| 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 - Nantes vous plonge dans l'IA moderne à travers une pédagogie 100% active. Vous apprendrez à concevoir des modèles d'IA puissants, maîtriser le machine learning avancé, le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse de données massives. Le programme couvre l'algorithmie pour l'ingénierie des données, les mathématiques pour l'IA, la gestion de projets IT et les méthodologies de tests. Grâce à des projets concrets, des hackathons IA et l'alternance disponible, vous développerez les compétences pour piloter des projets IA de bout en bout, analyser des jeux de données complexes et construire des solutions intelligentes. Cette formation ouvre les portes aux métiers de Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Expert en NLP, Architecte IA ou Consultant en IA, positionnant les diplômés comme des experts recherchés dans un secteur en croissance de +30% par an.
Thématiques abordées
- Mathématiques appliquées à l’intelligence artificielle : algèbre, probabilités, statistiques
- Ingénierie des données et algorithmie avancée : structures de données, collecte et traitement automatisé, développement Python/SQL/R
- Techniques avancées de Machine Learning et Deep Learning : apprentissage supervisé/non supervisé, réseaux neuronaux, NLP
- Gestion de projet IT et déploiement IA : méthodologies agiles, tests unitaires, mise en production, cloud computing
- Stratégie, gouvernance et sécurité des systèmes d’information : aspects juridiques, éthique, protection des données, souveraineté numérique
Objectifs de la formation
- Développer une expertise avancée en algorithmes d’intelligence artificielle et machine learning appliqués
- Concevoir et déployer des solutions IA intégrant traitement de données massives (big data) et modèles prédictifs
- Maîtriser les outils et environnements de programmation spécialisés en IA (Python, TensorFlow, PyTorch)
- Analyser et résoudre des problématiques complexes grâce à une démarche scientifique et technique rigoureuse
- Évaluer l’impact éthique et sociétal des technologies d’intelligence artificielle dans des contextes variés