RNCP40780RNCPNiveau 7ActiveCadre européen · Niv. 7· Publiée

Ingénieur diplômé de l'institut en innovation logistique

Titre ingénieur

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Fiche & référentiel officiels

Niveau: Niveau 7
Date d'effet: 01/09/2025
Fin d'enregistrement: 31/08/2028
Délivrable jusqu'au: —
Certificateurs: 2

Financement

Éligible CPF

Oui, mobilisable au CPF

Une certification active au RNCP / RS est mobilisable au Compte Personnel de Formation.

Prise en charge apprentissage (NPEC)

Donnée non disponible

Aucun niveau de prise en charge publié pour ce code dans le référentiel NPEC.

Voies d'accès

Après un parcours de formation sous statut d'élève ou d'étudiant
Par expérience (VAE)

Certificateurs (2)

Organisme	SIRET
L'INSTITUT EN INNOVATION LOGISTIQUE - I2L	92060378400033
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE	11004401300040

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Blocs de compétences (5)

RNCP40780BC01Superviser la conception et le déploiement de solutions logistiques optimales.

- Concevoir des outils d’analyse et de modélisation, en cartographiant tous les flux de l’entreprise, en les dimensionnant au regard des enjeux afin de formuler des recommandations d’amélioration d’efficacité et d’amélioration continue. - Déployer les technologies de BIG DATA, Machine Learning (ML) et l’IA en tenant compte des différents modes de transport et de stockage (routier, aérien, ferré, fluvial, maritime) et de la particularité des produits (fragilité, dangerosité, température…) afin de définir les modalités appropriées dans une approche d’optimisation multimodale. - Recenser les solutions adaptées en tenant compte des particularités de la logistique inverse et des filières de recyclage et des schémas de retours afin de proposer des stratégies optimisées, réduire l'impact environnemental et améliorer l'efficacité des processus de réintégration des produits en fin de vie. - Identifier les solutions adaptées en tenant compte des spécificités de la logistique en milieu urbain et en intégrant les contraintes propres à cet environnement afin d'optimiser les flux, réduire l'empreinte écologique et améliorer l'efficacité des opérations de transport et de distribution

Modalités d'évaluation : - Etude de cas d’une entreprise du secteur logistique qui souhaite faire évoluer ses flux logistiques à l’aide des outils spécifique comme les Big data et de l’IA devra analyser l’état actuel (détermination des données réelles), collecter la data, faire des calculs prévisionnels, interpréter des données d’ une simulation et traiter des données d’une base de données au service de l’organisation des flux logistiques. Sur cette base, il formulera des recommandations d’amélioration continue. - Etude de cas d’une entreprise dans le domaine du transport qui souhaite identifier 1 /les modalités de transport appropriés 2/les équipements nécessaires à l’entreposage pour respecter les exigences du client et les objectifs économiques et environnementales. Le candidat tiendra compte, selon le type de marchandises transportées, d’une approche d’ optimisation multimodale et d’optimisation des espaces et des actions de manutention. L’élève ingénieur devra utiliser la BIG DATA, le ML et l’ IA pour définir en temps réel le transport approprié mais aussi assurer le dimensionnement des installations de stockage.

Nomenclatures

NSF

200 · Technologies industrielles fondamentales
310 · Spécialités plurivalentes des échanges et de la gestion
311 · Transports, manutention, magasinage

ROME

N1301 · Conception et organisation de la chaîne logistique
N1302 · Direction de site logistique
H1401 · Management et ingénierie gestion industrielle et logistique

Formacode

31845 · Logistique
31652 · Gestion production
32062 · Recherche développement
15099 · Résolution problème
32135 · Conduite projet

Objectifs et contexte

La logistique joue aujourd’hui un rôle stratégique dans la compétitivité des entreprises en garantissant une gestion optimale des flux physiques, informationnels et financiers. Elle est au cœur de la performance des chaînes d’approvisionnement, de la distribution et du transport, tout en intégrant les enjeux croissants liés à la transition écologique et à l’économie circulaire. Cette discipline requiert des compétences scientifiques et managériales avancées pour relever les défis liés à l’optimisation des ressources, à la durabilité des processus et à la résilience des systèmes logistiques face aux mutations économiques et technologiques. Dans ce contexte de transformation, l’Intelligence Artificielle (IA) révolutionne la logistique en automatisant l’analyse des données, en optimisant la planification des opérations et en facilitant la prise de décision en temps réel. Ces évolutions génèrent de nouveaux besoins en compétences et font émerger des métiers à forte valeur ajoutée, notamment dans la gestion des flux intelligents, l’optimisation des chaînes d’approvisionnement et la cybersécurité logistique. Conscient de ces enjeux, l’Institut en Innovation Logistique (I²L) intègre pleinement l’IA dans ses formations et certifications, plaçant les sciences des données et la modélisation avancée au cœur des apprentissages. L’évolution du secteur impose une montée en compétence des ingénieurs logistiques, dont la demande est amenée à doubler dans les prochaines années, comme le souligne le rapport « Démarche prospective AFT France Logistique »publié en mai 2022. Situé à Metz, au carrefour des grands corridors logistiques européens (France, Luxembourg, Belgique, Allemagne, Pays-Bas), I²L capitalise sur cet ancrage stratégique pour développer une approche innovante et systémique de la logistique. Les formations dispensées s’appuient sur l’optimisation multicritère des flux, la transition vers une supply chain durable et la digitalisation des opérations. Ces métiers nécessitent une expertise pointue en programmation (Python, R, SQL), en modélisation des systèmes complexes et en développement de solutions logistiques intelligentes. L’ingénieur diplômé de l'I²L est apte à répondre aux défis de la logistique 4.0, en maîtrisant les outils de simulation, l’Internet des Objets (IoT), la blockchain et l’intelligence artificielle appliquée. L’ambition d’I²L est de certifier une nouvelle génération d’ingénieurs capables de concevoir et piloter des systèmes logistiques agiles, résilients et écoresponsables, répondant aux enjeux d’une économie en perpétuelle évolution. Les diplômés pourront exercer des fonctions stratégiques dans les entreprises industrielles, les prestataires logistiques, les services de transport et les organisations publiques, en tant qu’ingénieurs logistiques, chefs de projet supply chain, responsables d’exploitation ou consultants en logistique durable...

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Source : répertoires nationaux France Compétences (open data data.gouv.fr), schéma v4.1. Adéqua restitue la donnée telle qu'enregistrée ; il n'est pas un service public et n'emporte aucun agrément.

Blocs de compétences (5)

RNCP40780BC01Superviser la conception et le déploiement de solutions logistiques optimales.

- Concevoir des outils d’analyse et de modélisation, en cartographiant tous les flux de l’entreprise, en les dimensionnant au regard des enjeux afin de formuler des recommandations d’amélioration d’efficacité et d’amélioration continue. - Déployer les technologies de BIG DATA, Machine Learning (ML) et l’IA en tenant compte des différents modes de transport et de stockage (routier, aérien, ferré, fluvial, maritime) et de la particularité des produits (fragilité, dangerosité, température…) afin de définir les modalités appropriées dans une approche d’optimisation multimodale. - Recenser les solutions adaptées en tenant compte des particularités de la logistique inverse et des filières de recyclage et des schémas de retours afin de proposer des stratégies optimisées, réduire l'impact environnemental et améliorer l'efficacité des processus de réintégration des produits en fin de vie. - Identifier les solutions adaptées en tenant compte des spécificités de la logistique en milieu urbain et en intégrant les contraintes propres à cet environnement afin d'optimiser les flux, réduire l'empreinte écologique et améliorer l'efficacité des opérations de transport et de distribution

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