| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Déc. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI |
Description
Le Master 1 - Chef de Projet en Intelligence Artificielle d'ASCENCIA Paris La Défense forme des experts capables de piloter et d'implémenter des projets d'IA dans un environnement professionnel exigeant.
Les étudiants maîtrisent les fondamentaux de l'apprentissage automatique, du traitement de données massives et des algorithmes d'IA, tout en développant des compétences managériales essentielles pour coordonner des équipes techniques pluridisciplinaires.
La formation couvre la gestion de projets agiles, l'analyse des besoins métiers, l'architecture de solutions IA et l'évaluation des performances des modèles.
Les diplômés évoluent vers des postes de chef de projet IA, consultant en transformation digitale, product manager IA ou responsable innovation dans des secteurs variés comme la fintech, l'e-commerce, la santé ou l'industrie 4.
0, où ils orchestrent le déploiement de solutions intelligentes au service de la stratégie d'entreprise.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle : mathématiques, statistiques, algorithmes
- Techniques avancées en apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et renforcement
- Gestion de projet IA : méthodes agiles, gestion des risques, planification et pilotage
- Éthique, réglementation et impacts sociétaux de l’IA
- Déploiement et intégration des solutions IA en entreprise : architecture, outils et cas pratiques
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts clés et les technologies de l'intelligence artificielle appliquée à la gestion de projets.
- Concevoir, piloter et optimiser un projet IA en intégrant les contraintes techniques, économiques et éthiques.
- Analyser les données et modéliser des solutions adaptées aux problématiques IA avec des outils avancés.
- Développer des compétences en communication et coordination d'équipes pluridisciplinaires autour des projets IA.
- Évaluer l'impact et la performance des solutions IA déployées pour garantir leur valeur ajoutée effective.
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