Le Mastère IA et Data fourni une expertise avancée en intelligence artificielle et analyse de données. Vous affinerez vos compétences en travaillant sur des projets concrets axés sur des applications réelles de l’IA et de la Data. Les candidatures pour la rentrée 2026 - 2027 sont ouvertes !
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L’IA et la science des données sont devenus des moteurs du changement de l'économie et de la société. Plus que jamais, les compétences associées deviennent critiques.
Le Mastère IA & Data a donc été conçu pour vous fournir une expertise avancée en Intelligence Artificielle, machine learning, analyse de données et technologies émergentes comme l’IA générative et les modèles de langage étendu (LLM).
Ce programme unique s’appuie sur une pédagogie concrète, le Lab IA de notre partenaire La Plateforme parrainé par le mathématicien et ancien député Cédric Villani, et la collaboration avec des entreprises partenaires de renom.
Une fois le Mastère achevé, les étudiants auront la possibilité de poursuivre leurs études en s'inscrivant à un autre programme de niveau 7 (tel qu'un titre RNCP de niveau 7, un Mastère, un MBA, etc.) dans toute institution d'enseignement supérieur.
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Le mastère forme des experts capables de concevoir, déployer et piloter des projets d’intelligence artificielle et de data science dans un cadre industriel ou stratégique.
L’approche repose sur une solide maîtrise des fondamentaux mathématiques et statistiques, une connaissance approfondie du langage Python et des outils de manipulation de données, ainsi qu’une capacité à industrialiser les modèles via des pipelines MLOps et des environnements conteneurisés.
Les étudiants apprennent à collecter, nettoyer, analyser et valoriser la donnée, tout en intégrant les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle, de collaboration et de déploiement dans le cloud.
L’objectif est de former des profils hybrides : à la fois analystes, ingénieurs et architectes de solutions IA, capables d’évoluer sur des projets complexes en lien direct avec les enjeux métiers et la gouvernance de la donnée.
L’alternance structure l’apprentissage : les enseignements en centre apportent les compétences techniques et méthodologiques, tandis que l’entreprise permet leur mise en pratique à travers des projets concrets de data engineering, machine learning et visualisation avancée.
Nous étudions votre parcours scolaire ou professionnel mais sommes aussi très attentifs à votre motivation et à votre curiosité pour le secteur de l’IA et de la Data.
Les pré-requis sont :
Nous étudions votre parcours scolaire ou professionnel, mais sommes aussi très attentifs à votre motivation et à votre curiosité pour le secteur de la cybersécurité. Quel que soit votre parcours, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter.
La formation délivre un titre RNCP Expert en informatique et systèmes d’information (niveau 7 – équivalent BAC +5).
Cette certification professionnelle est enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles, sous le code Certification : RNCP40573 par l’arrêté du 30 août 2016. Date d’échéance : 30 août 2030.
Certificateur : 3W Academy.
Notre formation en alternance peut être accessible en contrat de professionnalisation ou en contrat d’apprentissage (Contrat d’apprentissage et de professionnalisation : quelles différences ?).
À l’issue de chaque formation, nous publierons sur notre site internet les indicateurs suivants : taux d’obtention, taux de poursuite d’études, taux d’interruptions en cours de formation, taux d’insertion professionnelle des diplômés, valeur ajoutée de l’établissement, taux de rupture des contrats d’apprentissage.
L’obtention de la certification est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences. L’évaluation a pour objectif de mesurer l’atteinte des objectifs pédagogiques et l’acquisition des compétences.
Les évaluations sont réalisées par les formateurs à l'issue des projets individuels ou en groupe, en fonction de la taille et de la nature du projet. Des soutenances orales sont systématiquement organisées pour chaque projet.
À la fin du cursus, toutes les formations certifiantes incluent une évaluation finale réalisée par un jury et constituées d'épreuves définies dans le référentiel de compétences.
Les formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, après étude de leur situation individuelle.
Pour toute demande concernant l’accueil d’un·e élève en situation de handicap, veuillez nous contacter pour aborder les sujets suivants :
Accueil des apprenants
Accueil des apprenants présentant une situation de handicap (AAH ou RQTH).
Aménagements nécessaires
Informations relatives aux aménagements potentiels (conditions d'examens, organisation matérielle…).
Partenaires adaptés
Orientation des demandes vers les partenaires adaptés (ex : Maison Départementale des Personnes Handicapées – MDPH).
Écoute et suivi global
Écoute et suivi global du parcours de formation en lien avec le formateur référent.
Référent handicap : Manon PELLAT.
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Nettoyage, modélisation et visualisation d’un jeu de données complet.
Conception d’un modèle supervisé et interprétation des résultats.
Analyse de sentiments, classification de textes, génération automatique.
Automatisation du déploiement d’un modèle avec MLflow et Docker.
Storytelling interactif avec Power BI et Dash.
Plusieurs métiers sont accessibles à l’issue de ce Mastère en Intelligence Artificielle & Data en fonction de vos appétences.
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Chiffres de France Compétences pour le titre RNCP : 92% sur le Mastère IA Data.
Des sessions de rattrapage sont organisées pour les étudiants n'ayant pas validé certains modules. En cas d'échec à l'année, plusieurs options sont envisagées avec l'équipe pédagogique : redoublement, réorientation vers un autre niveau ou programme, ou accompagnement vers une sortie adaptée. L'objectif n'est pas d'éliminer les étudiants en difficulté, mais de trouver la meilleure trajectoire pour chacun. Chaque situation est traitée individuellement lors d'un entretien avec l'équipe pédagogique.
La réinscription se fait chaque année à partir du mois de juin pour la rentrée de septembre. Elle est soumise à la validation de l'année en cours : résultats aux évaluations, assiduité, et pour les alternants, retour de l'entreprise. Un email récapitulatif vous est envoyé avec les documents à fournir et les modalités de paiement. L'équipe administrative est disponible pour accompagner les cas particuliers.
À la sortie du Mastère, les premiers postes se situent généralement entre 38 000 et 52 000 € brut annuels selon le métier visé. Les data engineers débutent autour de 42 000 à 52 000 €, les data scientists et ML engineers entre 38 000 et 50 000 € (sources : Jedha Baromètre 2026, Data Recrutement étude salaires 2026, Glassdoor).
Avec quelques années d'expérience, les profils spécialisés en IA générative, LLM ou architecture data dépassent régulièrement 60 000 à 75 000 €. Les postes de lead data scientist ou ML architect atteignent 80 000 € et plus dans les grands groupes et scale-ups tech.
Ces fourchettes varient selon le secteur, la taille de l'entreprise et votre spécialisation. Paris et l'Île-de-France paient généralement au-dessus de la moyenne nationale.
Les débouchés sont très larges : ESN (Capgemini, Sopra, Atos), cabinets de conseil (BCG Gamma, Accenture AI), scale-ups tech, entreprises industrielles (automobile, énergie, santé) qui construisent des équipes data internes, et plateformes numériques. Le réseau partenaires de Cybersup (Engie, RATP, Shiseido) offre des opportunités concrètes d'alternance et d'embauche. Les profils MLOps et data engineers sont particulièrement en tension sur le marché en 2026.
Oui, et c'est l'une des particularités de ce Mastère chez Cybersup. La sécurité des modèles d'IA, la détection d'anomalies, la protection des pipelines de données et l'IA appliquée à la cyberdéfense sont abordées dans le cursus. Ce croisement est une vraie valeur ajoutée sur le marché : les entreprises cherchent de plus en plus des profils capables de penser à la fois data et sécurité. Vous bénéficiez également de l'écosystème cyber de Cybersup (intervenants, événements, Cyber Lab).
Des bases en programmation sont fortement recommandées, notamment en Python. Vous n'avez pas besoin d'être expert, mais comprendre les structures de base (variables, boucles, fonctions) vous permettra d'aborder sereinement le début de la formation. Si vous partez de zéro, Cybersup peut vous orienter vers des ressources pour préparer votre entrée. Les profils issus d'une Licence informatique ou d'un Bachelor tech sont généralement bien positionnés. Un prérequis minimum est vérifié lors du test d'admission.
Le Mastère IA & Data délivre un Titre RNCP Niveau 7 (équivalent Bac+5). Les diplômés s'orientent vers des postes de data scientist, ML engineer ou data engineer, mais aussi vers des fonctions plus transverses comme architecte solutions IA, consultant en gouvernance de la donnée ou chef de projets IA. Des métiers en pénurie, parmi les mieux rémunérés du secteur tech.
Oui. Cybersup dispose d'un réseau d'entreprises partenaires (Engie, RATP, Lefebvre Dalloz, Advens, Shiseido et bien d'autres) et d'une équipe dédiée aux relations entreprises. Les étudiants bénéficient d'un accompagnement à la rédaction du CV, à la préparation des entretiens et à la mise en relation avec les recruteurs. Des sessions de coaching et des job datings sont organisés régulièrement sur le campus.
La progression est identique au Mastère Cybersécurité : en M1, le programme est réparti entre 35% de théorie et 65% de pratique. En M2, la pratique prend encore plus de place : 30% théorie, 70% pratique. Sur un cursus data et IA, c'est logique, la compétence se construit sur le terrain, face à de vraies données, dans des pipelines réels. Les cours viennent structurer et approfondir ce que vous appliquez en entreprise.
Oui. Le Mastère IA & Data délivre le Titre RNCP « Expert en informatique et systèmes d'information », RNCP40573, Niveau 7 (Bac+5), délivré par 3W Academy, enregistré au RNCP par décision de France Compétences le 30/04/2025. Titre reconnu par l'État, finançable via l'OPCO de l'employeur en alternance. Cybersup est certifiée Qualiopi au titre des Actions de Formation et des Actions de Formation par Apprentissage, certification qualité nationale qui garantit le sérieux du programme aux entreprises partenaires et aux financeurs.
Les projets sont ancrés dans des enjeux métiers réels. Vous construisez des systèmes de recommandation, des modèles de prédiction, des applications de traitement du langage naturel, des détecteurs d'anomalies. Vous faites aussi des projets Data4Good à impact sociétal. Dans tous les cas, vous travaillez sur des données imparfaites et volumineuses, exactement ce que vous trouverez en entreprise.
L'encadrement est assuré par des praticiens en activité : data scientists, ML engineers, consultants IA et chefs de projets data en poste dans des entreprises du secteur. Pas des enseignants déconnectés du marché, des professionnels qui travaillent avec ces outils quotidiennement et qui savent exactement ce que les recruteurs attendent.
Oui. AWS Cloud, Power BI (Microsoft) et Hugging Face sont intégrées et financées dans le cursus. Des certifications reconnues par les recruteurs data et IA, qui viennent compléter et valoriser votre titre RNCP sur le marché.
Le programme couvre l'ensemble de la chaîne, de la donnée brute au modèle en production. Côté manipulation et ingénierie des données : Python, Pandas, dbt, Apache Spark, Elasticsearch. Côté modélisation et deep learning : PyTorch et MLflow. Côté IA générative et LLM : LangChain et Hugging Face. Le tout est déployé via FastAPI et Docker, sur les principales plateformes cloud AWS et Azure.
Oui. La formation peut se faire en alternance ou en initial sur 2 ans.
En alternance, les enseignements en centre apportent les compétences techniques et méthodologiques, tandis que les missions en entreprise permettent de les appliquer directement sur des projets de data engineering, machine learning ou visualisation avancée.
Deux choses distinguent ce programme. D'abord, la spécialisation est progressive : vous affinez votre rôle au fil des deux ans, en lien direct avec ce que le marché recrute, pas un cursus généraliste qui vous laisse vous débrouiller à la sortie. Ensuite, la donnée sur laquelle vous travaillez est celle du monde réel, imparfaite, volumineuse, hétérogène, parfois incomplète. L'objectif est d'apprendre à la faire parler même quand elle résiste, pas de s'entraîner sur des datasets propres et bien rangés.
Le programme couvre l'ensemble du cycle de vie de la donnée : collecte, nettoyage, analyse, modélisation, déploiement. Vous travaillerez les fondamentaux mathématiques et statistiques, Python avancé, les outils de manipulation de données (pandas, dbt, Spark), le machine learning et le deep learning (PyTorch), les pipelines MLOps, LangChain, les LLM et l'IA générative, ainsi que la visualisation et le cloud.
Ce Mastère forme des profils hybrides capables de concevoir, déployer et piloter des projets d'intelligence artificielle et de data science dans un contexte industriel ou stratégique. Pas des théoriciens, des praticiens capables de travailler sur de la donnée réelle, imparfaite, volumineuse, et d'en extraire de la valeur concrète pour l'entreprise.
