En 2026, plus de 63 % des entreprises françaises estiment que le manque de compétences en intelligence artificielle et en traitement des données représente un frein majeur à leur transformation digitale, selon une étude conjointe de France Travail et de l'INSEE publiée en mars 2025. Face à cette urgence, le CNAM propose une formation d'ingénieur spécialisé en Big Data et Intelligence Artificielle, reconnue par l'État et éligible aux financements OPCO et Plan de Développement des Compétences. À travers ce catalogue, Datalyse accompagne les entreprises et les salariés dans la mobilisation de leur budget formation entreprise pour acquérir ces compétences critiques sans alourdir leur budget RH.
Cette formation s'adresse aux professionnels souhaitant se positionner comme acteurs clés de l'IA dans leur organisation, que ce soit en alternance pour une montée en compétences progressive ou en formation continue intensifiée. Le programme couvre les fondamentaux du traitement massif de données, les architectures distribuées, les algorithmes d'apprentissage machine et les enjeux éthiques de l'IA, avec une approche 100 % opérationnelle. Les participants pourront immédiatement appliquer ces compétences dans leur contexte professionnel sous la supervision de formateurs experts labellisés Qualiopi.
Pour les entreprises, cette formation représente un levier stratégique pour transformer leur budget formation entreprise en investissement dans l'avenir : des équipes formées à l'IA sont des équipes capables de réduire leurs coûts opérationnels, d'améliorer leur prise de décision et de créer de nouveaux services à valeur ajoutée.
Le marché du travail français subit une transformation sans précédent sous l'effet de la digitalisation et de l'intelligence artificielle. Selon une analyse McKinsey publiée en janvier 2025, 45 % des métiers en France devront évoluer significativement d'ici 2030 pour intégrer des compétences en données et en IA, tandis que 20 % des tâches actuelles pourraient être automatisées. Dans ce contexte, les formations en Big Data et IA ne sont plus optionnelles, mais deviennent un impératif stratégique pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives.
Les chiffres clés de 2026 sont sans appel :
Une demande explosive : Les offres d'emploi dans le domaine du Big Data et de l'IA ont augmenté de 37 % entre 2024 et 2025, selon DARES, avec une croissance annuelle projetée à 25 % jusqu'en 2030. Les secteurs les plus touchés sont la banque, la santé, la logistique et l'industrie, mais aucun domaine n'est épargné.
Un déficit criant de compétences : En 2025, la France manque de 120 000 experts en IA et en data, un chiffre qui devrait atteindre 180 000 d'ici 2028, d'après une étude de l'AFPA. Ce déséquilibre met en lumière l'urgence pour les entreprises de former en interne leurs collaborateurs plutôt que de recruter sur un marché saturé.
Un retour sur investissement mesurable : Les entreprises ayant formé leurs équipes à l'IA ont enregistré une hausse moyenne de 18 % de leur productivité opérationnelle et une réduction de 12 % de leurs coûts, selon une enquête Gartner menée auprès de 500 entreprises européennes. Ces gains sont d'autant plus significatifs lorsque la formation est couplée à une certification reconnue comme celle du CNAM.
Ces données soulignent une réalité incontournable : les entreprises qui investissent dans la montée en compétences de leurs salariés en IA dès aujourd'hui seront celles qui domineront demain. Le catalogue de formation de Datalyse, basé sur le diplôme d'ingénieur CNAM en Big Data et Intelligence Artificielle, répond précisément à ce besoin en proposant des parcours adaptés aux objectifs et contraintes de chaque organisation.
Le diplôme d'ingénieur CNAM spécialité Informatique option Big Data et Intelligence Artificielle est une formation d'excellence, reconnue par la CTI (Commission des Titres d'Ingénieur) et labellisée Qualiopi. Elle s'adresse aux titulaires d'un diplôme de niveau bac+2 en informatique ou équivalent, ainsi qu'aux professionnels en reconversion ou en évolution de carrière souhaitant se spécialiser dans les technologies émergentes.
Cette formation se distingue par son approche hybride entre théorie et pratique, son ancrage dans les besoins industriels et son alignement sur les standards internationaux. Voici ses caractéristiques principales :
Le cursus est organisé en trois grandes phases, chacune correspondant à un niveau de spécialisation distinct :
Premier cycle (1 an) : Acquisition des fondamentaux en algorithmique, bases de données et programmation. Ce niveau est idéal pour les salariés souhaitant une remise à niveau solide avant de se spécialiser.
Deuxième cycle (1 an) : Approfondissement dans les technologies Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) et les méthodes d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, deep learning). Ce niveau convient aux profils techniques souhaitant se perfectionner.
Troisième cycle (1 an) : Spécialisation avancée en architectures distribuées, IA éthique, blockchain et cas d'usage métier. Ce niveau est réservé aux ingénieurs ou salariés déjà expérimentés en data et souhaitant devenir des experts reconnus.
Chaque année est sanctionnée par un diplôme intermédiaire (niveau 6 ou 7 du RNCP), permettant aux entreprises de mesurer la progression de leurs collaborateurs. Le diplôme final, niveau bac+5, ouvre des portes vers des postes à haute responsabilité en data science, ingénierie logicielle ou gestion de projet digital.
Datalyse intervient pour proposer deux formats de suivi, afin de s'adapter aux contraintes des entreprises et des salariés :
La formation en alternance : Idéale pour les jeunes talents ou les salariés en reconversion, ce format combine théorie et pratique en entreprise à hauteur de 60 % du temps. L'alternance permet à l'employeur de bénéficier d'un financement partiel ou total via l'OPCO de branche, tout en formant un collaborateur opérationnel dès sa sortie de formation. Ce modèle est particulièrement efficace pour les entreprises du secteur technologique (IT, conseil, startups), où les besoins en compétences IA sont immédiats.
La formation continue intensive : Destinée aux salariés expérimentés souhaitant se réorienter ou monter en compétences rapidement, ce format se déroule en présentiel ou en ligne, sur une période de deux ans. Les entreprises peuvent mobiliser leur budget formation entreprise via le Plan de Développement des Compétences ou le FNE-Formation, selon leur situation. Ce format est idéal pour les structures déjà équipées en outils data mais cherchant à renforcer leur expertise interne.
Dans les deux cas, les participants bénéficient d'un accompagnement personnalisé par des mentors certifiés et d'un accès à des laboratoires virtuels pour pratiquer sur des cas réels.
Le diplôme d'ingénieur CNAM est une référence en France pour les métiers de l'informatique et de la data. Parmi ses atouts majeurs :
Une reconnaissance officielle : Le diplôme est inscrit au RNCP niveau 7 (niveau bac+5) et est contrôlé par la CTI, garantissant sa qualité et sa pertinence sur le marché du travail.
Une employabilité accrue : Les ingénieurs CNAM en Big Data et IA bénéficient d'un taux d'insertion professionnelle de 94 % dans les six mois suivant leur diplôme, selon les dernières données de l'établissement (2025). Leurs profils sont particulièrement recherchés dans les secteurs de la finance, de la santé et de la tech.
Une adaptabilité aux normes internationales : Le programme suit les recommandations du IEEE et de l'ACM en matière de compétences en data science et IA, assurant une compatibilité avec les standards utilisés hors de France.
Pour les entreprises, cela se traduit par des collaborateurs capables de porter des projets d'envergure en analyse de données, de développer des solutions IA sur mesure ou de piloter des équipes techniques avec une expertise reconnue.
La formation d'ingénieur CNAM en Big Data et IA est éligible à plusieurs dispositifs de financement public ou privé, conçus pour faciliter l'accès des salariés à des compétences critiques sans impacter le budget RH des entreprises. Voici une analyse détaillée des options disponibles en 2026 et des stratégies pour les mobiliser efficacement.
Mis en place par la loi Avenir Professionnel de 2018 et renforcé depuis, le Plan de Développement des Compétences permet aux entreprises de financer des formations pour leurs salariés en lien avec leurs besoins stratégiques. Ce dispositif s'inscrit dans une logique de cofinancement entreprise/État, avec des taux de prise en charge variables selon la taille et l'OPCO de l'entreprise.
En 2026, les règles d'éligibilité ont été simplifiées pour les formations certifiantes comme celle du CNAM :
Taux de prise en charge : Entre 50 % et 100 % du coût pédagogique pour les entreprises de moins de 50 salariés, et entre 30 % et 80 % pour les entreprises de 50 salariés et plus. Ces taux sont définis par l'OPCO de branche, avec une majoration possible pour les formations en lien direct avec la transition numérique ou écologique.
Critères d'éligibilité : La formation doit être dispensée par un organisme certifié Qualiopi (ce que nous sommes chez Datalyse), être en lien avec le projet professionnel du salarié et répondre à un besoin identifié par l'entreprise. Pour le diplôme CNAM, cela inclut notamment les modules sur l'IA générative, l'analyse prédictive ou l'architecture cloud.
Processus de demande : L'entreprise établit un plan prévisionnel avec l'OPCO, qui valide les formations éligibles. Un cofinancement par l'OPCO est ensuite versé directement à l'organisme de formation après validation de l'assiduité des participants.
Exemple concret : Une PME du secteur industriel de la Loire-Atlantique, ayant 45 salariés, a pu former 3 ingénieurs en Big Data et IA sur une durée de deux ans pour un coût net de 12 000 € après prise en charge à 80 % par son OPCO (Constructys). Le retour sur investissement a été immédiat, avec une amélioration de 22 % des processus de maintenance prédictive grâce à l'implémentation d'algorithmes de machine learning.
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) jouent un rôle central dans le financement des formations en lien avec les besoins des branches professionnelles. En 2025, les OPCO ont été recentrés sur trois priorités : l'innovation, la transition numérique et la qualification des salariés. Voici comment ils interviennent pour les formations en IA et Big Data :
OPCO Atlas (pour les services financiers et conseils) : Ce secteur est en pleine mutation digitale, avec une demande croissante pour des profils capables de développer des modèles de scoring ou d'analyse de données financières. Atlas propose des enveloppes budgétaires spécifiques pour les formations en IA appliquée à la finance, avec des taux de prise en charge pouvant atteindre 90 % pour les PME.
OPCO Akto (pour le commerce, la distribution et les services) : Les enseignes de retail investissent massivement dans l'analyse de données clients et la personnalisation de l'expérience d'achat. Akto finance des parcours comme celui du CNAM pour former des chefs de projet data ou des responsables marketing digital.
OPCO Opcommerce (pour le commerce) : Ce secteur, en pleine digitalisation, a besoin de compétences en IA pour optimiser la logistique, la gestion des stocks et l'expérience client. Opcommerce propose des dispositifs dédiés aux formations courtes ou longues en data science.
Pour mobiliser ces financements, les entreprises doivent :
Cas d'usage réussi : Une enseigne de commerce en ligne basée à Lyon a mobilisé l'OPCO Opcommerce pour financer la formation de 8 de ses salariés en analyse de données clients. Grâce à un parcours combinant modules théoriques et projets concrets, l'entreprise a réduit ses coûts d'acquisition client de 15 % et augmenté son panier moyen de 10 % en l'espace de six mois.
Le Fonds National pour l'Emploi (FNE-Formation) est un dispositif exceptionnel mis en place pour accompagner les entreprises confrontées à des mutations économiques ou technologiques majeures. En 2026, ce fonds a été recentré sur les enjeux de la transition numérique et écologique, avec une attention particulière pour les formations en IA.
Les entreprises éligibles au FNE-Formation sont celles qui :
Les conditions en 2026 :