| Niveau requis | Bac+2 |
|---|---|
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l’école | Privé |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Description de la formation
Proposée par EPSI Paris, la formation IA Xp plonge les apprenants au cœur des technologies d'intelligence artificielle appliquées à des contextes professionnels concrets. Au programme : maîtrise des algorithmes de machine learning et de deep learning, traitement du langage naturel (NLP), computer vision, ainsi que le déploiement de modèles en environnement cloud et edge. Les étudiants développent une capacité à concevoir, entraîner et optimiser des pipelines IA end-to-end, tout en intégrant les enjeux éthiques et de gouvernance des données. L'accent est mis sur l'expérimentation pratique à travers des projets réels, permettant de traduire des problématiques métier en solutions algorithmiques robustes. À l'issue de ce parcours, les diplômés rejoignent des équipes data & IA en tant qu'ingénieurs IA, ML Engineers ou Data Scientists spécialisés, dans des secteurs aussi variés que la fintech, la santé, l'industrie ou les médias.
Sujets abordés
- Introduction à l'intelligence artificielle : historiques, concepts fondamentaux et domaines d'application
- Apprentissage automatique : types d'apprentissage, algorithmes supervisés et non supervisés, évaluation des modèles
- Traitement du langage naturel (NLP) : techniques, outils et cas d'usage
- Déploiement et éthique de l'IA : enjeux légaux, biais algorithmiques et impact sociétal
- Projet pratique : conception, développement et présentation d'une solution IA adaptée à un cas d’usage réel
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et ses applications concrètes
- Concevoir et déployer des modèles d’IA en utilisant des outils et langages adaptés (Python, TensorFlow)
- Analyser et exploiter des jeux de données pour optimiser les performances des algorithmes
- Évaluer l’éthique et les impacts sociétaux des solutions d’IA développées
- Mettre en œuvre des projets d’IA opérationnels en respectant les contraintes techniques et métiers
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