Grade_Licence - Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques
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
| 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) :
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) :
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 : 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 : |
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 :
| Voie d’accès à la certification | Oui | Non | Composition des jurys | Date de dernière modification |
|---|---|---|---|---|
| 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) |
- |
| 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 :
| 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…) :
| 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 NOR: ESRS2403235A |
| 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 :
Historique des changements de certificateurs :
| Nom légal du certificateur | Siret du certificateur | Action | Date de la modification |
|---|---|---|---|
| MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE | 11004401300040 | Est ajouté | 08-03-2024 |
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 :
