| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | À distance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Titre certifié niveau 7 Chef de projet en Intelligence Artificielle de DataScientest forme des leaders techniques capables de piloter des projets IA de bout en bout.
Les participants maîtrisent les fondamentaux du machine learning, du deep learning et des architectures d'IA, tout en développant une expertise en gestion de projet data et en déploiement de solutions intelligentes en production.
La formation couvre la conception d'algorithmes prédictifs, l'optimisation de modèles complexes, la gouvernance des données et l'éthique de l'IA.
Les apprenants acquièrent des compétences stratégiques en analyse des besoins métier, budgétisation de projets IA et management d'équipes pluridisciplinaires.
Ils deviennent des chefs de projet IA, data science managers, consultants en transformation digitale ou responsables innovation technologique, capables d'accompagner les entreprises dans leur transition vers l'intelligence artificielle et de créer de la valeur business à partir de solutions data-driven innovantes.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle : concepts clés, historique, et panorama des applications
- Gestion de projet en IA : méthodologies agiles, cycle de vie des projets IA, gestion des risques et ressources
- Modélisation et algorithmes d'IA : apprentissage supervisé et non supervisé, deep learning, NLP
- Déploiement et industrialisation des solutions IA : architecture technique, MLOps, éthique et conformité
- Leadership et conduite du changement : management d’équipes multidisciplinaires, communication, conduite des transformations AI-driven
Objectifs de la formation
- Concevoir, piloter et évaluer des projets d’intelligence artificielle en respectant les contraintes métier et techniques
- Maîtriser les méthodes avancées de data science, machine learning et deep learning appliquées à des cas concrets
- Analyser les besoins des clients et traduire ces exigences en cahier des charges précis et fonctionnels
- Gérer les équipes pluridisciplinaires et coordonner les ressources pour assurer la réussite des projets IA
- Assurer la conformité éthique et réglementaire des solutions d’intelligence artificielle déployées
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