Grade_Licence - Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques

Code de la fiche : RNCP38732

Etat : Active

Europass

L'essentiel

Nomenclature
du niveau de qualification

Niveau 6

Code(s) NSF

125g : Langages artificiels et informatique ; Linguistique et didactique des langues

326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission

326m : Informatique, traitement de l'information

Formacode(s)

31028 : Intelligence artificielle

31014 : Informatique décisionnelle

Date d’échéance
de l’enregistrement

31-08-2027

Niveau 6

125g : Langages artificiels et informatique ; Linguistique et didactique des langues

326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission

326m : Informatique, traitement de l'information

31028 : Intelligence artificielle

31014 : Informatique décisionnelle

31-08-2027

Certificateur(s) Résumé de la certification Blocs de compétences Secteur d’activité et type d’emploi Voie d’accès Liens avec d’autres certifications professionnelles, certifications ou habilitations Base légale Pour plus d’informations

Nom légal	Siret	Nom commercial	Site internet
CESI	77572257201109	-	-
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE	11004401300040	-	-

Objectifs et contexte de la certification :

La plupart des travaux actuels autour de l’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 :

Développer une base de données
Concevoir et structurer physiquement une base de données relationnelle ou non
Acquérir des données, les combiner et les structurer en données propres en vue de leur intégration dans la structure de la base de données.
Intégrer des données propres et préparées dans la base de données finale
Optimiser une base de données afin d’en maintenir la fiabilité et la qualité des données

Exploiter une base de données
Interroger et traiter, simultanément et au niveau approprié, des données afin de les stocker en sécurité, brutes ou traitées, provisoirement ou durablement
Concevoir et réaliser un rendu visuel des données issues du processus d'extraction
Mettre à disposition les rendus visuels et physiques des données, en accès libre ou contrôlé. Respecter la réglementation associée.

Exploiter l'IA dans le développement d'applications
Traiter et analyser des données permettant la mise en place de modèles d’apprentissage
Exploiter un modèle d’apprentissage en utilisant les méthodes du machine learning
Assembler un modèle d’apprentissage profond
Développer des applications exploitables par le client final en intégrant les solutions IA réalisées et/ou préexistantes

Compétences attestées :

Définir le besoin pour répondre à une problématique d’un projet en Intelligence Artificielle (IA) pour l'industrie :

S'approprier le contexte, les enjeux, les objectifs de l'entreprise afin d'identifier le besoin du client

Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset du client pour répondre à son besoin

Participer à la construction de la solution ou proposer un processus de collecte de données

Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet

Concevoir et intégrer la solution en Intelligence Artificielle (IA) pour l'industrie dans le Système d'information :

Synthétiser les informations collectées

Identifier les moyens existant et les analyser

Dimensionner et définir une chaîne de traitement

Identifier un moyen de déploiement d’un projet d’IA

Développer et maintenir une solution d’IA pour optimiser les performances de l’entreprise en respectant une démarche éthique et écologique :

Sélectionner les technologies adaptées à la problématique et au Système d’Information en prenant en compte les aspects environnementaux

Déployer la solution d’IA dans un SI existant

Suivre la vie de la solution IA au sein de l'architecture SI des entreprises et garantir l’efficacité et ces évolutions tout au long de la vie du produit / service implémenté

Intégrer les solutions IA dans une démarche de transition écologique

Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle et accompagner le changement numérique des industries:

Suivre la méthode de gestion de projet retenue pour la solution IA

Décomposer le projet IA en sous projets, actions et tâches et en suivre le déroulement

Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet IA afin d’anticiper leur traitement

Accompagner le changement numérique

Assurer le suivi du projet

Clore le projet et garantir sa pérennité

Modalités d'évaluation :

Une partie des blocs de compétences est évaluée au travers des différentes missions en entreprise, la partie restante est évaluée au travers de projets et mises en situation (réels ou simulés) dont les conclusions sont soutenues à l'oral.

Enfin, le candidat rédige un mémoire professionnel final soutenu devant un jury de professionnels en lien avec le diplôme visé.

Les candidats justifiant d'une situation de handicap peuvent bénéficier d'un aménagement des modalités d'évaluation.

RNCP38732BC01 - Définir le besoin pour répondre à une problématique industrielle d’un projet Intelligence Artificielle

Liste de compétences	Modalités d'évaluation
- S'approprier le contexte, les enjeux, les objectifs de l'entreprise afin d'identifier le besoin du client - Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset pour répondre au besoin client - Participer à la construction de la solution ou proposer un processus de collecte de données - Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet	Dans le cadre d’un projet de construction de solution IA, réel ou simulé en centre, présentation (écrite et orale) : d’une présentation orale des objectifs et enjeux du projet face aux acteurs, clients et hiérarchie, d’une cartographie de l’organisation des métiers de l’entreprise, d’une étude d’opportunités, d’une note de cadrage, d’un outil de sélection des solutions envisagées, d’une évaluation des risques, d’un outil de modélisation du projet et d’analyse de données, d’une veille technologique, de l’analyse des cadres légaux, des propositions pour intégrer le cadre légal et éthique dans la conduite de projet. Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

Liste de compétences

Modalités d'évaluation

- S'approprier le contexte, les enjeux, les objectifs de l'entreprise afin d'identifier le besoin du client

- Analyser le cahier des charges ainsi que le dataset pour répondre au besoin client

- Participer à la construction de la solution ou proposer un processus de collecte de données

- Détecter et intégrer les dilemmes éthiques au sein du projet

Dans le cadre d’un projet de construction de solution IA, réel ou simulé en centre, présentation (écrite et orale) :

d’une présentation orale des objectifs et enjeux du projet face aux acteurs, clients et hiérarchie,
d’une cartographie de l’organisation des métiers de l’entreprise,
d’une étude d’opportunités,
d’une note de cadrage,
d’un outil de sélection des solutions envisagées,
d’une évaluation des risques,
d’un outil de modélisation du projet et d’analyse de données,
d’une veille technologique,
de l’analyse des cadres légaux,
des propositions pour intégrer le cadre légal et éthique dans la conduite de projet.

Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

RNCP38732BC02 - Concevoir la solution IA dans l’architecture globale

Liste de compétences	Modalités d'évaluation
- Synthétiser les informations collectées - Identifier les moyens existant et les analyser - Dimensionner et définir une chaine de traitement - Identifier un moyen de déploiement d’un projet d’IA	Dans le cadre d’un projet d’accompagnement au changement lors d’un projet IA réel ou simulé en centre, présentation (écrite et orale) : d’une présentation des sources de données, d’un présentation des algorithmes et protocoles de collecte de données, d’une démonstration du besoin ou non d’un prétraitement, d’une présentation des indicateurs de performance , d’une présentation des tableaux de bord, d’un inventaire des ressources en terme de stockage et de capacité de calculs, d’une définition des étapes du process d’IA Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

Liste de compétences

Modalités d'évaluation

- Synthétiser les informations collectées

- Identifier les moyens existant et les analyser

- Dimensionner et définir une chaine de traitement

- Identifier un moyen de déploiement d’un projet d’IA

Dans le cadre d’un projet d’accompagnement au changement lors d’un projet IA réel ou simulé en centre, présentation (écrite et orale) :

d’une présentation des sources de données,
d’un présentation des algorithmes et protocoles de collecte de données,
d’une démonstration du besoin ou non d’un prétraitement,
d’une présentation des indicateurs de performance ,
d’une présentation des tableaux de bord,
d’un inventaire des ressources en terme de stockage et de capacité de calculs,
d’une définition des étapes du process d’IA

Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

RNCP38732BC03 - Développer et maintenir une solution d’IA pour optimiser les performances de l’entreprise en respectant une démarche éthique et écologique

Liste de compétences	Modalités d'évaluation
- Sélectionner les technologies adaptées à la problématique et au système d’information en prenant en compte les aspects environnementaux - Déployer la solution d’IA dans un SI existant - 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 - Intégrer les solutions IA dans une démarche de transition écologique	Dans le cadre d’un projet d’optimisation des applications d’IA au sein du SI réel ou simulé en centre, présentation : - de l’entreprise et de ses enjeux ; - du process de la solution d’IA ; - d’une représentation graphique des sources de données ; - des indicateurs de performance retenus ; - d’une démonstration de la solution avec une stratégie de tests et de validation ; - de l’architecture de la solution prenant en compte les impacts environnementaux ; - d’une étude des impacts législatifs ; - d’une méthode de gestion du système d’IA mis en place ; - de la gestion des contrats afférents au projet ; - du paramétrage de la solution d’IA ; - d’une écriture des scripts ; - d’une analyse de la solution d’IA. Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

Liste de compétences

Modalités d'évaluation

- Sélectionner les technologies adaptées à la problématique et au système d’information en prenant en compte les aspects environnementaux

- Déployer la solution d’IA dans un SI existant

- 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

- Intégrer les solutions IA dans une démarche de transition écologique

Dans le cadre d’un projet d’optimisation des applications d’IA au sein du SI réel ou simulé en centre, présentation :
- de l’entreprise et de ses enjeux ;
- du process de la solution d’IA ;
- d’une représentation graphique des sources de données ;
- des indicateurs de performance retenus ;
- d’une démonstration de la solution avec une stratégie de tests et de validation ;
- de l’architecture de la solution prenant en compte les impacts environnementaux ;
- d’une étude des impacts législatifs ;
- d’une méthode de gestion du système d’IA mis en place ;
- de la gestion des contrats afférents au projet ;
- du paramétrage de la solution d’IA ;
- d’une écriture des scripts ;
- d’une analyse de la solution d’IA.

Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

RNCP38732BC04 - Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle et accompagner le changement numérique

Liste de compétences	Modalités d'évaluation
- Suivre la méthode de gestion de projet retenue pour la solution d’IA - Décomposer le projet d’IA en sous-projets, actions et tâches et en suivre le déroulement - Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet d’IA afin d’anticiper leur traitement - Accompagner le changement numérique - Assurer le suivi du projet - Clore le projet et garantir sa pérennité	Dans le cadre d’un projet de pilotage de projet d’IA réel ou simulé en centre, présentation : - de la méthode de gestion de projet choisie, - de la structure du projet, - des compétences nécessaires à la réalisation du projet en vue de la constitution de l’équipe, - de la matrice pondérée des risques, - de la planification prévisionnelle et du travail réalisé, - des indicateurs de suivi de projet. Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

Liste de compétences

Modalités d'évaluation

- Suivre la méthode de gestion de projet retenue pour la solution d’IA

- Décomposer le projet d’IA en sous-projets, actions et tâches et en suivre le déroulement

- Repérer et mesurer les risques liés à la gestion d’un projet d’IA afin d’anticiper leur traitement

- Accompagner le changement numérique

- Assurer le suivi du projet

- Clore le projet et garantir sa pérennité

Dans le cadre d’un projet de pilotage de projet d’IA réel ou simulé en centre, présentation :
- de la méthode de gestion de projet choisie,
- de la structure du projet,
- des compétences nécessaires à la réalisation du projet en vue de la constitution de l’équipe,
- de la matrice pondérée des risques,
- de la planification prévisionnelle et du travail réalisé,
- des indicateurs de suivi de projet.

Le projet est présenté sous forme de dossier écrit soutenu à l’oral

Description des modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par correspondance :

Pour viser la certification professionnelle complète « Informatique et Systèmes Numériques », le candidat doit :

Valider les 4 blocs de compétences,
Justifier d'une validation niveau B1 du cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL) en langue anglaise attesté par un organisme tiers,
Une mobilité à l'international est requise (4semaines minimum),
Justifier d'une expérience en entreprise en milieu professionnel de 6 mois consécutifs ou non.

Secteurs d’activités :

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.

Type 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

Code(s) ROME :

M1810 - Production et exploitation de systèmes d''information
M1803 - Direction des systèmes d''information
M1805 - Études et développement informatique

Références juridiques des règlementations d’activité :

Sans objet

Le cas échant, prérequis à l’entrée en formation :

Titulaire d’un diplôme de niveau 4 scientifique ou technologique dans une spécialité mathématiques, physique- chimie, Sciences de l’ingénieur ou autres bacs (sous certaines conditions)

Le cas échant, prérequis à la validation de la certification :

Pré-requis disctincts pour les blocs de compétences :

Non

Validité des composantes acquises :

Validité des composantes acquises
Voie d’accès à la certification	Oui	Non	Composition des jurys
Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant	X		Le jury est présidé par le directeur de l’école d’ingénieurs. Il est également composé de : un représentant de la direction des études (au moins un représentant par campus régional pour les formations examinées). Un représentant de l’association des diplômés CESI ALUMNI désigné par le président de l’association. Deux représentants issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles . Le cas échéant un représentant du partenaire pour les formations en partenariat, en convention ou en Co accréditation.
En contrat d’apprentissage	X		Le jury est présidé par le directeur de l’école d’ingénieurs. Il est également composé de : un représentant de la direction des études (au moins un représentant par campus régional pour les formations examinées). Un représentant de l’association des diplômés CESI ALUMNI désigné par le président de l’association. Deux représentants issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles . Le cas échéant un représentant du partenaire pour les formations en partenariat, en convention ou en Co accréditation.
Après un parcours de formation continue		X	-
En contrat de professionnalisation		X	-
Par candidature individuelle		X	-
Par expérience	X		Le jury est présidé par le directeur de l’école d’ingénieurs. Il est également composé de : Un représentant de la direction des études Au moins deux membres issus du monde professionnel ou désignés par les branches professionnelles (représentant l’entreprise) Au moins deux membres issus du monde professionnel ou désignés par les organisations syndicales (représentant les salariés)

Validité des composantes acquises
	Oui	Non
Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie		X
Inscrite au cadre de la Polynésie française		X

Aucune correspondance

Référence au(x) texte(s) règlementaire(s) instaurant la certification :

Référence au(x) texte(s) règlementaire(s) instaurant la certification
Date du JO/BO	Référence au JO/BO
09/04/2021	Décret no 2021-405 du 7 avril 2021 attribuant le grade de licence aux titulaires de diplômes de premier cycle délivrés par les écoles et établissements d’enseignement supérieur technique mentionnés aux articles L. 641-3, L. 642-1 et L. 753-1 du code de l’éducation

Référence des arrêtés et décisions publiés au Journal Officiel ou au Bulletin Officiel (enregistrement au RNCP, création diplôme, accréditation…) :

Référence des arrêtés et décisions publiés au Journal Officiel ou au Bulletin Officiel (enregistrement au RNCP, création diplôme, accréditation…)
Date du JO/BO	Référence au JO/BO
07/03/2024	Arrêté du 12-02-2024 fixant la liste des écoles autorisées à délivrer un diplôme conférant le grade de licence à leurs titulaires BO n°10 du 07/03/2024 NOR: ESRS2403235A

Référence des arrêtés et décisions publiés au Journal Officiel ou au Bulletin Officiel (enregistrement au RNCP, création diplôme, accréditation…)
Date de publication de la fiche	08-03-2024
Date de début des parcours certifiants	01-09-2024
Date d'échéance de l'enregistrement	31-08-2027
Date de dernière délivrance possible de la certification	31-08-2031

Statistiques :

Lien internet vers le descriptif de la certification :

https://ecole-ingenieurs.cesi.fr

Liste des organismes préparant à la certification :

Liste des organismes préparant à la certification

Certification(s) antérieure(s) :

Certification(s) antérieure(s)
Code de la fiche	Intitulé de la certification remplacée
RNCP35691	Grade_Licence - Sciences et ingénierie - Intelligence Artificielle

Référentiel d'activité, de compétences et d'évaluation :

Référentiel d’activité, de compétences et d’évaluation

Ressources de la certification professionnelle

Travaux d’évaluation

Rapports annuels

Certification professionnelle

Grade_Licence - Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques

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Nos missions

Notre organisation

Certification professionnelle

Comprendre l'écosystème

Je suis professionnel du secteur

Je suis salarié, demandeur d’emploi, apprenti

Je suis employeur

Ressources de la certification professionnelle

Travaux d’évaluation

Rapports annuels

Délibérations du Conseil d’administration

Décisions d’enregistrement des certifications professionnelles

Textes légaux et réglementaires

Ressources
de la certification professionnelle

Travaux
d’évaluation

Rapports
annuels

Certification
professionnelle

Comprendre
l'écosystème

Je suis professionnel
du secteur

Je suis salarié, demandeur
d’emploi, apprenti

Je suis
employeur

Ressources
de la certification professionnelle

Travaux
d’évaluation

Rapports
annuels

Délibérations
du Conseil
d’administration

Décisions d’enregistrement
des certifications professionnelles

Textes légaux
et réglementaires