RNCP39541

Item

Intitulé
Ingénieur diplômé du Conservatoire national des arts et métiers, spécialité Science de la donnée et intelligence artificielle
N° de fiche
RNCP39541
Id fiche
26482
Abrégé
Titre ingénieur
Titre ingénieur
Etat de la fiche
Publiée
Certificateurs
19753471200017
CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS
Actif
05/09/2024
Existance partenaires
Oui
Activités visées
* Extraction et préparation des données : collecte et nettoyage des données provenant de diverses sources. * Mise en place de méthodes efficaces pour assurer la qualité et la pertinence des données collectées. * Structuration des bases de données : conception de structures de bases de données optimales pour assurer une récupération rapide et efficace des informations. * Analyse statistique et modélisation prédictive : application de méthodes statistiques avancées pour comprendre les tendances, les corrélations et les anomalies dans les données ; conception, validation et mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning) destinés à anticiper des événements à venir, à détecter des schémas complexes et assister l'humain dans la prise de décision et l'évolution de l'entreprise. * Intégration et interprétation des résultats : intégration des résultats de l'analyse dans des rapports clairs et compréhensibles pour les équipes métiers. * Optimisation continue : réalisation d'une amélioration continue des modèles et des processus en fonction des retours et des évolutions des données. * Conception de modèles analytiques : élaboration de modèles adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise. * Gestion de projets en data science : coordination des équipes et des ressources pour la réalisation de projets complexes. * Veille méthodologique et technologique : suivi constant des évolutions dans le domaine de la data science et les domaines connexes pour intégrer les dernières avancées.
Capacités attestés
- Établir le cahier des charges du projet (budget, temps, contraintes légales et environnementales, tests publics, éthique, impact sociétal, gestion des locaux, RGPD, etc). - Définir un plan de gestion des risques (causes internes ou externes peuvent forcer le projet à être modifié, SWOT) en identifiant les facteurs d'adaptabilité dont dispose l'entreprise afin d'anticiper sur les facteurs d'échecs du projet. - Développer la relation client et envisager l'extension du projet et les perspectives futures en établissant un contact régulier avec le client pour valider ses demandes et leur évolution. - Mettre en place des revues de projet pour assurer la transmission d'informations entre les différents corps de métiers ; et des systèmes de tracking au moyen d'un calendrier unique afin de surveiller les performances du projet, de déterminer sa progression et d'opérer les ajustements nécessaires. - Mettre en place des outils et des méthodes de gestion de projet (méthode en V, méthode itérative, méthode Agile, combinaison de méthodes...). - Communiquer et négocier dans un contexte international et multiculturel en utilisant une ou plusieurs langues étrangères et notamment des langages techniques de l'informatique et du numérique, à l'oral et à l'écrit y compris en anglais. - Analyser le besoin client en matière de conception d'un système informatique, des développements logiciels, des bases de données, et d'un dispositif d'optimisation des données en matière de conception de SI, développement informatique, d'architecture réseaux, etc. et en communiquant avec les experts métier. - Rédiger et valider avec le client le cahier des charges fonctionnel en intégrant les contraintes techniques, qualité, sécurité, environnemental, sociététal, normes réglementaire et standards informatique du contexte interculturel et international. - Organiser et animer des réunions métier afin de définir les spécifications du système d'information, ses développements, réseaux, bases de données, ainsi que son optimisation. - Élaborer le schéma directeur du SI en évaluant les risques / opportunités en utilisant une matrice SWOT et en intégrant un cycle de formation continue. - Élaborer, concevoir, tester et valider des modèles, protocoles et architectures système informatique, développements logiciels, réseaux, bases de données, cybersécurité et optimisation des données. - Identifier et collecter des données en quantité importante, structurées ou non structurées, issues de sources diversifiées internes et externes à l'entreprise (appareils intelligents ou connectés, capteurs..). - Stocker et organiser les données recueillies dans des bases de données massives - Nettoyer les données recueillies afin de les rendre exploitables par le système numérique de destination. - Effectuer des analyses de type descriptives et prédictives au moyen d'outils de modélisation statistique, fouilles de données et d'apprentissage statistique (méthodes de régression, méthodes d'analyse factorielle, méthodes de classification supervisée et non supervisée). - Développer et entrainer des architectures d'apprentissage automatique via des algorithmes (SVM, k-means, arbres de décisions, réseaux de neurones, boosting, etc.). - Évaluer les performances des algorithmes d'Intelligence Artificielle en utilisant des mesures appropriées - Réaliser l'amélioration continue des modèles et des processus en fonction des retours et des évolutions des données. - Identifier les responsabilités éthiques et professionnelles, et prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et de la diversité. - Inscrire dans une démarche d'amélioration continue les équipes métier en informatique et mathématiques, en confrontant les travaux à une veille prospective métier (évolution technologique, méthodologique, sectorielle…) et en participant à la définition du plan de formation de l'entreprise. - Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l'initiative et l'implication au sein de l'entreprise dans des projets entrepreneuriaux. - Établir un bilan de la collaboration de son équipe ou de l'organisation en identifiant les forces et des écueils possibles pour la mise en place future d'un processus collaboratif. - Gérer les conflits, les tensions au sein d'une équipe pluridisciplinaire en identifiant : la nature des freins de la collaboration entre professionnels, les logiques et les représentations inter-métiers, les enjeux de territoires professionnels afin de favoriser la cohésion pluridisciplinaire. - Déployer des outils métiers de mesure de performances et d'évaluation des équipes afin de garantir le succès des projets en science des données au niveau de la qualité des résultats et de l'alignement avec les objectifs métier.
Secteurs d'activité
Tous secteurs avec en particulier : * l'assurance, * santé, * banque, * e-commerce, * industrie lourde (automobile, transport, transformation), * nucléaire, * industrie 4.0. Ces domaines ne sont pas exhaustifs, et les diplômés peuvent également trouver des opportunités dans d'autres secteurs émergents au fur et à mesure que les sciences des données et leurs applications continuent de se développer.
Type d'emploi accessibles
Les diplômés pourront occuper des postes tels que : * Data scientist, analyste de données, * Services R&D pour la modélisation et l'optimisation, * Chef de Projet en Data Science. * Chargé d'études statistiques. * Data analyst. * Data miner. * Data scientist. * Ingénieur statisticien * Statisticien * Architecte de bases de données. * Analyste décisionnel - Business Intelligence. * Développeur Big Data. * Chargé d'études analytiques en industrie. * Ingénieur fiabilité en industrie. * Ingénieur d'études-recherche-développement en industrie. * Ingénieur systèmes et simulations en industrie. * Directeur des systèmes d'information. * Informaticien de la recherche scientifique
Voie d'accès à la certification après un parcours de formation sous statut d'élève.
Non
Voie d'accès à la certification en contrat d'apprentissage.
Oui
Pour le formation par la voie de l'apprentissage (sites : Chalon-sur-Saône, Niort) Le jury est présidé par le Directeur de l'École d'ingénieurs du Cnam (EICnam)ou son représentant. En plus du président, le jury est composé paritairement de personnalités du milieu professionnel et du milieu académique avec un quorum de huit personnes. Il comprend a minima : * le directeur du Centre Cnam en Région ou son représentant , * le responsable national du diplôme concerné ou son représentant, * le responsable opérationnel du diplôme concerné ou son représentant, * le Directeur du CFA ou son représentant, * le représentant du partenaire institutionnel de la formation ou son représentant, * des représentants des entreprises partenaires. La composition du jury est arrêtée chaque année par le Directeur de l'EICnam et portée à la signature de l'administrateur général du Cnam par la Direction nationale des formations.
Voie d'accès à la certification après un parcours de formation continue.
Non
Voie d'accès à la certification en contrat de professionnalisation.
Non
Voie d'accès à la certification par candidature individuelle.
Non
Voie d'accès à la certification par expérience.
Oui
Le président du jury VAE est nommé par l'administrateur général du Cnam. Il est composé de 4 à 5 membres dont des enseignants-chercheurs et 2 représentants des professions concernés. Il est présidé par un enseignant-chercheur choisi pour sa transversalité et son expertise en VAE.
Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie
Non
Inscrite au cadre de la Polynésie française
Non
Publication du décret de création
Arrêté du 24 décembre 2008 portant création au Conservatoire national des arts et métiers de l'école d'ingénieurs du Conservatoire national des arts et métiers.
13/01/2009


Décret n°2017-268 du 1er mars 2017 modifiant le décret n°88-413 du 22 avril 1988 relatif au Conservatoire national des arts et métiers.
03/03/2017
Publication du décret de création
Notification de l'avis d'accréditation par la CTI le 17/04/2024 pour la délivrance du diplôme d'ingénieur du Conservatoire national des arts et métiers, spécialité Science de la donnée et intelligence artificielle pour une durée de 2 ans, au niveau 7, dans l'attente de la publication de l'arrêté régularisant cette accréditation.
Publication du décret
Notification de l'avis d'accréditation par la CTI le 17/04/2024 pour la délivrance du diplôme d'ingénieur du Conservatoire national des arts et métiers, spécialité Science de la donnée et intelligence artificielle pour une durée de 2 ans, au niveau 7, dans l'attente de la publication de l'arrêté régularisant cette accréditation.
Lien URL de description
Formation par la voie de l'apprentissage et de la formation continue en alternance, Site de Niort Cnam Nouvelle-Aquitaine Contact : paul.bartholmey@lecnam.net 07 57 49 16 85 Lien vers la fiche de la formation https://www.cnam-nouvelle-aquitaine.fr/ Site de Chalon-sur-Saône Cnam Bourgogne Franche-Comté Cnam BFC / Usinerie, 11, rue Georges Maugey 71100 Chalon sur Saône Contact : bfc_ingenieur-bdia@lecnam.net Lien vers la fiche de la formation
Date de fin d'enregistrement
31/08/2026
Type d'enregistrement
Enregistrement de droit
Objectifs et contexte de la certification
Avec la transformation numérique, l'informatique est une brique technique et organisationnelle encore plus stratégique, directement intégrée dans la chaine de valeurs des organisations. Cette transformation est source d'une demande croissante d'emplois hautement qualifiés en France et à l'international, d'ingénieurs en mesure d'adapter la transformation de l'informatique à la transformation numérique. Les métiers de l'ingénierie informatique sont en constante évolution, au rythme des nouveaux usages, des nouvelles technologies et de la transformation numérique des organisations. Pour 2022, le marché de l'emploi du numérique représente plus de 191 000 postes à pourvoir selon les chiffres de Pôle Emploi et de la DARES, ce qui ouvre des perspectives énormes pour l'ensemble des métiers de l'ingénierie informatique. Pour le troisième trimestre 2021, l'APEC a prévu un volume total d'offres de l'ordre de 8 000 emplois d'ingénieur informatique toute spécialité confondue. En réponse à ce contexte, le Cnam, fort de sa tradition « Arts et Métiers », propose une offre au plus près des « cœur-métier » de l'ingénierie informatique en y ajoutant la spécialité science de la donnée et intelligence artificielle basée sur l'étude avancée des mathématiques appliquées. Selon l'étude de l'impact de ces nouvelles technologies réalisée en 2022 en vue des assises des mathématiques (voir lien ), l'impact attendu sur le PIB est estimé à 18%, tandis que 13% des emplois sont estimés être impactés en premier lieu les ingénieurs en informatique (70% environ des emplois impactés sont des ingénieurs (40%) et techniciens (28%)) dont les sciences de la donnée et l'intelligence artificielle constituent un développement majeur attendu. La certification vise des professionnels hautement qualifiés capables de maîtriser les compétences essentielles en mathématiques appliquées, apprentissage automatique et informatique pour répondre aux besoins croissants des entreprises dans l'exploitation intelligente des données. Les diplômés seront aptes à concevoir, mettre en œuvre et interpréter des solutions innovantes basées sur l'analyse de données et l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Actif
Oui
Prérequis à l'entrée dans la formation
Titre de niveau 5 scientifique minimum.
Date limite de délivrance
31/08/2030
A comme formacode
intelligence artificielle
recherche développement
données massives
statistique appliquée
mathématiques informatiques
A comme nomenclature européenne
Niveau 7
A comme NSF
Spécialités pluri-scientifiques
Mathématiques
Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
A comme partenaire
A F P I D E M
A F P I D E M
A F P I D E M
A F P I D E M
A F P I D E M
A comme métier
Chargé / Chargée d'études socio-économiques
Ingénieur / Ingénieure système informatique
Développeur / Développeuse web
Ingénieur / Ingénieure R&D en industrie
A comme bloc de compétence
Piloter des projets en sciences de la donnée
Concevoir, modéliser et élaborer un système informatique, des développements logiciels, des bases de données, un dispositif d'optimisation des données
Préparer et analyser les données massives par des techniques d'apprentissage de fouille des données afin de mettre en place des outils d'aide à la décision
Manager l'équipe pluridisciplinaire d'un projet en sciences de la donnée

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