| 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 | Privé |
| 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 - Lead Developer IA de l'École PMN – Paris La Défense forme des spécialistes capables de concevoir et développer des solutions d'intelligence artificielle innovantes.
Au programme : maîtrise approfondie des langages emblématiques Python et Java, développement d'algorithmes complexes, gestion de données massives et création de modèles de machine learning et deep learning.
Les étudiants acquièrent des compétences techniques avancées en reconnaissance faciale, vocale, vision par ordinateur et traitement automatisé du langage, tout en développant leur expertise en méthodes Agile et pilotage de projets IA.
Cette formation reconnue RNCP niveau 7 prépare directement aux métiers d'avenir : développeur IA, concepteur IA, chef de projet technique, avec des perspectives d'évolution vers des postes de directeur technique, CTO ou consultant en intelligence artificielle.
Les diplômés intègrent un marché en pleine expansion avec une rémunération attendue entre 35K€ et 45K€ annuels.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle et machine learning : modèles, algorithmes, éthique
- Développement avancé en IA : architectures logicielles, APIs, intégration continue
- Gestion de projets IA : méthodologies agiles, conduite du changement, leadership technique
- Data engineering et data science : traitement, préparation et analyse de données massives
- Sécurité et déploiement des systèmes IA : infrastructures cloud, protection des données, scalabilité
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures d’intelligence artificielle performantes et scalables
- Maîtriser les algorithmes avancés de machine learning et deep learning pour résoudre des problématiques complexes
- Intégrer et optimiser des modèles IA dans des environnements de production plus larges
- Manager des projets IA en assurant la coordination technique et la communication entre équipes multidisciplinaires
- Analyser les enjeux éthiques, juridiques et de sécurité liés à l’intelligence artificielle pour garantir une utilisation responsable
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