| 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 - Lyon forme des experts capables de concevoir et diriger le développement d'applications intelligentes intégrant les technologies d'intelligence artificielle. Au programme : maîtrise avancée des langages Python, Java et JavaScript, développement d'algorithmes de machine learning et deep learning, architecture de systèmes distribués, gestion de bases de données NoSQL, et implémentation de solutions cloud-native. Les étudiants développent des compétences en leadership technique, gestion d'équipes de développement, méthodologies agiles, et pilotage de projets IA complexes. Cette formation polyvalente combine expertise technique pointue et vision stratégique, préparant aux responsabilités de Lead Developer, Architecte IA, Chef de projet technique, ou encore CTO dans les secteurs technologiques innovants. Les diplômés évoluent naturellement vers des postes à responsabilité dans les ESN, startups tech, grandes entreprises en transformation digitale, ou créent leur propre structure entrepreneuriale spécialisée en solutions intelligentes.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé, réseaux de neurones profonds
- Développement avancé en IA : architectures Deep Learning, traitement du langage naturel, vision par ordinateur
- Ingénierie logicielle et gestion de projets IA : pratiques agiles, intégration continue, déploiement de modèles
- Éthique et enjeux réglementaires de l'IA : biais algorithmiques, protection des données, responsabilité
- Ateliers pratiques et cas d'étude : conception de solutions IA, exploitation de données massives, travail en équipe
Objectifs de la formation
- Concevoir et implémenter des architectures d’IA performantes adaptées aux besoins métier
- Maîtriser les techniques avancées d’apprentissage automatique et de deep learning
- Optimiser les modèles IA pour garantir efficacité, scalabilité et robustesse en production
- Déployer et superviser des solutions IA en environnement cloud et infrastructure distribuée
- Piloter des projets IA multidisciplinaires avec une approche agile et orientée résultats
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