Bachelor Professionnel en Intelligence Artificielle

Programme du Bachelor en Intelligence Artificielle

Durée de la formation : 1 an

Conditions d’admission : Bac +2 en informatique

Objectifs du programme :

1. Permettre aux étudiants ayant un Bac+2 en informatique d’acquérir rapidement des compétences opérationnelles en IA.
2. Former des professionnels capables de concevoir, développer et appliquer des solutions IA adaptées aux besoins du marché.
3. Offrir une formation intensive en IA, axée sur des projets concrets et des applications pratiques.

Programme de formation

Semestre 1 : Fondations de l’IA et des Sciences des Données

• Modules :
  • Introduction à l’IA et ses applications industrielles.
  • Mathématiques appliquées à l’IA (algèbre linéaire, statistiques).
  • Programmation avancée avec Python (NumPy, Pandas, Matplotlib).
  • Machine Learning supervisé et non supervisé.
  • Introduction au traitement automatique du langage naturel (NLP).
• Projets pratiques :
  • Analyse exploratoire des données.
  • Création d’un modèle de classification ou de prédiction simple.

Semestre 2 : Applications et Mise en Production

• Modules :
  • Deep Learning (réseaux neuronaux, CNN, RNN).
  • Vision par ordinateur (reconnaissance d’images, détection d’objets).
  • Systèmes de recommandation et moteurs de recherche.
  • Déploiement de modèles IA (Docker, FastAPI).
  • Éthique et gouvernance de l’IA.
• Projets pratiques :
  • Création d’une application IA complète (NLP ou vision).
  • Stage professionnel ou projet final en entreprise/laboratoire (2 à 3 mois).

Compétences développées tout au long du programme

1. Manipulation de données et maîtrise des outils de data science.
2. Développement et optimisation de modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé.
3. Compréhension et implémentation de solutions Deep Learning pour la vision et le NLP.
4. Déploiement de modèles IA dans des environnements réels.

Méthodes pédagogiques

• Cours pratiques intensifs : 60 % du programme axé sur des cas concrets.
• Ateliers : Utilisation d’outils comme TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
• Projets en équipe : Résolution de problèmes réels en entreprise.
• Séminaires : Interventions de professionnels en IA.
• Stage obligatoire : Projet en entreprise ou en laboratoire.

Débouchés professionnels

• Data Analyst.
• Développeur IA.
• Ingénieur Machine Learning junior.
• Spécialiste en traitement de données.

Atouts du programme

• Formation intensive adaptée au marché de l’IA.
• Focus sur les compétences opérationnelles et les projets réels.
• Possibilité d’intégrer directement un Master ou de travailler en entreprise.