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Aujourd’hui, les machines connectées en réseau (ordinateurs, smartphones… ) se comptent par milliards. Les capacités de stockage n'ont quasiment pas de limites, et les volumes de données produits augmentent de façon considérable. Les entreprises se voient ainsi offrir des opportunités nouvelles, quel que soit leur secteur d’activité. Certaines entreprises s’orientent vers des techniques dites dans l'organisation data centric de leur système d'information, avec constitution d’équipes et/ou mobilisation de compétences techniques dédiées. Les secteurs d'activité les plus porteurs sont la banque, la finance et les assurances mais le poids du secteur pharmaceutique et des biotechnologies est grandissant. Les métiers correspondants (data analyst, data scientist, data engineer) exigent une double compétence en statistique et en développement informatique : un profil rare pour les entreprises. En développement informatique, les métiers tendent à devenir plus complexes avec l'évolution permanente des techniques, des méthodes et des problématiques d'architecture qui concernent à la fois les structures logicielles ( Framework) pour le développement logiciel et le stockage des données, dans un contexte croissant de données massives et hétérogènes (big data, cloud). En statistique et en data science, les métiers exigent une capacité à structurer les connaissances et une bonne connaissance des méthodes statistiques classiques. Ils exigent aussi de mettre en œuvre et de créer des algorithmes d'apprentissage automatique (intelligence artificielle, apprentissage machine). Tous ces métiers nécessitent aussi une maîtrise des processus de développement de projets en équipe. Dans tous les cas, les évolutions des métiers sont, à la fois technologiques avec une mise à jour constante des logiciels et des algorithmes à la pointe, et réglementaires, avec l’obligation de respecter de nouvelles lois et des enjeux éthiques importants.

L'objectif de cette certification est de reconnaître des ingénieurs diplômés dans le domaine du traitement de l'information, ayant une double compétence en informatique et en statistique. Les métiers visés en sortie de diplôme sont : ingénieur étude et développement en informatique, data engineer, data scientist, data analyst.

Les ingénieurs certifiés dans la spécialité informatique et mathématiques appliquées sont amenés à pratiquer les activités suivantes :

Dans le domaine de l'étude et du développement en informatique, ils sont amenés à traduire des besoins fonctionnels sous forme technique, à concevoir et développer des logiciels, les tester et les mettre en production. Dans le domaine de l'ingénierie des données, ils s'assurent que les données nécessaires aux traitements sont mises à disposition des équipes utilisatrices et mettent en production des modèles statistiques dans les applications. Dans le domaine de l'analyse des données, ils extraient et structurent les données dans un but d'analyse et d'exploration. Dans le domaine de la science des données, ils élaborent des algorithmes d'intelligence artificielle et industrialisent des modèles d'intelligence artificielle et communiquent les résultats sous forme numérique ou visuelle à l'aide de tableaux de bord. Dans chacun de ces domaines, ils sont amenés à mobiliser un vaste champ de connaissances scientifiques, actualisées par une veille technologique régulière.

Au terme de sa certification, l'ingénieur « informatique et mathématiques appliquées » est un spécialiste du traitement de l'information, à double compétence informatique et statistique. Ses compétences en informatique sont celles d'un spécialiste des systèmes d'information :

* Concevoir, interroger et maintenir des bases de données dans un contexte de données potentiellement massives et hétérogènes (big data) en assurant leur collecte, leur usage distant (cloud) et leur exploitation. Il s'agit de compétences scientifiques et techniques bien sûr mais pas uniquement : les compétences acquises par l'ingénieur lui permettent de veiller à la protection des données et au respect des contraintes légales (règlement général sur la protection des données).

* Spécifier, concevoir et développer des logiciels nécessaires pour alimenter ces bases de données et interagir avec elles. La réalisation de ces logiciels exige des compétences scientifiques et techniques (en algorithmique et en programmation pour ne citer que les plus fondamentales) mais pas uniquement : la traduction des besoins fonctionnels en cahiers des charges, la vérification que le logiciel réalisé répond à la demande, l'élaboration de sa documentation exigent des compétences qui relèvent de la communication, de la négociation et du savoir être.

* Organiser et gérer des projets informatiques en équipe. En sortie de diplôme, l'ingénieur « informatique et statistique » a pratiqué au moins un processus classique de développement de projet et dispose de compétences qui lui permettent de s'intégrer aux équipes d'informaticiens. Mais il est également initié aux compétences qui lui permettront, à moyen terme, de diriger ces projets, en respectant les contraintes et en gérant les conflits, les urgences et les priorités.

Ses compétences en statistique sont celles d'un spécialiste de l'analyse et des sciences de données :

* Décrire, caractériser et analyser des données, par des méthodes statistiques, dans un environnement complexe. D'un point de vue scientifique et technique, l'ingénieur « informatique et statistique » a acquis des compétences qui lui permettent de comprendre la structure des données à analyser afin de choisir la modélisation statistique appropriée et de déterminer si un jeu de données satisfait les hypothèses d'un modèle avant de mettre en œuvre les techniques statistiques classiques. Il dispose aussi des compétences transversales nécessaires à la traduction analytique des problématiques métiers et à la communication des résultats des analyses.

* Explorer des données afin d'extraire des informations dans un but de prédiction et d'aide à la décision. Les compétences scientifiques sollicitées sur ce sujet sont complémentaires. Certaines relèvent de domaines en plein essor (intelligence artificielle). Les compétences de l'ingénieur « informatique et statistique » lui permettent de mettre en place et interpréter des tests statistiques dans un objectif de prise de décision ou de gestion des risques, de mesurer la capacité prédictive d'un modèle d'apprentissage d'intégrer son modèle dans une application ou un logiciel, de modéliser des problèmes d'optimisation pour l'aide à la décision et identifier les méthodes efficaces de résolution et de mettre en œuvre une démarche projet en data science.

Au delà de ces compétences spécifiques au traitement de l'information, l'ingénieur « informatique et statistique » a bien sûr acquis des compétences informationnelles générales : évaluation critique l'information et de ses sources, utilisation efficace, éthique et légale de cette information. Il est également capable d'appréhender et de gérer des situations complexes au sein de son cadre socio-économique grâce aux compétences transversales méthodologiques, sociales et personnelles suivantes :

* Prendre en compte les enjeux de développement durable et de responsabilité sociétale de l'entreprise

* Travailler en équipe en adoptant une attitude inclusive, notamment envers les personnes porteuses de handicap

* Développer une pratique réflexive sur son parcours professionnel et les projets mis en œuvre

* Communiquer et négocier afin d'informer et de convaincre différents interlocuteurs

* Travailler dans un contexte international en s’exprimant en continu et de façon interactive en langue étrangère et en prenant en compte les spécificités culturelles

Certification professionnelle de niveau 5 ou 6 (type BUT, BTS, Licences...) ou équivalent

Outre la validation des compétences détaillées ci-dessus, pour viser le titre d'ingénieur le candidat doit valider les critères suivants :

* Une expérience à l’international obligatoire

* Une expérience en milieu professionnel au cours de la certification de 30 semaines minimum, dont 14 semaines en entreprise au minimum sous statut étudiant

* Un niveau attesté d’Anglais minimum obligatoire (Niveau B2 du cadre européen commun de référence pour les langues).

Les ingénieurs « informatique et statistique » interviennent principalement dans les secteurs d'activités suivants :

* entreprises de services du numérique (ESN)

* banque, finance, assurance

* grande distribution, e-commerce, industrie, recherche

* data Ingénieur

* data scientist

* Ingénieur MLOPS

* Ingénieur IA/ML

* Analyste Data

* Ingénieur BI

* Ingénieur Logiciel

* Architecte Logiciel

* Ingénieur d'études et développement informatique

* Prompt Ingénieur

À plus long terme :

* chef de projet informatique

* directeur des systèmes d'information

* chef projet Data