Métiers et formations
Un métier décrit des activités ; une certification atteste un cadre de compétences ; une formation prépare un parcours. Comparez ces objets séparément.
Référentiels et données
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Données et ressources documentées
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Relier certification, formation et organisme
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Explorer les entrées et leurs sources
Les résultats proviennent des relevés indiqués ci-dessous. La zone sélectionnée s’applique aux statistiques et aux lieux, tandis que les aliments, produits, métiers, fiches pratiques, activités, notions, certifications et bibliographies restent des référentiels nationaux. Les travaux de recherche couvrent des références nationales ou internationales.
755 résultats · page 1 sur 42 · jusqu’à 18 entrées affichées. Classement alphabétique par intitulé.
Organismes certificateurs et domaines Formacode — 416 identifiants et 389 domaines dans la sélection
Retrouvez les certifications rattachées à un identifiant SIRET publié, puis affinez par domaine de formation. Ce répertoire porte uniquement sur les fiches sélectionnées pour le thème du site, publiées et indiquées actives dans l’export France compétences du 22 octobre 2026.
416 identifiants de certificateurs trouvés · page 1 sur 24. Classement par nom publié puis SIRET. Le choix d’un territoire ne localise pas une session de formation.
Les noms et états restent ceux de la source ; plusieurs noms pour un même SIRET sont affichés ensemble. Les mentions sans SIRET de 14 chiffres restent visibles sur leurs fiches de certification et ne sont pas regroupées par ressemblance. Formacode décrit un domaine, sans équivalence de diplôme. Ce répertoire ne recense ni sessions, ni centres de formation partenaires, ni habilitations actuelles. Source France compétences RNCP et RS · Licence Ouverte 2.0.
Comparer les certifications en développement, systèmes, réseaux, données et cybersécurité à partir de leurs blocs de compétences. La recherche porte sur les intitulés, codes, certificateurs, domaines Formacode et titres des blocs. Les référentiels sont nationaux ; le choix d’un territoire ne localise pas une formation.
Source et lecture des certifications
Source : France compétences, exports RNCP et Répertoire spécifique au format 4.1 du 22 octobre 2026. Seules les fiches indiquées « Publiée » et « Actif : Oui » sont retenues dans cette photographie. Le statut et les dates doivent être vérifiés sur la fiche officielle avant toute inscription.
Le RNCP décrit des qualifications professionnelles avec un niveau lorsqu’il est renseigné. Le Répertoire spécifique (RS) décrit des compétences complémentaires ou des habilitations ; aucun niveau RNCP ne lui est attribué ici. Les numéros de certification distinguent des enregistrements, même lorsque leurs intitulés sont identiques.
La sélection RNCP s’appuie sur les codes ROME publiés dans les fiches et sur des intitulés liés au thème. La sélection RS repose sur les intitulés : l’export RS ne publie pas de codes ROME. Les liens métier-certification utilisent uniquement un code présent dans les deux référentiels ; ils ne valent ni équivalence, ni condition suffisante d’accès à un emploi.
Une fiche décrit une certification, ses compétences et son certificateur. Elle ne constitue pas une offre de formation, une admission, une autorisation d’exercice ou une garantie de financement. Les partenaires mentionnés dans cet export sont consultables sur chaque fiche, avec leurs rôles, états et dates publiés ; vérifiez leur habilitation actuelle sur la fiche officielle. Les sessions, tarifs et disponibilités ne sont pas recensés ici. La date de fin d’enregistrement et la date limite de délivrance sont présentées séparément lorsqu’elles sont renseignées.
Jeu de données officiel RNCP et RS · Recherche officielle des certifications · Licence Ouverte 2.0.
Développeur en intelligence artificielle
RNCP37827 · RNCP · Niveau 6.
Fiche publiée et indiquée active dans l’export du 22 octobre 2026. Vérifier la fiche officielle et son statut actuel.
- Décision d’enregistrement
- 19/07/2023
- Échéance de l’enregistrement
- 19/07/2028
- Date limite de délivrance
- 19/07/2032
Organismes certificateurs publiés
- SIMPLON.CO — SIRET 79279132900016 — état dans la source : Actif
Le certificateur porte la certification. Cette liste ne recense pas les organismes proposant une session de formation et n’attribue aucune habilitation aux établissements de l’annuaire.
Objectifs et contexte publiés
L’intelligence artificielle (IA) correspond à un ensemble de technologies qui permettent de simuler l’intelligence humaine et d’accomplir automatiquement des tâches de perception, de compréhension et de prise de décision. Ces techniques font particulièrement appel à l’utilisation de l’informatique, de l’électronique, des mathématiques (notamment statistiques), des neurosciences et des sciences cognitives.
Le développeur en intelligence artificielle est un spécialiste du développement d’applications intégrant des fonctionnalités exploitant l’intelligence artificielle. Il met au point des programmes informatiques intégrant des modèles d'intelligence artificielle et capables de réfléchir et d'effectuer des tâches réalisées par l'homme. Ce métier exige de savoir composer et interagir avec beaucoup d’autres professions dans les domaines de la linguistique, de la statistique, de l’ergonomie, de l’expérience utilisateur. Intégré dans la résolution d'une problématique métier définie par l'organisation, son rôle est de développer des solutions informatiques utilisables par des spécialistes et des non-spécialistes, intégrant directement ou indirectement des briques d'Intelligence Artificielle existantes (ex : algorithmes de Machine Learning). Le secteur de l’intelligence artificielle ayant gagné en maturité et rentrant dans une phase d'industrialisation, l’outillage et les services à destination des professionnels se sont étoffés et un premier cadre méthodologique s’est largement imposé : le MLOps (pour Machine-Learning et Opérations). Le métier de développeur en intelligence artificielle s’en voit au moins partiellement transformé. Il prend part notamment à la mise en œuvre des pratiques MLOps dans ses tâches de développement et de tests. Il prend part également au développement et l’intégration des tests et de la surveillance des modèles d’intelligence artificielle. Il est donc spécialiste du développement informatique, du génie logiciel et des interfaces Hommes-Machines, avec une très bonne connaissance des enjeux, technologies et du cycle de vie d’un projet d’intelligence artificielle.
Le développeur en intelligence artificielle est un spécialiste du développement d’applications intégrant des fonctionnalités exploitant l’intelligence artificielle. Il met au point des programmes informatiques intégrant des modèles d'intelligence artificielle et capables de réfléchir et d'effectuer des tâches réalisées par l'homme. Ce métier exige de savoir composer et interagir avec beaucoup d’autres professions dans les domaines de la linguistique, de la statistique, de l’ergonomie, de l’expérience utilisateur. Intégré dans la résolution d'une problématique métier définie par l'organisation, son rôle est de développer des solutions informatiques utilisables par des spécialistes et des non-spécialistes, intégrant directement ou indirectement des briques d'Intelligence Artificielle existantes (ex : algorithmes de Machine Learning). Le secteur de l’intelligence artificielle ayant gagné en maturité et rentrant dans une phase d'industrialisation, l’outillage et les services à destination des professionnels se sont étoffés et un premier cadre méthodologique s’est largement imposé : le MLOps (pour Machine-Learning et Opérations). Le métier de développeur en intelligence artificielle s’en voit au moins partiellement transformé. Il prend part notamment à la mise en œuvre des pratiques MLOps dans ses tâches de développement et de tests. Il prend part également au développement et l’intégration des tests et de la surveillance des modèles d’intelligence artificielle. Il est donc spécialiste du développement informatique, du génie logiciel et des interfaces Hommes-Machines, avec une très bonne connaissance des enjeux, technologies et du cycle de vie d’un projet d’intelligence artificielle.
Activités visées
Programmer la collecte de données depuis plusieurs sources pour un projet en intelligence artificielle
Développer la mise à disposition technique des données collectées pour un projet en intelligence artificielle
Accompagner le choix et l’intégration d’un service d’intelligence artificielle préexistant
Réaliser l’intégration d’un modèle ou d’un service d’intelligence artificielle
Faciliter le déploiement d’un modèle d’intelligence artificielle avec une approche MLOps
Concevoir une application intégrant un service d'intelligence artificielle
Développer les interfaces et les fonctionnalités d’une application d’intelligence artificielle
Développer les fonctions de tests et de contrôle d’une application d’intelligence artificielle
Assurer le maintien en condition opérationnelle d’une application
Développer la mise à disposition technique des données collectées pour un projet en intelligence artificielle
Accompagner le choix et l’intégration d’un service d’intelligence artificielle préexistant
Réaliser l’intégration d’un modèle ou d’un service d’intelligence artificielle
Faciliter le déploiement d’un modèle d’intelligence artificielle avec une approche MLOps
Concevoir une application intégrant un service d'intelligence artificielle
Développer les interfaces et les fonctionnalités d’une application d’intelligence artificielle
Développer les fonctions de tests et de contrôle d’une application d’intelligence artificielle
Assurer le maintien en condition opérationnelle d’une application
Compétences attestées
Automatiser l’extraction de données depuis un service web, une page web (scraping), un fichier de données, une base de données et un système big data en programmant le script adapté afin de pérenniser la collecte des données nécessaires au projet.
Développer des requêtes de type SQL d’extraction des données depuis un système de gestion de base de données et un système big data en appliquant le langage de requête propre au système afin de préparer la collecte des données nécessaires au projet.
Développer des règles d'agrégation de données issues de différentes sources en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées corrompues et en programmant l’homogénéisation des formats des données afin de préparer le stockage du jeu de données final.
Créer une base de données dans le respect du RGPD en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données à partir des données préparées et en programmant leur import afin de stocker le jeu de données du projet.
Développer une API mettant à disposition le jeu de données en utilisant l’architecture REST afin de permettre l’exploitation du jeu de données par les autres composants du projet.
Organiser et réaliser une veille technique et réglementaire en animant le travail collectif de sélection des sources, de collecte, de traitement et de partage des informations afin de formuler des recommandations pour le projet toujours en phase avec l’état de l’art.
Identifier des services d’intelligence artificielle préexistants à partir de l’expression de besoin en fonctionnalités d’intelligence artificielle, en réalisant un benchmark de services existants et en analysant leurs caractéristiques pour formaliser une ou plusieurs recommandations de services adaptés au besoin.
Paramétrer un service d’intelligence artificielle en suivant sa documentation technique et en respectant les spécifications du projet, afin de permettre l’intégration des connecteurs du service dans le système d’information.
Développer une API exposant un modèle d’intelligence artificielle en utilisant l’architecture REST pour permettre l’interaction entre le modèle et les autres composants du projet.
Intégrer l’API d’un modèle ou d’un service d’intelligence artificielle dans une application, en respectant les spécifications du projet et les normes d’accessibilité en vigueur, à l’aide de la documentation technique de l’API, afin de créer les fonctionnalités d’intelligence artificielle de l’application.
Monitorer un modèle d’intelligence artificielle à partir des métriques courantes et spécifiques au projet, en intégrant les outils de collecte, d’alerte et de restitution des données du monitorage pour permettre l’amélioration du modèle de façon itérative.
Programmer les tests automatisés d’un modèle d’intelligence artificielle en définissant les règles de validation des jeux de données, des étapes de préparation des données, d'entraînement, d’évaluation et de validation du modèle pour permettre son intégration en continu et garantir un niveau de qualité élevé.
Créer une chaîne de livraison continue d’un modèle d’intelligence artificielle en installant les outils et en appliquant les configuration souhaitées, dans le respect du cadre imposé par le projet et dans une approche MLOps*, pour automatiser les étapes de validation, de test, de packaging et de déploiement du modèle.
Analyser le besoin d’application d’un commanditaire intégrant un service d'intelligence artificielle, en rédigeant les spécifications fonctionnelles et en le modélisant, dans le respect des standards d’utilisabilité et d’accessibilité, afin d’établir avec précision les objectifs de développement correspondant au besoin et à la faisabilité technique.
Concevoir le cadre technique d’une application intégrant un service d’intelligence artificielle, à partir de l'analyse du besoin, en spécifiant l’architecture technique et applicative et en préconisant les outils et méthodes de développement, pour permettre le développement du projet.
Coordonner la réalisation technique d’une application d’intelligence artificielle en s’intégrant dans une conduite agile de projet et un contexte MLOps et en facilitant les temps de collaboration dans le but d’atteindre les objectifs de production et de qualité.
Développer les composants techniques et les interfaces d’une application en utilisant les outils et langages de programmation adaptés et en respectant les spécifications fonctionnelles et techniques, les standards et normes d’accessibilité, de sécurité et de gestion des données en vigueur dans le but de répondre aux besoins fonctionnels identifiés.
Automatiser les phases de tests du code source lors du versionnement des sources à l’aide d’un outil d’intégration continue de manière à garantir la qualité technique des réalisations.
Créer un processus de livraison continue d’une application en s’appuyant sur une chaîne d’intégration continue et en paramétrant les outils d’automatisation et les environnements de test afin de permettre une restitution optimale de l’application.
Surveiller une application d’intelligence artificielle, en mobilisant des techniques de monitorage et de journalisation, dans le respect des normes de gestion des données personnelles en vigueur, afin d’alimenter la feedback loop dans une approche MLOps, et de permettre la détection automatique d’incidents.
Résoudre les incidents techniques en apportant les modifications nécessaires au code de l’application et en documentant les solutions pour en garantir le fonctionnement opérationnel.
Développer des requêtes de type SQL d’extraction des données depuis un système de gestion de base de données et un système big data en appliquant le langage de requête propre au système afin de préparer la collecte des données nécessaires au projet.
Développer des règles d'agrégation de données issues de différentes sources en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées corrompues et en programmant l’homogénéisation des formats des données afin de préparer le stockage du jeu de données final.
Créer une base de données dans le respect du RGPD en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données à partir des données préparées et en programmant leur import afin de stocker le jeu de données du projet.
Développer une API mettant à disposition le jeu de données en utilisant l’architecture REST afin de permettre l’exploitation du jeu de données par les autres composants du projet.
Organiser et réaliser une veille technique et réglementaire en animant le travail collectif de sélection des sources, de collecte, de traitement et de partage des informations afin de formuler des recommandations pour le projet toujours en phase avec l’état de l’art.
Identifier des services d’intelligence artificielle préexistants à partir de l’expression de besoin en fonctionnalités d’intelligence artificielle, en réalisant un benchmark de services existants et en analysant leurs caractéristiques pour formaliser une ou plusieurs recommandations de services adaptés au besoin.
Paramétrer un service d’intelligence artificielle en suivant sa documentation technique et en respectant les spécifications du projet, afin de permettre l’intégration des connecteurs du service dans le système d’information.
Développer une API exposant un modèle d’intelligence artificielle en utilisant l’architecture REST pour permettre l’interaction entre le modèle et les autres composants du projet.
Intégrer l’API d’un modèle ou d’un service d’intelligence artificielle dans une application, en respectant les spécifications du projet et les normes d’accessibilité en vigueur, à l’aide de la documentation technique de l’API, afin de créer les fonctionnalités d’intelligence artificielle de l’application.
Monitorer un modèle d’intelligence artificielle à partir des métriques courantes et spécifiques au projet, en intégrant les outils de collecte, d’alerte et de restitution des données du monitorage pour permettre l’amélioration du modèle de façon itérative.
Programmer les tests automatisés d’un modèle d’intelligence artificielle en définissant les règles de validation des jeux de données, des étapes de préparation des données, d'entraînement, d’évaluation et de validation du modèle pour permettre son intégration en continu et garantir un niveau de qualité élevé.
Créer une chaîne de livraison continue d’un modèle d’intelligence artificielle en installant les outils et en appliquant les configuration souhaitées, dans le respect du cadre imposé par le projet et dans une approche MLOps*, pour automatiser les étapes de validation, de test, de packaging et de déploiement du modèle.
Analyser le besoin d’application d’un commanditaire intégrant un service d'intelligence artificielle, en rédigeant les spécifications fonctionnelles et en le modélisant, dans le respect des standards d’utilisabilité et d’accessibilité, afin d’établir avec précision les objectifs de développement correspondant au besoin et à la faisabilité technique.
Concevoir le cadre technique d’une application intégrant un service d’intelligence artificielle, à partir de l'analyse du besoin, en spécifiant l’architecture technique et applicative et en préconisant les outils et méthodes de développement, pour permettre le développement du projet.
Coordonner la réalisation technique d’une application d’intelligence artificielle en s’intégrant dans une conduite agile de projet et un contexte MLOps et en facilitant les temps de collaboration dans le but d’atteindre les objectifs de production et de qualité.
Développer les composants techniques et les interfaces d’une application en utilisant les outils et langages de programmation adaptés et en respectant les spécifications fonctionnelles et techniques, les standards et normes d’accessibilité, de sécurité et de gestion des données en vigueur dans le but de répondre aux besoins fonctionnels identifiés.
Automatiser les phases de tests du code source lors du versionnement des sources à l’aide d’un outil d’intégration continue de manière à garantir la qualité technique des réalisations.
Créer un processus de livraison continue d’une application en s’appuyant sur une chaîne d’intégration continue et en paramétrant les outils d’automatisation et les environnements de test afin de permettre une restitution optimale de l’application.
Surveiller une application d’intelligence artificielle, en mobilisant des techniques de monitorage et de journalisation, dans le respect des normes de gestion des données personnelles en vigueur, afin d’alimenter la feedback loop dans une approche MLOps, et de permettre la détection automatique d’incidents.
Résoudre les incidents techniques en apportant les modifications nécessaires au code de l’application et en documentant les solutions pour en garantir le fonctionnement opérationnel.
Prérequis d’entrée en formation
L'entrée en formation est possible pour tout candidat sans prérequis de diplôme ou d'expérience professionnelle. Les seuls prérequis de niveaux sont ceux définis dans les critères ci-dessous : l'entrée en formation est donc conditionnée à la validation de tests de positionnement ayant pour objectifs de sécuriser les parcours des apprenants et de constituer le collectif de la promotion. Ces tests vont également permettre d’informer le candidat sur l’organisme et la formation, d’évaluer son profil et de l’aiguiller si besoin dans son parcours. Les évaluations menées dans les tests de positionnement servent à apprécier :
* la motivation du candidat à s'engager dans le projet de formation ;
* les conditions dans lesquelles le candidat ou la candidate pourra suivre la formation (situation financière, logement, …) ;
* la cohérence du projet professionnel ;
* les compétences techniques qui sont mobilisées dans une phase d’auto-apprentissage intégrée au positionnement ;
* les compétences transversales identifiées comme favorisant la réussite de l’entrée et du suivi de la formation.
Les critères de la réussite du positionnement sont les suivants :
* l'implication sérieuse du candidat dans les étapes du positionnement et notamment la réalisation complète des phases d'auto-apprentissage ou tests.
* la maitrise des compétences informatiques fondamentales : utilisation d'un système de fichier d'un système d'exploitation, navigation internet, installation d'applications ;
* la maîtrise du français au niveau B2 ;
* la compréhension du métier de développeur en intelligence artificielle
* la motivation du candidat à s'engager dans le projet de formation ;
* les conditions dans lesquelles le candidat ou la candidate pourra suivre la formation (situation financière, logement, …) ;
* la cohérence du projet professionnel ;
* les compétences techniques qui sont mobilisées dans une phase d’auto-apprentissage intégrée au positionnement ;
* les compétences transversales identifiées comme favorisant la réussite de l’entrée et du suivi de la formation.
Les critères de la réussite du positionnement sont les suivants :
* l'implication sérieuse du candidat dans les étapes du positionnement et notamment la réalisation complète des phases d'auto-apprentissage ou tests.
* la maitrise des compétences informatiques fondamentales : utilisation d'un système de fichier d'un système d'exploitation, navigation internet, installation d'applications ;
* la maîtrise du français au niveau B2 ;
* la compréhension du métier de développeur en intelligence artificielle
Secteurs d’activité visés
Tous secteurs d’activité et plus précisément
- pour les entreprises qui innovent et imaginent les cas d'usages de l'intelligence artificielle : les industries, les startup, les TPE, les PME, et les majors du numériques
- pour les entreprises qui vendent des services d'intelligence artificielle : les agence web, les ESN, les majors du numériques, les éditeurs de services
- pour les entreprises qui exploitent l'intelligence artificielle pour leur développement ou leur stratégie : les grands comptes, les banques et assurances, la grande distribution et le transport
- pour les entreprises qui innovent et imaginent les cas d'usages de l'intelligence artificielle : les industries, les startup, les TPE, les PME, et les majors du numériques
- pour les entreprises qui vendent des services d'intelligence artificielle : les agence web, les ESN, les majors du numériques, les éditeurs de services
- pour les entreprises qui exploitent l'intelligence artificielle pour leur développement ou leur stratégie : les grands comptes, les banques et assurances, la grande distribution et le transport
Types d’emplois accessibles indiqués
Développeur en intelligence artificielle (IA) - Développeur Machine learning (ML) - Développeur Python - Lead développeur IA
Réglementations mentionnées dans la fiche
Le métier de développeur en intelligence artificielle n'est pas une profession réglementée. Toutefois, il doit exercer ses activités dans le respect des règlements et recommandations en matière de gestion des données à caractère personnel (RGPD), d’accessibilité et d’éco-conception propres aux projets d'intelligence artificielle dans lesquels il est impliqué.
Blocs de compétences RNCP — 3 blocs publiés
RNCP37827BC01 — Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle
Compétences du bloc
Automatiser l’extraction de données depuis un service web, une page web (scraping), un fichier de données, une base de données et un système big data en programmant le script adapté afin de pérenniser la collecte des données nécessaires au projet.
Développer des requêtes de type SQL d’extraction des données depuis un système de gestion de base de données et un système big data en appliquant le langage de requête propre au système afin de préparer la collecte des données nécessaires au projet.
Développer des règles d'agrégation de données issues de différentes sources en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées corrompues et en programmant l’homogénéisation des formats des données afin de préparer le stockage du jeu de données final.
Créer une base de données dans le respect du RGPD en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données à partir des données préparées et en programmant leur import afin de stocker le jeu de données du projet.
Développer une API mettant à disposition le jeu de données en utilisant l’architecture REST afin de permettre l’exploitation du jeu de données par les autres composants du projet.
Développer des requêtes de type SQL d’extraction des données depuis un système de gestion de base de données et un système big data en appliquant le langage de requête propre au système afin de préparer la collecte des données nécessaires au projet.
Développer des règles d'agrégation de données issues de différentes sources en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées corrompues et en programmant l’homogénéisation des formats des données afin de préparer le stockage du jeu de données final.
Créer une base de données dans le respect du RGPD en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données à partir des données préparées et en programmant leur import afin de stocker le jeu de données du projet.
Développer une API mettant à disposition le jeu de données en utilisant l’architecture REST afin de permettre l’exploitation du jeu de données par les autres composants du projet.
Modalités d’évaluation du bloc
Mise en situation L’évaluation doit se faire dans un contexte de réalisation d’un service numérique réel ou fictif basé sur l’usage de données, à partir du cadrage pour la réalisation d’un service numérique (spécifications fonctionnelles et techniques par exemple). Le projet évalué a pour but d’optimiser, d’automatiser, de pérenniser et de mettre à disposition les flux de données et les données, utiles et nécessaires à la réalisation du service numérique, par les équipes techniques (par exemple en analyse statistique, en business intelligence, en machine learning ou encore en intelligence artificielle). Livrable : rapport professionnel individuel Évaluation basée sur la correction du rapport professionnel et une soutenance orale individuelle
RNCP37827BC02 — Intégrer des modèles et des services d’intelligence artificielle
Compétences du bloc
Organiser et réaliser une veille technique et réglementaire en animant le travail collectif de sélection des sources, de collecte, de traitement et de partage des informations afin de formuler des recommandations pour le projet toujours en phase avec l’état de l’art.
Identifier des services d’intelligence artificielle préexistants à partir de l’expression de besoin en fonctionnalités d’intelligence artificielle, en réalisant un benchmark de services existants et en analysant leurs caractéristiques pour formaliser une ou plusieurs recommandations de services adaptés au besoin.
Paramétrer un service d’intelligence artificielle en suivant sa documentation technique et en respectant les spécifications du projet, afin de permettre l’intégration des connecteurs du service dans le système d’information.
Développer une API exposant un modèle d’intelligence artificielle en utilisant l’architecture REST pour permettre l’interaction entre le modèle et les autres composants du projet.
Intégrer l’API d’un modèle ou d’un service d’intelligence artificielle dans une application, en respectant les spécifications du projet et les normes d’accessibilité en vigueur, à l’aide de la documentation technique de l’API, afin de créer les fonctionnalités d’intelligence artificielle de l’application.
Monitorer un modèle d’intelligence artificielle à partir des métriques courantes et spécifiques au projet, en intégrant les outils de collecte, d’alerte et de restitution des données du monitorage pour permettre l’amélioration du modèle de façon itérative.
Programmer les tests automatisés d’un modèle d’intelligence artificielle en définissant les règles de validation des jeux de données, des étapes de préparation des données, d'entraînement, d’évaluation et de validation du modèle pour permettre son intégration en continu et garantir un niveau de qualité élevé.
Créer une chaîne de livraison continue d’un modèle d’intelligence artificielle en installant les outils et en appliquant les configuration souhaitées, dans le respect du cadre imposé par le projet et dans une approche MLOps*, pour automatiser les étapes de validation, de test, de packaging et de déploiement du modèle.
Identifier des services d’intelligence artificielle préexistants à partir de l’expression de besoin en fonctionnalités d’intelligence artificielle, en réalisant un benchmark de services existants et en analysant leurs caractéristiques pour formaliser une ou plusieurs recommandations de services adaptés au besoin.
Paramétrer un service d’intelligence artificielle en suivant sa documentation technique et en respectant les spécifications du projet, afin de permettre l’intégration des connecteurs du service dans le système d’information.
Développer une API exposant un modèle d’intelligence artificielle en utilisant l’architecture REST pour permettre l’interaction entre le modèle et les autres composants du projet.
Intégrer l’API d’un modèle ou d’un service d’intelligence artificielle dans une application, en respectant les spécifications du projet et les normes d’accessibilité en vigueur, à l’aide de la documentation technique de l’API, afin de créer les fonctionnalités d’intelligence artificielle de l’application.
Monitorer un modèle d’intelligence artificielle à partir des métriques courantes et spécifiques au projet, en intégrant les outils de collecte, d’alerte et de restitution des données du monitorage pour permettre l’amélioration du modèle de façon itérative.
Programmer les tests automatisés d’un modèle d’intelligence artificielle en définissant les règles de validation des jeux de données, des étapes de préparation des données, d'entraînement, d’évaluation et de validation du modèle pour permettre son intégration en continu et garantir un niveau de qualité élevé.
Créer une chaîne de livraison continue d’un modèle d’intelligence artificielle en installant les outils et en appliquant les configuration souhaitées, dans le respect du cadre imposé par le projet et dans une approche MLOps*, pour automatiser les étapes de validation, de test, de packaging et de déploiement du modèle.
Modalités d’évaluation du bloc
Cas pratique (pour les 3 premières compétences) L’évaluation doit se faire à partir de l’expression d’un besoin réel ou fictif de fonctionnalités d’intelligence artificielle. Ce besoin peut résulter d’une commande client comme d’une sollicitation interne d’un collaborateur data scientist par exemple. Le cas pratique évalué a pour but l’installation et la configuration du service d’IA préconisé. Livrable : rapport professionnel individuel Évaluation basée sur la correction du rapport professionnel et soutenance orale individuelle
Mise en situation (pour les 5 autres compétences) L’évaluation doit se faire dans un contexte réel ou fictif de réalisation d’un service d’intelligence artificielle à partir d’un modèle fourni. Le projet évalué a pour but la mise en service (packaging, monitorage, test…) du modèle fourni, et son intégration dans une application existante. Livrable : rapport professionnel individuel Évaluation basée sur la correction du rapport professionnel et une soutenance orale individuelle intégrant une démonstration du projet.
Mise en situation (pour les 5 autres compétences) L’évaluation doit se faire dans un contexte réel ou fictif de réalisation d’un service d’intelligence artificielle à partir d’un modèle fourni. Le projet évalué a pour but la mise en service (packaging, monitorage, test…) du modèle fourni, et son intégration dans une application existante. Livrable : rapport professionnel individuel Évaluation basée sur la correction du rapport professionnel et une soutenance orale individuelle intégrant une démonstration du projet.
RNCP37827BC03 — Réaliser une application intégrant un service d’intelligence artificielle
Compétences du bloc
Analyser le besoin d’application d’un commanditaire intégrant un service d'intelligence artificielle, en rédigeant les spécifications fonctionnelles et en le modélisant, dans le respect des standards d’utilisabilité et d’accessibilité, afin d’établir avec précision les objectifs de développement correspondant au besoin et à la faisabilité technique.
Concevoir le cadre technique d’une application intégrant un service d’intelligence artificielle, à partir de l'analyse du besoin, en spécifiant l’architecture technique et applicative et en préconisant les outils et méthodes de développement, pour permettre le développement du projet.
Coordonner la réalisation technique d’une application d’intelligence artificielle en s’intégrant dans une conduite agile de projet et un contexte MLOps et en facilitant les temps de collaboration dans le but d’atteindre les objectifs de production et de qualité.
Développer les composants techniques et les interfaces d’une application en utilisant les outils et langages de programmation adaptés et en respectant les spécifications fonctionnelles et techniques, les standards et normes d’accessibilité, de sécurité et de gestion des données en vigueur dans le but de répondre aux besoins fonctionnels identifiés.
Automatiser les phases de tests du code source lors du versionnement des sources à l’aide d’un outil d’intégration continue de manière à garantir la qualité technique des réalisations.
Créer un processus de livraison continue d’une application en s’appuyant sur une chaîne d’intégration continue et en paramétrant les outils d’automatisation et les environnements de test afin de permettre une restitution optimale de l’application.
Surveiller une application d’intelligence artificielle, en mobilisant des techniques de monitorage et de journalisation, dans le respect des normes de gestion des données personnelles en vigueur, afin d’alimenter la feedback loop dans une approche MLOps, et de permettre la détection automatique d’incidents.
Résoudre les incidents techniques en apportant les modifications nécessaires au code de l’application et en documentant les solutions pour en garantir le fonctionnement opérationnel.
Concevoir le cadre technique d’une application intégrant un service d’intelligence artificielle, à partir de l'analyse du besoin, en spécifiant l’architecture technique et applicative et en préconisant les outils et méthodes de développement, pour permettre le développement du projet.
Coordonner la réalisation technique d’une application d’intelligence artificielle en s’intégrant dans une conduite agile de projet et un contexte MLOps et en facilitant les temps de collaboration dans le but d’atteindre les objectifs de production et de qualité.
Développer les composants techniques et les interfaces d’une application en utilisant les outils et langages de programmation adaptés et en respectant les spécifications fonctionnelles et techniques, les standards et normes d’accessibilité, de sécurité et de gestion des données en vigueur dans le but de répondre aux besoins fonctionnels identifiés.
Automatiser les phases de tests du code source lors du versionnement des sources à l’aide d’un outil d’intégration continue de manière à garantir la qualité technique des réalisations.
Créer un processus de livraison continue d’une application en s’appuyant sur une chaîne d’intégration continue et en paramétrant les outils d’automatisation et les environnements de test afin de permettre une restitution optimale de l’application.
Surveiller une application d’intelligence artificielle, en mobilisant des techniques de monitorage et de journalisation, dans le respect des normes de gestion des données personnelles en vigueur, afin d’alimenter la feedback loop dans une approche MLOps, et de permettre la détection automatique d’incidents.
Résoudre les incidents techniques en apportant les modifications nécessaires au code de l’application et en documentant les solutions pour en garantir le fonctionnement opérationnel.
Modalités d’évaluation du bloc
Mise en situation (pour les 6 premières compétences) L’évaluation doit se faire dans un contexte réel ou fictif de développement d’une application intégrant un service d’intelligence artificielle. Le projet évalué a pour but d’analyser un besoin en développement d’application d’intelligence artificielle, de concevoir, développer, tester et enfin livrer l’application. Livrable : rapport professionnel individuel Évaluation basée sur la correction du rapport professionnel et une soutenance orale individuelle intégrant une démonstration du projet.
Cas pratique (pour les 2 dernières compétences) L’évaluation doit se faire à partir d’une application existante présentant au moins une erreur technique, en contexte réel ou fictif. Le cas pratique évalué a pour but la mise en place du monitorage applicatif et de la résolution d’un incident technique dans l’application. Livrable : - documentation technique du monitorage. - documentation de la résolution de l’incident technique. Évaluation basée sur la correction de la documentation et une soutenance orale individuelle présentant le monitorage de l’application et la solution implémentée en réponse à l’incident technique traité.
Cas pratique (pour les 2 dernières compétences) L’évaluation doit se faire à partir d’une application existante présentant au moins une erreur technique, en contexte réel ou fictif. Le cas pratique évalué a pour but la mise en place du monitorage applicatif et de la résolution d’un incident technique dans l’application. Livrable : - documentation technique du monitorage. - documentation de la résolution de l’incident technique. Évaluation basée sur la correction de la documentation et une soutenance orale individuelle présentant le monitorage de l’application et la solution implémentée en réponse à l’incident technique traité.
Voies d’accès et jurys indiqués
| Voie d’accès | Indication de la source | Composition du jury publiée |
|---|---|---|
| Formation initiale sous statut d’élève ou d’étudiant | Oui | Le jury de certification est composé d’au moins 2 professionnels avec à minima 2 années d’expérience professionnelle dans le domaine du développement et/ou de la data/IA : développeur en intelligence artificielle, développeur python, développeur full-stack, software engineer, machine learning engineer, data analyst, data engineer, etc. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l’organisme certificateur et à l’organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. |
| Contrat d’apprentissage | Oui | Le jury de certification est composé d’au moins 2 professionnels avec à minima 2 années d’expérience professionnelle dans le domaine du développement et/ou de la data/IA : développeur en intelligence artificielle, développeur python, développeur full-stack, software engineer, machine learning engineer, data analyst, data engineer, etc. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l’organisme certificateur et à l’organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. |
| Formation continue | Oui | Le jury de certification est composé d’au moins 2 professionnels avec à minima 2 années d’expérience professionnelle dans le domaine du développement et/ou de la data/IA : développeur en intelligence artificielle, développeur python, développeur full-stack, software engineer, machine learning engineer, data analyst, data engineer, etc. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l’organisme certificateur et à l’organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. |
| Contrat de professionnalisation | Oui | Le jury de certification est composé d’au moins 2 professionnels avec à minima 2 années d’expérience professionnelle dans le domaine du développement et/ou de la data/IA : développeur en intelligence artificielle, développeur python, développeur full-stack, software engineer, machine learning engineer, data analyst, data engineer, etc. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l’organisme certificateur et à l’organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. |
| Candidature individuelle | Non | Non renseignée |
| Expérience (VAE) | Oui | Le jury de certification est composé d’au moins 2 professionnels avec à minima 2 années d’expérience professionnelle dans le domaine du développement et/ou de la data/IA : développeur en intelligence artificielle, développeur python, développeur full-stack, software engineer, machine learning engineer, data analyst, data engineer, etc. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l’organisme certificateur et à l’organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. |
Codes ROME publiés dans la fiche de certification
Le rapprochement repose sur un code publié dans les deux sources. Les intitulés ROME peuvent avoir évolué ; il ne s’agit pas d’une équivalence de diplômes.
Domaines Formacode
- 31028 — Intelligence artificielle
- 30812 — Langage Python
- 31067 — Développement informatique
- 11050 — Mathématiques informatiques
- 31094 — Gestion projet informatique
Nomenclature des spécialités de formation (NSF)
- 114b — Modèles mathématiques ; Informatique mathématique
- 125g — Langages artificiels et informatique ; Linguistique et didactique des langues
- 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Enregistrements antérieurs cités
Promotions et indicateurs d’insertion publiés
Les effectifs et indicateurs ci-dessous concernent les promotions indiquées dans la fiche de certification. Ils ne constituent pas un taux de réussite à un examen, une mesure de qualité d’un centre de formation ou une garantie d’emploi. Le nombre de certifiés ne fournit pas le nombre de répondants aux enquêtes d’insertion ; les dénominateurs de ces taux ne sont pas publiés dans les champs repris ici. Les champs absents restent « Non renseigné » et les zéros publiés sont conservés.
RNCP37827 — Développeur en intelligence artificielle
Échelle propre à cette fiche, avec origine à zéro. Les barres représentent des effectifs publiés, sans estimation des années manquantes. Aucun taux d’insertion n’est calculé à partir de ces effectifs.
| Année de promotion | Nombre de certifiés | Certifiés par la VAE | Insertion globale à 6 mois (%) | Insertion dans le métier à 2 ans (%) |
|---|---|---|---|---|
| 2021 | 56 | 0 | 74 % | 95 % |
| 2022 | 130 | 0 | 83 % | Non renseigné |
L’indicateur d’insertion dans le métier à 6 mois n’est renseigné pour aucune promotion de cette fiche dans l’export utilisé.
Vérifier les statistiques et leur contexte sur la fiche officielle RNCP37827
Source : France compétences, export RNCP et Répertoire spécifique 4.1 du 22 octobre 2026 · Licence Ouverte 2.0. Les valeurs décrivent ce relevé daté. Les champs d’insertion globale à 6 mois, d’insertion dans le métier à 6 mois et à 2 ans restent distincts.
Partenaires publiés pour RNCP37827 — 36 mentions dans l’export
Ces lignes proviennent de la rubrique « Partenaires » de cette certification dans l’export France compétences du 22 octobre 2026. Les rôles et états décrivent cette photographie ; ils ne garantissent ni une habilitation actuelle, ni une session ouverte, ni une adresse d’enseignement. Consulter le contexte de la certification.
36 mentions correspondant aux critères · page 2 sur 2 · ordre de l’export, au plus 25 lignes par page. Un même organisme peut figurer sur plusieurs certifications ; ces mentions ne comptent pas des centres distincts.
| Nom et SIRET publiés | Rôle publié | État de l’habilitation dans la source | Dates publiées |
|---|---|---|---|
| GRETA COEUR 2 LOIRE SIRET : 19450782800045 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 24/03/2026 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| GRETA GRPT ETS POUR FORMAT CONTINUE SIRET : 19250011400025 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 31/05/2024 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| HUBACADEMY SIRET : 83519684100026 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 14/01/2025 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| IQ FACTORY SIRET : 83467346900021 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 18/09/2025 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| IRONHACK FRANCE SIRET : 82951312600054 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 04/12/2024 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| LA PLATEFORME FORMATION SIRET : 88378049600013 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 27/03/2026 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| LE WAGON SIRET : 79494991700023 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 06/05/2026 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| MASTERSCHOOL FRANCE SIRET : 94150264300013 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 23/10/2025 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| UNLOCK FORMATION SIRET : 91187752000013 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 25/10/2024 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| YNCREA MEDITERRANEE SIRET : 38338687700039 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 24/03/2026 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
| YNCREA OUEST SIRET : 39779265600027 | Former et organiser les évaluations HABILITATION_ORGA_FORM | Actif | Date actif : 09/04/2025 Dernière modification de l’état : 07/05/2026 |
Les identifiants, noms, rôles, états et dates sont reproduits tels que publiés. Aucun rapprochement avec un établissement de l’annuaire n’est déduit du nom. Consultez la fiche officielle et le certificateur avant toute inscription.
Consulter la fiche complète et les organismes habilités sur France compétences