Certification professionnelle

• Analyser un système agricole et ses composantes via la description des ressources, des activités et des interactions entre les différentes composantes.
• Décrire et décomposer les itinéraires techniques des élevages et des cultures en composantes simples afin d'organiser le logigramme des données et d'identifier les points déterminants en termes d’efficience, de productivité ou d’innovation.
• Établir la cartographie des flux de production, des tâches et des processus dans une entreprise agro-alimentaire en vue d'identifier les relations entre opérations unitaires et de déterminer les indicateurs pertinents pour l'identification des données utiles à la prise de décision.
• Décrire les ressources et les activités de production du système agro-alimentaire avec une vision systémique pour expliquer les interactions entre les composantes du système et les cycles de vie des produits.
• Identifier et décrire les sources de données issues du système de maîtrise des risques dans le cadre de la sécurité sanitaire des aliments et décrire les PrP, PrPo et CCP pour faire ressortir les sources de données utiles à la prise de décision.
• Inventorier les outils numériques et analogiques de captation de la donnée ou de l'information, au sein de l'exploitation agricole et/ou de l'environnement industriel, et évaluer leurs rôles pour la modélisation en vue de l'aide à la décision, de l'optimisation des processus ou de la compréhension des systèmes complexes.
• Identifier les sources de données manquantes pour une meilleure prise de décision, en proposant des alternatives ou des solutions consolidées (fiabilité, coût, faisabilité, délai…).
• Intégrer des technologies AgTech dans un système de production piloté à l'aide d'algorithmes.
• Rédiger des fiches, des rapports, etc. permettant d'expliciter, dans un contexte professionnel, les résultats obtenus afin de faciliter les prises de décision.
• Collecter et formaliser l’apport (le besoin ou la demande) de la solution DATA ou IA au moyen d’une note de cadrage (contexte, besoin, objectifs de valeur ajoutée, risques, périmètre, faisabilité, solutions envisagées) pour structurer le projet, faciliter la prise de décision et orienter les choix techniques et stratégiques.
• Auditer les données nécessaires à un projet DATA/IA et concevoir une stratégie de collecte via des interfaces (API) dans un système de production alimentaire (agricole et/ou transformation) pour assurer leur qualité et leur exploitation efficace. 

Evaluation en entreprise : 

Les compétences évaluables au vu des activités et missions confiées par l'entreprise sont évaluées par le tuteur entreprise/maître d’apprentissage et le tuteur académique à partir du travail réalisé par l’élève et l’évaluation des livrables remis à l’issue de chaque période en entreprise.  

Evaluation à l'école : 

• Contrôle continu ou évaluations terminales écrites individuelles (devoirs sur table) ;
• Travaux pratiques et projets, avec restitution orale et/ou écrite, individuelles ou collectives ;
• Productions écrites, individuelles ou collectives (rapport, étude de cas, note de synthèse, note bibliographique, fiche technique, projet de fin d’étude...) ;
• Présentations et soutenances orale, individuelle ou collectives (soutenance, animation de réunion, pitch...). 

Les modalités d’évaluation pourront être adaptées, sur préconisations médicales, dans le cas de handicap ou d’ALD.  

• Configurer un environnement de travail (systèmes d’exploitation, etc.) pour la data science en identifiant et sélectionnant les composants matériels et logiciels afin de garantir l'efficacité et la reproductibilité des traitements de données.
• Manipuler et analyser des données avec des outils de programmation courants (Python, R, SQL) dans un environnement collaboratif et adapté aux besoins d’un projet data.
• Structurer, suivre et historiser les évolutions d’un programme, afin de faciliter son intégration continue, sa diffusion collaborative et sa maintenance dans des environnements partagés, au moyen d’un système de de gestion de version de code.
• Concevoir, développer et intégrer des solutions informatiques de traitement et de gestion de données dans un environnement métier complexe, en identifiant les risques internes et externes susceptibles d’impacter le projet, afin de répondre aux besoins fonctionnels et stratégiques des utilisateurs finaux en adaptant les solutions aux spécificités métiers, aux processus internes, aux flux de travail et aux contraintes réglementaires.
• Organiser et structurer la mise à disposition des données au moyen d’outils de collecte (ETL) pour garantir leur exploitation, leur cohérence et leur pérennité dans le respect de la réglementation RGPD.
• Veiller à la sécurisation des données via l'application des principes clefs de la traçabilité, de la cybersécurité et de la gouvernance des données pour assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données tout au long de leur cycle de vie, depuis leur collecte jusqu’à leur archivage ou suppression, en mettant en œuvre des politiques de sécurité robustes et conformes à la réglementation.   
• Migrer un système de données d’un environnement « sur site » vers un environnement cloud en automatisant la montée des données et en assurant la compatibilité applicative et structurelle et la sécurité pour une transition fluide et maîtrisée. 
• Structurer des données brutes en vue de leur organisation, leur standardisation et leur intégration dans des systèmes d’analyse ou de traitement automatisés.
• Mettre en œuvre des opérations de traitement et de nettoyage sur des données structurées en vue d’en garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité pour des analyses ou des traitements automatisés.
• Organiser et mettre en œuvre des mécanismes de collecte et d’intégration des données via des API et des connecteurs industriels, dans une démarche d’automatisation et d’industrialisation, pour assurer l’alimentation continue, fiable et scalable des systèmes d’analyse, de modélisation ou de pilotage des processus métiers.
• Déployer une solution informatique avec les équipes techniques en installant les composants sur le système d’information, en configurant les rôles et habilitations, et en activant les échanges automatisés avec les autres briques du SI afin d’assurer son interconnexion et son bon fonctionnement.
• Choisir une architecture de stockage adaptée en fonction de la problématique, de la volumétrie et de la fréquence d’accès, pour garantir la performance, la disponibilité, la pérennité et la facilité d’accès aux données dans le cadre des usages analytiques ou opérationnels. 

Evaluation en entreprise : 

Les compétences évaluables au vu des activités et missions confiées par l'entreprise sont évaluées par le tuteur entreprise/maître d’apprentissage et le tuteur académique à partir du travail réalisé par l’élève et l’évaluation des livrables remis à l’issue de chaque période en entreprise.  

Evaluation à l'école : 

• Contrôle continu ou évaluations terminales écrites individuelles (devoirs sur table) ;
• Travaux pratiques et projets, avec restitution orale et/ou écrite, individuelles ou collectives ;
• Productions écrites, individuelles ou collectives (rapport, étude de cas, note de synthèse, note bibliographique, fiche technique, projet de fin d’étude...) ;
• Présentations et soutenances orale, individuelle ou collectives (soutenance, animation de réunion, pitch...). 

Les modalités d’évaluation pourront être adaptées, sur préconisations médicales, dans le cas de handicap ou d’ALD.

• Calculer et interpréter des indicateurs techniques, savoir croiser des données pour faire des comparaisons dans un contexte d’amélioration quantitatif et/ou qualitatif d’un process de production.
• Analyser des données avec des outils statistiques pour faciliter leur interprétation et aider à la prise de décision dans un contexte d’amélioration quantitatif et/ou qualitatif d’un process de production.
• Appliquer des techniques de réduction de dimension adaptées sur des jeux de données pour en faciliter l’analyse exploratoire.
• Représenter des données et construire une narration visuelle via des outils de visualisation, pour faciliter leur interprétation et aider à la prise de décision dans un contexte professionnel.
• Concevoir un ensemble de variables pertinentes en sélectionnant, transformant ou créant des caractéristiques adaptées aux données et au contexte, afin d’optimiser les performances d’un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé.
• Concevoir, implémenter et entraîner un modèle de machine learning en sélectionnant la méthode adaptée et en tenant compte de ses performances, de ses limites et de ses biais afin de fiabiliser et optimiser les résultats d’une analyse prédictive.
• Évaluer les performances de modèles de machine learning à l’aide de critères et métriques adaptées (ex. précision, rappel, F1-score, AUC, etc.), en ajustant les hyperparamètres et les configurations d'entraînement, afin d’identifier et sélectionner le modèle le plus pertinent et le plus performant au regard des objectifs et des contraintes de la problématique métier.
• Recueillir, préparer et annoter des jeux d’images issus de contextes agricoles ou agro-alimentaires, puis concevoir, implémenter, entraîner et évaluer un modèle de vision par ordinateur en sélectionnant les méthodes adaptées au besoin (classification, détection, segmentation, etc.).
• Adopter une approche critique vis-à-vis de ses résultats, notamment ceux issus de l’IA générative afin de tenir compte de la fiabilité des données ainsi que des marges d'erreur dans les restitutions afin de sécuriser les résultats.
• Concevoir un système de collecte et de stockage des données adapté aux besoins métiers, en modélisant l’architecture des données, en choisissant les formats, outils et niveaux de sécurité appropriés, afin d’assurer leur accessibilité, leur interopérabilité et leur exploitation durable.
• Traiter et fiabiliser, en vue de la présentation d'un dossier de synthèse, les données collectées, dans le souci de respecter le cadre réglementaire et éthique.
• Présenter de manière claire des résultats techniques dans un contexte professionnel afin qu’ils soient compréhensibles par les lecteurs/auditeurs, quels que soient leurs métiers (managers, techniciens, financiers, etc.).
• Assurer la gestion du cycle de vie complet d’un modèle de machine learning, depuis son entraînement jusqu’à son déploiement et sa mise à jour continue en production, dans le cadre d’une démarche MLOps visant à automatiser, fiabiliser et industrialiser les processus de livraison et de maintenance des modèles. 

Evaluation en entreprise :

Les compétences évaluables au vu des activités et missions confiées par l'entreprise sont évaluées par le tuteur entreprise/maître d’apprentissage et le tuteur académique à partir du travail réalisé par l’élève et l’évaluation des livrables remis à l’issue de chaque période en entreprise.  

Evaluation à l'école : 

• Contrôle continu ou évaluations terminales écrites individuelles (devoirs sur table) ;
• Travaux pratiques et projets, avec restitution orale et/ou écrite, individuelles ou collectives ;
• Productions écrites, individuelles ou collectives (rapport, étude de cas, note de synthèse, note bibliographique, fiche technique, projet de fin d’étude...) ;
• Présentations et soutenances orale, individuelle ou collectives (soutenance, animation de réunion, pitch...). 

Les modalités d’évaluation pourront être adaptées, sur préconisations médicales, dans le cas de handicap ou d’ALD.  

• Concevoir et mettre en place un système de veille pour identifier les données clefs : technologies numériques créatrices de valeur ; acteurs nationaux et internationaux, actualités économiques, sociales, juridiques (règlements européens et nationaux...), démographiques, climatiques, écologiques, politiques, etc., en exploiter les éléments pertinents pour l'entreprise et en faire la restitution de manière claire et adaptée aux publics visés.
• Comprendre les logiques professionnelles, organisationnelles et institutionnelles, inscrire son action dans le cadre des spécificités (contraintes, objectifs, enjeux, etc.) liées à son environnement professionnel pour communiquer efficacement et analyser les problématiques de manière systémique.   
• Analyser les structures organisationnelles, les processus et la gouvernance d'un service et/ou d'une entreprise, avec l’aide d’outils managériaux afin de poser un diagnostic stratégique et identifier des leviers d'amélioration.
• Conduire une analyse critique, réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation, l'environnement concurrentiel, les impacts attendus afin de déterminer le potentiel de croissance d’une activité et proposer des solutions adaptées et/ou innovantes dans le respect des enjeux RSE et des évolutions de la réglementation.
• Formuler une vision ambitieuse qui intègre les nouvelles technologies, les enjeux écologiques/climatiques ainsi que les cadres réglementaires (nationaux et internationaux) et les attendus des consommateurs pour développer de nouvelles activités durables.
• Établir une stratégie et la décliner en plan d’action en précisant les objectifs (dont la prise en compte de la RSE), les ressources, les étapes, les coûts, les délais, les leviers et les barrières afin de favoriser l’adhésion au projet.
• A partir de la stratégie d’entreprise, adapter ses choix en fonction des risques, des impacts sur le fonctionnement de l’entreprise et des salariés. Agir dans le respect du cadre réglementaire et du périmètre de son poste
• Rédiger un cahier des charges fonctionnel et technique pour décrire une idée entrepreneuriale ou inter-entreprises afin d’initier le projet et en faciliter la mise en œuvre opérationnelle auprès des parties prenantes.   
• Définir, mettre en place et adapter, au regard des résultats obtenus, des indicateurs de pilotage, pour évaluer la pertinence des actions menées, mesurer les écarts par rapport au plan initial ainsi que l'impact des changements opérés et réaliser des reportings via des documents de synthèses, des tableaux de bord, etc.…
• Coordonner un projet afin de respecter le cahier des charges, les délais, les règles et normes en vigueur, le budget prévisionnel, dans un souci d'optimisation de la performance et d’efficacité.   
• Optimiser les outils, les méthodes et les processus en fonction des résultats intermédiaires, des écarts constatés ou des imprévus rencontrés, en fixant des axes d’améliorations pour garantir la performance du projet et/ou de l’organisation. 
• Accompagner les équipes projet, analyser le travail effectué dans les conditions réelles en identifiant, par des observations et/ou entretiens, les difficultés rencontrées pour favoriser la réactivité, apporter des solutions/mesures correctives afin de respecter le cahier des charges.

Evaluation en entreprise : 

Les compétences évaluables au vu des activités et missions confiées par l'entreprise sont évaluées par le tuteur entreprise/maître d’apprentissage et le tuteur académique à partir du travail réalisé par l’élève et l’évaluation des livrables remis à l’issue de chaque période en entreprise.  

Evaluation à l'école : 

• Contrôle continu ou évaluations terminales écrites individuelles (devoirs sur table) ;
• Travaux pratiques et projets, avec restitution orale et/ou écrite, individuelles ou collectives ;
• Productions écrites, individuelles ou collectives (rapport, étude de cas, note de synthèse, note bibliographique, fiche technique, projet de fin d’étude...) ;
• Présentations et soutenances orale, individuelle ou collectives (soutenance, animation de réunion, pitch...). 

Les modalités d’évaluation pourront être adaptées, sur préconisations médicales, dans le cas de handicap ou d’ALD.   

• Caractériser les différents types de leadership pour identifier son propre profil de leader, savoir s’auto-évaluer, se fixer des objectifs de progression ou de vigilance, affirmer son leadership, construire sa carrière professionnelle dans des contextes entrepreneuriaux.   
• Instaurer un management inclusif et promouvoir les valeurs de l’entreprise, favoriser l’adhésion pour mobiliser les équipes, développer de nouveaux savoirs, intégrer et défendre différents points de vue (le sien et celui des autres), mobiliser l’intelligence collective afin de créer les conditions favorables à l'émergence des innovations et conduire le changement.
• Définir et partager des objectifs clairs et mesurables, en adéquation avec les besoins spécifiques du service (ou du projet), en tenant compte du contexte, de la stratégie globale et des valeurs de l’entreprise, afin de mobiliser l’équipe atour d’une vision commune de performance.
• Prévenir les situations de conflit et les gérer lorsqu'elles se concrétisent afin de permettre l'efficacité du travail dans une atmosphère bienveillante grâce à la théorie de gestion des conflits et à un plan d'actions.
• Adapter son style managérial et sa communication face aux différentes situations managériales, difficiles ou non (annonce d’une bonne nouvelle, conflit, annonce de décision difficile, accompagnement au changement, gestion de crise interne/externe...), en tenant compte des collaborateurs, du service et de l’entreprise, afin de renforcer son rôle de manager et motiver les collaborateurs.
• Animer des réunions d’équipe, en français ou en anglais, en favorisant l’implication et la collaboration active de chacun des collaborateurs, afin de s’assurer de l’engagement de l’équipe pour atteindre les objectifs fixés.
• Mener des entretiens individuels, en présentiel ou à distance, en mobilisant les techniques d’entretien afin de favoriser la transmission d’informations et de savoir-faire et de contribuer ainsi au développement de la performance collective.
• S'exprimer à l’oral et à l’écrit, en français et en anglais, dans le respect des règles orthographiques, grammaticales, protocolaires, etc. et en tenant compte du format attendu : entretien, visio, courrier, courriel, note de synthèse, fiches techniques, protocoles de recherche, cahier des charges (CCTP et CDCF), rapport d’études, enquêtes, business plan, etc. et des usages dans l'entreprise.
• Assurer le respect des règles et obligations de droit du travail, de santé et sécurité au travail dans le cadre de sa pratique managériale (recrutement, management quotidien, entretiens, ruptures de contrats…). 

Evaluation en entreprise : 

Les compétences évaluables au vu des activités et missions confiées par l'entreprise sont évaluées par le tuteur entreprise/maître d’apprentissage et le tuteur académique à partir du travail réalisé par l’élève et l’évaluation des livrables remis à l’issue de chaque période en entreprise.  

Evaluation à l'école : 

• Contrôle continu ou évaluations terminales écrites individuelles (devoirs sur table) ;
• Travaux pratiques et projets, avec restitution orale et/ou écrite, individuelles ou collectives ;
• Productions écrites, individuelles ou collectives (rapport, étude de cas, note de synthèse, note bibliographique, fiche technique, projet de fin d’étude...) ;
• Présentations et soutenances orale, individuelle ou collectives (soutenance, animation de réunion, pitch...). 

Les modalités d’évaluation pourront être adaptées, sur préconisations médicales, dans le cas de handicap ou d’ALD.  

• Analyser le modèle d’affaires d’une entreprise en identifiant les activités clés, les parties prenantes internes et externes, les sources de revenus et des coûts, évaluer l'impact des décisions de gestion sur le compte de résultat afin de mesurer les conséquences financières des choix stratégiques.
• Construire le pilotage économique d’une entreprise : Mesurer la performance et l’alignement réglementaire par rapport aux objectifs de l’entreprise pour adapter ses actions.
• Construire un plan d'investissement avec détermination des résultats nets et des flux de trésorerie prévisionnels pour évaluer la viabilité économique du projet et appuyer la prise de décision stratégique.
• Construire un plan de financement et choisir les modalités de financement d’un projet ou d’une entreprise pour assurer sa faisabilité financière, optimiser les ressources mobilisées et garantir sa pérennité économique.
• Mener une analyse de marché réaliste, en tenant compte du comportement des consommateurs, pour identifier les opportunités et menaces, valider la pertinence de l’offre et orienter les choix stratégiques du projet ou de l’entreprise.
• Collaborer avec les services marketing pour adapter les propositions aux besoins du marché.
• Prendre en charge en face-à-face ou à distance un client / un prospect afin de répondre à la demande (devis, informations techniques, aide à la prise de décision...) et négocier un contrat, en français et en anglais.
• Savoir présenter une offre technique dans une logique commerciale :
• Savoir rédiger et qualifier un contrat adapté aux objectifs des parties dans un contexte professionnel pour prévenir les risques et difficultés liés à l'inexécution d'un contrat via la compréhension et/ou la rédaction des clauses, ainsi que pour veiller à la soutenabilité financière de la vente ou de l’achat. 

Evaluation en entreprise : 

Les compétences évaluables au vu des activités et missions confiées par l'entreprise sont évaluées par le tuteur entreprise/maître d’apprentissage et le tuteur académique à partir du travail réalisé par l’élève et l’évaluation des livrables remis à l’issue de chaque période en entreprise.  

Evaluation à l'école : 

• Contrôle continu ou évaluations terminales écrites individuelles (devoirs sur table) ;
• Travaux pratiques et projets, avec restitution orale et/ou écrite, individuelles ou collectives ;
• Productions écrites, individuelles ou collectives (rapport, étude de cas, note de synthèse, note bibliographique, fiche technique, projet de fin d’étude...) ;
• Présentations et soutenances orale, individuelle ou collectives (soutenance, animation de réunion, pitch...). 

Les modalités d’évaluation pourront être adaptées, sur préconisations médicales, dans le cas de handicap ou d’ALD.