Certification délivrée au titre des catégories :
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100% en Alternance
2 ans
Découvrez le MSC intelligence Artificielle & Data
Le MSc. en Intelligence Artificielle et Data est conçu pour vous fournir 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.
Ce qu'il faut savoir
Durée de la formation
La formation dure 2 ans, soit 1 200 heures.
Le Campus cybersup
Paris La Défense
Ⓜ : Esplanade de La Défense
Coût de la formation
En formation continue : 8 900 €.
En alternance : 9 600 € finançable à 100% l'OPCO de votre employeur. Aucun financement n'est donc demandé à l'apprenant.
La certification bien méritée
Titre RNCP de niveau 7
(équivalent BAC +5)
3 moments clés de cette rentrée 2025
Planning de la rentrée
Rentrée 2025
La rentrée des promotions 2025-2026 auront lieu le 6 octobre 2025.
Les inscriptions pour la rentrée 2025-2026 sont ouvertes à compter du 6 janvier 2025.
inscriptions
Les inscriptions pour la rentrée 2025-2026 sont ouvertes à compter du 6 janvier 2025, jusqu'au 30 septembre 2025, hors cas particuliers.
Un MSC IA aux nombreuses possibilités
Quels sont les débouchés ?
Plusieurs métiers sont accessibles à l’issue de ce MSc. en Intelligence artificielle en fonction de vos appétences.
Chef de projet IA
Architecte Big Data
Machine Learning Engineer
Data Analyst
Data Engineer
Data Scientist
Expert en informatique décisionnelle
Entrepreneur en IA
Consultant BI (Business intelligence)
En savoir plus
Téléchargez la brochure
1.
Aperçu de la formation
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 programme Master of Science 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 MSc 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.
2.
des Métiers demandés
entre 3 200 € par mois et 4 800 € par mois
Le salaire médian de ces différents métiers en France est de 3 200€ à 4 800 € par mois (brut).
Sources : top-métiers.com
top 15 des métiers en plus forte croissance
Ces dernières années, ces métiers apparaissent souvent dans le Top 15 des postes en plus forte croissance.
Sources : Classement LinkedIn
3.
Objectifs de la formation
Stratégie des systèmes d'information
Analyser et définir une stratégie de systèmes d’information
POLITIQUE DE SéCURITé
Piloter et manager les projets informatiques.
ARCHITECTURE APPLICATIVE
Concevoir et développer une application informatique.
Construire et développer big data
Construire et développer des modèles de big data pour l'entreprise.
4.
Admissions et pré-requis
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.
Les pré-requis sont :
Bac +3
Titulaires d’un BAC+3 en mathématiques appliquées ou fondamentales (Licence, DUT, BUT…), ou en informatique
Niveau 6 en intelligence artificielle
Titulaires d’un titre de niveau 6 en Intelligence Artificielle ou en Informatique.
Vous avez une expériece professionnelle ?
À défaut, autodidactes avec une expérience significative dans les métiers de l’IA (plus de 2 ans).
5.
Détails de la formation
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.
- Titre RNCP de niveau 7 (équivalent Bac +5)
- 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 : RNCP36286 par l 'arrêté du 30 août 2016
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.
Devenez expert en IA
Devenez les pionniers des technologies émergentes en IA et en data, prêts à résoudre des problèmes complexes avec des solutions novatrices et technique.Vous développerez des compétences au-delà de la simple utilisation des outils de l'IA : celles liées à leur conception ou à leur adaptation à des situations complexes.
- Obtenez une compréhension profonde des principes fondamentaux et des applications pratiques de l’IA.
- Développez des compétences avancées en programmation, analyse de données et conception de systèmes intelligents.
- Enrichissez votre parcours technique de compétences en gestion de projet IA & data, tout en acquérant une compréhension du marché et de ses acteurs.
- Cultivez un esprit critique et innovant, capable d’aborder les défis éthiques et réglementaires de l’IA.
Détails du programe
UNIT 1 : Fondations de l’intelligence artificielle
Calcul scientifique et algorithmique
- Histoire de l’intelligence artificielle. Concepts et applications, depuis l’IA symbolique jusqu’à l’IA générative.
- Statistiques, probabilités et algèbre linéaire.
- Investigation et analyse forensique pour identifier et analyser les incidents, remonter aux causes, réaliser du reverse engineering et appliquer des actions correctives.
→ Renforcement de la culture scientifique et l’utilisation de la programmation et des mathématiques dans les autres sciences.
Apprentissage automatique / Machine Learning
- Rappel sur les algorithmes de régression, de classement et de classification.
- Développement de l’IA symbolique..
- Évaluation de modèles d’intelligence artificielle (graphes, métriques et A/B testing).
→ Modélisation de données à travers des outils de prédictions pour différentes applications métiers et évaluation des modèles d’intelligence artificielle.
UNIT 2 : Approches avancées en intelligence artificielle
Gestion & analyse de la donnée
- Extraction de données pour les problématiques métier.
- Système de gestion de bases de données SQL, NoSQL.
- Création de pipelines de données (ETLs, Apache Spark, Apache Airflow).
- Analyse descriptive des données. Visualisation de données à l’aide de divers outils de Python, de R, Power BI, Tableau et Supernet..
→ Gestion et exploitation des données pour répondre aux besoins métiers, incluant l’extraction, la gestion de bases de données, la création de pipelines, l’analyse descriptive et la visualisation des données.
Apprentissage profond / Deep Learning
- Initiation aux modèles d’apprentissage profond (MLP et CNN).
- Interprétabilité et explicabilité des modèles d’intelligence artificielle (SHAP, LIME,…), enjeux éthiques et réglementation de l’IA..
- Évaluation de modèles d’intelligence artificielle (graphes, métriques et A/B testing).
→ Modélisation de données à travers des outils de prédictions pour différentes applications métiers et évaluation des modèles d’intelligence artificielle
UNIT 3 : Infrastructure et maintenabilité
Initiation MLOps, Gestion documentaire, Gestion de la fiabilité & testing
- Suivi et monitoring de modèles d’intelligence artificielle
- Outils d’intégration continue et de déploiement continu de modèles d’intelligence artificielle.
- Documentation fonctionnelle et documentation technique.
- Tests logiciels : tests unitaires, tests fonctionnels et tests de non-régression.
→ Développement, déploiement et monitoring d’applications web d’intelligence artificielle.
UNIT 4 : Apprentissage profond / Deep Learning
Cadrage de projet
- Méthode Agile de gestion de projet (Scrum, Waterfall), l’outil Kanban, estimation temporelle des tâches (diagramme de Gantt).
- Rédaction de cahier des charges et gestion documentaire..
→ Maîtrise des outils et méthodes de gestion de projet pour organiser, planifier et documenter efficacement.
Data Analysis & Apprentissage profond (deep learning)
- Analyse descriptive des données. Visualisation de données à l’aide de divers outils de Python, de R, Power BI, Tableau et Supernet.
- Implémentation de modèles d’apprentissage profond (MLP, CNN, RNN, …).
- Utilisation avancée de modèles pré-entraînés pour les LLMs et l’IA générative (Huggingface, OpenAI,…).
- Évaluation de modèles d’intelligence artificielle (graphes, métriques et A/B testing).
→ Expertise en analyse descriptive et exploratoire des données, data visualisation avancée, implémentation de modèles d’apprentissage profond, incluant l’utilisation de modèles pré-entraînés et l’évaluation de modèles d’apprentissage.
UNIT 5 : industrialisation et mise en œuvre de solutions d'IA
Machine Learning Operation (MLOps)
- Virtualisation et conteneurisation d’applications.
- Cycle de vie des tests logiciels (STLC), outils d’intégration continue et de déploiement continu de modèles d’intelligence artificielle.
Machine Learning as a Service (MLasS)
- Automatisation de la modélisation de données à l’aide de L’AutoML et Machine Learning as a service..
- Optimisation et mise en production de solutions basées sur l’IA générative et les LLMs
→ Développement, déploiement et monitoring d’applications d’intelligence artificielle.
UNIT 6 : Business
Business, Marketing & finance
- Marketing Fondamental (stratégie, politique produit, enjeux)
- Analyse et communication visuelle
- Développement durable dans le numérique
- Négociation et gestion d’entreprise (finance, droit, management stratégique)
→ Comprendre le fonctionnement de la création et de la gestion des entreprises
obtenir sa certification
modalités d'évaluation
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.
Situation de handicap
Accessibilité
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
Ecoute et suivi global du parcours de formation en lien avec le formateur référent. Référent handicap : Manon PELLAT.
LA PRESSE EN PARLE
Cybersup, le campus de l'école de la protection numérique situé au coeur de La Défense a été salué par l'écosystème et les médias de référence de la tech en France.
Rejoignez la nouvelle génération d'experts en cybersécurité, IA et dATa
