Intelligence Artificielle & Data Science
Maîtrisez le machine learning, le deep learning, le NLP et la data science pour concevoir et déployer des solutions intelligentes sur le marché de l'emploi.
À propos du programme
Des compétences techniques solides en IA, une pédagogie orientée projets et une forte valeur sur le marché de l'emploi.
Objectifs & compétences
Le cycle ingénieur en IA & Data Science forme des ingénieurs capables de concevoir, développer et déployer des solutions intelligentes basées sur les données. Orienté projets réels et compétences recherchées, le programme combine excellence académique et pratique professionnelle.
Nos diplômés sont immédiatement opérationnels et reconnus à l'international grâce à l'accréditation EUR-ACE.
Compétences & Certifications
4 pôles de compétences clés pour une carrière d'ingénieur IA réussie et une employabilité maximale.
Machine Learning & IA
Algorithmes d'apprentissage, réseaux de neurones profonds, modèles prédictifs et IA générative.
Big Data & Analytics
Traitement de données massives, Hadoop, Spark, pipelines de données et visualisation.
NLP & Vision
Traitement du langage naturel, reconnaissance d'images, systèmes conversationnels intelligents.
MLOps & Cloud
Déploiement de modèles IA, CI/CD pour le ML, Docker, Kubernetes et cloud computing.
Programme & Cursus
Découvrez le parcours académique, les débouchés et le plan d'études détaillé.
Le programme combine projets pratiques avancés et stages en entreprise. Les étudiants développent des compétences en modélisation de données, algorithmes d'apprentissage automatique, analyse prédictive et intelligence artificielle appliquée.
- Data Scientist
- ML Engineer
- AI Consultant
- MLOps Engineer
- AI Product Manager
- Data Analyst
- NLP Engineer
- Computer Vision Engineer
Accès en 1ʼʳ année :
- Licence en Informatique, Informatique de Gestion ou équivalent
- Cycle préparatoire intégré ou préparatoire aux concours validé
- Entretien d'admission réussi
Accès en 2ᵉ année :
- 1ʼʳ année Ingénieur validée dans une spécialité IT (Informatique, Réseaux, Big Data, Génie Logiciel…)
- Ou 🎓 1ʼʳ année Master validée dans l'une de ces spécialités
- Entretien d'admission réussi
- IBM Big Data
- Microsoft BI
- TOEIC
PLAN D'ÉTUDES
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Mathématiques pour l'ingénieur | 3 | MX |
| Probabilités et Statistiques | 2 | MX |
| Système d'exploitation | 3 | MX |
| Architecture des ordinateurs | 2 | MX |
| Algorithmique, Structures de données et Prog. | 3 | MX |
| Atelier de Programmation (Python) | 2 | CC |
| Base de données relationnelles | 3 | MX |
| Développement Web | 3 | CC |
| Anglais 1 | 1.5 | CC |
| Techniques de Communication | 1.5 | CC |
| Projet semestriel (Python) | 3 | P |
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Analyse Numérique | 2 | MX |
| Théorie de Langage & Automates | 2 | MX |
| Modélisation et Algorithmique | 3 | MX |
| Programmation Orientée Objet | 3 | MX |
| Framework de Développement Web | 3 | CC |
| Notions de base sur les routeurs (CCNA 2) | 3 | MX |
| Administration Systèmes | 3 | CC |
| Méthodologies de Conception des SI | 3 | MX |
| SGBD (Oracle) | 2 | MX |
| Anglais 2 | 1.5 | CC |
| Développement personnel | 1.5 | CC |
| Projet de développement Agile (Python) | 3 | P |
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Algorithmique Avancée & Complexité | 2 | MX |
| Théorie des Graphes & Optimisation | 3 | MX |
| Théorie des langages et Compilation | 2 | CC |
| Programmation Orientée Objet Avancée | 2 | CC |
| Introduction à l'IA | 2 | CC |
| Notions de base sur les routeurs (CCNA 3) | 3 | MX |
| Cloud Computing et Virtualisation | 3 | MX |
| Administration de Base de Données | 3 | MX |
| Anglais 3 | 1.5 | CC |
| Gestion des équipes et leadership | 1.5 | CC |
| Projet de développement avancé | 3 | P |
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Machine Learning | 3 | MX |
| NLP | 3 | MX |
| Big Data & Bases de données (NoSQL) | 2 | MX |
| Progiciel de gestion Intégré (ERP) | 3 | MX |
| XOps (DEVOps et MLOps) | 2 | MX |
| Introduction à l'entreprenariat | 1.5 | CC |
| Anglais 4 | 1.5 | CC |
| PFA (Approche Agile) | 4 | P |
| Reconnaissance automatique de la parole | 3 | MX |
| Vision par ordinateur | 3 | MX |
| Framework & Environnement Big Data | 3 | CC |
| Module | Crédits | Régime |
|---|---|---|
| Deep Learning | 3 | MX |
| IA avancée | 2 | MX |
| BI | 2 | MX |
| AIOps | 3 | MX |
| Architectures Micro-services | 5 | MX |
| Anglais 5 | 1.5 | CC |
| Marketing Digital | 1.5 | CC |
| Ethique de l'Ingénieur | 2 | MX |
| Projet fédérateur | 4 | P |
| BIG DATA Analytics | 3 | CC |
| Analyse complexe des données Big Data | 3 | MX |
| Management de projet BI | 3 | CC |
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Documents requis
- Diplômes
- Relevés de notes
- Carte d'identité / passeport
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