Se qualifier durablement : diplômes et mastères spécialisés
Des parcours labellisés Conférence des Grandes Écoles en finance technologique, en IA pour systèmes complexes et en cybersécurité pour la santé, ainsi qu'un dispositif de Validation des Acquis de l'Expérience pour faire reconnaître un parcours professionnel par le diplôme d'ingénieur ensIIE.
VAE · Validation des Acquis de l'Expérience
Titre d'ingénieur ensIIE habilité par la CTI, spécialité Informatique – Mathématiques appliquées – Gestion de l'entreprise
La Validation des Acquis de l'Expérience est une voie d'obtention des diplômes rendue possible par la loi de modernisation sociale du 17 janvier 2002. L'ensIIE décerne par cette voie deux diplômes répertoriés au Répertoire National des Certifications Professionnelles : le Titre d'ingénieur (fiche RNCP n°4366) et le Titre d'ingénieur (fiche RNCP n°4553).
- Faire reconnaître les compétences d'ingénieur acquises en entreprise dans les domaines du développement logiciel, de la data science, de la cybersécurité, du calcul haute performance, de l'IA ou de la gestion de projet technologique
- Valoriser son parcours, évoluer professionnellement, accéder à des postes à responsabilité ou à un statut cadre
- Informatique (systèmes, réseaux, développement, IA, sécurité, calcul parallèle)
- Mathématiques appliquées (modélisation, statistiques, optimisation, data science)
- Sciences de l'entreprise (gestion, communication, innovation, entrepreneuriat)
125 ECTS
MSc® in Financial Technology and Data Science
4 semestres · Formation entièrement dispensée en anglais
125 ECTS
Formation de haut niveau sur deux ans, entièrement dispensée en anglais, répondant à la transformation profonde du secteur financier mondial portée par l'innovation technologique et les modèles basés sur les données. Porté par l'ensIIE, école d'ingénieurs spécialisée en informatique et mathématiques appliquées, ce Master combine finance quantitative, intelligence artificielle, blockchain et informatique avancée.
- Fondements mathématiques et statistiques (probabilités, processus stochastiques)
- Principes de la science des données et techniques de modélisation avancées
- Intégration des technologies modernes (IA / apprentissage automatique, blockchain, informatique quantique)
- Développement algorithmique et calcul scientifique
- Gestion des risques et réglementation financière (RegTech)
- Semestre 1 (Core) : processus stochastiques, analyse de données, programmation avancée (C++), recherche opérationnelle, analyse fonctionnelle
- Semestre 2 : modélisation statistique, mégadonnées, apprentissage automatique, instruments financiers et introduction aux options
- Semestre 3 : risques financiers, intelligence artificielle de confiance, informatique verte et spécialisation approfondie
- Semestre 4 : un cours au choix parmi Blockchain, Crypto-marchés ou Low Latency, suivi du stage et de la thèse
- Parcours de spécialisation à partir du semestre 2 : PMF (Probability and Mathematical Finance), SDS (Statistics and Data Science) ou ORQ (Operations Research and Quantum Computing)
483 H
Mastère Spécialisé® : Cybersécurité au service de la santé
3 semestres · Protection des données sensibles dans le domaine de la santé
483 H
Ce Mastère Spécialisé® forme des professionnels capables de protéger les données sensibles dans le domaine de la santé, avec une base solide de connaissances en cybersécurité préparant à des carrières dans l'administration système, l'audit en cybersécurité et la gestion de crise cyber.
- Former des experts en cybersécurité capables de comprendre les contraintes spécifiques des organisations de santé
- Protéger les données sensibles et réagir en cas d'attaque ciblée
- Préparer les étudiants à des carrières dans l'administration système, l'audit en cybersécurité et la gestion de crise cyber
- Semestre 1 : acquisition des compétences à l'école
- Semestre 2 : aspects avancés et mise en pratique à l'école
- Semestre 3 : mission en entreprise ou en laboratoire pour attester de la maîtrise des concepts abordés
- Cours : droit et cybersécurité, sécurité offensive, sécurité des réseaux, politique de sécurité, santé et sécurité
483 H
Mastère Spécialisé : IA pour les systèmes complexes
3 semestres · Maîtrise des techniques de calcul avancées pour l'intelligence artificielle
483 H
Ce Mastère Spécialisé forme des professionnels capables de maîtriser les défis de l'IA moderne grâce à des techniques de calcul avancées, avec une base solide de connaissances en calcul distribué et en intelligence artificielle.
- Former des experts capables d'appréhender les défis de l'IA moderne
- Offrir une base solide de connaissances en calcul distribué et en intelligence artificielle
- Préparer les étudiants à des carrières dans l'ingénierie informatique, la recherche scientifique et le développement Big Data
- Semestre 1 : acquisition des compétences à l'école
- Semestre 2 : aspects avancés et mise en pratique à l'école
- Semestre 3 : mission en entreprise ou en laboratoire pour attester de la maîtrise des concepts abordés
- Cours : cycle de conférences, ingénierie des plateformes Big Data, méthodes d'apprentissage automatique, programmation parallèle et GPU, Green IT, quantique
Monter en compétence rapidement, module par module
Des modules courts de 21 à 35 heures, pensés pour les professionnels en activité : cybersécurité, DevOps, data et intelligence artificielle, souveraineté du système d'information. Financement OPCO, sessions sur-mesure, accessibilité PMR garantie.
Module 1
28 H
Audit, conformité & sécurité réseau
4 jours · Fondations défensives et réglementaires
Ce module pose les fondations d'une approche cybersécurité cohérente. Il couvre la sécurisation des infrastructures réseau, la conduite d'analyses de risques selon la méthode EBIOS RM, l'application du cadre réglementaire européen (NIS2, RGPD) et la conception d'architectures défensives. Les séquences alternent apports structurés et travaux pratiques sur environnements simulés.
- Concevoir et sécuriser une architecture réseau (protocoles, DMZ, VPN, IAM) en appliquant les principes Zero Trust, la segmentation et les politiques de filtrage
- Conduire une analyse de risques SI (EBIOS RM, Nmap, OpenVAS) et élaborer les documents structurants de la sécurité : PSSI et rapport d'audit
- Appliquer les exigences NIS2 et RGPD en cartographiant les obligations et en construisant un plan de mise en conformité
Module 2
28 H
Offensif, SOC & gouvernance avancée
4 jours · Techniques offensives et gouvernance stratégique
Ce module s'adresse aux professionnels de la sécurité souhaitant approfondir les techniques offensives, la détection et la gouvernance stratégique. En quatre jours, les participants conduisent des tests d'intrusion, analysent des vecteurs d'attaque, exploitent un SIEM et pilotent la réponse aux incidents, avant de se confronter à un exercice fil rouge de conception d'une stratégie de cyberdéfense complète.
- Conduire un test d'intrusion et analyser les vecteurs d'attaque (phishing, ransomware) en mobilisant la kill chain MITRE ATT&CK
- Configurer un SIEM et mettre en œuvre une procédure de réponse aux incidents : confinement, forensique et communication de crise
- Construire un tableau de bord RSSI dans un cadre de gouvernance SI (ISO 27001, DORA) et concevoir un plan de sensibilisation adapté aux différents publics
- Produire une stratégie de cyberdéfense complète pour une organisation en intégrant les dimensions techniques, opérationnelles et de gouvernance
Module 1
21 H
Fondations & Chaîne de livraison
3 jours · Culture DevOps, CI/CD, conteneurisation
Ce module pose les bases culturelles, méthodologiques et techniques de la démarche DevOps. En trois jours, les participants identifient les frictions organisationnelles Dev/Ops, s'approprient les méthodes agiles et acquièrent les compétences techniques pour automatiser, versionner et conteneuriser une application, jusqu'à la mise en place d'un pipeline CI/CD opérationnel.
- Caractériser la culture DevOps et appliquer les méthodes agiles (Scrum, Kanban) pour réduire les frictions entre équipes de développement et d'exploitation
- Gérer un projet avec Git/GitLab et automatiser les tâches d'intégration et d'administration à l'aide de scripts Python/Bash
- Concevoir un pipeline CI/CD complet et conteneuriser une application avec Docker en intégrant build, tests automatisés et déploiement
Module 2
21 H
Infrastructure & Transformation
3 jours · Kubernetes, IaC, observabilité, DevSecOps
Ce module s'adresse aux praticiens expérimentés souhaitant industrialiser et sécuriser leur infrastructure. En trois jours, les participants déploient des applications dans Kubernetes, provisionnent une infrastructure en Infrastructure as Code, opèrent sur un cloud public et mettent en place un dispositif d'observabilité, avant de produire une feuille de route DevOps intégrant sécurité et plan de transformation.
- Déployer et gérer des applications dans Kubernetes et concevoir une architecture microservices sur un cloud public (AWS/Azure/GCP)
- Provisionner une infrastructure reproductible en Infrastructure as Code avec Ansible et maîtriser la gestion IAM sur les services cloud
- Mettre en place un dispositif d'observabilité (Prometheus/Grafana, ELK) et intégrer la sécurité dans le pipeline DevOps (SAST/DAST, conformité RGPD)
- Produire une feuille de route DevOps : chantiers prioritaires, indicateurs de suivi et plan de communication
Module 1
28 H
Fondations Data et ingénierie
4 jours · Architecture, pipelines, qualité, déploiement
Ce module s'adresse aux profils data souhaitant maîtriser les fondements de l'ingénierie des données. En quatre jours, les participants choisissent une architecture adaptée à un besoin métier, manipulent des données avec Python, traitent des volumes importants avec Hadoop/Spark et ElasticSearch, appliquent une démarche qualité sur leurs pipelines, avant de déployer une plateforme data sur infrastructure cloud ou on-premise.
- Choisir une architecture de données (data warehouse, data lake, lakehouse) et manipuler des données avec Python (pandas, numpy) : nettoyage, agrégation, préparation
- Mettre en œuvre un pipeline volumétrique avec Hadoop/Spark et explorer des données dans ElasticSearch : indexation, full-text, agrégations
- Appliquer une démarche qualité sur les pipelines data en concevant des tests automatisés : unitaires, intégration et régressions
- Déployer une plateforme data sur infrastructure cloud ou on-premise avec Docker et orchestration des ressources
Module 2
28 H
Machine Learning & IA en production
4 jours · Modélisation ML, LLM, déploiement, réglementation
Ce module s'adresse aux profils souhaitant construire, intégrer et déployer des modèles IA en environnement de production. En quatre jours, les participants entraînent et évaluent des modèles ML, configurent et intègrent des LLM dans des applications métier, déploient et monitorent des modèles sur cloud, et abordent les obligations réglementaires EU AI Act et RGPD, avant de restituer un projet data-to-IA complet en fil rouge.
- Construire et évaluer un modèle ML supervisé avec scikit-learn et communiquer les résultats à un public non-technique
- Configurer un LLM et intégrer un modèle IA dans une application ou pipeline : appels API, gestion des erreurs, chaînage de prompts
- Déployer et monitorer un modèle ML en production sur cloud : versionnage, drift detection et retraining
- Appliquer les obligations EU AI Act et RGPD à un projet de développement ou de déploiement de modèle
Module 1
21 H
Open source, sécurité et maîtrise budgétaire
3 jours · Évaluation, architecture, pilotage décideur
En trois journées progressives, les participants apprennent à évaluer et choisir des solutions open source selon des critères de TCO, à concevoir une architecture réseau sécurisée avec des outils libres (pfSense, WireGuard, Wazuh), et à automatiser leur infrastructure pour en réduire les coûts d'exploitation. La formation se conclut sur la construction d'un tableau de bord de pilotage à destination des décideurs.
- Évaluer et choisir des solutions open source selon des critères de souveraineté, de sécurité et de maîtrise budgétaire
- Concevoir, déployer et surveiller une infrastructure SI open source sécurisée et reproductible
- Piloter la transformation vers un SI souverain et en rendre compte aux décideurs
Lancer un projet d'innovation technologique en 3 étapes
Trois parcours complémentaires, du test de viabilité d'une idée jusqu'à l'accélération commerciale, pour les ingénieurs, chercheurs et jeunes diplômés porteurs d'un projet à valoriser.
Étape 1 · Explorer
35 H
Test de viabilité de projet
5 jours · Identifier une opportunité de marché et la confronter au terrain
Cette formation s'adresse aux ingénieurs informaticiens, jeunes diplômés et chercheurs qui ont une idée ou une technologie à valoriser et souhaitent apprendre à tester méthodiquement sa viabilité. Elle couvre l'identification et la formulation d'une opportunité de marché réelle, puis la conduite d'une démarche de customer discovery pour valider ou invalider les hypothèses. L'objectif n'est pas de convaincre que le projet est bon, mais d'apprendre à décider en connaissance de cause s'il vaut la peine d'être poursuivi.
- Identifier et formuler une opportunité de marché : proposition de valeur à partir d'une technologie, hypothèses à tester, paysage concurrentiel, taille du marché, tendances et signaux faibles
- Conduire le customer discovery et décider : concevoir et conduire des interviews, identifier les verrous techniques, réglementaires et commerciaux, formuler une recommandation motivée GO / NO GO / PIVOT
Étape 2 · Construire
35 H
Structuration du projet
5 jours · Modéliser, protéger et structurer avant de se lancer
Cette formation s'adresse aux porteurs de projets tech qui ont validé une opportunité de marché, ou disposent d'un niveau équivalent, et souhaitent structurer leur projet pour en réduire les risques avant de se lancer. Elle couvre la modélisation économique, la stratégie juridique de protection de l'innovation, la structuration de l'équipe et du capital, et la construction d'une roadmap réaliste, à travers des ateliers de modélisation appliqués au projet de chaque participant, des simulations de comités de direction et des retours d'experts.
- Modéliser le business model et structurer la viabilité économique
- Définir la stratégie juridique de protection de l'innovation
- Structurer l'équipe et le capital
- Construire une roadmap réaliste
Étape 3 · Accélérer
35 H
Développement commercial et levée de fonds
5 jours · Passer d'un projet structuré à une organisation commerciale opérationnelle
Cette formation s'adresse aux fondateurs de start-up tech dont le projet est structuré, avec un business model validé et une roadmap définie, et qui souhaitent accélérer leur développement commercial, préparer une levée de fonds et consolider leur organisation. Elle couvre le go-to-market, les stratégies d'acquisition et de rétention clients, le pitch investisseur, la constitution d'une data room, le management d'une équipe en croissance et le pilotage de la performance, à travers des ateliers de pitch en conditions réelles, des simulations de comités d'investissement et des retours de professionnels issus des écosystèmes VC, corporate et startup.
- Déployer la stratégie commerciale et accélérer l'acquisition
- Lever des fonds, piloter la performance et structurer l'organisation
Une formation conçue pour votre organisation
Toutes les formations du catalogue (courtes, longues ou entrepreneuriat) sont adaptables en intra-entreprise et sur-mesure : contenu, durée, format et dates sont ajustés à vos besoins et à ceux de vos équipes.
La plupart des modules sont éligibles à une prise en charge par les OPCO. Consultez la section Financement pour identifier le dispositif adapté à votre situation.
Toutes les sessions, en formation courte comme longue, sont dispensées dans des locaux accessibles aux personnes à mobilité réduite.
Contenu, durée et dates sont ajustés aux besoins de votre équipe, sur vos locaux ou dans nos locaux.
Comment financer sa formation
Il existe plusieurs solutions pour financer tout ou partie de votre formation ou celle de vos collaborateurs. Cela dépend de votre secteur d'activité, de votre situation professionnelle et de la formation choisie. CPF, OPCO, FSE+ ou aides régionales : identifiez le dispositif adapté à votre situation et concrétisez facilement votre projet de formation avec l'ensIIE !
Vous pouvez financer vos formations par :
- Le plan de développement des compétences
- Les actions collectives ou clé en main des OPCO
- Le dispositif FSE+
- Une dotation CPF
Vous pouvez financer vos formations par :
- Le plan de développement des compétences
- La CANUT pour les collectivités territoriales et les établissements publics
- L'Accord Cadre Interministériel pour la fonction publique d'État
Vous souhaitez financer votre formation sans passer par votre employeur ? Vous pouvez utiliser :
- Votre CPF
- Vos fonds propres
Quelle que soit votre situation, nos conseillers vous accompagnent
Ils vous aident à trouver le financement le plus adapté à votre projet de formation.
Glossaire des termes techniques
Tous les termes techniques utilisés dans les formations de l'ensIIE, classés par domaine. Les termes transverses apparaissent dans plusieurs modules.
A propos de l'ensIIE
École Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise, établissement public du Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche, certifié Qualiopi et habilité par la Commission des Titres d'Ingénieur. Le pôle Formation tout au long de la vie construit son offre autour de cinq grands domaines (cybersécurité, data et IA, DevOps, système d'information souverain, entrepreneuriat) ainsi que des parcours diplômants labellisés Conférence des Grandes Écoles. Accessibilité PMR garantie sur l'ensemble des sessions.
Vous souhaitez inscrire votre équipe ou demander une session sur-mesure ?
Toutes les formations sont adaptables en intra-entreprise. Financement OPCO possible. Accessibilité PMR garantie.