📋L'essentiel de la fiche RNCP 40435
| Intitulé | Sciences et ingénierie, Sciences du management - Sciences des données pour une entreprise responsable |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP40435 |
| Niveau de qualification | Niveau 6 (Bac+3/4) |
| Certificateur | Early Makers Group +3 co-certificateurs |
| Date d'échéance | 31 août 2027 |
| Début des parcours | 1er septembre 2024 |
| Code NSFs | 310 — Spécialités plurivalentes des échanges et de la gestion326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1403 — Études et prospectives socio-économiquesM1805 — Études et développement informatique |
🎯Objectifs de la certification
La certification hybride en sciences et ingénierie et sciences du management "Sciences des données pour une entreprise responsable" vise à répondre à un besoin de profils professionnels qui soient :
* intermédiaires entre le niveau technicien et le niveau ingénieur,
* compétents d'un point de vue technologique et scientifique, ainsi que vis-à-vis de la connaissance de l'entreprise,
* formés à la prise en compte des enjeux socio-écologiques.
La place croissante de l’analyse des données (éventuellement massives) dans les entreprises de tous les secteurs (y compris industriels, agronomiques, énergétiques) nécessite une diversification des profils formés : dans le développement comme dans les usages de l’intelligence artificielle, il n’est plus possible de séparer les questions quantitatives et techniques des enjeux métiers, et de ne pas en mesurer les conséquences humaines. La certification "Sciences des données pour une entreprise responsable" vise ainsi à former des experts opérationnels et éclairés de l’intelligence artificielle, avec une double compétence métier et technique et une compréhension fine des enjeux de l’usage responsable de ces techniques, à un niveau de qualification intermédiaire leur permettant de travailler en lien avec et en délégation de l'ingénieur.
Activités visées
* Compréhension d'un besoin métier et rédaction, sur la base du contact client, d'un cahier des charges pour la qualification d'une base de données.
* Modélisation d’un problème d’analyse de données dans la perspective de la réponse à une question métier, en tenant compte des questions sociales, environnementales et économiques.
* Collecte et préparation de données à partir de sources diverses, et en collaboration avec différents acteurs dans l'entreprise
* Sélection et paramétrage d’algorithmes de traitement de données adaptés au besoin exprimé par un client (interne ou externe)
* Mise en œuvre d’un algorithme de traitement de données (tenant compte de la gestion des ressources), interprétation et exploitation des résultats dans le contexte métier donné, en interface avec les acteurs concernés dans l'entreprise
* Gestion d’un projet de modélisation et d’analyse des données, y compris management d'une petite équipe technique.
🧩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.
Collecter, stocker, organiser et synthétiser l’ensemble des sources de données pertinentes pour répondre à un besoin métier
Voir les compétences du bloc (7)
- Collecter des données via différents outils et différentes sources pour obtenir des données exhaustives
- Anticiper les besoins de gestion et flux de données pour les besoins d'analyse de données et de science des données
- Concevoir les infrastructures de stockage et de traitement de données afin d’avoir des données structurées, ordonnées et exploitables
- Interagir avec la structure ou du service exprimant le besoin afin d'identifier des axes d'évolution en matière d'organisation, de gestion et de collecte de données
- Mettre en œuvre les sources de données et outils de requêtage adaptés, en interaction avec la structure ou au service exprimant le besoin
- Concevoir et maintenir une plateforme de traitement de volumes importants de données (Big data)
- Concevoir des traitements de données en utilisant les techniques de la statistique descriptive, en vue de présenter les résultats obtenus à l’aide de tableaux, de graphiques et d’indicateurs numériques.
Sélectionner, concevoir, tester et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour répondre à un besoin métier
Voir les compétences du bloc (7)
- Concevoir et tester des algorithmes prédictifs adaptés à une demande d'un service fonctionnel ou opérationnel d'une organisation
- Adapter les outils de traitement statistique de données afin qu’ils puissent être utilisés par des personnels non spécialistes
- Concevoir et mettre en œuvre des technologies d’apprentissage automatique pour l'aide à la prise de décision
- Concevoir, tester et valider des algorithmes d'apprentissage automatique avec les logiciels et outils de cloud computing
- Intervenir sur l'introduction et l'adaptation de technologies et de solutions d’intelligence artificielle (algorithmes, solutions intégrées, etc.) dans le contexte donné afin de formuler des préconisations pour une analyse automatisée des données
- Procéder à une veille documentaire et technologique en vue de repérer les risques et opportunités liés à l'exploitation de modèles d’intelligence artificielle
- Intégrer les technologies complémentaires (web sémantique, modélisation multiagents) pour l’hybridation des approches d’intelligence artificielle connectivistes (réseaux de neurones) et symboliques (moteurs de raisonnement)
Implémenter, prototyper et déployer des outils technologiques en lien avec le traitement et l'analyse de données pour répondre à un besoin métier
Voir les compétences du bloc (5)
- Établir des prévisions et outils décisionnels sur la base de technologies d’intelligence artificielle
- Concevoir et produire des indicateurs pertinents en lien avec une problématique issue d'un service fonctionnel ou opérationnel et rédiger une note méthodologique
- Prototyper une solution de modèle-machine, l'interpréter et valider sa pertinence du point de vue de l'utilisateur final et les possibles conséquences des erreurs
- Élaborer des procédures et plans de test (étapes, scénarii, etc.) afin de valider les outils et algorithmes et leur performance (temps de calcul, qualité d'approximation, estimation de la généralisation, etc.)
- Participer à des processus de développement d’intelligence artificielle (méthodes agiles, etc.), réaliser un travail de modélisation et l’interpréter afin de répondre au besoin du client ou utilisateur final
Conduire des projets en science des données et intelligence artificielle responsables et innovants répondant à un besoin métier
Voir les compétences du bloc (12)
- Construire et conduire une approche design avec les parties prenantes en vue d'établir un cahier des charges
- Définir les spécifications du projet (finalités, jeu de données, etc.) et critères de performance pour aider l’utilisateur/client dans ses décisions
- Dimensionner les ressources nécessaires à la conduite d'un projet (Data, cloud...)
- Proposer des cas d'usages responsables et pertinents de technologies d'intelligence artificielle
- Mettre en place une démarche de sobriété numérique et d’écoconception en intégrant les enjeux de la soutenabilité environnementale et énergétique
- Superviser et coordonner les réalisations, études, activités, et équipes pluridisciplinaires impliquées dans le projet afin d’assurer une démarche qualité et le respect du cadre juridique et des règles éthiques
- Réaliser des supports techniques en vue de l'appropriation d'une technologie par son utilisateur final
- Planifier et suivre le déroulement d'un projet en respectant les spécifications techniques dans le respect des délais
- Piloter le développement d'applications intégrant de l’intelligence artificielle dans le respect des règles éthiques et du cadre juridique en vigueur
- Interpréter et valoriser les données auprès des interlocuteurs projet (visualisation de données, notamment) et les communiquer en français et en anglais
- Mettre en place une démarche qualité afin de respecter les standards de qualité dans le projet
- Préparer et restituer les différents livrables d'une mission/projet
Assister au déploiement de technologies d’analyse de données et d’intelligence artificielle dans le respect du cadre juridique, éthique et sociétal, en intégrant les enjeux réglementaires, scientifiques, technologiques et économiques
Voir les compétences du bloc (6)
- Analyser le contexte scientifique, technique et réglementaire et anticiper les risques et opportunités associés
- Décliner les enjeux de responsabilité sociétale des entreprises (RSE) en projets technologiques concrets (Projet en science des données et intelligence artificielle) en veillant au respect des normes et des règlements (Commission nationale de l'informatique et des libertés CNIL, Règlement général su
- Prendre en compte les facteurs humains, sociaux et technologiques, en développant l’écoute et le dialogue afin de garantir le bon déroulement du projet
- Donner du sens à l’action des équipes, en anticipant les évolutions éthiques, politiques, sociétales et environnementales
- Convaincre et argumenter en maitrisant les aspects scientifiques, techniques, économiques et sociétaux liés à la préservation de l’environnement et au développement durable
- Adapter une politique de développement durable et de protection de l’environnement en intégrant une dimension éthique et en proposant des solutions techniques innovantes
Au sein d'une organisation sur des projets d’analyse des données, s'impliquer, créer de la valeur, générer de la performance individuelle ou collective de façon éthique et responsable
Voir les compétences du bloc (4)
- Porter un regard critique sur ses actions et postures, pratiquer une analyse réflexive et identifier ses points d'excellence et ses propres axes de développement.
- Identifier les forces et faiblesses d’une équipe multiculturelle, à la fois dans le champ des compétences scientifiques et celui des comportements et en motiver les membres pour en garantir une performance durable et une approche inclusive.
- Construire et pérenniser : porter les projets de changement au sein de l'équipe et jouer un rôle essentiel dans la mise en œuvre opérationnelle du changement dans l’organisation pour l'aider à se réinventer en proposant des idées innovantes.
- Donner du sens : concevoir un plan d’action dans un contexte d’évolution de la société et des besoins en mobilisant un collectif de travail dans une équipe étendue à des collaborateurs externes et dans une direction partagée
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Le diplômé du certificat "Science des données pour une entreprise responsable" peut travailler dans des secteurs d’activités très divers. Notons les principaux :
* Technologie, information et communication
* Audit et Conseil
* Industrie et BTP
* Finance, banque et assurance
* Commerce et distribution
* Média, arts et culture
Types d'emplois accessibles
* Data scientist, analyste des données (y compris données massives)
* chef de projet en intelligence artificielle
* développeur en intelligence artificielle
* consultant en intelligence d’affaires
* analyste d’affaires
* analyste en marketing digital
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Early Makers Group — 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 40435 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 40435 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Sciences et ingénierie, Sciences du management - Technologie et Management RNCP 41004
- Sciences et Ingénierie, spécialité bâtiment et travaux publics RNCP 41006
- Sciences et ingénierie, spécialité chimie et génie industriel RNCP 38734
- Sciences et techniques de l'agronomie pour la formation RNCP 41510
- Sciences et techniques des activités physiques et sportives : activité physique adapté… RNCP 41951
- Sciences et techniques des activités physiques et sportives : activité physique adapté… RNCP 35944
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.