| 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 reconnu par l’état |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | EQUIS, CGE, AACSB, AMBA, EESPIG |
Description
Le Master in AI & Data Analytics for Business est un programme entièrement dispensé en anglais qui a pour but de former les experts en IA grâce à l’analyse de données.
Dans un monde connecté, les données donnent l’opportunité aux entreprises d’aligner leur stratégie marketing, financière et opérationnelle sur les faits et les chiffres. Les étudiants apprendront à devenir des managers orientés sur les données qui seront capables de repérer les opportunités analytiques dans un contexte commercial donné.
Après avoir terminé avec succès le programme (120 ECTS), les étudiants obtiennent le grade de Master (« Diplôme d’Études Spécialisées en Management International – DESMI »), avec la mention de la spécialisation suivie « IA & Data Analytics for Business »
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
- Gestion et analyse des données : bases de données, data engineering, visualisation et interpretation de données
- Techniques avancées en data analytics : apprentissage profond, big data, outils statistiques et prédictifs
- Applications business de l’IA : marketing digital, finance, supply chain et prise de décision automatisée
- Projet professionnel et éthique de l’IA : mise en pratique, gestion de projet, enjeux réglementaires et éthiques
Objectifs de la formation
- Développer une maîtrise avancée des techniques d’intelligence artificielle appliquées à l’analyse de données pour des problématiques business concrètes
- Acquérir la capacité à concevoir et déployer des solutions data-driven pour optimiser les processus décisionnels en entreprise
- Être capable de manipuler et interpréter des jeux de données complexes en utilisant les outils statistiques et de machine learning
- Apprendre à intégrer les principes d’éthique et de gouvernance des données dans les projets analytiques
- Développer des compétences en communication pour présenter efficacement les insights issus des analyses aux décideurs
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