| Niveau requis | Bac+4 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| 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 2 Lead Developer IA de l'École PMN – Paris La Défense forme des experts capables de concevoir et déployer des solutions d'intelligence artificielle avancées.
Au programme : développement de modèles de Machine Learning et Deep Learning, traitement de données massives (DataSets), création d'algorithmes de reconnaissance faciale et vocale, vision par ordinateur et traitement automatisé du langage naturel avec Python et Java.
Les étudiants maîtrisent la gestion de projets IA en méthode Agile, l'architecture de gestion de données et le pilotage technique de solutions décisionnelles complexes.
Cette formation de niveau 7 (bac+5) débouche sur des postes stratégiques : Développeur IA, Concepteur IA, Chef de projet technique, CTO, Directeur technique ou Consultant en Intelligence Artificielle, avec des rémunérations comprises entre 35K€ et 45K€ annuels.
L'alternance (3 semaines entreprise/1 semaine école) et la certification EXIN BCS Artificial Intelligence Essentials renforcent l'employabilité immédiate des diplômés.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle et machine learning : algorithmes, réseaux de neurones, et techniques avancées
- Développement et déploiement d’applications IA : architectures, API, intégration continue et DevOps pour IA
- Data engineering et gestion des données massives : collecte, traitement, et qualité des données pour modèles IA
- Leadership technique et gestion de projets IA : méthodes agiles, management d’équipe, et conduite du changement
- Ethique, sécurité et régulations en IA : biais algorithmiques, protection des données, et cadre légal
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures d’IA robustes et scalables répondant à des cas d’usage complexes
- Maîtriser les techniques avancées de machine learning, deep learning et traitement du langage naturel
- Diriger des projets d’IA en intégrant les contraintes éthiques, juridiques et réglementaires
- Optimiser les performances des modèles par des méthodes d’entraînement, validation et tuning
- Encadrer et collaborer efficacement avec des équipes techniques multidisciplinaires autour de solutions IA
Découvrir l’établissement
Autres formations qui pourraient te plaire
