| 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 | 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 Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Toulouse forme des professionnels capables de maîtriser l'intégralité de la chaîne de l'IA. Cette première année de spécialisation approfondit les fondamentaux de l'algorithmie, la data science et le machine learning, tout en développant des compétences transverses en gestion de projet IT et outils ETL. Grâce à une pédagogie par projets immersive, les étudiants apprennent à collecter, traiter et analyser des données massives, construire des modèles prédictifs supervisés et non supervisés, et développer des architectures logicielles robustes. Cette formation prépare aux métiers stratégiques de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA ou Consultant IA & Data, dans un secteur en pleine expansion où la demande croît de 30% par an. Les diplômés intègrent rapidement des postes à forte valeur ajoutée dans tous les secteurs d'activité, avec des perspectives salariales attractives et des opportunités d'évolution vers l'expertise technique ou le management de projets innovants.
Thématiques abordées
- Fondamentaux et algorithmes de l’intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé, renforcement
- Traitement automatique du langage naturel (NLP) : modèles de langage, extraction d’informations, chatbots
- Vision par ordinateur : reconnaissance d’images, détection d’objets, Deep Learning appliqué
- Data engineering et gestion des données : bases de données, big data, pipeline de données
- Projet professionnel et éthique de l’IA : mise en pratique, réglementation, enjeux sociétaux
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes et méthodes avancées d'intelligence artificielle appliqués à la Data Science
- Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de machine learning pour résoudre des problématiques réelles
- Analyser et interpréter des données complexes via des outils statistiques et informatiques modernes
- Développer et déployer des solutions IA intégrées adaptées aux environnements industriels et commerciaux
- Gérer des projets IA en respectant les contraintes éthiques, légales et économiques liées aux données