| Niveau requis | Bac+2 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +3 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 3 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Bordeaux forme des experts capables de développer des solutions technologiques avancées grâce à une approche pratique et professionnalisante.
Au cœur du programme, les étudiants maîtrisent la création et structuration de bases de données, exploitent les techniques de Big Data pour traiter des volumes massifs d'informations, et développent des modèles d'intelligence artificielle performants.
La formation couvre des compétences clés comme le machine learning, le deep learning, la data visualisation et l'analyse prédictive, tout en intégrant la programmation avancée Python et les outils DevOps.
Les diplômés rejoignent des postes stratégiques de Data Scientists, développeurs en intelligence artificielle, analystes de données ou concepteurs de systèmes d'IA dans des secteurs variés allant des start-ups technologiques aux grandes entreprises, en passant par la finance, la santé et l'industrie 4.
0, où ils contribuent activement à la transformation numérique et à l'innovation.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : mathématiques appliquées, statistiques, algorithmes de base
- Techniques avancées de Machine Learning & Deep Learning : modélisation, entraînement, évaluation de modèles
- Gestion et exploitation des données : bases de données structurées, big data, data engineering
- Développement d’applications IA : programmation Python, intégration front-end et back-end, DevOps
- Projets professionnels et innovation : conception de solutions IA sécurisées, accessibilité numérique, durabilité et applications industrielles
Objectifs de la formation
- Développer une maîtrise avancée des algorithmes d’intelligence artificielle et des techniques de traitement de données massives
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles prédictifs adaptés à des cas d’usage concrets en entreprise
- Analyser et interpréter des données complexes pour orienter des décisions stratégiques informées
- Mettre en œuvre des solutions d’IA en respectant les enjeux éthiques et légaux liés aux données
- Communiquer efficacement les résultats techniques à des parties prenantes non techniques