| 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 Nantes offre une formation complète et professionnalisante de 3 ans dans les technologies d'avenir.
Au programme : mathématiques pour la science des données, programmation avancée en Python, machine learning, deep learning, et techniques de visualisation.
Les étudiants développent des compétences opérationnelles en extraction et analyse de données, création de bases de données structurées, développement de modèles prédictifs et traitement du langage naturel.
Cette formation hybride intègre également la gestion de projet, le droit des données et les enjeux éthiques de l'IA.
Les diplômés accèdent aux métiers stratégiques du secteur : Data Scientist, Développeur IA, Data Analyst, Chargé de Projet Data ou Développeur Machine Learning.
Avec l'alternance possible dès la 3ème année, cette formation prépare des profils polyvalents maîtrisant l'ensemble du cycle de vie des projets IA, de la collecte des données à la mise en production des solutions intelligentes.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la science des données : extraction, analyse statistique, interprétation
- Intelligence artificielle appliquée : Machine Learning, Deep Learning, vision par ordinateur, traitement du langage naturel
- Ingénierie et développement IA : intégration de solutions IA, conteneurisation (Docker, Kubernetes), MLOps
- Éthique, protection des données et gouvernance : RGPD, IA Act, biais algorithmiques, solutions écoresponsables
- Projet et immersion professionnelle : cas concrets, alternance, développement de compétences opérationnelles
Objectifs de la formation
- Acquérir une compréhension solide des concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et de la science des données.
- Développer la capacité à manipuler et analyser des jeux de données variés en utilisant des outils et langages adaptés (Python, SQL).
- Concevoir et implémenter des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets.
- Intégrer des notions d’éthique et de responsabilité dans le développement et l’application des solutions IA.
- Communiquer efficacement les résultats techniques et les insights extraits des données à des interlocuteurs non techniques.