| 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 (Hybride) de l'Ecole PMN – Paris La Défense forme des experts capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle avancées.
Cette formation hybride combine acquisition de compétences techniques pointues et pilotage de projets IA complexes.
Les étudiants maîtrisent la sélection et le traitement de données massives (DataSets), développent des solutions de Machine Learning et Deep Learning incluant reconnaissance faciale, vocale et vision par ordinateur, en utilisant principalement Python et Java.
Le programme intègre également l'architecture de gestion de données, les méthodes Agiles et la certification officielle EXIN BCS Artificial Intelligence Essentials.
Dispensée sur un rythme d'alternance de 3 semaines en entreprise et 1 semaine à l'école, cette formation de niveau Bac+5 (titre RNCP niveau 7) prépare aux métiers de Développeur IA, Concepteur IA, Chef de projet technique, CTO et Consultant en Intelligence Artificielle, avec des rémunérations comprises entre 35K€ et 45K€ annuels.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle et Machine Learning : algorithmes, modèles et techniques de base
- Développement avancé en IA : conception d’applications, architectures logicielles et intégration de solutions IA
- Gestion de projet IA et méthodologies agiles : planification, déploiement, suivi et optimisation des projets IA
- Ethique, réglementation et impact sociétal de l’IA : enjeux légaux, responsabilité et implications sociales
- Ateliers pratiques et projets en mode hybride : mise en œuvre concrète des compétences en environnement professionnel réel
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures logicielles intégrant des solutions d’intelligence artificielle
- Maîtriser les algorithmes avancés de machine learning et deep learning pour résoudre des problématiques complexes
- Diriger une équipe de développement en adoptant les meilleures pratiques Agile et DevOps spécifiques aux projets IA
- Évaluer et optimiser la performance des modèles IA en contexte réel pour garantir leur robustesse et efficacité
- Assurer la conformité éthique et réglementaire des projets IA dans un cadre professionnel
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