📋L'essentiel de la fiche RNCP 40747
| Intitulé | Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l'Ecole Polytechnique universitaire de l'Université de Lille, spécialité Informatique et mathématiques appliquées |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP40747 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Universite de Lille |
| Date d'échéance | 31 août 2030 |
| Début des parcours | 1er septembre 2025 |
| Code NSFs | 114b — Modèles mathématiques ; Informatique mathématique114g — Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1403 — Études et prospectives socio-économiquesM1805 — Études et développement informatique |
🎯Objectifs de la certification
Aujourd’hui, les machines connectées en réseau (ordinateurs, smartphones… ) se comptent par milliards. Les capacités de stockage n'ont quasiment pas de limites, et les volumes de données produits augmentent de façon considérable. Les entreprises se voient ainsi offrir des opportunités nouvelles, quel que soit leur secteur d’activité. Certaines entreprises s’orientent vers des techniques dites dans l'organisation data centric de leur système d'information, avec constitution d’équipes et/ou mobilisation de compétences techniques dédiées. Les secteurs d'activité les plus porteurs sont la banque, la finance et les assurances mais le poids du secteur pharmaceutique et des biotechnologies est grandissant. Les métiers correspondants (data analyst, data scientist, data engineer) exigent une double compétence en statistique et en développement informatique : un profil rare pour les entreprises. En développement informatique, les métiers tendent à devenir plus complexes avec l'évolution permanente des techniques, des méthodes et des problématiques d'architecture qui concernent à la fois les structures logicielles ( Framework) pour le développement logiciel et le stockage des données, dans un contexte croissant de données massives et hétérogènes (big data, cloud). En statistique et en data science, les métiers exigent une capacité à structurer les connaissances et une bonne connaissance des méthodes statistiques classiques. Ils exigent aussi de mettre en œuvre et de créer des algorithmes d'apprentissage automatique (intelligence artificielle, apprentissage machine). Tous ces métiers nécessitent aussi une maîtrise des processus de développement de projets en équipe. Dans tous les cas, les évolutions des métiers sont, à la fois technologiques avec une mise à jour constante des logiciels et des algorithmes à la pointe, et réglementaires, avec l’obligation de respecter de nouvelles lois et des enjeux éthiques importants.
L'objectif de cette certification est de reconnaître des ingénieurs diplômés dans le domaine du traitement de l'information, ayant une double compétence en informatique et en statistique. Les métiers visés en sortie de diplôme sont : ingénieur étude et développement en informatique, data engineer, data scientist, data analyst.
Activités visées
Les ingénieurs certifiés dans la spécialité informatique et mathématiques appliquées sont amenés à pratiquer les activités suivantes :
Dans le domaine de l'étude et du développement en informatique, ils sont amenés à traduire des besoins fonctionnels sous forme technique, à concevoir et développer des logiciels, les tester et les mettre en production. Dans le domaine de l'ingénierie des données, ils s'assurent que les données nécessaires aux traitements sont mises à disposition des équipes utilisatrices et mettent en production des modèles statistiques dans les applications. Dans le domaine de l'analyse des données, ils extraient et structurent les données dans un but d'analyse et d'exploration. Dans le domaine de la science des données, ils élaborent des algorithmes d'intelligence artificielle et industrialisent des modèles d'intelligence artificielle et communiquent les résultats sous forme numérique ou visuelle à l'aide de tableaux de bord. Dans chacun de ces domaines, ils sont amenés à mobiliser un vaste champ de connaissances scientifiques, actualisées par une veille technologique régulière.
🧩Les 5 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.
Spécifier, concevoir et développer des logiciels
Voir les compétences du bloc (12)
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues (algorithmique, complexité des algorithmes, langages et paradigmes de programmation, sobriété numérique...) dans un contexte socio-économique, d'innovation ou de recherche, en France ou à l'étranger.
- Traduire les besoins fonctionnels des clients en cahiers des charges fonctionnels et techniques.
- Concevoir une architecture logicielle pour les systèmes d'information.
- Concevoir une application, identifier ses contraintes, la modéliser en vue de son développement.
- Développer une application en appliquant les bonnes pratiques de programmation.
- Définir et exécuter un jeu de tests pour s'assurer de la conformité d'un logiciel avec ses spécifications.
- Élaborer de la documentation technique et utilisateur.
- Prendre en compte les enjeux de développement durable et de responsabilité sociétale de l'entreprise.
- Travailler en équipe en adoptant une attitude inclusive, notamment envers les personnes porteuses de handicap.
- Développer une pratique réflexive sur son parcours professionnel et les projets mis en œuvre.
- Communiquer et négocier afin d'informer et de convaincre différents interlocuteurs.
- Travailler dans un contexte international en s’exprimant en continu et de façon interactive en langue étrangère et en prenant en compte les spécificités culturelles.
Organiser et gérer des projets informatiques en équipe
Voir les compétences du bloc (10)
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues (algorithmique, langages et paradigmes de programmation, méthodes statistiques et d'intelligence artificielle, outils de planification, modélisation...) dans un contexte socio-économique, d'innovation ou de recherche, en
- Manager une équipe, gérer des conflits, afin de mener à bien un projet (respect des contraintes, délais…).
- Maîtriser les aspects économiques et financiers d’un projet.
- Mettre en œuvre un processus de développement de projet afin d’assurer une production de qualité et/ou innovante.
- Gérer les priorités et les urgences, estimer les risques afin de maîtriser la production.
- Prendre en compte les enjeux de développement durable et de responsabilité sociétale de l'entreprise.
- Travailler en équipe en adoptant une attitude inclusive, notamment envers les personnes porteuses de handicap.
- Développer une pratique réflexive sur son parcours professionnel et les projets mis en œuvre.
- Communiquer et négocier afin d'informer et de convaincre différents interlocuteurs.
- Travailler dans un contexte international en s’exprimant en continu et de façon interactive en langue étrangère et en prenant en compte les spécificités culturelles.
Concevoir, gérer et interroger des bases de données numériques, notamment dans un contexte de données massives
Voir les compétences du bloc (12)
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues (algorithmique, langages de programmation, modèles de bases de données, contraintes liées à l'hébergement des données...) dans un contexte socio-économique, d'innovation ou de recherche, en France ou à l'étranger.
- Évaluer les besoins et concevoir une base de données adaptée.
- Mettre en place une base de données (choix, installation et configuration d'un gestionnaire de base de données et implémentation de la base de données).
- Administrer et sécuriser les données (politiques d'accès, sauvegardes et protection des données personnelles).
- Interroger les bases de données de façon efficace dans le langage natif ainsi qu'avec d'autres langages de programmation.
- Maintenir une base de données en assurant la cohérence, le nettoyage des données et l'uniformisation de données hétérogènes.
- Gérer les données hétérogènes et massives (big data) en assurant leur collecte, leur stockage distant (cloud) et leur exploitation.
- Prendre en compte les enjeux de développement durable et de responsabilité sociétale de l'entreprise.
- Travailler en équipe en adoptant une attitude inclusive, notamment envers les personnes porteuses de handicap.
- Développer une pratique réflexive sur son parcours professionnel et les projets mis en œuvre.
- Communiquer et négocier afin d'informer et de convaincre différents interlocuteurs..
- Travailler dans un contexte international en s’exprimant en continu et de façon interactive en langue étrangère et en prenant en compte les spécificités culturelles.
Décrire, caractériser et analyser des données numériques par des méthodes statistiques, dans un environnement complexe
Voir les compétences du bloc (11)
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues (probabilités, statistique, programmation...) dans un contexte socio-économique, d'innovation ou de recherche, en France ou à l'étranger.
- Comprendre la structure des données à analyser : unité statistique, variables observées, échantillon, population, type de variables, données manquantes pour choisir la modélisation statistique appropriée.
- Décrire les données à l'aide des statistiques descriptives (indicateurs numériques et graphiques).
- Concevoir et effectuer des expériences/simulations numériques pour tester des modèles et identifier des tendances.
- Analyser des données en grande dimension (sélection de variables).
- Traduire de manière analytique les problématiques métiers, communiquer les résultats (mode expert ou grand public) par un rapport d'analyse statistique et des méthodes de visualisation des données.
- Prendre en compte les enjeux de développement durable et de responsabilité sociétale de l'entreprise.
- Travailler en équipe en adoptant une attitude inclusive, notamment envers les personnes porteuses de handicap.
- Développer une pratique réflexive sur son parcours professionnel et les projets mis en œuvre.
- Communiquer et négocier afin d'informer et de convaincre différents interlocuteurs.
- Travailler dans un contexte international en s’exprimant en continu et de façon interactive en langue étrangère et en prenant en compte les spécificités culturelles.
Explorer des données numériques afin d'extraire des informations pertinentes pour les parties prenantes dans un but de prédiction et d'aide à la décision
Voir les compétences du bloc (12)
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues (probabilités, statistique, intelligence artificielle, optimisation, recherche opérationnelle...) dans un contexte socio-économique, d'innovation ou de recherche, en France ou à l'étranger.
- Définir les données d’apprentissage (structures, dépendances, types...)
- Construire des jeux de données données issu des données initiales ou des jeux de données synthétiques par simulation, à partir des modèles génératifs, dans le but de tester des modèles d'apprentissage.
- Développer et interpréter un modèle d'apprentissage à partir des données : mesurer sa capacité prédictive, mettre en place des tests statistiques dans un objectif de prise de décision ou de gestion de risques.
- Sélectionner un algorithme ou un modèle d'apprentissage et optimiser les valeurs de ses paramètres.
- Modéliser des problèmes d'optimisation pour l'aide à la décision et identifier les méthodes efficaces de résolution.
- Mettre en œuvre une démarche de projet en data science.
- Prendre en compte les enjeux de développement durable et de responsabilité sociétale de l'entreprise.
- Travailler en équipe en adoptant une attitude inclusive, notamment envers les personnes porteuses de handicap.
- Développer une pratique réflexive sur son parcours professionnel et les projets mis en œuvre.
- Communiquer et négocier afin d'informer et de convaincre différents interlocuteurs.
- Travailler dans un contexte international en s’exprimant en continu et de façon interactive en langue étrangère et en prenant en compte les spécificités culturelles.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Les ingénieurs « informatique et statistique » interviennent principalement dans les secteurs d'activités suivants :
* entreprises de services du numérique (ESN)
* banque, finance, assurance
* grande distribution, e-commerce, industrie, recherche
Types d'emplois accessibles
* data Ingénieur
* data scientist
* Ingénieur MLOPS
* Ingénieur IA/ML
* Analyste Data
* Ingénieur BI
* Ingénieur Logiciel
* Architecte Logiciel
* Ingénieur d'études et développement informatique
* Prompt Ingénieur
À plus long terme :
* chef de projet informatique
* directeur des systèmes d'information
* chef 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 Universite de Lille — 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 40747 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 40747 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Titre ingénieur - ingénieur diplômé de l'Institut national des sciences appliquées de… RNCP 40977
- Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l’Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris… RNCP 39165
- Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l’école polytechnique universitaire de l'univer… RNCP 39450
- Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l’École polytechnique universitaire de l’univer… RNCP 39916
- Titre ingénieur - Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l'École polytechnique univ… RNCP 39331
- Titre ingénieur - Titre ingénieur – ingénieur diplômé de l’École Polytechnique Univers… RNCP 39277
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.