📋L'essentiel de la fiche RNCP 40514
| Intitulé | Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP40514 |
| Niveau de qualification | Niveau 6 (Bac+3/4) |
| Certificateur | CESI +1 co-certificateur |
| Date d'échéance | 31 août 2030 |
| Début des parcours | 1er septembre 2025 |
| Code NSF | 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1403 — Études et prospectives socio-économiquesM1805 — Études et développement informatiqueM1806 — Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'informationM1810 — Production et exploitation de systèmes d'information |
🎯Objectifs de la certification
La plupart des travaux actuels autour de l’intelligence artificielle (IA) correspondent à une phase d’investissement en recherche & développement et peu d’applications sont entrées dans une phase d’industrialisation. En effet, l’IA apparaît aujourd’hui dans une multitude de cas d’usages dont les avancements sont divers (voicebots et chatbots, deep et machine learning, robotique…etc). Ce contexte influe sur la demande de compétences actuelles et futures à l’échelle française et mondiale. La transformation par l’IA ne se mesure donc pas seulement par une « règle économique impactant l’emploi », mais plus par une modification des contenus métiers.
Les grandes tendances de l’emploi en IA
Pour les profils de spécialistes de l’IA, des évolutions rapides sont à prévoir dans les technologies de modélisation informatique des algorithmes (bibliothèques existantes, Cloud Computing, applicatifs intégrant l’IA etc.). Cela pourrait diffuser et rendre plus rapide l’accès à certaines technologies IA pour des profils plus variés, y compris des personnes qui ne sont pas actuellement spécialistes de l’IA.
Des compétences aujourd’hui en forte tension (ex : Deep Learning, notamment pour la Vision artificielle et le Traitement du Langage Naturel) pourraient devenir plus accessibles pour des spécialistes intégrateurs généralistes de l’IA, élargissant l’accès à ces spécialités pour d’autres profils. En conséquence, la branche numérique pourrait rechercher environ 7 500 spécialistes supplémentaires de l’IA & Data Science sur la période 2019-2023, pour une population totale portée de 11 200 à 21 000 personnes (+59%).
Cette période de croissance des effectifs spécialistes de l’IA pourrait avoir, dans un deuxième temps, un impact sur la demande de compétences d’autres métiers… En effet, la modification des contenus métiers, des organisations et des besoins en emplois irait jusqu’à contracter les besoins en recrutement d’environ 12 000 personnes sur la période 2023-2025 (uniquement une baisse des recrutements, sans contraction des effectifs présents a priori).
Des offres d’emploi qui traduisent un manque de connaissance fine des besoins et des compétences recherchées
Les offres demeurent concentrées sur les technologies maîtrisées, notamment les plus transférables d’un secteur à l’autre (Machine Learning, Deep Learning, Vision Artificielle, Traitement du Langage Naturel) et sur les chefs de projets également.
Plus généralement, les niveaux de demandes sur l’expérience et le niveau de diplôme (dans une moindre mesure) semblent parfois éloignés d’une compréhension fine du contenu des compétences demandées et des besoins de formations ou d’expérience souhaitables.
Activités visées
Les titulaires de la certification seront amenés à réaliser les activités suivantes sous la responsabilité d'un supérieur hiérarchique :
Développement d’une base de données
* La conception et la structuration physique d’une base de données relationnelle ou non.
* L’acquisition, la combinaison et la structuration des données en vue de leur intégration dans la structure de la base de données.
* L’intégration des données propres et préparées dans la base de données finale.
* L’optimisation d’une base de données pour maintenir la fiabilité et la qualité des données.
Exploitation d’une base de données
* L’interrogation et le traitement des données simultanément et au niveau approprié, avec leur stockage sécurisé, brut ou traité, provisoire ou durable.
* La conception et la réalisation de rendus visuels des données issues du processus d'extraction.
* La mise à disposition des rendus visuels et physiques des données, en accès libre ou contrôlé, tout en respectant la réglementation associée.
Exploitation de l’intelligence artificielle dans le développement d’applications
* Le traitement et l’analyse des données pour la mise en place de modèles d’apprentissage.
* L’exploitation des modèles d’apprentissage à l’aide des méthodes de machine learning.
* L’assemblage de modèles d’apprentissage profond.
* Le développement d’applications exploitables par le client final, intégrant les solutions d’intelligence artificielle réalisées ou préexistantes.
🧩Les 4 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.
Définir le besoin pour répondre à une problématique industrielle d’un projet Intelligence Artificielle
Voir les compétences du bloc (17)
- S'approprier le contexte, les enjeux, les objectifs de l'entreprise afin d'identifier le besoin du client
- Analyser le besoin du client, le contexte économique, l'environnement, la technicité et les métiers de l'entreprise afin d'appréhender le périmètre du projet à mener
- Identifier et analyser les flux d’information et les processus et activités de l’entreprise afin de comprendre le schéma d’organisation métier de l’entreprise
- Construire les études d'opportunité en lien avec les acteurs métier (étude de cadrage, faisabilité et rentabilité) en s'appuyant sur des cas d'usage pour répondre au mieux aux besoins du client
- Elaborer une note de cadrage (ou charte projet) pour définir le périmètre global du projet
- Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset du client pour répondre à son besoin
- Recenser les différentes solutions/technologies susceptibles de répondre au cahier des charges afin de les mettre en œuvre
- Comparer les solutions existantes avec leur adéquation au besoin afin de participer aux choix techniques
- Analyser et évaluer les risques (sécurité) d’une IA afin de participer à leur résolution
- Participer à la construction de la solution ou proposer un processus de collecte de données
- S’approprier les différentes classes d'algorithmes (machine learning, deep learning,…) pour modéliser les données massives afférentes au projet
- Mettre en œuvre des méthodes de collecte, de stockage, de traitement et de visualisation des données pour exploiter celles-ci
- Appréhender les concepts d'architecture cloud (AWS, Azure, …) et les outils d'apprentissage (Keras, Tensor flow,) pour garantir sa légitimée technique dans le projet
- Conduire une veille technologique pour repérer les nouvelles applications et les évolutions
- Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet
- Définir et documenter les cadres légaux et éthiques de l'utilisation de l'IA pour en permettre une amélioration et adaptation rapide
- Mettre en œuvre des plans d'action préalablement définis pour inscrire la conduite du projet dans les cadres légaux et éthiques de l’utilisation de l’IA
Concevoir la solution en Intelligence Artificielle dans le système d’information de l’entreprise
Voir les compétences du bloc (20)
- Synthétiser les informations collectées
- Identifier les différentes sources de données
- Identifier les algorithmes/protocoles outils permettant une collecte efficace des données
- Identifier la nécessité d’un processus de prétraitement des données afin de les intégrer dans la solution IA
- Sélectionner les sources de données de l’entreprise pour les modéliser et les cartographier
- Identifier et exploiter les indicateurs de performance à partir d’une analyse des données pour argumenter la solution retenue
- Elaborer des tableaux de bord intégrant les données « métier » pour permettre la prise de décision
- Définir une chaine de traitement
- Quantifier les besoins en capacité de calculs et de stockage des données
- Identifier les ressources disponibles dans le SI
- Appréhender les tenants et aboutissants de la solution IA
- Définir les étapes d’un processus d’IA
- Proposer des technologies adaptées à la problématique et au système d’information en prenant en compte les aspects environnementaux
- Identifier les acteurs pour connaître l'ensemble des problématiques associées aux projets
- Identifier les infrastructures IT nécessaires au sein de l’entreprise
- Identifier et mettre en place des indicateurs de performance afin de choisir un modèle d’IA adapté
- Manipuler des algorithmes sur plusieurs plateformes avec différents langages (identifier les technologies utilisées)
- Identifier et analyser les technologies appropriées pour aider à la prise de décisions par les parties prenantes
- Mettre en œuvre la solution pour répondre aux besoins
- Tester et valider la solution d’IA en s’appuyant sur les indicateurs de performance
Développer et maintenir une solution en Intelligence Artificielle pour optimiser les performances de l’entreprise en respectant une démarche éthique et écologique
Voir les compétences du bloc (13)
- Déployer la solution d’IA dans un Système d’information
- Implémenter une solution IA dans un SI existant avec des technologies et/ou langages appropriés
- Assurer la configuration de la solution d’IA déployée
- Mesurer les impacts environnementaux de la solution au regard des instances réglementaires
- Sélectionner et formaliser les éléments de performances de la solution pour effectuer un reporting auprès des personnes concernées (clients internes, direction, etc.)
- Suivre la solution d’IA au sein de l'architecture du SI, garantir son efficacité et ses évolutions tout au long de la vie du produit/service concerné
- Maintenir le système IA mis en place pour garantir la continuité de service de la solution implémentée
- Paramétrer des solutions IA et maîtriser les métriques associées pour valider les performances de la solution au regard des jeux de données (indicateurs de confiance dans la solution)
- Utiliser l'écriture de scripts tel que Python s'appuyant sur différentes bibliothèques logicielles dédiées IA permettant de maintenir la solution IA déployée
- Intégrer les solutions IA dans une démarche de transition écologique
- Analyser les résultats de la solution IA afin d’en évaluer l’impact écologique
- Mettre en place des solutions correctives si les résultats de la solution IA ne sont pas optimaux
- Mesurer l’impact environnemental de la solution au regard des instances réglementaires
Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle et accompagner le changement numérique
Voir les compétences du bloc (23)
- Suivre la méthode de gestion de projet retenue pour la solution d’IA
- S’adapter aux méthodes de gestion de projet de type AGILE, PMI, etc. pour l’appliquer aux projets IA
- Former les utilisateurs et/ou les mainteneurs de la solution IA pour garantir le transfert des connaissances et l'appropriation des objectifs et enjeu du projet auprès des collaborateurs
- Décomposer le projet d’IA en sous- projets, actions et tâches et en suivre le déroulement
- Identifier les sous-projets et tâches inclus dans le projet global pour en estimer les durées
- Planifier les projets IA en utilisant la méthode de planification PERT et les diagrammes de GANTT pour identifier les antériorités des tâches et construire le planning détaillé du projet
- Définir les principaux jalons du projet (points de validation) permettant de vérifier le bon déroulement du projet
- Concevoir le planning du projet à travers un outil de représentation graphique pour étudier la solution optimale pour le client
- Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet d’IA afin d’anticiper leur traitement
- Identifier les risques inhérents au projet IA afin d’en évaluer la criticité (occurrence, gravité et probabilité)
- Définir un plan de réponses aux risques identifiés (préventif ou curatif) et élaborer un tableau de suivi permettant de prévenir ces risques ou de réagir en cas d’incident
- Accompagner le changement numérique
- Favoriser l’appropriation des outils numériques par les collaborateurs pour faciliter la transition numérique
- Prendre en compte l'impact environnemental des projets afin de réduire l'empreinte carbone
- Conduire les réunions de suivi de projet en intelligence artificielle (IA)
- Assurer le suivi du projet
- Actualiser les données des tableaux de bord (coûts, réalisé, reste à faire, plans d’action, risques, etc.) pour suivre les indicateurs du projet et mettre en place les actions correctives utiles et réguler les aléas organisationnels
- Organiser et mener les réunions et les échanges utiles pour garantir le bon déroulement du projet (revues qualité, revues de points en suspens, réunions de suivi de projet, etc.)
- Synthétiser et formaliser les documents de reporting à destination du comité de pilotage ou de la Direction
- Clore le projet et garantir sa pérennité
- Etablir la documentation technique des projets IA et transmettre les documents nécessaires aux parties prenantes concernées.
- Assurer le transfert de compétences auprès des administrateurs ou correspondants du client pour garantir la viabilité de la solution IA déployée
- Organiser et animer la capitalisation de l'expérience à l'issue du projet IA au sein de l’entreprise (réunions, documentation, outils de gestion de projet, etc.) pour clore le projet dans les meilleures conditions
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Le professionnel de l’IA exerce dans tous types d'entreprises (de la startup aux grandes entreprise) ayant à cœur de développer l’intelligence artificielle, tous secteurs confondus (Banques et assurances, cosmétique, restauration, communication, etc.).
Au sein de ces entreprises, le professionnel de l’IA gère des projets transversaux de plus en plus complexes suivant son expérience, dans toutes les dimensions techniques, humaines, éthiques et financières.
Le professionnel de l’IA dépend alors du Directeur informatique ou du Directeur Recherche & Développement.
Il peut également se positionner en qualité de consultant externe. En effet, Il peut exercer en cabinet de consulting proposant des solutions IA pour l’entreprise.
Types d'emplois accessibles
* Chargé de projet Big Data
* Assistant chef de projet IA / Chef de projet data
* Chatbot master
* Développeur Intelligence Artificielle
* Développeur Big Data
* Assistant chef de projet data / Chef de projet data
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par CESI — 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 40514 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 40514 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Sciences et Ingénierie - Informatique et systèmes numériques RNCP 42302
- Sciences et Ingénierie - Informatique pour la Santé RNCP 40513
- Sciences et Ingénierie - ingénierie du bois et des matériaux biosourcés RNCP 40182
- Sciences et ingénierie - Ingénierie responsable et transformations digitales RNCP 40436
- Sciences et ingénierie - Intelligence artificielle RNCP 42268
- Sciences et Ingénierie - Intelligence artificielle RNCP 42304
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.