| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Oct. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps partiel |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI, ERASMUS+ |
Description
Fondé sur une approche pédagogique alliant les enseignements théoriques et les projets, le MSc Machine Learning for Business Intelligence d’aivancity School for Technology, Business & Society Paris-Cachan permet de bâtir un portefeuille de nouvelles compétences allant de la modélisation probabilistique à l’apprentissage profond (deep learning) en passant par le traitement des données non structurées, la visualisation des données, les réseaux de neurones…
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
- Data Engineering et gestion des données : bases de données, big data, pipelines de données
- Applications business de l’IA : automatisation des processus, marketing prédictif, recommandation produit
- Éthique, législation et impact sociétal de l’IA : cadre réglementaire, biais algorithmiques, responsabilité
- Projet professionnel et innovation : développement de cas d’usage, travail collaboratif, startups IA
Objectifs de la formation
- Identifier et définir les enjeux et les impacts des différents domaines d’usage de l’Intelligence Artificielle
- Distinguer les différentes modalités de l’apprentissage machine
- Identifier les méthodes d’apprentissage machine appropriées à une problématique mé-tier spécifique
- Analyser, traiter et modéliser les données massives en s’appuyant sur des modèles statistiques explicatifs afin de les rendre intelligibles et exploitables
- Mesurer l’impact de l’Intelligence Artificielle sur l’environnement, la société et l'individu
- Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA générative et son impact sur les entreprises.
- Acquérir une vision stratégique pour intégrer l'IA générative de manière efficace dans des processus d'entreprise.
- Anticiper les implications éthiques et sociétales relatives à l’usage des méthodes d’Intelligence Artificielle
- Traduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation afin de les rendre exploitables par des algorithmes d’apprentissage automatisés
- Augmenter les données en mettant en oeuvre une démarche d’ingénierie des fonction-nalités et en s’appuyant sur une expertise métier et sectorielle pour en améliorer leur exploitation
- Implémenter des modèles d’apprentissage profond en concevant une architecture optimisée afin de maximiser la puissance prédictive
- Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés en mettant en place des indicateurs permettant d’en mesurer les performances afin d’assurer l’opérationnalité de la solution d’Intelligence Artificielle
- Evaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs d’apprentissage machine en appliquant une stratégie de validation croisée des données afin de minimiser l’influence des valeurs extrêmes
- Interpréter les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique et savoir les valoriser dans un contexte métier spécifique Sélectionner l’architecture informatique appropriée à la problématique posée.
- Comprendre et identifier les opportunités offertes par l’IA générative en entreprise.
- Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet d'Intelligence Artificielle
- Valoriser les résultats d’un projet d'Intelligence Artificielle Coordonner le projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet d’Intelligence Artificielle
- Gérer un projet d'Intelligence Artificielle
Points forts
- Un Master of Science Artificial intelligence for Business
- Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5) : « Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle »
- Les certifications professionnelles suivantes dont la préparation est intégrée au programme : AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution et/ou AWS Certified Machine Learning – Specialty
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