| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Lille forme des professionnels polyvalents capables de maîtriser l'ensemble du cycle de vie des projets IA.
Au programme : développement de modèles de Machine Learning et Deep Learning, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, et exploitation avancée de données massives avec Python, R et SQL.
Les étudiants acquièrent des compétences techniques solides en programmation, analyse statistique, data visualisation et déploiement de solutions algorithmiques, tout en intégrant les enjeux éthiques et réglementaires (RGPD, IA Act).
Cette formation professionnalisante prépare directement aux métiers en forte demande : développeur IA, data analyst, chargé de projet data, développeur machine learning ou assistant data scientist.
Grâce à une pédagogie par projets concrets et une immersion progressive en entreprise, les diplômés intègrent start-ups innovantes, grandes entreprises ou laboratoires de recherche pour contribuer aux révolutions technologiques de demain.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : mathématiques pour l’IA, programmation (Python, SQL), introduction aux algorithmes
- Science des données : extraction, traitement et analyse statistique des données, bases de données et visualisation
- Machine Learning et Deep Learning : conception, entraînement et optimisation de modèles supervisés et non supervisés
- Applications pratiques de l’IA : vision par ordinateur, traitement du langage naturel, intégration de solutions IA dans des systèmes informatiques
- Ethique, réglementation et gouvernance des données : RGPD, biais algorithmiques, écoresponsabilité et bonnes pratiques en IA
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et des données massives (Big Data)
- Acquérir des compétences pratiques en programmation et en manipulation de données avec des outils adaptés
- Analyser et modéliser des jeux de données pour extraire des insights décisionnels
- Développer des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et d’intelligence artificielle
- Maîtriser les enjeux éthiques et les bonnes pratiques liées à l’IA et à la gestion des données
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