Ingénieur diplômé de l'Université de technologie de Troyes, spécialité Systèmes Numériques
ActiveEnregistrement
Publication JO
Accessibilité
Historique de certification
Formacodes
Codes NSF
Codes ROME
Activités visées
Dans le cadre de son emploi, l’ingénieur UTT de la spécialité Systèmes numériques (SN) met en œuvre un ensemble d’activités professionnelles : Cadrage et pilotage d’un projet dans un cadre industriel, entrepreneurial ou de recherche Mise en place et suivi des indicateurs de performance pour piloter et communiquer sur l’amélioration continue des systèmes d’information Mise en place d’une veille technologique, technique, réglementaire et fonctionnelle dans les domaines du numérique Management de l’innovation dans la conception de systèmes numériques Création de valeur pour répondre aux besoins de la société, d’un marché, d’une organisation ou d’un projet de recherche scientifique Création et gestion d’entreprise Accompagnement à la prise de décision grâce à l’exploitation de données issues de l’environnement numérique Collecte auprès des utilisateurs finaux et analyse des données utiles à la spécification des besoins Préparation de l’analyse et identification des données nécessaires et des ressources à mobiliser pour spécifier le besoin de la solution IA/IoT Modélisation des activités et processus sous forme de maquette de l’algorithme d’IA Identification et référencement des contraintes, des leviers, des impacts et des risques Test et validation du cahier des charges auprès du client Rédaction des exigences fonctionnelles, techniques, organisationnelles et sociétales de la solution IA /IoT Identification des flux de données modèles et solutions techniques adaptés aux besoins des futurs utilisateurs de la solution IA/IoT Définition des règles de gestion de nettoyage des bases de données (formatage, suppression des doublons…) Élaboration des diagrammes et des maquettes d’interfaces pour modéliser la solution IA/IoT Traduction du modèle validé en une conception détaillée permettant le développement et le paramétrage de la solution Choix de l’environnement de développement des langages de programmation et des environnements techniques Définition d’une stratégie de transformation et d’accompagnement des nouveaux usages Planification et organisation des actions à mener pour accompagner la transformation des pratiques Mise en place d'une fonction support pour permettre une appropriation efficace des usagers Prise en compte des performances et des usages pour l’évolution continue du système d’information Choix de la méthode de gestion de projet la plus adaptée à son équipe, au contexte et aux spécificités du projet Planification du projet, répartition des moyens et composition de l’équipe projet Identification des algorithmes d’IA à partir des spécifications clients en fonction des objets connectés et du logiciel de gestion Caractérisation des données d’entrées et de sorties Création et évaluation des algorithmes IA Intégration du prototype informatique de back-end et front-end à la solution IA/IoT Vérification et test de la solution et l'interopérabilité entre la base de données Cloud, les objets et le logiciel de gestion Dimensionnement des ressources nécessaires (support d’hébergement) afin de produire une solution globale fonctionnelle Déploiement de la solution IA / IoT et évaluations des nouveaux usages Communication des résultats et des solutions avec les équipes métiers Suivi du projet, validation et documentation de l’avancement et coordination des équipes Argumentation et validation des orientations techniques, financières ou organisationnelles au sein d’un comité de pilotage
Capacités attestées
La certification d’ingénieur Systèmes numériques (SN) de l’Université de technologie de Troyes atteste l’ensemble des compétences suivantes : Formaliser et spécifier un besoin ou une opportunité identifiée sur le marché impliquant le développement d’une application dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, de l’IoT et du Big Data Etudier la faisabilité et les contraintes associées à une solution IA/IoT et en établir l’architecture prévisionnelle Évaluer les solutions disponibles sur le marché et identifier les ressources disponibles à partir d’une veille technique et scientifique Rédiger le cahier des charges et la charte technique en spécifiant le besoin en algorithme IA et les contraintes IoT d’une solution et les présenter au client Choisir les outils de communication adaptés pour présenter la solution IA/IoT au client Établir le planning prévisionnel et les jalons d’un projet de développement d’une solution IA/IoT Identifier les données à traiter par la solution IA/IoT et évaluer les consommations énergétiques et calculatoires du traitement en intégrant les contraintes environnementales Développer et tester une maquette d’algorithme en utilisant un langage de programmation Choisir le type d’objets connectés d’une solution IA/IoT à partir de l’Identification des données échangeables et des données cibles Etablir le réseau d’objets connectés et mettre en place les protocoles de communications (distribué, centralisé, cloud) à partir des spécifications techniques en matière de communication et d’interopérabilité et en cohérence avec le budget défini Prendre en compte la sécurité et la fiabilité des données collectées et échangées lors du développement d’une solution IA/IoT en conformité avec le RGPD Animer des séances de co-construction du Front-end afin d’adapter aux futurs utilisateurs Développer le Front-end en vérifiant les normes ergonomiques, l’accessibilité universelle et à la cohérence d'ensemble Développer et déployer un prototype fonctionnel pour chaque objet connecté intégrant l’interface et les fonctionnalités et en optimisant la mémoire Coder et tester le protocole de communication avec les objets connectés et prendre en compte les fonctionnalités et l’interopérabilité des objets connectés d’une solution IA/IoT Dimensionner les ressources d’hébergement Créer les guides utilisateurs et un outil d’aide à la gestion des erreurs Construire et programmer des formations à l’utilisation de la solution installée en prenant en compte les bonnes pratiques et l’accessibilité universelle Établir une stratégie concernant l’évolution de la solution en intégrant les contraintes de soutenabilité
Secteurs d'activité
Les Entreprises de Services Numériques (ESN) Les sociétés d’activités informatiques L’automobile L’aéronautique Le secteur public Le commerce L’éducation La santé Les médias Le marketing Le secteur du luxe L’environnement Le tourisme Les activités de conseil et de gestion des entreprises
Types d'emplois accessibles
Ingénieur en intelligence artificielle Chef de projet intelligence artificielle Consultant spécialiste IA Ingénieur deep learning / machine Learning Développeur spécialiste IA / spécialiste en deep learning / machine Learning Ingénieur études et développement Ingénieur d’études informatiques Ingénieur temps réel Ingénieur machine Learning Développeur informatique embarquée Concepteur/Développeur informatique Ingénieur informatique Architecte logiciel
Objectifs et contexte
La technologie émergente de l'intelligence artificielle, ou IA, croise plusieurs techniques simulant les processus cognitifs humains. Existant depuis les années 60, la recherche s'est développée récemment au point de multiplier les applications : voitures autonomes, diagnostics médicaux, assistants personnels, finance algorithmique, robots industriels, jeux vidéo. L'explosion de la puissance de calcul des machines, le big data et les objets connectés ont fait basculer l'IA, de la science-fiction à une réalité de plus en plus proche qui s’immisce dans le quotidien des organisations, des entreprises et des citoyens. Le développement et la maîtrise de l’IA associée à la science des données et aux objets connectés sont devenus un enjeu social, économique et industriel majeur : - Seulement 18% des entreprises en sont au stade d’étude et comparaison des différentes plateformes IoT, tandis que 32% n’en sont encore qu’au stade de simple veille - 72% des entreprises n’en sont pas encore au stade de projet de mise en place d’une architecture Smart Data et 42% n’ont pas encore identifié de besoins métiers ni de cas d’usage précis - Si elles ne sont pas encore prêtes, 57% des entreprises pensent que le Smart Data et l’IA couplés à l’IoT va bouleverser leurs activités, voire leurs business models Les tendances montrent une adoption croissante de l’IA dans les solutions IoT et une confiance accrue des entreprises dans ce domaine. Au niveau international, fin 2019, près de la moitié des ingénieurs, acheteurs et makers, indiquent déjà utiliser l’IA dans leurs applications IoT. Le machine learning étant la technologie la plus utilisée (28 %), suivie de l’IA basée sur le cloud (19 %). En 2022, les données montrent une forte croissance de ce domaine d’activité dans un large éventail d'industries et mettent en exergue un changement important dans l'attitude des utilisateurs vis-à-vis du déploiement de l'intelligence artificielle (IA) dans les applications de l’IoT. Les ingénieurs sont de mieux en mieux informés et mieux disposés à déployer de l'IA lorsqu'ils détectent des moyens de l'utiliser pour améliorer les produits et augmenter le retour sur investissement de leurs systèmes, ce qui engendre une croissance exponentielle des applications fondées sur l’IA. L’utilisation de l'IA concerne maintenant une majorité d’ingénieurs avec une croissance exponentielle attendue. La certification d’Ingénieur en Systèmes Numériques répond à une demande des entreprises en forte croissance dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, de l’IoT et du Big Data en proposant des compétences qui répondent aux besoins de ces entreprises pour accompagner et/ou consolider leur mutation et leur positionnement dans ce domaine. Les entreprises recherchent des experts en IA, IoT, Big data et Cloud computing, capables de concevoir des solutions innovantes répondant aux problématiques de gestion et d’analyse des grandes quantités de données générées par des systèmes sociotechniques. L’Ingénieur en Systèmes Numériques est également capable de concevoir des algorithmes gérant l’interconnexion et l’interopérabilité des objets connectés.
Réglementations d'activités
Le métier n’est pas réglementé, néanmoins dans l’exercice professionnel de son activité, l’ingénieur Systèmes numériques doit respecter et tenir compte des droits, obligations et normes en matière de sécurisation du système d’information pour garantir sa mise en conformité. Il doit prendre en compte les obligations réglementaires et normatives en vigueur notamment le règlement général sur la protection des données (RGPD) et veiller à ce que le plan de sécurisation soit adapté au besoin de sécurisation du système. Cet aspect lié à la réglementation RGPD est pris en compte dans les contenus de formation, et reste entièrement visible dans la conception du référentiel de certification.
Prérequis à l'entrée en formation
L’admission à l’UTT, quel qu’en soit le niveau, est prononcée par un jury d’admission. Peuvent faire acte de candidature pour une admission en tronc commun (post-bac) : - les titulaires du baccalauréat ou des titres français ou étrangers admis en équivalence par le directeur de l’UTT - les étudiants qui ont validé une première année d’enseignement après le baccalauréat. Peuvent faire acte de candidature pour une admission en branche (post bac+2) : - les étudiants titulaires de l’un des diplômes de premier ou de second cycle de l’enseignement supérieur dont la liste est arrêtée annuellement par le directeur de l’UTT, après avis du Conseil des études - les élèves des classes préparatoires aux grandes écoles de 2ème année admissibles à un concours
Décret de création
Arrêté du 15 novembre 2023 fixant la liste des écoles accréditées à délivrer un titre d’ingénieur diplômé - NOR : ESRS2321364A JO du 04/02/2024
Autres décrets
Arrêté du 15 novembre 2023 fixant la liste des écoles accréditées à délivrer un titre d’ingénieur diplômé - NOR : ESRS2321364A JO du 04/02/2024