RNCP42278RNCPNiveau 7ActiveCadre européen · Niv. 7· Publiée

Ingénieur diplômé de Télécom Saint-Etienne de l'Université Jean Monnet, spécialité génie industriel et systèmes numériques

Titre ingénieur

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Fiche & référentiel officiels

Niveau: Niveau 7
Date d'effet: 01/09/2026
Fin d'enregistrement: 31/08/2029
Délivrable jusqu'au: 31/08/2032
Certificateurs: 2 +1 part.

Financement

Éligible CPF

Oui, mobilisable au CPF

Une certification active au RNCP / RS est mobilisable au Compte Personnel de Formation.

Prise en charge apprentissage (NPEC)

Donnée non disponible

Aucun niveau de prise en charge publié pour ce code dans le référentiel NPEC.

Voies d'accès

Après un parcours de formation sous statut d'élève ou d'étudiant
En contrat d'apprentissage
Après un parcours de formation continue
En contrat de professionnalisation
Par expérience (VAE)

Certificateurs (2)

Organisme	SIRET
TELECOM SAINT-ETIENNE	93850168100069
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE	11004401300040

+ 1 organisme partenaire habilité à préparer / délivrer.

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Blocs de compétences (4)

RNCP42278BC01Analyser et exploiter des données industrielles

* Analyser et résoudre des problématiques industrielles liées au traitement des signaux et à l’exploitation des données issues de capteurs dans des environnements complexes. * Mettre en œuvre des algorithmes de traitement du signal, d’intelligence artificielle et des outils de modélisation pour extraire des informations pertinentes à partir des données.

Modalités d'évaluation : * Contrôle de connaissances à partir d'écrits, de rendus, de résolutions de problèmes, de comptes-rendus de travaux réalisés sous forme individuelle ou collective * Réalisation de projets avec mise en situation dans des contextes professionnels ou semi-professionnels * Évaluation des compétences lors des phases d'alternance (soutenance, réflexivité, rapport d’analyse…,) * Validation des compétences internationales, des compétences écologiques et sociétales par accumulation d’expériences.

RNCP42278BC02Concevoir et optimiser des systèmes de mesure et de contrôle en contexte industriel

* Concevoir, développer et valider des systèmes d’acquisition, de pilotage et de surveillance intégrant des capteurs et des techniques avancées de traitement de données. * Élaborer des modèles prédictifs et des solutions d’aide à la décision pour garantir la fiabilité et la continuité des processus industriels.

Nomenclatures

NSF

110 · Spécialités pluri-scientifiques
201 · Technologies de commandes des transformations industrielles
250 · Spécialites pluritechnologiques mécanique-electricite

ROME

H1206 · Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
H1208 · Intervention technique en études et conception en automatisme
H1402 · Management et ingénierie méthodes et industrialisation

Formacode

24356 · Traitement signal
31028 · Intelligence artificielle
24472 · Automatisation
31026 · Data science
32062 · Recherche développement

Objectifs et contexte

Les secteurs liés au traitement de l’information, qu’il s’agisse des signaux physiques, des données numériques ou des systèmes hybrides mêlant capteurs, réseaux et calcul, connaissent une évolution rapide sous l’effet de plusieurs dynamiques convergentes. La transformation numérique des industries, l’essor massif de l’Internet des objets (IoT), la prolifération de capteurs intelligents et l’importance croissante de la donnée dans la prise de décision transforment en profondeur les chaînes de production, les infrastructures et les services. Parallèlement, l’intégration de techniques avancées d’Intelligence Artificielle, au sens scientifique du terme, ouvre la voie à des systèmes capables d’analyser, de modéliser, de prédire et d’optimiser de manière autonome des phénomènes complexes. Ces tendances créent un besoin marqué d’ingénieurs compétents pour concevoir et maîtriser des systèmes où la capture, le traitement et l’exploitation intelligente des signaux et des données jouent un rôle déterminant. Face à ces enjeux, la formation, dont le nom d’usage est « Signaux, Données et Décisions », vise à former des ingénieurs capables de relever les défis technologiques, économiques et environnementaux des industries d’aujourd’hui et de demain. Le programme met l’accent sur la capacité à concevoir et optimiser des architectures intégrant des capteurs, des techniques de mesure, de traitement de signaux et de données, ainsi que des approches avancées d’analyse et d’aide à la décision. Un accent particulier est porté sur la transversalité des compétences : documentation technique, veille technologique, travail collaboratif et approche systémique. Il s’agit en effet de préparer les ingénieurs à s’adapter à la diversité des secteurs industriels, à anticiper les mutations technologiques et à participer activement à la conception de systèmes intelligents et durables, au service d’une industrie plus efficiente et responsable. NOTA : Dans ce document, le terme « Intelligence Artificielle » (IA) est utilisé dans son acception scientifique, à savoir l’ensemble des méthodes scientifiques et des applications technologiques visant à automatiser des tâches, tout en allant au-delà de la simple résolution algorithmique de problèmes. Cela inclut : les techniques d’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, avec ou sans réseaux de neurones), les approches numériques de résolution de problèmes inverses, ainsi que les heuristiques et méta-heuristiques.

Activités visées

Les activités professionnelles visées dans le cadre de cette formation d'ingénieur se concentrent sur les axes principaux suivants : 1. L’analyse et le traitement des signaux et des données issues de capteurs : identification des besoins industriels, analyse des problématiques techniques, et utilisation d’outils pouvant relever de l'intelligence artificielle, pour interpréter et valoriser les données. 2. La conception et l’optimisation de systèmes industriels : développement de systèmes de mesure, mise en œuvre de capteurs virtuels et low-cost, création de modèles prédictifs pour la maintenance et optimisation des performances en assurant fiabilité et conformité. 3. L'installation de systèmes pluritechniques : intégration des technologies dans des environnements complexes, collaboration avec des équipes pour une mise en œuvre efficace, et respect des exigences de sécurité, de norme et de durabilité. 4. Le pilotage et l'innovation : conduite de projets, exploitation des technologies avancées (IoT, big data), contrôle des processus et systèmes intelligents, intégration des enjeux environnementaux dans les solutions développées, rédaction de documents techniques et veille technologique. 5. La gestion de projets : coordination, animation de réunions, communication, reporting, management d’équipe.

Titres proches

Repérés par proximité sémantique. Utile pour situer votre offre, vos concurrents et d'éventuelles passerelles.

Source : répertoires nationaux France Compétences (open data data.gouv.fr), schéma v4.1. Adéqua restitue la donnée telle qu'enregistrée ; il n'est pas un service public et n'emporte aucun agrément.

Blocs de compétences (4)

RNCP42278BC01Analyser et exploiter des données industrielles

* Analyser et résoudre des problématiques industrielles liées au traitement des signaux et à l’exploitation des données issues de capteurs dans des environnements complexes. * Mettre en œuvre des algorithmes de traitement du signal, d’intelligence artificielle et des outils de modélisation pour extraire des informations pertinentes à partir des données.

Ingénieur diplômé de Télécom Saint-Etienne de l'Université Jean Monnet, spécialité génie industriel et systèmes numériques

Financement

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Certificateurs (2)

Blocs de compétences (4)

Nomenclatures

Objectifs et contexte

Activités visées

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