| 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 - Développeur IA de l'EPSI Auxerre forme des experts capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle intégrant directement ou indirectement des briques technologiques avancées.
Cette formation d'une année prépare les étudiants à maîtriser la collecte, le stockage et le traitement des données, à construire et entraîner des modèles de machine learning et deep learning, et à développer des applications complètes (front-end et back-end) dans une logique DevOps.
Le programme couvre la data science, l'analyse prédictive, la visualisation de données et la veille technologique, tout en respectant les contraintes réglementaires comme le RGPD.
Les diplômés obtiennent une certification professionnelle RNCP de niveau 6 et deviennent des développeurs en intelligence artificielle polyvalents, capables d'automatiser des tâches complexes, d'optimiser les processus métier et de valoriser la donnée dans des secteurs variés comme la santé, la finance ou les transports.
Programme
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitements de données
- Développement avancé en IA : programmation Python, frameworks (TensorFlow, PyTorch), intégration d'API IA
- Traitement automatique du langage naturel : analyse syntaxique, reconnaissance vocale, génération de texte
- Projets pratiques et cas d’usage : conception d’algorithmes IA appliqués, travaux en équipe, solutions innovantes
- Éthique, législation et impacts sociétaux de l’IA : responsabilité, biais algorithmique, réglementation
Objectifs de la formation
- Concevoir, développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle adaptées à des problématiques complexes en entreprise
- Créer et entraîner des modèles prédictifs en utilisant les méthodes de machine learning et deep learning sur des données massives
- Intégrer des briques d’IA dans des applications front-end et back-end en suivant une démarche DevOps
- Mettre en place les phases de collecte, stockage et traitement des données, maîtrisant les outils Big Data et data visualisation
- Gérer et maintenir techniquement les solutions IA en assurant leur évolution conformément aux besoins et aux contraintes réglementaires
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