| 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 hautement qualifiés capables de maîtriser toute la chaîne de l'IA moderne. Ce titre RNCP de niveau 7 vous plonge dans un programme exigeant alliant mathématiques avancées pour l'IA, techniques de Machine Learning, traitement du langage naturel (NLP) et gestion de projets IT. À travers une pédagogie active centrée sur l'apprentissage par projets concrets, vous développez des compétences techniques de pointe : conception de modèles prédictifs, analyse de données massives, optimisation d'algorithmes et développement de solutions IA industrialisables. Les diplômés évoluent vers des postes stratégiques de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA, Consultant IA & Data ou Expert NLP, dans des secteurs en forte demande comme la santé, la finance, l'industrie 4.0 ou la mobilité. Avec un taux d'employabilité de 77% et un salaire moyen attractif de 37 609€, cette formation d'excellence répond aux attentes du marché de l'IA en pleine expansion (+30% d'offres d'emploi par an).
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
- Data Science et Big Data : collecte, traitement et visualisation des données massives
- Développement et déploiement d'algorithmes AI : programmation Python, frameworks spécialisés et API
- Ethique, réglementation et impacts sociétaux de l’IA : enjeux légaux, biais algorithmiques, responsabilité
- Projets appliqués et cas d’usage industriels : études de cas, gestion de projets AI en entreprise, veille technologique
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes et modèles avancés d'intelligence artificielle pour résoudre des problématiques complexes.
- Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de machine learning et deep learning avec des outils industriels.
- Analyser et traiter des données massives en mobilisant des techniques de data engineering et data science.
- Développer des applications intelligentes intégrant des technologies d’IA et assurer leur déploiement opérationnel.
- Maîtriser les enjeux éthiques, juridiques et économiques liés à l’intelligence artificielle dans un contexte professionnel.