La certification RS 7616 — code officiel RS7616 — « Data Science : prédire et décider avec le machine learning opérationnel » est enregistrée au Répertoire spécifique (RS) de France Compétences par Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique. Elle atteste d'une compétence complémentaire à un métier : voici l'essentiel pour la proposer et la gérer dans un organisme de formation.
📋L'essentiel de la fiche RS 7616
| Intitulé | Data Science : prédire et décider avec le machine learning opérationnel |
|---|---|
| Code RS | RS 7616 RS7616 |
| Répertoire | Répertoire spécifique (certifications et habilitations) |
| Type d'enregistrement | Enregistrement sur demande |
| Certificateur | Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique |
| Date d'échéance | 26 juin 2031 |
| Date limite de délivrance | 26 décembre 2031 |
| Date de décision | 26 juin 2026 |
| Codes NSF | 114b — Modèles mathématiques ; Informatique mathématique326m — Informatique, traitement de l'information |
🎯Objectifs et contexte de la certification
La certification « Data Science : prédire et décider avec le machine learning opérationnel », s’inscrit dans un contexte de transformation durable des organisations, caractérisé par la montée en puissance des usages de la donnée et de l’intelligence artificielle dans les processus de décision, d’optimisation et de pilotage. La croissance des volumes de données, leur diversification (données structurées, semi-structurées et non structurées) et les progrès des capacités de calcul ont profondément renouvelé les pratiques analytiques, faisant de la donnée un actif stratégique dans l’ensemble des secteurs d’activité.
🧩Compétences attestées
Une certification du Répertoire spécifique ne comporte pas de blocs de compétences : elle s'obtient dans sa globalité. Le référentiel ci-dessous liste les compétences que le candidat doit démontrer à l'évaluation.
Formaliser une problématique data science : analyser un besoin métier et le traduire en problématique de data science en identifiant les objectifs analytiques, les variables d’intérêt et les indicateurs de performance.
Identifier et collecter des données pertinentes : identifier et extraire des données issues de différentes sources (bases SQL, NoSQL, API, web scraping ou open data) afin de constituer un jeu de données exploitable.
Préparer et mettre en forme les données : nettoyer, structurer et mettre en forme les données dans un format utilisable par les algorithmes (jointure, filtrage, traitement des valeurs manquantes, ventilation des variables qualitatives) afin d'obtenir un jeu de données fiable et exploitable.
Mettre en œuvre un pipeline de traitements de données : concevoir un pipeline de traitement automatisé permettant d’assurer la reproductibilité des opérations de collecte, préparation et transformation des données.
Réaliser une analyse exploratoire des données : explorer un jeu de données à l’aide de statistiques descriptives et de visualisations afin d’identifier les relations entre variables et les structures sous-jacentes.
Mettre en œuvre des modèles de machine learning : développer des modèles de machine learning pour des problèmes de régression ou de classification supervisée.
Évaluer et comparer les modèles : comparer plusieurs modèles prédictifs à l’aide d’indicateurs de performance et de méthodes de validation (validation croisée, échantillon test).
Mettre en œuvre des méthodes avancées d’apprentissage : appliquer des méthodes avancées de machine learning et de deep learning (gradient boosting, SVM, réseaux de neurones) afin de traiter des problématiques complexes.
Industrialiser un projet de machine learning : mettre en œuvre les principes du MLOps pour structurer, déployer et suivre un modèle de machine learning en production.
Restituer et valoriser les résultats d’une analyse : communiquer les résultats d’un projet de data science à des décideurs ou utilisateurs non spécialistes en produisant des visualisations et des synthèses claires.
🎓Prérequis
À l'entrée en formation
L’accès à la formation certifiante est conditionné à un niveau de formation équivalent au niveau 7, préférentiellement dans des disciplines telles que les mathématiques, l’informatique, la statistique ou l’économétrie. À défaut, peuvent également être admis des candidats disposant d’une expérience professionnelle avérée et régulière dans le traitement et l’analyse de données. Les candidats doivent par ailleurs justifier d’une expérience professionnelle d’au moins trois années.
🚪Voies d'accès à la certification
Le certificateur a déclaré 1 voie d'accès. Pour un organisme de formation, la voie « formation continue » est celle des sessions inter/intra financées par le CPF, les OPCO ou France Travail.
Jury : Le Responsable Pédagogique de l'ENSAE-ENSAI Formation Continue en charge du certificat qui en assure la présidence. 2 professionnels du monde de la Data Science, externes à l'ENSAE-ENSAI Formation Continue.
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et l'évaluation de cette certification supposent une habilitation délivrée par Groupe des Ecoles Nationales d Economie et Statistique — modalités sur la fiche officielle France Compétences.
- Être certifié Qualiopi. Indispensable pour mobiliser les financements publics et mutualisés (CPF, France Travail, OPCO). Automatiser votre conformité Qualiopi.
- Référencer l'action sur EDOF. Une formation menant à une certification RS active est éligible au CPF : votre offre doit être rattachée à la fiche RS 7616 sur Mon Compte Formation, avec un passage effectif de la certification.
- Déclarer votre activité. Le Bilan Pédagogique et Financier annuel doit ventiler les heures et effectifs — y compris sur ces parcours courts certifiants.
🔄Gérer cette certification dans Loop
Loop est un logiciel de gestion pour organismes de formation. Pour une formation courte certifiante comme celle-ci, il automatise :
❓Questions fréquentes
Quelle est la différence entre une certification RS et une certification RNCP ?
La certification RS 7616 est-elle éligible au CPF ?
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
Jusqu'à quand la fiche RS 7616 est-elle valable ?
Quels sont les prérequis pour entrer en formation ?
🔗Autres certifications du Répertoire spécifique
- Développement et pérennisation d'une activité chorégraphique RS 7645
- Développement international d’un projet chorégraphique RS 7665
- Développer et promouvoir un projet oenotouristique RS 7661
- Mettre en oeuvre les fondamentaux du management des associations RS 7644
- Piloter des cycles de vie contractuels – Contract management RS 7625
- PRINCE2 – gestion de projet – niveau praticien RS 7617
Source des données : France Compétences — Répertoire spécifique des certifications et habilitations (Licence Ouverte / Open Licence Etalab). Fiche officielle : francecompetences.fr. Dernière synchronisation : 8 septembre 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.