques avancées de nettoyage et de prétraitement, garantissant ainsi l'intégrité et la fiabilité des données pour les analyses ultérieures.
* Conception de visualisations interactives pour l'aide à la décision : production des visualisations de données dynamiques et interactives qui facilitent l'analyse et la compréhension des résultats, ce qui permet aux parties prenantes de prendre des décisions éclairées basées sur des données objectives et pertinentes.
* Conception algorithmique et optimisation des modèles d'apprentissage automatique : élaboration et amélioration des algorithmes d'apprentissage automatique, en utilisant des techniques de réglage des paramètres et de validation croisée pour maximiser l'efficacité prédictive des modèles supervisés et non-supervisés.
* Optimisation et déploiement stratégique de modèles d'IA générative avec techniques avancées pour améliorer performance et précision, adaptés au cloud pour divers cas d'utilisation.
* Analyse de marché et déploiement de stratégie marketing consolidée : évaluation des tendances et forces du marché pour anticiper les évolutions. Analyse des concurrents et obstacles pour renforcer la position. Optimisation des 7P pour maximiser l'impact commercial.
* Analyse stratégique et diagnostic financier des modèles économiques numériques : analyse des business models numériques, tels que SaaS et plateformes, pour évaluer revenus, coûts, acquisition d'utilisateurs et évolutivité. Diagnostic financier pour évaluer rentabilité, liquidité et solvabilité, avec recommandations d'optimisation sectorielles.
* Formulation de recommandation stratégique sur la stratégie RSE d'une entreprise : identification des leviers de durabilité en analysant les processus pour intégrer des pratiques plus circulaires dans le modèle d'affaires. Initiation au calcul simplifié de l'empreinte carbone et développement de stratégies visant à réduire cette empreinte.
* Intégration des enjeux éthiques et de protection des données personnelles dans la gestion d'un projet IA: formulation de politiques de protection des données et formation à la conformité. Supervision des audits pour transparence. Élaboration de directives éthiques pour l'IA et adaptation des stratégies aux feedbacks pour alignement éthique.
* Adoption d'une posture de chef de projet IA: définition précise des objectifs et gestion rigoureuse du budget. Coordination des équipes pour atteindre les jalons et ajustement des plans. Simplification des concepts techniques pour les rendre accessibles, avec exemples concrets et adaptation du message selon les retours du public.
* Option Management
o Déploiement d'une stratégie marketing numérique intégrée et ciblée via campagnes SEO et SEA personnalisées par segment.
🧩Les 12 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 les usages avancés et spécialisés des outils numériques
Voir les compétences du bloc (1)
- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention - Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
Mobiliser et produire des savoirs hautement spécialisés
Voir les compétences du bloc (2)
- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale - Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines
- Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines - Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux - Conduire une analyse réflexive et distanciée pr
Mettre en œuvre une communication spécialisée pour le transfert de connaissances
Voir les compétences du bloc (1)
- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation - Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une l
Contribuer à la transformation en contexte professionnel
Voir les compétences du bloc (6)
- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe
- Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité
- 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 professionnelles
Analyser et interpréter des jeux de données
Voir les compétences du bloc (6)
- Explorer et évaluer la qualité des données : examiner les ensembles de données pour détecter les anomalies, les valeurs manquantes et les incohérences. Utiliser des techniques d'analyse statistique pour évaluer la distribution et la variabilité. Mettre en place des procédures de validation pour assu
- Établir une stratégie décisionnelle basée sur les données : analyser les données pertinentes pour identifier les tendances et les modèles. Développer des modèles prédictifs pour simuler différents scénarios et évaluer les résultats potentiels. Formuler des recommandations stratégiques alignées sur l
- Manipuler diverses structures de données et utiliser l'algorithmique : travailler avec des structures de données telles que listes, tableaux et dictionnaires. Appliquer des algorithmes pour trier, rechercher et transformer les données. Optimiser les opérations de traitement des données pour améliore
- Nettoyer et gérer les données : identifier et corriger les erreurs, duplications et valeurs manquantes dans les ensembles de données. Mettre en œuvre des techniques de nettoyage automatisées pour maintenir la qualité des données. Gérer les flux de données pour assurer une mise à jour et une intégrit
- Visualiser les données : utiliser des outils de visualisation pour créer des graphiques et des tableaux clairs et informatifs. Transformer des données complexes en visualisations compréhensibles pour faciliter l'interprétation. Adapter les visualisations en fonction du public cible pour maximiser l'
- Créer des tableaux de bord avec des outils de business intelligence pour communiquer efficacement et faciliter la prise de décision : concevoir des tableaux de bord interactifs qui synthétisent les données critiques. Intégrer des indicateurs clés de performance pour surveiller les progrès par rappor
Développer et déployer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning, Intelligence Artificielle générative)
Voir les compétences du bloc (5)
- Transformer les données grâce aux techniques de feature engineering : analyser les données brutes pour identifier les attributs pertinents et les relations cachées. Créer de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes, en utilisant des techniques comme l'encodage, la normalisation et
- Développer et implémenter un algorithme d'apprentissage (supervisé ou non-supervisé) : concevoir l'architecture de l'algorithme en fonction des objectifs spécifiques. Sélectionner et préparer les données d'entraînement pour garantir la pertinence et la qualité du modèle. Programmer l'algorithme en u
- Optimiser un modèle d'IA : analyser les performances du modèle à l'aide de métriques spécifiques pour identifier les points faibles. Ajuster les hyperparamètres, comme le taux d'apprentissage et la taille du batch, pour améliorer la précision et réduire les erreurs. Intégrer des techniques de régula
- Entraîner et ajuster un modèle d'intelligence artificielle générative, en utilisant le RAG : choisir une architecture de modèle adaptée, comme Retrieval-Augmented Generation (RAG), qui combine génération de texte et récupération d'informations pour enrichir le contenu. Préparer un ensemble de donnée
- Implémenter et exécuter des modèles d’intelligence artificielle hébergés dans le cloud : migrer les infrastructures et applications vers des plateformes cloud pour bénéficier d'une échelle flexible et d'une disponibilité accrue. Utiliser des services cloud pour le stockage, le traitement et l'analys
Manager des projets liés à la gestion d’entreprise
Voir les compétences du bloc (5)
- Analyser un marché et son environnement concurrentiel : évaluer les tendances du marché, identifiant les forces motrices, les inhibiteurs de marché et les barrières à l’entrée. Étudier les concurrents pour comprendre leurs stratégies, et anticiper la venue de nouveaux entrants. Utiliser ces informat
- Analyser un business model numérique, type SaaS ou plateforme : évaluer les sources de revenus, la structure de coûts et la proposition de valeur. Analyser l'acquisition et la rétention des utilisateurs, ainsi que l'évolutivité du modèle. Identifier les opportunités et les risques pour optimiser la
- Effectuer le diagnostic financier d'une entreprise : analyser les états financiers pour calculer les ratios de rentabilité, liquidité et solvabilité. Identifier les tendances et anomalies pour diagnostiquer la santé financière. Comparer avec des normes sectorielles pour fournir des recommandations s
- Réaliser une analyse marketing stratégique basée sur les 7P : évaluer la capacité du Produit à répondre aux besoins clients, ajuster le Prix pour optimiser la compétitivité et la rentabilité. Analyser la Place pour garantir l'accessibilité, et développer des Promotions efficaces pour stimuler la dem
- Identifier les leviers de durabilité de l'entreprise : analyser les processus pour repérer les opportunités d'amélioration durable dans le modèle d’affaire, en particulier l’opportunité de rendre ce dernier davantage circulaire. S’initier au calcul d’empreinte carbone simplifié, et développer des st
Gérer un projet stratégique en lien avec l’Intelligence Artificielle
Voir les compétences du bloc (6)
- Analyser les processus de gestion des données pour assurer la conformité au RGPD : cartographier les flux de données personnelles au sein de l'organisation pour identifier les traitements soumis au RGPD et évaluer les risques associés. Mettre en place des politiques de protection des données et form
- Identifier les risques, biais et limites des modèles de données et d'IA : analyser les jeux de données et les architectures de modèles pour détecter les biais algorithmiques, les risques de surapprentissage et les zones d'incertitude. Évaluer les impacts potentiels de ces limites sur les décisions m
- Gérer le projet d'intelligence artificielle (cahier des charges, budget, ressources) : définir les objectifs, les livrables et les critères de succès du projet en lien avec la stratégie de l'organisation. Établir un budget détaillé, allouer les ressources humaines et techniques, et coordonner les éq
- Communiquer avec impact en mobilisant des récits fondés sur les données pour créer de la confiance et de la compréhension autour d'un projet IA : construire des narratifs structurés articulant données probantes, enjeux métiers et bénéfices attendus, afin de rendre le projet IA accessible et crédible
- Convaincre des parties prenantes internes ou externes de la valeur d'une solution IA en articulant arguments métiers et preuves chiffrées : identifier les leviers de valeur d'une solution IA (gains de productivité, réduction des risques, nouvelles opportunité) et les traduire en indicateurs financie
- Simplifier sans dénaturer les messages techniques pour fédérer les acteurs opérationnels d’un projet data sur une vision commune : reformuler les concepts techniques complexes en termes opérationnels clairs, sans perdre la précision nécessaire à une prise de décision éclairée. Faciliter les échanges
Gérer efficacement une entreprise avec la data et exécuter une stratégie marketing pilotée par les données (bloc optionnel - Management)
Voir les compétences du bloc (5)
- Implémenter une stratégie marketing à l'ère du marketing digital en élaborant des campagnes intégrant SEO, et SEA. Personnaliser les messages pour différents segments de clientèle. Mesurer l'efficacité à l'aide d'indicateurs de performance, et ajuster les stratégies en fonction des données pour maxi
- Automatiser les tâches pour améliorer l'efficacité opérationnelle : identifier les processus répétitifs et chronophages. Déployer des solutions technologiques comme l'automatisation robotisée des processus (RPA) pour réduire les erreurs humaines, accélérer les opérations et libérer les ressources po
- Optimiser la chaîne d'approvisionnement : mettre en œuvre des solutions d’intelligence artificielle pour affiner la planification de la demande avec précision, gérer l'inventaire pour équilibrer les niveaux de stock et minimiser les coûts. Améliorer la logistique pour garantir des livraisons efficac
- Optimiser les processus de valorisation d'entreprise : utiliser des analyses de données avancées pour évaluer les actifs tangibles et intangibles, projeter les flux de trésorerie futurs et estimer la valeur actuelle nette. Analyser les tendances du marché et les données comparatives pour affiner les
- Construire un budget optimisé avec la data : s’appuyer sur des modèles prédictifs pour prévoir revenus et dépenses, intégrant tendances historiques et prévisions économiques. Aligner le budget sur les objectifs stratégiques, ajuster les ressources selon les priorités.
Optimiser les décisions financières grâce à la data (bloc optionnel - Finance)
Voir les compétences du bloc (5)
- Optimiser les processus de valorisation d'entreprise : utiliser des analyses de données avancées pour évaluer les actifs tangibles et intangibles, projeter les flux de trésorerie futurs et estimer la valeur actuelle nette. Analyser les tendances du marché et les données comparatives pour affiner les
- Construire un budget optimisé avec les données : utiliser des modèles prédictifs pour prévoir revenus et dépenses, intégrant tendances historiques et prévisions économiques. Aligner le budget sur les objectifs stratégiques, ajuster les ressources selon les priorités.
- Exploiter des outils d'analyse de données au service du contrôle de gestion : surveiller et évaluer les indicateurs clés de performance (KPI), tels que les marges bénéficiaires, les coûts variables et fixes. Utiliser ces informations pour identifier les écarts budgétaires, optimiser les processus de
- Modéliser, prédire et gérer le risque de crédit : examiner les historiques de paiement et les scores de crédit. Analyser les portefeuilles titrisés pour identifier les expositions aux risques, en intégrant des modèles prédictifs pour anticiper les défauts. Mettre en place des tableaux de bord de sui
- Analyser les opportunités d'investissement et structurer des transactions complexes de fusion / acquisition. Concevoir des financements par effet de levier (LBO) en optimisant le mix de capitaux propres et de dette. Évaluer les synergies potentielles et les gains d'efficacité opérationnelle. Conduir
Améliorer les stratégies de marketing avec la data ((bloc optionnel - Marketing)
Voir les compétences du bloc (4)
- Améliorer les stratégies de ciblage et de segmentation du marché grâce aux techniques de marketing digital et l’analyse de données web pertinentes. Appliquer des modèles d’intelligence artificielle pour optimiser les performances des campagnes publicitaires et de marketing.
- S’appuyer sur des algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser les données d'audience. Identifier les canaux de diffusion les plus efficaces. Prédire les comportements des consommateurs et ajuster les allocations budgétaires en temps réel. Automatiser la sélection des supports médias pour m
- Analyser les données clients et anticiper leurs besoins grâce à l'intelligence artificielle au service du Customer Relationship Management (CRM). Automatiser les interactions personnalisées pour améliorer l'engagement et la satisfaction client. Identifier les opportunités de vente croisée et de fidé
- Identifier des opportunités de croissance pour l’entreprise. Expérimenter des techniques innovantes pour acquérir et fidéliser les utilisateurs. Optimiser les canaux de conversion à travers des tests A/B et des ajustements en temps réel. Exploiter les leviers viraux et les réseaux sociaux pour maxim
Piloter la durabilité en entreprise grâce à la data ((bloc optionnel - Durabilité)
Voir les compétences du bloc (5)
- Déterminer l'empreinte carbone d'une entreprise et identifier des stratégies d'atténuation. Utiliser des méthodologies reconnues pour mesurer les émissions de gaz à effet de serre. Analyser les sources d'émissions directes et indirectes. Proposer des actions de réduction, comme l'efficacité énergéti
- Modéliser et gérer le risque climatique grâce à des solutions d’intelligence artificielle. Analyser l'impact potentiel des changements climatiques sur les opérations de l'entreprise et ses états financiers. Élaborer des stratégies d'adaptation et de résilience. Intégrer le risque climatique dans la
- Conduire le diagnostic RSE d'une entreprise, identifier des leviers stratégiques et les implémenter. Évaluer les performances en matière de responsabilité sociale et environnementale. Développer un plan d'action pour intégrer les pratiques RSE dans la stratégie globale. Superviser la mise en œuvre v
- Contribuer à formaliser le rapport de comptabilité extra-financière de l'entreprise : collecter et structurer les données environnementales, sociales et de gouvernance. Préparer des rapports conformes aux normes et attentes des parties prenantes. Collaborer avec les départements pour obtenir des inf
- Établir une stratégie de gouvernance des données pour la RSE. Développer une structure claire pour la collecte, la gestion et le stockage de ces données. Identifier et mettre en place des procédures pour garantir la conformité avec les normes réglementaires.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
62.01Services de programmation informatique
62.02 Services de conseil en informatique
63.11 Traitement de données, hébergement et activités connexes
Certains secteurs se montrent particulièrement dynamiques en matière d’analyse de données, et d’Intelligence Artificielle, constituant ainsi les principales locomotives de projets IA. Ces secteurs se distinguent par une grande vulnérabilité des effectifs aux transformations induites par l’essor du numérique et la révolution du ‘Big Data’ et de l'IA. À titre indicatif et non-exhaustif, les secteurs ci-dessous ont en commun d’intégrer de plus en plus de données et d'IA pour optimiser leurs processus, améliorer l'expérience client et innover dans leurs offres de services et produits.
- Industrie : utilisation de l'IA dans la robotique, l'automatisation, la maintenance prédictive, le contrôle qualité et les interfaces homme-machine, améliorant ainsi l'efficacité et la productivité.
- Transport et logistique : optimisation des itinéraires, gestion des flottes et amélioration de la chaîne d'approvisionnement grâce à l'IA, permettant une réduction des coûts et une amélioration de la ponctualité des livraisons.
- Services financiers : transformation profonde avec l'IA dans les activités de marché via l'analyse prédictive et la gestion des fonds d'investissement. Optimisation des opérations courantes, telles que l'octroi de crédits et la détection de fraudes. Amélioration des services financiers à la personne grâce à des chatbots intelligents.
- Service juridique : impact significatif de l'IA sur la recherche et l'analyse de documents juridiques, facilitant le tri et le regroupement d'informations pertinentes.
Types d'emplois accessibles
Les types d'emplois immédiatement accessibles à l’issue de la formation :
- Analyste de données (data analyst)
- Consultant en systèmes d'information
- Consultant en IA
- Ingénieur en traitement de données
- Data Scientist junior
- Ingénieur junior IA générative
- Chef de projet informatique junior
- Spécialiste en hébergement de données
En sus en fonction du bloc optionnel choisi :
- Si bloc optionnel Management
- Analyste chaîne d’approvisionnement
- Analyste des opérations
- Si bloc optionnel Finance
- Analyste financier junior
- Contrôleur de gestion junior
- Si bloc optionnel Marketing
- Assistant marketing digital
- Spécialiste en SEO/SEA
- Si bloc optionnel Durabilité
- Consultant en développement durable
- Analyste émission
À horizons 5 – 7 ans, les diplômés peuvent briguer les postes suivants :
- Analyste de données senior (data analyst senior)
- Data scientist senior
- Consultant senior en IA
- Chef de projet senior IA
- Responsable des solutions cloud
- Adjoint au directeur des données
- Manager en transformation numérique
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Ecole Nationale Superieure des Mines de Paris — 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 42296 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 42296 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 : 24 juillet 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.