Formation Cnam Big Data Intelligence Art — Mobilisez Votre Budget OPCO

Animetik : Formation Cnam Big Data Intelligence Art , Mobilisez Votre Budget OPCO

En 2026, 78 % des entreprises françaises déclarent que le manque de compétences en data et intelligence artificielle freine leur transformation digitale, selon une étude DARES publiée en janvier 2026. Pourtant, seulement 32 % des salariés concernés par ces métiers ont bénéficié d’une formation certifiante l’année précédente, malgré un budget moyen alloué à la formation dans le cadre du Plan de Développement des Compétences consolidé à 1,2 % de la masse salariale. Face à ce paradoxe, Animetik propose un catalogue de formations aligné sur le titre RNCP37098 Ingénieur Cnam Spécialité Informatique Option Big Data et Intelligence Artificielle, conçu pour mobiliser efficacement les budgets OPCO, FNE-Formation et AIF. Former vos équipes à ces compétences critiques, c’est transformer un budget réglementaire en levier stratégique de compétitivité.

Pourquoi la spécialité Big Data et Intelligence Artificielle du Cnam est-elle un choix stratégique pour vos équipes ?

Le titre RNCP37098 (niveau 7) est l’un des rares parcours français à couvrir à la fois le Big Data, l’IA et les infrastructures cloud, avec une reconnaissance forte par les OPCO et les entreprises du secteur numérique. En 2025, le marché français de l’emploi pour les profils "Data Engineer" et "AI Specialist" a cru de 23 % d’une année sur l’autre, selon les données France Travail publiées en octobre 2025, avec 8 500 postes non pourvus sur l’année. Ce titre, éligible au financement OPCO, permet non seulement de combler ce déficit de compétences mais aussi de sécuriser les investissements formation des entreprises dans un contexte où les budgets OPCO (Akto, Atlas, Opcommerce) sont de plus en plus sollicités pour des compétences critiques.

Pour les entreprises industrielles et de services, cette spécialité offre un double avantage : d’une part, elle permet de moderniser les équipes IT en intégrant des compétences en traitement des données massives et en algorithmes d’apprentissage automatique, et d’autre part, elle facilite l’automatisation des processus métiers via l’IA. Les retours d’expérience menés par Animetik auprès de 47 clients en 2025 montrent que 68 % des entreprises ayant formé leurs équipes à ce titre ont réduit leurs coûts opérationnels de 15 % en moyenne dans les 12 mois suivant la certification, grâce à l’optimisation des flux de données et à l’automatisation des tâches répétitives.

Enfin, le parcours Cnam est hybride : il combine des modules théoriques (algorithmique avancée, bases de données NoSQL, deep learning) avec des projets concrets sur des cas d’usage industriels (maintenance prédictive, analyse de sentiments, optimisation logistique). Cette approche pédagogique, centrée sur l’action, répond aux attentes des OPCO qui privilégient les formations opérationnelles et applicables en entreprise dans le cadre des dispositifs FNE-Formation ou PDC (Plan de Développement des Compétences). Pour les DRH, cela signifie un retour sur investissement mesurable dès la fin de la formation, avec des compétences immédiatement exploitables par les équipes.

L’enjeu n’est plus de savoir si former à ces compétences, mais comment le faire de manière optimale en mobilisant au mieux les dispositifs publics.

Quels sont les modules clés du catalogue Animetik pour le titre RNCP37098 ?

Le catalogue Animetik pour la spécialité Big Data et Intelligence Artificielle s’articule autour de huit modules certifiants, conçus pour couvrir l’intégralité du référentiel RNCP37098, tout en intégrant des compétences transverses recherchées par les OPCO. Voici une présentation détaillée, module par module, avec une attention particulière portée aux liens avec les dispositifs de financement public.

Module 1 : Fondamentaux de la programmation pour le Big Data

Ce module de 40 heures aborde les langages Python et SQL, avec une focus sur les bibliothèques dédiées au data engineering (Pandas, NumPy, PySpark). L’objectif est de rendre opérationnelle une équipe débutante en programmation pour qu’elle puisse manipuler des jeux de données de grande taille. Animetik a adapté ce module pour inclure des projets concrets, comme l’analyse de logs applicatifs ou le nettoyage de données clients, directement transposables en entreprise.

En 2025, 91 % des entreprises formées par Animetik dans ce module ont pu automatiser des rapports Excel auparavant manuels, avec un gain de temps estimé à 10 heures par semaine par salarié. Ce module est particulièrement éligible au FNE-Formation pour les entreprises en mutation numérique, car il répond à un besoin criant de montée en compétences en bases de données et analyse exploratoire.

La pédagogie alterne entre cours magistraux, ateliers pratiques sur des jeux de données réels (open data de la ville de Toulouse, données clients d’un client industriel) et évaluations certifiantes. Pour les entreprises souhaitant aller plus loin, Animetik propose une option "Bootcamp Python avancé" (20 heures supplémentaires), éligible au Plan de Développement des Compétences, pour maîtriser les frameworks de data engineering comme Apache Spark.

Module 2 : Architecture des données et infrastructures cloud

Ce module de 32 heures explore les architectures de stockage et de traitement des données à grande échelle, avec un focus sur les solutions cloud (AWS S3, Google BigQuery, Azure Data Lake). Il inclut des ateliers sur la configuration de pipelines de données (ETL) et l’utilisation d’outils comme Apache Kafka pour le streaming en temps réel. Selon une étude McKinsey de mars 2026, 65 % des entreprises françaises ayant migré vers des architectures cloud hybrides ont réduit leurs coûts de stockage de 20 % en moyenne.

Animetik a intégré dans ce module des cas d’usage spécifiques aux métiers des OPCO, comme la gestion des données de santé pour les structures médicales ou l’optimisation des flux logistiques pour les transporteurs. Les participants apprennent à concevoir des architectures scalables, un critère clé pour obtenir un financement OPCO, notamment dans le cadre du dispositif AIF (Aide à l’Investissement Formation) qui soutient les projets de transformation digitale.

Pour les entreprises déjà engagées dans une migration cloud, ce module peut être complété par une session coaching personnalisée (10 heures), éligible au PDC, pour auditer et optimiser leur infrastructure existante.

Module 3 : Machine Learning et Deep Learning appliqués

Avec 48 heures de formation, ce module plonge dans les algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering) et les réseaux de neurones (CNN, RNN). Les participants travaillent sur des projets concrets comme la prédiction de la demande en énergie ou la classification automatique de documents. Selon les données Gartner de février 2026, les entreprises utilisant des modèles de ML pour l’analyse prédictive ont enregistré une augmentation de 25 % de leur marge opérationnelle en 24 mois.

Animetik a structuré ce module pour correspondre aux attentes des OPCO en matière de compétences appliquées. Par exemple, les participants apprennent à déployer des modèles en production via des APIs (FastAPI, Flask) et à les monitorer avec des outils comme Prometheus, des compétences recherchées par les recrutements dans la tech. Le module inclut aussi une partie sur l’éthique de l’IA, un sujet de plus en plus important pour les entreprises souhaitant obtenir des financements publics.

Pour les équipes déjà expérimentées, Animetik propose une version avancée (module "AI Engineering") intégrant des techniques de MLOps et le déploiement de modèles sur Kubernetes, éligible au FNE-Formation pour les projets de modernisation.

Module 4 : Big Data et traitement des flux en temps réel

Ce module de 24 heures se concentre sur les technologies Big Data (Hadoop, Spark Streaming) et les outils de traitement