| 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 à Rennes forme des spécialistes du développement orienté intelligence artificielle, capables de concevoir et diriger la création d'applications intelligentes. Cette formation avancée combine une expertise technique approfondie en programmation (Python, Java, frameworks IA) avec une approche stratégique du leadership technique. Les étudiants maîtrisent les technologies d'apprentissage automatique, le traitement de données massives, l'implémentation d'algorithmes d'IA et la gestion d'équipes de développement. Ils acquièrent des compétences transversales en architecture logicielle, cybersécurité appliquée à l'IA et gestion de projets complexes. Cette formation prépare aux métiers d'architecte IA, de lead developer spécialisé en intelligence artificielle, de chef de projet technique IA ou encore de consultant en solutions intelligentes, répondant ainsi aux besoins croissants du marché en expertise IA de haut niveau.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, apprentissage profond, réseaux de neurones
- Développement avancé en IA : programmation en Python, frameworks TensorFlow et PyTorch, intégration d’API IA
- Conception et architecture des systèmes IA : microservices, cloud computing, gestion des données massives
- Gestion de projets IA et leadership technique : méthodologies agiles, gestion d’équipe, communication technique
- Éthique, réglementation et impact sociétal de l’IA : biais algorithmiques, protection des données, responsabilité
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures IA complexes adaptées aux besoins métier
- Maîtriser les algorithmes avancés de machine learning et deep learning pour résoudre des problématiques réelles
- Intégrer et optimiser des modèles IA dans des environnements de production à grande échelle
- Évaluer la performance et la robustesse des solutions IA en garantissant leur éthique et conformité
- Manager des équipes techniques en pilotant efficacement les projets IA de bout en bout
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