| Niveau requis | Bac+2 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +3 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 3 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Lyon forme des experts technologiques capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle au service de la performance des entreprises. Cette formation professionnalisante vous permet de maîtriser le traitement et l'analyse de données massives (Big Data), de développer des modèles prédictifs et d'apprentissage automatique, et de déployer des solutions IA dans des environnements de production. Vous développerez des compétences pointues en machine learning, deep learning, vision par ordinateur et traitement du langage naturel, tout en apprenant à gérer les enjeux éthiques et réglementaires (RGPD, IA Act). La pédagogie par projets concrets vous prépare à devenir développeur IA, data scientist, data analyst, chargé de projet data ou architecte de solutions Big Data. Cette formation ouvre la voie vers des postes dans les start-ups innovantes, les grands groupes ou les laboratoires de recherche, des secteurs où les compétences en intelligence artificielle sont stratégiques et fortement recherchées.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle (apprentissage supervisé, non supervisé, réseaux de neurones)
- Data science et traitement des données (collecte, nettoyage, visualisation, Big Data)
- Programmation avancée pour IA (Python, bibliothèques ML/Deep Learning, IA embarquée)
- Projet d’application industrielle en IA et Data (mise en pratique, études de cas, gestion de projet)
- Éthique et réglementation de l’intelligence artificielle et des données
Objectifs de la formation
- Maîtriser l'extraction, l'analyse et l'interprétation de données à l'aide d'outils statistiques et d'apprentissage automatique
- Développer et optimiser des modèles de Machine Learning et Deep Learning appliqués à des cas concrets (vision par ordinateur, traitement du langage naturel)
- Intégrer des solutions d'intelligence artificielle dans des systèmes logiciels avec automatisation des processus de déploiement (MLOps, Docker, Kubernetes)
- Appliquer les normes éthiques et réglementaires (RGPD, IA Act) en garantissant la gouvernance et la protection des données
- Concevoir et déployer des bases de données structurées et développer des interfaces web et mobiles pour optimiser les interactions avec la data
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