Certification professionnelle

Objectifs et contexte de la certification :

L’accélération de la transformation numérique, portée par l’intégration massive de l’intelligence artificielle et de l’automatisation des processus, place l’informatique au cœur de la performance économique mondiale.

Selon le rapport de Gartner Trends in Software Engineering for 2025, l'ingénierie logicielle évolue, et déplace le rôle traditionnel du développeur vers l'orchestration de systèmes complexes et la supervision d'agents intelligents. Cette transition vers la figure du « développeur augmenté » est confirmée par l'enquête State of Developer Ecosystem 2025, qui souligne que la maîtrise des outils d'assistance par IA est devenue une compétence technique standard, désormais exigée par une large majorité d'employeurs.

Or, cette mutation rapide se heurte à une pénurie critique de talents qualifiés pour couvrir ces besoins technologiques grandissants. En France, l’étude thématique de l'OPIIEC sur les Besoins en emplois et compétences en IA met en lumière un manque structurel de professionnels capables de concevoir et d'intégrer des solutions d'intelligence artificielle opérationnelles au sein des infrastructures existantes. Ce déficit de compétences est également corroboré par les indicateurs du Baromètre France Num, qui révèlent que si l'appropriation de l'IA s'accélère fortement dans le tissu économique, les difficultés de recrutement et le manque de savoir-faire internes demeurent des obstacles majeurs à la compétitivité des entreprises.

C’est pourquoi la certification du Bachelor en Sciences et Ingénierie - Informatique (BSI Informatique) a été précisément dimensionnée. En articulant l’apprentissage rigoureux des fondamentaux scientifiques de l'informatique avec une maîtrise pratique des écosystèmes hybrides et des technologies d'IA, cette formation apporte une réponse concrète aux exigences du marché de l'emploi. Elle permet ainsi de former des professionnels immédiatement opérationnels, capables de combler la pénurie de compétences et de sécuriser la trajectoire numérique des entreprises.

Activités visées :

Les activités visées par la formation sont :
- Développer des solutions logicielles conformes à un cahier des charges et au regard des ressources à disposition.
- Concevoir et exécuter une stratégie de tests pour valider la conformité d'une solution.
- Architecturer et orchestrer l'intégration d'agents d'intelligence artificielle au sein des cycles de production logicielle pour automatiser et optimiser les processus de développement.
- Modéliser et déployer des pipelines de données (ETL) complexes pour alimenter les modèles d’IA, garantissant l'intégrité et la qualité des flux entrant et sortant.
- Intégrer des services d'IA Générative dans des écosystèmes logiciels existants pour enrichir les fonctionnalités applicatives et l'expérience utilisateur.
- Présenter des préconisations / défendre des choix d’outillage technique, à l'écrit comme à l'oral, de manière à éclairer une prise de décision.
- Proposer une preuve de concept, mesurer sa performance et itérer en prenant en compte les scores obtenus.
- Définir le périmètre d’action de modèles d’IA dans la chaîne de traitement de l’information et orchestrer l’utilisation d’agents IA dans la production de solutions logicielles.
- Conduire des phases de recueil de besoins en adoptant une approche centrée utilisateur pour traduire les attentes métiers en exigences techniques structurées.
- Réaliser une veille technologique et concurrentielle stratégique afin de cartographier l’état de l’art et d'identifier les opportunités d'innovation pour la solution.
- Formaliser des cahiers des charges techniques et fonctionnels intégrant l'ensemble des contraintes réglementaires, budgétaires et techniques du client (notamment la conformité RGPD, et les exigences de l’EU AI Act).
- Assurer le déploiement et le maintien en condition opérationnelle de solutions logicielles en garantissant leur parfaite interopérabilité avec l’écosystème technique existant, ainsi que leur conformité aux exigences réglementaires d'accessibilité numérique, pour l’inclusion de tous les utilisateurs, y compris ceux en situation de handicap.
- Implémenter des systèmes de monitoring prédictif basés sur l’IA pour automatiser l’alerte en cas de dysfonctionnement et réduire les délais de résolution d’incidents.
- Argumenter et justifier les évolutions d'infrastructure lors de revues techniques pour garantir la scalabilité et la pérennité des solutions déployées.

Parcours Ingénierie de la Donnée
- Piloter la migration d'architectures locales vers des environnements Cloud (IaaS/PaaS) afin d'accroître l'élasticité, la haute disponibilité et l'optimisation des coûts d'infrastructure.
- Concevoir et implémenter des systèmes de gestion de flux de données en temps réel (streaming) pour permettre un traitement instantané de l'information et soutenir les prises de décision réactives.
- Évaluer l'obsolescence et résorber la dette technique au sein d'un écosystème Data existant afin de restaurer la maintenabilité du code et d'assurer l'intégrité des données sur le long terme.

Parcours Ingénierie logicielle
- Optimiser la chaîne de production logicielle (CI/CD) par l'automatisation des cycles de développement, visant à raccourcir le délai de livraison et à fiabiliser les mises en production.
- Définir et déployer une gouvernance de gestion de la dette technique, en instaurant des indicateurs de suivi (KPI) pour assurer un suivi des montées de version et des ressources disponibles et maintenir la robustesse du socle applicatif.
- Conduire la refonte du code de modules "Legacy" critiques en appliquant des patrons de conception (Design Patterns) pour moderniser l'architecture tout en garantissant la non-régression fonctionnelle.
- Industrialiser une stratégie de tests automatisés multi-niveaux (unitaires, intégration, bout-en-bout) pour garantir un haut standard de qualité logicielle et sécuriser les évolutions futures.

Compétences attestées :

Le diplômé du BSI Informatique possède une maîtrise approfondie des fondamentaux de l’informatique, s’appuyant sur une expertise opérationnelle en ingénierie logicielle et gestion des systèmes. Grâce à une solide culture technique, il manipule avec aisance les concepts d'algorithmique, d'architecture des systèmes, de réseaux et de bases de données. Il tire profit de sa formation pour évoluer dans des écosystèmes numériques complexes, intégrant les pratiques les plus exigeantes du marché actuel, telles que le déploiement Cloud, l'automatisation des cycles de production et la maîtrise des flux de données complexes.

Au-delà de la production de code, le diplômé est capable de concevoir, prototyper et déployer des solutions logicielles robustes et évolutives, en harmonie avec les besoins métiers réels. Il intègre nativement l'intelligence artificielle au sein des cycles de développement pour optimiser les processus, automatiser les tâches à faible valeur ajoutée et enrichir les fonctionnalités applicatives, tout en instaurant des mécanismes de contrôle garantissant la qualité et l'intégrité des sorties. Particulièrement sensibilisé aux conditions réelles de travail, il sait identifier, documenter et planifier la résorption de la dette technique, assurant ainsi la pérennité et la maintenabilité des solutions déployées. 

Fortement acculturé à la posture de professionnel responsable, le diplômé sait traduire les attentes des parties prenantes en exigences techniques précises, justifier ses arbitrages architecturaux et défendre ses choix technologiques avec clarté, tant à l'écrit qu'à l'oral. Son expérience acquise au travers de situations professionnelles authentiques, confère une autonomie immédiate en entreprise. Capable d'évoluer au sein d'équipes pluridisciplinaires, il adopte une communication adaptée aux différents interlocuteurs, facilitant ainsi la collaboration et la réalisation des objectifs collectifs. 

Enfin, le diplômé du BSI Informatique intègre les enjeux de responsabilité sociétale et environnementale (RSE) dans chacune de ses réalisations. Il qualifie l'impact social et environnemental de ses solutions numériques et veille à l'efficience énergétique et à la conformité éthique de ses développements. Préparé à l'évolution constante des technologies, il dispose du recul critique nécessaire pour poursuivre ses études ou embrasser une carrière internationale, en étant pleinement conscient des mutations de son métier et de sa responsabilité vis-à-vis de l'organisation et de la société. 

Liste des compétences attestées 

Développer des solutions logicielles conformes à un cahier des charges et au regard des ressources à disposition. 
Concevoir et exécuter une stratégie de tests pour valider la conformité d'une solution. 
Architecturer et orchestrer l'intégration d'agents d'intelligence artificielle au sein des cycles de production logicielle pour automatiser et optimiser les processus de développement. 
Modéliser et déployer des pipelines de données (ETL) complexes pour alimenter les modèles d’IA, garantissant l'intégrité et la qualité des flux entrant et sortant. 
Intégrer des services d'IA Générative dans des écosystèmes logiciels existants pour enrichir les fonctionnalités applicatives et l'expérience utilisateur. 

Présenter des préconisations / défendre des choix d’outillage technique, à l'écrit comme à l'oral, de manière à éclairer une prise de décision. 
Proposer une preuve de concept, mesurer sa performance et itérer en prenant en compte les scores obtenus. 
Définir le périmètre d’action de modèles d’IA dans la chaîne de traitement de l’information et orchestrer l’utilisation d’agents IA dans la production de solutions logicielles. 

Conduire des phases de recueil de besoins en adoptant une approche centrée utilisateur pour traduire les attentes métiers en exigences techniques structurées. 
Réaliser une veille technologique et concurrentielle stratégique afin de cartographier l’état de l’art et d'identifier les opportunités d'innovation pour la solution. 
Formaliser des cahiers des charges techniques et fonctionnels intégrant l'ensemble des contraintes réglementaires, budgétaires et techniques du client. 

Assurer le déploiement et le maintien en condition opérationnelle de solutions logicielles en garantissant leur parfaite interopérabilité avec l’écosystème technique existant.  
Implémenter des systèmes de monitoring prédictif basés sur l’IA pour automatiser l’alerte en cas de dysfonctionnement et réduire les délais de résolution d’incidents. 
Argumenter et justifier les évolutions d'infrastructure lors de revues techniques pour garantir la scalabilité et la pérennité des solutions déployées.

Parcours Ingénierie de la Donnée

Piloter la migration d'architectures locales vers des environnements Cloud (IaaS/PaaS) afin d'accroître l'élasticité, la haute disponibilité et l'optimisation des coûts d'infrastructure. 
Concevoir et implémenter des systèmes de gestion de flux de données en temps réel (streaming) pour permettre un traitement instantané de l'information et soutenir les prises de décision réactives. 
Évaluer l'obsolescence et résorber la dette technique au sein d'un écosystème Data existant afin de restaurer la maintenabilité du code et d'assurer l'intégrité des données sur le long terme.

Parcours Ingénierie logicielle

Optimiser la chaîne de production logicielle (CI/CD) par l'automatisation des cycles de développement, visant à raccourcir le délai de livraison et à fiabiliser les mises en production. 
Définir et déployer une gouvernance de gestion de la dette technique, en instaurant des indicateurs de suivi (KPI) pour assurer un suivi des montées de version et des ressources disponibles et maintenir la robustesse du socle applicatif. 
Conduire la refonte du code de modules "Legacy" critiques en appliquant des patrons de conception (Design Patterns) pour moderniser l'architecture tout en garantissant la non-régression fonctionnelle. 
Industrialiser une stratégie de tests automatisés multi-niveaux (unitaires, intégration, bout-en-bout) pour garantir un haut standard de qualité logicielle et sécuriser les évolutions futures. 

Modalités d'évaluation :

La certification s’appuie sur des évaluations fondées sur la nature des éléments à évaluer. L’évaluation des connaissances dépend des acquis d’apprentissage visés et relèvent majoritairement du contrôle continu et des devoirs surveillés. Les savoir-faire sont évalués par une mise en pratique tout au long de la formation (travaux pratiques, ateliers). Les compétences et savoir-être sont appréciés au regard de mises en situations authentiques (projets Ecole, stages en entreprise, projets entreprise), au plus proche des conditions et outillages professionnels. Les missions entreprises donnent systématiquement lieu à une épreuve de synthèse (rapport, soutenance) qui vise à apprécier, par un jury mixte école entreprise, els compétences acquises par l’étudiant dans le cadre de ses missions.

Pour l’ensemble, des aménagements sur les modalités d’évaluation sont déployés au cas par cas pour les apprenants en situation de handicap reconnue ou présentant des problèmes de santé chroniques, de manière à garantir un traitement équitable à tous les apprenants.