| 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 - Rennes forme des experts opérationnels capables de concevoir, développer et déployer des solutions IA au service de la performance des entreprises. Cette formation professionnalisante vous permet d'acquérir des compétences techniques avancées en machine learning, deep learning, traitement du langage naturel et vision par ordinateur, tout en maîtrisant la manipulation de données massives (Big Data) et la création de modèles prédictifs. Vous développerez une expertise complète couvrant l'extraction et l'analyse de données, l'ingénierie IA avec les outils DevOps (Docker, Kubernetes), ainsi que l'intégration de solutions IA dans des applications complètes (front-end et back-end). Les diplômés évoluent vers des postes de Développeur IA, Data Scientist, Ingénieur Machine Learning ou Architecte Big Data dans les secteurs en pleine transformation numérique : start-ups innovantes, grands groupes technologiques et laboratoires de recherche.
Thématiques abordées
- Sciences des données : extraction, analyse statistique, apprentissage automatique
- Modélisation et optimisation de l'IA : machine learning, deep learning, vision par ordinateur, traitement du langage naturel
- Ingénierie et développement IA : intégration logicielle, déploiement automatisé (MLOps), conteneurisation (Docker, Kubernetes)
- Éthique et gouvernance : conformité RGPD, biais algorithmiques, développement durable des solutions IA
- Projet professionnel et immersion : alternance, stages, mise en pratique sur cas concrets en entreprise
Objectifs de la formation
- Maîtriser les principes fondamentaux et avancés de l’intelligence artificielle et du traitement des données
- Être capable de concevoir, développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique adaptés à des problématiques réelles
- Analyser et interpréter de grandes quantités de données pour prendre des décisions éclairées
- Utiliser efficacement les outils et langages de programmation dédiés à l’IA et à la data (Python, frameworks ML, etc.)
- Acquérir une compréhension approfondie des enjeux éthiques et réglementaires liés à l’intelligence artificielle et à la gestion des données