| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Toulouse (2025) pose les fondations essentielles pour maîtriser l'écosystème de l'IA et de la donnée.
Cette première année immersive vous initie à la programmation Python, aux bases de données structurées, aux statistiques appliquées et aux concepts fondamentaux du machine learning.
À travers une approche pédagogique pratique, vous développez vos compétences en collecte et manipulation de données, en algorithmique et en visualisation de données, tout en acquérant une culture technologique solide sur les enjeux éthiques et environnementaux de l'IA.
Cette formation professionnalisante prépare les futurs développeurs IA, data analysts, chargés de projet data et assistants data scientists, profils très recherchés dans un secteur en pleine expansion où l'automatisation et l'analyse prédictive transforment tous les secteurs d'activité.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning : concepts clés, algorithmes supervisés et non supervisés, évaluation des modèles
- Traitement et analyse de données : collecte, nettoyage, visualisation, bases de données et SQL
- Programmation pour l’IA et la Data : Python, bibliothèques spécialisées (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
- Mathématiques appliquées à l’IA : statistiques, probabilités, algèbre linéaire, optimisation
- Projets pratiques et mise en œuvre : développement de prototypes IA, études de cas, travail en équipe
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts clés de l’intelligence artificielle et de la science des données
- Maîtriser les techniques de collecte, traitement et analyse de données massives
- Développer des modèles d’apprentissage automatique adaptés à des cas concrets
- Appliquer les outils et langages de programmation dédiés à l’IA et à la data (Python, SQL, etc.)
- Évaluer l’impact éthique et sociétal des technologies d’intelligence artificielle
