Cette formation RNCP de niveau 7 prépare des professionnels capables de concevoir et piloter des architectures informatiques complexes dans le secteur industriel. Elle s'adresse à des ingénieurs, cadres informatiques ou consultants souhaitant maîtriser la transformation numérique des processus manufacturiers. Les candidats acquièrent une expertise en évaluation des systèmes existants, en analyse des besoins métier et en conception d'architectures résilientes et scalables.
Capacités attestées
Examiner les systèmes d'information actuels en évaluant leur efficience et leur adéquation aux flux de travail industriels afin de déterminer les besoins d'amélioration et de mise à niveau pour soutenir les objectifs stratégiques de l'entreprise. Identifier les déficiences et les limitations des systèmes actuels en termes de traitement des données et de performance afin de prioriser les actions correctives nécessaires. Déterminer les exigences de conformité et de sécurité pour les systèmes actuels et futurs en évaluant leur alignement avec les normes réglementaires et les meilleures pratiques de l'industrie afin de garantir leur conformité et leur sécurité. Collecter des feedbacks des utilisateurs finaux en utilisant des enquêtes et des interviews afin d’évaluer leur satisfaction et leurs difficultés pour optimiser l’expérience utilisateur et améliorer l’efficacité des systèmes, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Cartographier les processus industriels en utilisant des outils de modélisation afin d’identifier les points d’intégration des systèmes d’information pour faciliter une meilleure synchronisation et efficacité opérationnelle, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Évaluer les demandes spécifiques des différentes unités opérationnelles en réalisant des analyses des besoins afin de s'assurer que les solutions de systèmes d'information répondent aux besoins diversifiés. Proposer des améliorations basées sur les analyses de flux de données et de performance en utilisant des techniques d'optimisation afin d'améliorer les processus et soutenir l'innovation technologique. Analyser les besoins de mise à niveau technologique en réalisant des évaluations techniques afin de supporter l'innovation et maintenir la compétitivité et l'efficacité opérationnelle de l'entreprise. Identifier les besoins et attentes des utilisateurs finaux en réalisant des enquêtes, des interviews et des ateliers participatifs afin de garantir que les nouvelles solutions répondent efficacement à leurs exigences, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Évaluer les scénarios d'utilisation actuels et potentiels des systèmes d'information en collaborant avec les utilisateurs finaux afin de s'assurer que les solutions proposées sont adaptées aux contextes réels d'utilisation. Prioriser les fonctionnalités et les améliorations en fonction des retours utilisateurs et des objectifs stratégiques de l'entreprise afin de maximiser la valeur ajoutée des nouvelles solutions. Documenter les exigences utilisateurs en créant des spécifications détaillées pour les équipes de développement afin de garantir une compréhension claire et précise des besoins à satisfaire. Analyser les contraintes techniques existantes en étudiant les limitations matérielles et logicielles afin de déterminer les besoins en infrastructure pour les nouvelles solutions. Évaluer les contraintes opérationnelles en analysant les exigences de maintenance et de support afin de garantir une intégration fluide et une opération continue des systèmes, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Identifier les risques potentiels associés à la mise en œuvre des nouvelles solutions en développant des stratégies d'atténuation afin de minimiser les interruptions et les coûts imprévus. Définir les composants fonctionnels du système en s'appuyant sur les besoins métiers, les exigences utilisateurs et les meilleures pratiques, afin de garantir une couverture complète des fonctionnalités requises, une organisation modulaire et évolutive, et une bonne compréhension du système par toutes les parties prenantes. Modéliser les interactions entre les composants fonctionnels en utilisant des outils de modélisation appropriés, afin de clarifier les relations entre les différents éléments du système, de faciliter la communication entre les équipes de développement et de valider la cohérence globale de l'architecture. Élaborer des scénarios d'utilisation pour chaque composant fonctionnel en décrivant les actions des utilisateurs et les réponses du système, afin de valider la pertinence et l'efficacité des fonctionnalités proposées, d'identifier les éventuelles incohérences ou ambiguïtés, et de faciliter la rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Définir les règles de gestion et les contraintes métiers associés à chaque composant fonctionnel en spécifiant les conditions d'exécution, les validations de données et les règles de décision, afin d'assurer la cohérence, la qualité et la sécurité des données traitées par le système, et de garantir le respect des exigences réglementaires et des normes de l'industrie. Sélectionner les technologies et les plateformes matérielles et logicielles adaptées aux besoins fonctionnels et aux contraintes du système en tenant compte des performances, de la fiabilité, de la sécurité et de l'évolutivité, afin de garantir une infrastructure solide et performante. Définir l'architecture logicielle du système en choisissant les langages de programmation, les frameworks, les bibliothèques et les outils de développement appropriés, afin de faciliter la mise en œuvre, la maintenance et l'évolution du système. Concevoir l'architecture réseau du système en déterminant la topologie, les protocoles de communication, les équipements réseau et les règles de sécurité, afin d'assurer une communication fiable, sécurisée et performante entre les différents composants du système. Définir l'architecture de données du système en choisissant les modèles de données, les bases de données, les outils d'intégration et les mécanismes de synchronisation, afin de garantir la cohérence, l'intégrité et la disponibilité des données. Identifier les risques de sécurité potentiels en réalisant une analyse de risques, afin de définir les mesures de protection appropriées. Mettre en place des mécanismes de sécurité pour protéger les données, les systèmes et les réseaux, afin de garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des informations. Définir des politiques de sécurité pour encadrer l'utilisation du système et prévenir les comportements à risque, afin de sensibiliser les utilisateurs et de renforcer la sécurité globale. Mettre en place des procédures de sauvegarde et de restauration des données en cas d'incident, afin d'assurer la continuité de l'activité et de minimiser les pertes de données. Valider l'architecture proposée en réalisant des tests, des simulations et des prototypes, afin de vérifier sa conformité aux exigences fonctionnelles, techniques et de sécurité. Documenter l'architecture en créant des diagrammes, des spécifications techniques et des guides d'utilisation, afin de faciliter la compréhension, la mise en œuvre et la maintenance du système tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Présenter l'architecture aux parties prenantes en utilisant un langage clair et adapté à leur niveau de connaissance, afin d'obtenir leur adhésion et leur engagement, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Maintenir la documentation à jour en intégrant les évolutions et les modifications apportées au système, afin de garantir sa pertinence et sa fiabilité dans le temps. Concevoir des maquettes interactives d'IHM en utilisant des outils de design graphique ou des logiciels de prototypage rapide, afin de visualiser l'apparence, l'ergonomie et les interactions de l'interface avant le développement. Développer des prototypes fonctionnels d'IHM en utilisant des langages de programmation ou des frameworks d'interface utilisateur, afin de permettre aux utilisateurs de tester les fonctionnalités et de recueillir leurs retours. Intégrer des données réelles ou simulées dans les prototypes d'IHM en utilisant des API, des connecteurs de données ou des générateurs de données, afin d'évaluer la présentation et le traitement des données dans l'interface. Mener des tests utilisateurs sur les prototypes d'IHM en impliquant des représentants des différents types d'utilisateurs, afin de recueillir leurs commentaires, d'identifier les problèmes d'utilisabilité et d'améliorer l'expérience utilisateur, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Modéliser les flux de données entre les composants du système (capteurs, automates, bases de données, applications) en utilisant des outils de modélisation de données (UML, ERD) ou des langages de description de données (XML, JSON), afin de visualiser et comprendre les échanges d'informations. Simuler les flux de données en temps réel en utilisant des outils de simulation de réseaux ou de systèmes industriels afin de tester la performance, la fiabilité et la sécurité des échanges d'informations. Analyser les résultats des simulations en utilisant des outils d'analyse de données et de visualisation, afin d'identifier les goulots d'étranglement, les erreurs de transmission et les problèmes de performance, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Optimiser les flux de données en ajustant les paramètres de configuration, les protocoles de communication et les mécanismes de sécurité, afin de garantir la fluidité, la fiabilité et la sécurité des échanges d'informations. Développer des prototypes fonctionnels des composants logiciels clés (modules de contrôle, algorithmes de traitement de données, règles métier) en utilisant des langages de programmation adaptés ou des plateformes de développement low-code, afin de valider leur logique et leur performance avant leur intégration. Tester les prototypes en les intégrant dans un environnement de test simulé ou réel, en utilisant des jeux de données représentatifs et des scénarios de test pertinents, afin de vérifier leur bon fonctionnement et leur conformité aux exigences. Optimiser les prototypes en analysant les résultats des tests, en identifiant les erreurs et les points d'amélioration, afin d'apporter les corrections et les ajustements nécessaires pour améliorer la performance et la fiabilité du système Documenter les prototypes en rédigeant des spécifications techniques détaillées, des guides d'utilisation, des rapports de test et des commentaires de code, afin de faciliter leur intégration et leur maintenance. Créer des environnements de simulation virtuels 3D reproduisant fidèlement l'usine (machines, capteurs, réseaux, flux de production, etc.) en utilisant des logiciels de simulation 3D ou des outils spécialisés, afin de visualiser et d'interagir avec le système dans un environnement réaliste. Simuler des scénarios d'utilisation variés (production normale, pannes, variations de demande, incidents de sécurité, etc.) en utilisant des modèles de simulation basés sur des données réelles ou des hypothèses plausibles, afin d'évaluer la résilience et la capacité d'adaptation du système. Collecter et analyser les données de simulation (performances, temps de réponse, consommation de ressources, taux d'erreur, etc.) en utilisant des outils d'analyse de données et de visualisation, afin d'identifier les goulots d'étranglement, les points faibles et les opportunités d'optimisation, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Valider et optimiser la conception du système en utilisant les résultats de la simulation pour ajuster les modèles, les paramètres, les configurations et les algorithmes, afin d'améliorer les performances, la fiabilité et la sécurité du système, tout en tenant compte des besoins spécifiques des collaborateurs en situation de handicap. Extraire et centraliser les données industrielles (issues de capteurs, automates, MES, ERP, etc.) en utilisant des protocoles de communication standards (OPC UA, MQTT) et des outils d'intégration de données (ETL), afin de les rendre disponibles pour l'analyse et la modélisation. Nettoyer et prétraiter les données industrielles en utilisant des outils de traitement de données (Python, R, SQL) et des techniques de nettoyage de données (gestion des valeurs manquantes, traitement des valeurs aberrantes) afin d'assurer la qualité et la fiabilité des analyses ultérieures. Analyser les données industrielles en utilisant des méthodes statistiques avec des outils appropriés (Excel, R, Python) afin d'identifier des tendances, des anomalies et des opportunités d'optimisation des processus. Visualiser les résultats des analyses de données industrielles en créant des tableaux de bord interactifs et des visualisations graphiques avec des outils de BI (Tableau, Power BI, Grafana) afin de faciliter la prise de décision et de communiquer efficacement les insights aux parties prenantes , y compris celles en situation de handicap. Appliquer des techniques de machine learning (régression, classification, clustering) aux données industrielles fournies en utilisant des bibliothèques comme scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, afin de développer des modèles prédictifs pour la maintenance, la qualité ou la performance des équipements. Évaluer la performance des modèles de machine learning en utilisant des métriques appropriées (précision, rappel, F1-score, RMSE) et des techniques de validation croisée, afin de sélectionner les modèles les plus performants et de justifier leur choix pour la maintenance prédictive. Interpréter les résultats des modèles de machine learning en identifiant les variables les plus importantes avec des techniques d'explicabilité et en expliquant leur impact sur les prédictions, afin de comprendre les facteurs clés influençant la maintenance prédictive et d'améliorer les processus décisionnels Intégrer les modèles de machine learning dans un système de gestion de la maintenance en temps réel en utilisant des plateformes de déploiement (Docker, Kubernetes) et des API RESTful, afin d'automatiser la maintenance prédictive et d'optimiser les opérations industrielles en temps réel Identifier les opportunités d'innovation dans les systèmes d'information industriels en analysant les tendances technologiques (IoT, cloud, edge computing, blockchain, etc.) et les besoins métiers, afin de proposer des solutions innovantes pour améliorer la performance, la sécurité et la compétitivité de l'entreprise. Évaluer la faisabilité technique et économique des solutions d'innovation en réalisant des études de marché, des analyses de coûts-bénéfices et des prototypes, afin de sélectionner les solutions les plus prometteuses et de justifier leur mise en œuvre. Mettre en place une démarche d'amélioration continue en collectant et en analysant les retours d'expérience des utilisateurs, , y compris ceux en situation de handicap, en mesurant les performances des systèmes et en identifiant les axes d'amélioration, afin d'optimiser en permanence les systèmes d'information industriels et de s'adapter aux évolutions du marché et des technologies. Analyser les implications éthiques de l'utilisation de l'IA dans les systèmes d’informations dans les processus industriels en identifiant les risques potentiels (biais algorithmiques, discrimination, perte d'emplois, etc.) et en évaluant leur impact sur les individus, l'entreprise et la société, afin de prendre des décisions éclairées et responsables. Assurer la transparence des décisions automatisées en utilisant des modèles d'IA explicables, en documentant les critères de décision et en permettant aux utilisateurs de comprendre et de contester les décisions prises par les systèmes, afin de renforcer la confiance, la responsabilité et l'acceptabilité de l'IA.