| 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 (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Lille forme les futurs spécialistes capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'IA complexes. La première année du cursus vous plonge dans les fondamentaux essentiels : mathématiques pour l'IA, techniques de Machine Learning avancées, traitement du langage naturel (NLP), et gestion de projets IT. Vous développez une expertise technique solide en algorithmie, data science, ingénierie des données, tout en maîtrisant les outils professionnels comme TensorFlow, PyTorch et les plateformes cloud. La pédagogie "Learning by Doing" privilégie les projets concrets, hackathons et défis techniques, vous préparant à mener des projets IA de bout en bout - du traitement des données brutes au déploiement en production. Cette formation vous ouvre les portes de carrières stratégiques : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA, Consultant IA & Data, ou AI Product Owner. Avec un titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État et la possibilité d'alternance, vous intégrez un secteur en pleine expansion où les entreprises recherchent activement des profils techniques capables de transformer l'innovation en solutions intelligentes opérationnelles.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle : apprentissage automatique, deep learning, traitement du langage naturel
- Gestion et analyse de données massives : big data, data engineering, bases de données, data visualisation
- Conception et déploiement de projets IA : méthodologie agile, gestion de projet, développement et intégration de solutions IA
- Applications avancées et innovations : vision par ordinateur, robotique, systèmes intelligents, éthique et responsabilité de l’IA
- Compétences professionnelles et immersion terrain : travail en équipe, projets collaboratifs, hackathons, préparation à l’insertion professionnelle
Objectifs de la formation
- Maîtriser les principes avancés et les algorithmes de l’intelligence artificielle pour concevoir des solutions innovantes
- Développer des compétences pratiques en traitement et analyse de grandes données (data science) à l’aide d’outils modernes
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique et de deep learning adaptés à divers contextes
- Mettre en œuvre des projets IA en respectant les enjeux éthiques, légaux et sécuritaires
- Communiquer efficacement les résultats techniques et stratégiques auprès de parties prenantes variées