| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| 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 Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Rennes forme les futurs architectes de l'IA moderne à travers une pédagogie 100% active basée sur le "Learning by Doing".
Cette première année de mastère développe une expertise complète allant des mathématiques pour l'IA aux techniques avancées de Machine Learning, en passant par le traitement du langage naturel (NLP) et la gestion de projets IT.
Les étudiants maîtrisent les structures de données avancées, l'algorithmie optimisée, les modèles prédictifs supervisés et non supervisés, tout en développant des compétences transverses en gestion de projet et gouvernance des systèmes d'information.
Grâce aux projets concrets, hackathons et Ydays immersifs encadrés par des professionnels en activité, ils acquièrent les savoir-faire techniques et les life skills indispensables.
Ce parcours prépare directement aux métiers en forte demande : Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Expert en NLP, Consultant IA ou Développeur spécialisé en IA, dans tous les secteurs d'activité où l'intelligence artificielle transforme les processus métier.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
- Data science et gestion des données : acquisition, nettoyage, traitement et visualisation des données massives
- Développement et déploiement d'applications IA : programmation Python, frameworks TensorFlow et PyTorch, intégration dans les systèmes
- Ethique, réglementation et impacts sociétaux de l'IA : conformité RGPD, biais algorithmiques, responsabilité sociale
- Projets pratiques et cas d'études : conception, prototypage et évaluation de solutions IA en contexte professionnel
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts clés et algorithmes avancés de l’intelligence artificielle et du machine learning
- Concevoir, entraîner et optimiser des modèles prédictifs à partir de données massives et diverses
- Déployer des solutions d’IA intégrées dans des environnements industriels ou commerciaux réels
- Analyser et interpréter les résultats pour orienter la prise de décision stratégique basée sur les données
- Respecter les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’usage de l’intelligence artificielle
