CURSUS ALTERNANCE

Formation en Intelligence Artificielle

Ingénieur IA en alternance

Durée : 2 ans

Optez pour une formation axée sur la pratique et bénéficiez d’une insertion professionnelle accélérée.

PROCHAINES RENTRÉES
03 novembre 2023​
09 janvier 2024
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Contenu de la formation

icon Python 

Programmation

  • Fondamentaux de Python
  • Numpy
  • Pandas
  • Statistiques exploratoires
illu-1 

DataVisualisation

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Bokeh
  • Plotly
illu-2 

Bases de données

  • SQL
  • MongoDB
  • Webscraping
illu-3 

Acculturation et Data Gouvernance

  • Acculturation Data
  • Sources et types de données
  • RGPD
illu-4 

Programmation avancé

  • Python avancé
  • Linux et Bash
  • Tests unitaires
  • Git/Github
illu-1 

Chefferie de projet

  • Gestion de projet
  • Agilité
illu-2 

Machine Learning

  • Classification
  • Classification avancée
  • Régression
  • Système de recommandation
illu-2 

Machine Learning avancé

  • Méthode de clustering
  • Méthode de réduction de dimension
  • Séries temporelles avec Statsmodels
  • Détections d’anomalie
illu-2 

Machine Learning appliqué

  • Text Mining
  • Ethique, biais & interprétabilité
  • Streamlit
  • Théorie des graphes avec Network X
illu-2 

Deep Learning

  • Réseaux de neurones récurrents
  • Réseaux de neurones convolutifs
  • Keras et TensorFlow
  • Reinforcement Learning
illu-2 

DataOps - Isolation

  • FastAPI
  • Sécurisation des APIs
illu-2 

ModelOps

  • Docker
  • MLflow
illu-2 

Cloud AWS

  • AWS Cloud Practitioner
  • AWS Solutions Architect
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Tout au long de votre formation Ingénieur en Intelligence Artificielle vous réaliserez un projet fil rouge d’une durée de 125 heures. L’objectif: appliquer votre apprentissage sur une problématique réelle et bénéficier d’une première réalisation concrète à ajouter à votre portfolio.

Le cursus Ingénieur en Intelligence Artificielle vous apportera les compétences nécessaires à la validation de la certification AWS Solutions Architect – Associate (SAA) – RS5611

Pour qui ? Quels pré-requis ?

Afin d’intégrer la formation Ingénieur en Intelligence Artificielle, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire. Le suivi de la formation requiert un ordinateur avec connexion internet et webcam.

Contrat d'apprentissage
  • vous êtes en situation de handicap
  • vous êtes sportif de haut niveau
  • vous avez un projet de création ou reprise d’entreprise et vous former en apprentissage contribue à cet objectif.
Contrat de professionnalisation

Un format d’apprentissage hybride

Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par un Data Scientist, c’est le mélange qui a séduit plus de 8000 alumni, et qui confère à nos formations un taux de complétion de +98% !

Notre méthode pédagogique est basée sur le learning by doing :
  • Application pratique : Tous nos modules de formation intègrent des exercices en ligne pour que vous puissiez mettre en œuvre les concepts développés dans le cours.
  • Masterclass : Pour chaque module, 1 à 2 Masterclass sont organisées  en direct avec un formateur permettant d’aborder les problématiques actuelles des technologies, méthodes et outils du domaine du machine learning et de la data science

Les objectifs de l'Ingénieur en Intelligence Artificielle

L’Ingénieur en Intelligence Artificielle développe des systèmes d’intelligence artificielle (IA) utilisant de grands ensembles de données pour rechercher, développer et générer des algorithmes capables d’apprendre et de prédire. Il maîtrise l’ensemble du processus de Machine Learning, du design de l’algorithme jusqu’à son déploiement et sa mise en production.

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Concevoir

Concevoir et piloter un projet de développement d’une solution d’intelligence artificielle

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Développer

Développer une solution d’intelligence artificielle : machine et deep learning

icone site

Déployer

Déployer une solution d’intelligence artificielle 

Les chiffres clés de la formation

95%

Taux de satisfaction de nos élèves

96%

Taux d’obtention des certifications

87%

Taux de retours à l’emploi dans les 6 mois

Décrochez une certification reconnue par l’État

La formation vous permet de valider la certification RNCP36129 : « Chef de projet en intelligence artificielle » de niveau 7 (Bac+5) délivrée par le Collège de Paris et reconnue par l’Etat. L’évaluation finale se tiendra en présentiel devant un jury à Paris.

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Coût de la formation

Le coût de la formation est de 20 390pour 24 mois et gratuite pour l’alternant.
Il est entièrement pris en charge, réparti entre votre entreprise d’accueil et l’OPCO dont elle dépend.

Nos entreprises partenaires (nouveauté)

Nous fournissons un soutien complet à nos élèves tout au long de leur parcours de formation, en mettant un accent particulier sur leur réussite dans leur projet professionnel. Dans cette optique, nous avons établi des partenariats solides avec des entreprises reconnues pour faciliter l’intégration en entreprise de nos apprenants et leur permettre de trouver des opportunités d’alternance plus facilement. Voici quelques-unes des entreprises partenaires avec lesquelles nous collaborons étroitement pour faciliter l’accès à des opportunités professionnelles enrichissantes pour nos étudiants.

La procédure d’inscription

Entretien de motivation

Contactez-nous et échangez avec l’un de nos conseillers pour nous faire part de votre motivation ! En comprenant vos aspirations lors de cette démarche d’échange, nous serons en mesure de vous offrir un accompagnement sur mesure, vous permettant de vous orienter vers la formation qui répondra le mieux à vos attentes.

Test de
positionnement

Notre test de positionnement en ligne évalue les compétences et les pré-requis de nos apprenants avant leur formation, assurant une expérience d’apprentissage personnalisée et la première étape vers leur réussite.

Recherche d’une
entreprise

Notre pôle Carrière accompagne nos apprenants dans le processus de recherche d’entreprise pour leur alternance.

En savoir plus →

Inscription et
formation

Nos apprenants débutent leur formation sur notre plateforme full SAS dès la signature de leur contrat d’alternance, bénéficiant ainsi d’un environnement propice à leur développement professionnel

La rentrée anticipée

Pas encore d’entreprise pour votre alternance ? Pas de souci ! Vous pouvez démarrer votre formation sans attendre et profiter de notre rentrée anticipée. Pendant cette période de 3 mois, vous acquerrez des compétences pratiques qui renforceront votre profil d’alternant, vous rendant ainsi plus opérationnel pour trouver la meilleure entreprise qui correspond à votre projet professionnel.

On vous accompagne

Morgane, Directrice du pôle Carrière, et son équipe vous accompagnent dans votre recherche d’entreprises à travers : des ateliers CV, des coachings personnalisés, la mise en relation avec nos entreprises partenaires.
Nous avons établi des partenariats solides avec des entreprises reconnues, afin de faciliter l’intégration de nos apprenants en entreprise et de leur permettre de trouver des opportunités d’alternance aisément. Ces partenariats nous permettent de créer des passerelles directes vers des entreprises, simplifiant ainsi le processus de recherche et favorisant l’accès de nos étudiants à des expériences en milieu professionnel.

Vous avez des questions ? Nous avons les réponses.

Contenu d’accordéon

Un ingénieur en intelligence artificielle est un professionnel spécialisé dans la conception, le développement et la mise en œuvre de systèmes et d’applications basés sur l’Intelligence Artificielle (IA). L’IA fait référence à la capacité des machines à simuler et à imiter l’intelligence humaine pour effectuer des tâches complexes.

En tant qu’ingénieur en IA, vous serez responsable de la création de modèles et d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning) pour résoudre des problèmes spécifiques. Cela peut inclure la conception de réseaux neuronaux, l’analyse de données, la programmation, l’optimisation des modèles et la mise en place d’architectures informatiques adaptées au traitement intensif des données.

Les ingénieurs en IA travaillent généralement sur des projets qui nécessitent des compétences avancées en mathématiques, en statistiques, en programmation et en traitement du langage naturel. Ils peuvent être impliqués dans le développement de chatbots, de systèmes de recommandation, de voitures autonomes, de robots intelligents, de diagnostics médicaux basés sur l’IA, ou dans d’autres domaines où l’IA est utilisée pour automatiser des tâches ou prendre des décisions intelligentes.

En résumé, un ingénieur en intelligence artificielle est un professionnel qui utilise des techniques et des outils avancés pour créer des systèmes intelligents capables de résoudre des problèmes complexes et de prendre des décisions basées sur des données.

Les missions d’un ingénieur en intelligence artificielle peuvent varier en fonction du secteur d’activité et de l’entreprise pour laquelle il travaille. Cependant, voici quelques-unes des missions courantes d’un ingénieur en IA :

  1. Analyser les besoins : L’ingénieur en IA doit comprendre les objectifs et les besoins spécifiques d’un projet ou d’une entreprise. Cela implique de travailler en étroite collaboration avec les clients, les utilisateurs finaux ou les responsables des départements concernés pour définir les problèmes à résoudre ou les opportunités à exploiter grâce à l’IA.
  2. Concevoir et développer des modèles : L’ingénieur en IA est responsable de la conception et du développement de modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning). Cela implique de choisir les bonnes architectures de réseaux neuronaux, d’élaborer des algorithmes appropriés, de sélectionner et de traiter les données nécessaires, et de mettre en place des techniques d’apprentissage et d’optimisation pour entraîner les modèles.
  3. Collecte et préparation des données : Les modèles d’IA nécessitent des données de qualité pour apprendre et s’améliorer. L’ingénieur en IA peut être chargé de collecter, nettoyer et préparer les données nécessaires à l’entraînement des modèles. Cela peut impliquer le développement de pipelines de traitement des données, l’utilisation d’outils d’exploration de données et l’application de techniques d’extraction de caractéristiques.
  4. Évaluation et optimisation des modèles : Une fois les modèles d’IA développés, l’ingénieur en IA doit les évaluer et les optimiser. Cela implique de mesurer leurs performances, d’identifier les problèmes potentiels, d’ajuster les paramètres des modèles et d’itérer le processus pour améliorer continuellement les résultats.
  5. Intégration des modèles dans des systèmes : L’ingénieur en IA doit être capable d’intégrer les modèles d’IA développés dans des systèmes existants ou de construire des applications autonomes basées sur l’IA. Cela peut nécessiter une collaboration étroite avec des développeurs logiciels pour assurer une intégration efficace et une mise en production des modèles.
  6. Suivi et maintenance : Une fois les modèles d’IA déployés, l’ingénieur en IA est souvent responsable de surveiller leur performance, de détecter les éventuels problèmes ou dégradations et de les corriger. Cela peut impliquer des mises à jour régulières des modèles, l’ajout de nouvelles données d’entraînement ou l’adaptation des modèles aux nouvelles conditions ou aux nouveaux besoins.

Veille technologique et recherche : Étant donné que le domaine de l’IA est en constante évolution, il est essentiel pour un ingénieur en IA de se tenir informé des dernières avancées technologiques et des recherches en cours. Cela peut impliquer la participation à des conférences, la lecture d’articles scientifiques et la réalisation de projets personnels pour continuer à se former et à progresser.

Selon le Forum Économique Mondial, le nombre d’emplois remplacés par l’IA sera largement surpassé par le nombre d’emplois créés. D’ici 2025, plus de 97 millions de nouveaux postes pourraient voir le jour.

Mieux encore : il s’agirait de rôles « plus adaptés à la nouvelle division du travail entre les humains, les machines et les algorithmes ».

Par conséquent, apprendre à maîtriser l’intelligence artificielle dès à présent peut être un précieux sésame pour les futurs métiers de l’IA ou pour incorporer la technologie à votre profession actuelle.

La technologie va continuer de s’améliorer au cours des prochaines années, et s’étendre à des secteurs et champs d’application toujours plus diversifiés.

Elle est déjà utilisée dans de nombreuses industries telles que la finance, la médecine, la sécurité ou l’automobile et sera bientôt utilisée dans tous les domaines.

Contenu d’accordéon

Une fois que vous avez complété votre inscription sur notre site, notre équipe entre en action. Dans un premier échange, nous vous présentons ce qu’est DataScientest, ce que nous proposons, mais aussi nous cherchons à comprendre votre parcours et vos attentes. L’objectif premier est d’harmoniser vos attentes avec nos programmes de formation.

Après une vérification minutieuse de vos prérequis pour la formation, nos conseillers vous envoient un test de positionnement. Ce test vise à évaluer vos connaissances actuelles dans le domaine.

Ce test englobe principalement des notions mathématiques de niveau L1/L2, abordant des sujets tels que les fonctions, les suites et séries, les calculs matriciels et la résolution d’équations.

Une fois le test complété avec succès, l’un de nos membres de l’équipe d’admission vous contactera. Cet échange vise à discuter de vos résultats, à valider vos aspirations professionnelles et à confirmer la pertinence de votre projet pédagogique.

Avec votre projet confirmé, vous passerez à la phase d’inscription proprement dite. Notre équipe sera alors entièrement dédiée à l’initiation de votre formation en science des données, collaborant étroitement avec vous pour en assurer le déploiement réussi.

Lorsque vous êtes en période de CFA, la formation se déroule en format hybride. Cela se traduit par une partie en apprentissage sur la plateforme coachée et le reste du temps vous travaillez accompagné de professeurs pendants des masterclass en visioconférence. Ainsi, DataScientest allie flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre.

En revanche, lorsque vous êtes en entreprise, la formation doit se dérouler en présentielle. 

Absolument !

Et qui mieux que nos propres professeurs, qui sont également les créateurs du programme, pour vous apporter un soutien personnalisé ? Ils se tiennent à votre disposition pour répondre à toutes vos interrogations, qu’elles portent sur la théorie ou la pratique, et ils excellent dans leur approche pédagogique pour vous fournir des réponses éclairantes.

En effet, une assistance est à votre disposition tous les jours de la semaine, de 9h00 à 17h00. Nos formateurs se relaient sur un forum dédié pour vous offrir un accompagnement technique sur mesure, répondant à vos besoins spécifiques. De plus, nous proposons également un soutien pédagogique via la plateforme de communication Slack.

En outre, pour assurer la réussite et l’engagement de chaque apprenant, nos professeurs surveillent attentivement votre progression. Si vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra l’initiative de vous contacter pour vous accompagner.

Une appétence pour la programmation est vivement souhaitée, car la programmation joue un rôle central dans la conception et la réalisation de projets liés à l’intelligence artificielle. De solides compétences en mathématiques sont également indispensables. Pour rejoindre la formation d’Ingénieur en Intelligence Artificielle, il est nécessaire de détenir un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3/4).

En outre, pour participer à la formation, les apprenants doivent être équipés d’un ordinateur avec accès internet et webcam, ce qui constitue un élément essentiel pour garantir une expérience d’apprentissage optimale.

Grâce à un lien étroit avec nos entreprises partenaires et nos Alumni, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui répond avec précision aux compétences recherchées par le marché de l’emploi. 

Le programme est basé sur des séquences divisées en modules, qui vous permettent de maîtriser les compétences considérées essentielles pour le métier d’Ingénieur en Intelligence Artificielle.

Avec un total de 875 heures de formation et un projet d’une durée estimée à 125 heures, la formation se déroule en partie sur une plateforme de coaching personnalisé, tandis que le reste du temps est consacré à des masterclasses, où un professeur expérimenté anime des cours et répond à toutes vos questions.

En plus de la plateforme et des masterclasses, vous travaillerez sur un projet fil rouge qui vous permettra de confirmer les compétences acquises et de vous rendre opérationnel directement.

Pour déterminer si vous avez acquis les compétences nécessaires au rôle de Chef de projet en intelligence artificielle, nous utilisons une procédure d’évaluation rigoureuse. L’équipe pédagogique se penche sur deux aspects majeurs :

  1. Projets en situation professionnelle : Vous serez amené à réaliser des projets concrets qui vous plongeront dans des scénarios réels de travail.
  2. Cas pratiques en ligne : Vous aurez l’opportunité d’appliquer progressivement vos connaissances théoriques à travers des cas pratiques interactifs.

Enfin, nos évaluations en ligne sont minutieusement corrigées par notre équipe de professeurs expérimentés. Chez DataScientest, nous sommes convaincus qu’un suivi individualisé est la clé d’un apprentissage de qualité. Nous nous efforçons ainsi de créer un environnement où chacun peut progresser à son propre rythme de manière efficace.

Le référentiel pédagogique de l’Ingénieur en Intelligence Artificielle est découpé en 4 blocs de compétences :

Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking

Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle

Chaque bloc de compétences est validé de façon indépendante, un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite. La certification totale est délivrée au candidat ayant validé les évaluations des 4 blocs de compétences.

Ainsi vous serez notamment capable de :

  • Préparer des données, mettre en place d’une stratégie d’analyse de données et maîtriser de la programmation sur Python ;
  • Entrainer de modèles prédictifs de Machine Learning et automatiser la mise-à-jour de ces modèles ;
  • Exploiter des modèles d’intelligence artificielle dans un contexte de production ;
  • Implémenter un algorithme de Machine Learning classique et l’utiliser sur des données textes
  • Déployer des modèles sur les solutions Cloud ;
  • Construire des Data Visualisations permettant la valorisation de résultats.

Pour ceux désirant pousser leurs compétences encore plus loin, DataScientest propose une sélection de cursus experts ainsi que des certifications délivrées par des éditeurs renommés (AWS ou Microsoft Azure). Ces options vous permettront de renforcer vos connaissances et d’atteindre un niveau supérieur dans le domaine de la data.

Si les mécanismes de Siri ou la conception de voitures autonomes captivent votre intérêt, le cursus Deep Learning est tout indiqué ! Grâce à deux parcours spécialisés, vous plongerez dans le monde du traitement du langage avec le Natural Language Processing (NLP), ou explorerez le traitement d’images à travers la Computer Vision.

Une autre option consiste à approfondir votre expertise après avoir obtenu la certification Cloud Practitioner, en vous préparant pour une certification plus technique d’AWS (AWS Solutions Architect), ou en élargissant vos compétences en vous formant sur Azure.

En validant les compétences acquises au sein de notre formation Ingénieur en Intelligence Artificielle, vous obtiendrez la certification RNCP36129 « Chef de projet en intelligence artificielle » de niveau 7 (équivalent bac+5). Cette certification, délivrée par le Collège de Paris et reconnue par l’État, représente un gage de qualité sur le marché professionnel. C’est une preuve tangible de vos aptitudes et de votre expertise dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Contenu d’accordéon

L’ingénieur en intelligence artificielle ou ingénieur IA est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un ingénieur IA permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Ingénieur en Intelligence Artificielle varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés.

L’évolution professionnelle des étudiants ayant suivi le cursus Ingénieur en Intelligence Artificielle est remarquable. La demande pour des compétences en intelligence artificielle est en plein essor, créant ainsi un déficit de professionnels qualifiés. Les entreprises reconnaissent de plus en plus la valeur ajoutée du Machine Learning pour exploiter efficacement leurs données, mais elles peinent à trouver les profils adéquats. Cette situation génère un environnement favorable où les opportunités abondent et les rémunérations augmentent.

Dans l’actuel panorama professionnel, presque tous les secteurs se livrent une bataille pour attirer les talents en IA. Les applications du Machine Learning couvrent une large gamme de domaines tels que l’éducation, la santé, l’industrie et l’informatique, pour n’en nommer que quelques-uns. En outre, la diversité des applications correspond à celle des données elles-mêmes : de la reconnaissance d’images et vocale à la compréhension du client, en passant par la gestion des risques et la prévention de la fraude. Ce champ d’application étendu offre aux diplômés de nombreuses voies pour mettre en pratique leurs compétences et jouer un rôle essentiel dans la transformation de divers secteurs.

Les opportunités professionnelles après l’achèvement de cette formation sont variées et prometteuses. Une fois certifié, vous pourrez viser des postes tels que :

  • Chef de projet en intelligence artificielle : Vous serez en charge de piloter des projets complexes liés à l’intelligence artificielle, en collaborant avec des équipes multidisciplinaires pour atteindre les objectifs fixés.
  • Ingénieur en Intelligence Artificielle : En tant qu’ingénieur en IA, vous concevrez et développerez des solutions d’intelligence artificielle innovantes, en utilisant des techniques avancées de Machine Learning et de Deep Learning.
  • Directeur de projet en Intelligence Artificielle : Cette position vous permettra de superviser l’exécution de multiples projets en IA au sein d’une organisation, en garantissant leur alignement avec les stratégies globales de l’entreprise.
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle : En dirigeant une équipe dédiée à l’intelligence artificielle, vous guiderez le développement de nouvelles technologies et applications IA, tout en encadrant et stimulant vos collaborateurs.
  • Expert en Intelligence Artificielle : En devenant un expert en IA, vous serez sollicité pour fournir des connaissances pointues et des conseils stratégiques sur la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans divers contextes professionnels.
  • Consultant en Intelligence Artificielle : Vous conseillerez les entreprises sur la manière d’intégrer efficacement l’intelligence artificielle dans leurs opérations, en analysant les besoins spécifiques et en proposant des solutions sur mesure.
  • Chef de projet Machine Learning : En tant que chef de projet spécialisé en Machine Learning, vous dirigerez des initiatives axées sur l’exploitation de modèles prédictifs et d’algorithmes pour résoudre des problèmes complexes.

Ces rôles offrent une palette de possibilités pour mettre en pratique vos compétences et participer activement à des projets innovants dans le domaine de l’intelligence artificielle. Avec la croissance continue de l’IA dans divers secteurs, les perspectives de carrière sont vastes et en constante évolution, offrant ainsi un terrain fertile pour votre développement professionnel.

Lors de votre entrée en formation, vous aurez accès à une plateforme dédiée aux services de carrière qui regroupe tous les ateliers essentiels pour vous aider dans votre recherche d’emploi. Cette plateforme reste accessible en continu, même après la conclusion de votre formation, pour que vous puissiez continuer à bénéficier de son contenu précieux.

Le Pôle Career Management est entièrement dédié à votre réussite professionnelle tout au long de votre parcours de formation. Vous avez la possibilité de planifier des entretiens individuels avec ce service, afin de bénéficier d’un accompagnement personnalisé et de recevoir des réponses à vos questions concernant votre projet de carrière.

En complément, des ateliers carrière sont organisés chaque mois pour vous fournir des compétences essentielles dans votre recherche d’emploi :

  1. Atelier de création de CV et de profil LinkedIn axés sur les données.
  2. Atelier de stratégie de recherche d’emploi, couvrant divers sujets tels que la présentation, la reconversion professionnelle, la négociation salariale et la préparation aux tests techniques.

De plus, d’autres ateliers seront définis en fonction des besoins individuels et des tendances du marché. Nous sommes déterminés à vous soutenir à chaque étape de votre transition professionnelle et à vous aider à atteindre vos objectifs de carrière, que ce soit pendant votre formation ou au-delà.

En termes d’évolution professionnelle, le rôle de Chef de Projet en Intelligence Artificielle peut ouvrir des perspectives vers des métiers tels que Data Engineer ou Data Architect.

En ce qui concerne les équivalences avec d’autres certifications, il est important de noter qu’aucune équivalence officielle avec le titre professionnel de Chef de Projet en Intelligence Artificielle, enregistré au RNCP ou au RS de France Compétences, n’a été répertoriée.

Pour obtenir des informations sur les critères nécessaires pour une transition pendant la formation, il est recommandé de contacter les établissements qui offrent la certification spécifique.

Contenu d’accordéon

Des Beta-tests sont mis à disposition pour nos alumnis afin de gagner en connaissances data même après la fin de la formation. 

En parallèle, des newsletters élaborées par nos data scientists sont régulièrement envoyées  et sont une source fiable d’informations spécialisées en data science. 

Enfin, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumnis. Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumnis sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. 

En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumnis, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.

Initialement, DataScientest a accompagné la transition data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts entre les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure

Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents. Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons menée auprès de 30 groupes du CAC 40. Même s’ils avaient des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs de data scientists ; par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %

Fort de notre passé avec les grandes entreprises, nous avons alors signé des partenariats liés à l’embauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires s’engagent à insérer dans leurs process de recrutement tous nos élèves en fin de formation : ceci, couplé aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pôle position pour décrocher le job de vos rêves !

Fort de notre expérience avec les grandes entreprises, nous organisons de manière régulière des salons de recrutement avec nos entreprises partenaires, adressés à tous nos élèves et alumni

DataScientest s’engage à évaluer toutes les options d’adaptation nécessaires, que ce soit en termes de pédagogie, de matériel, d’outils techniques ou d’assistance humaine. Notre objectif est de garantir que vous puissiez suivre votre formation dans les meilleures conditions possibles. Pour toute question relative à votre situation, n’hésitez pas à contacter notre référente handicap, Mathilde, à l’adresse suivante : mathilde.v@datascientest.com. Nous vous invitons également à découvrir le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son expérience d’accompagnement au sein de l’équipe DataScientest lors de notre webinar intitulé : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans le domaine technologique. »

Le job
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Un ingénieur en intelligence artificielle est un professionnel spécialisé dans la conception, le développement et la mise en œuvre de systèmes et d’applications basés sur l’Intelligence Artificielle (IA). L’IA fait référence à la capacité des machines à simuler et à imiter l’intelligence humaine pour effectuer des tâches complexes.

En tant qu’ingénieur en IA, vous serez responsable de la création de modèles et d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning) pour résoudre des problèmes spécifiques. Cela peut inclure la conception de réseaux neuronaux, l’analyse de données, la programmation, l’optimisation des modèles et la mise en place d’architectures informatiques adaptées au traitement intensif des données.

Les ingénieurs en IA travaillent généralement sur des projets qui nécessitent des compétences avancées en mathématiques, en statistiques, en programmation et en traitement du langage naturel. Ils peuvent être impliqués dans le développement de chatbots, de systèmes de recommandation, de voitures autonomes, de robots intelligents, de diagnostics médicaux basés sur l’IA, ou dans d’autres domaines où l’IA est utilisée pour automatiser des tâches ou prendre des décisions intelligentes.

En résumé, un ingénieur en intelligence artificielle est un professionnel qui utilise des techniques et des outils avancés pour créer des systèmes intelligents capables de résoudre des problèmes complexes et de prendre des décisions basées sur des données.

Les missions d’un ingénieur en intelligence artificielle peuvent varier en fonction du secteur d’activité et de l’entreprise pour laquelle il travaille. Cependant, voici quelques-unes des missions courantes d’un ingénieur en IA :

  1. Analyser les besoins : L’ingénieur en IA doit comprendre les objectifs et les besoins spécifiques d’un projet ou d’une entreprise. Cela implique de travailler en étroite collaboration avec les clients, les utilisateurs finaux ou les responsables des départements concernés pour définir les problèmes à résoudre ou les opportunités à exploiter grâce à l’IA.
  2. Concevoir et développer des modèles : L’ingénieur en IA est responsable de la conception et du développement de modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning). Cela implique de choisir les bonnes architectures de réseaux neuronaux, d’élaborer des algorithmes appropriés, de sélectionner et de traiter les données nécessaires, et de mettre en place des techniques d’apprentissage et d’optimisation pour entraîner les modèles.
  3. Collecte et préparation des données : Les modèles d’IA nécessitent des données de qualité pour apprendre et s’améliorer. L’ingénieur en IA peut être chargé de collecter, nettoyer et préparer les données nécessaires à l’entraînement des modèles. Cela peut impliquer le développement de pipelines de traitement des données, l’utilisation d’outils d’exploration de données et l’application de techniques d’extraction de caractéristiques.
  4. Évaluation et optimisation des modèles : Une fois les modèles d’IA développés, l’ingénieur en IA doit les évaluer et les optimiser. Cela implique de mesurer leurs performances, d’identifier les problèmes potentiels, d’ajuster les paramètres des modèles et d’itérer le processus pour améliorer continuellement les résultats.
  5. Intégration des modèles dans des systèmes : L’ingénieur en IA doit être capable d’intégrer les modèles d’IA développés dans des systèmes existants ou de construire des applications autonomes basées sur l’IA. Cela peut nécessiter une collaboration étroite avec des développeurs logiciels pour assurer une intégration efficace et une mise en production des modèles.
  6. Suivi et maintenance : Une fois les modèles d’IA déployés, l’ingénieur en IA est souvent responsable de surveiller leur performance, de détecter les éventuels problèmes ou dégradations et de les corriger. Cela peut impliquer des mises à jour régulières des modèles, l’ajout de nouvelles données d’entraînement ou l’adaptation des modèles aux nouvelles conditions ou aux nouveaux besoins.

Veille technologique et recherche : Étant donné que le domaine de l’IA est en constante évolution, il est essentiel pour un ingénieur en IA de se tenir informé des dernières avancées technologiques et des recherches en cours. Cela peut impliquer la participation à des conférences, la lecture d’articles scientifiques et la réalisation de projets personnels pour continuer à se former et à progresser.

Selon le Forum Économique Mondial, le nombre d’emplois remplacés par l’IA sera largement surpassé par le nombre d’emplois créés. D’ici 2025, plus de 97 millions de nouveaux postes pourraient voir le jour.

Mieux encore : il s’agirait de rôles « plus adaptés à la nouvelle division du travail entre les humains, les machines et les algorithmes ».

Par conséquent, apprendre à maîtriser l’intelligence artificielle dès à présent peut être un précieux sésame pour les futurs métiers de l’IA ou pour incorporer la technologie à votre profession actuelle.

La technologie va continuer de s’améliorer au cours des prochaines années, et s’étendre à des secteurs et champs d’application toujours plus diversifiés.

Elle est déjà utilisée dans de nombreuses industries telles que la finance, la médecine, la sécurité ou l’automobile et sera bientôt utilisée dans tous les domaines.

Les infos clés
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Une fois que vous avez complété votre inscription sur notre site, notre équipe entre en action. Dans un premier échange, nous vous présentons ce qu’est DataScientest, ce que nous proposons, mais aussi nous cherchons à comprendre votre parcours et vos attentes. L’objectif premier est d’harmoniser vos attentes avec nos programmes de formation.

Après une vérification minutieuse de vos prérequis pour la formation, nos conseillers vous envoient un test de positionnement. Ce test vise à évaluer vos connaissances actuelles dans le domaine.

Ce test englobe principalement des notions mathématiques de niveau L1/L2, abordant des sujets tels que les fonctions, les suites et séries, les calculs matriciels et la résolution d’équations.

Une fois le test complété avec succès, l’un de nos membres de l’équipe d’admission vous contactera. Cet échange vise à discuter de vos résultats, à valider vos aspirations professionnelles et à confirmer la pertinence de votre projet pédagogique.

Avec votre projet confirmé, vous passerez à la phase d’inscription proprement dite. Notre équipe sera alors entièrement dédiée à l’initiation de votre formation en science des données, collaborant étroitement avec vous pour en assurer le déploiement réussi.

Lorsque vous êtes en période de CFA, la formation se déroule en format hybride. Cela se traduit par une partie en apprentissage sur la plateforme coachée et le reste du temps vous travaillez accompagné de professeurs pendants des masterclass en visioconférence. Ainsi, DataScientest allie flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre.

En revanche, lorsque vous êtes en entreprise, la formation doit se dérouler en présentielle. 

Absolument !

Et qui mieux que nos propres professeurs, qui sont également les créateurs du programme, pour vous apporter un soutien personnalisé ? Ils se tiennent à votre disposition pour répondre à toutes vos interrogations, qu’elles portent sur la théorie ou la pratique, et ils excellent dans leur approche pédagogique pour vous fournir des réponses éclairantes.

En effet, une assistance est à votre disposition tous les jours de la semaine, de 9h00 à 17h00. Nos formateurs se relaient sur un forum dédié pour vous offrir un accompagnement technique sur mesure, répondant à vos besoins spécifiques. De plus, nous proposons également un soutien pédagogique via la plateforme de communication Slack.

En outre, pour assurer la réussite et l’engagement de chaque apprenant, nos professeurs surveillent attentivement votre progression. Si vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra l’initiative de vous contacter pour vous accompagner.

Le cursus

Une appétence pour la programmation est vivement souhaitée, car la programmation joue un rôle central dans la conception et la réalisation de projets liés à l’intelligence artificielle. De solides compétences en mathématiques sont également indispensables. Pour rejoindre la formation d’Ingénieur en Intelligence Artificielle, il est nécessaire de détenir un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3/4).

En outre, pour participer à la formation, les apprenants doivent être équipés d’un ordinateur avec accès internet et webcam, ce qui constitue un élément essentiel pour garantir une expérience d’apprentissage optimale.

Grâce à un lien étroit avec nos entreprises partenaires et nos Alumni, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui répond avec précision aux compétences recherchées par le marché de l’emploi. 

Le programme est basé sur des séquences divisées en modules, qui vous permettent de maîtriser les compétences considérées essentielles pour le métier d’Ingénieur en Intelligence Artificielle.

Avec un total de 875 heures de formation et un projet d’une durée estimée à 125 heures, la formation se déroule en partie sur une plateforme de coaching personnalisé, tandis que le reste du temps est consacré à des masterclasses, où un professeur expérimenté anime des cours et répond à toutes vos questions.

En plus de la plateforme et des masterclasses, vous travaillerez sur un projet fil rouge qui vous permettra de confirmer les compétences acquises et de vous rendre opérationnel directement.

Pour déterminer si vous avez acquis les compétences nécessaires au rôle de Chef de projet en intelligence artificielle, nous utilisons une procédure d’évaluation rigoureuse. L’équipe pédagogique se penche sur deux aspects majeurs :

  1. Projets en situation professionnelle : Vous serez amené à réaliser des projets concrets qui vous plongeront dans des scénarios réels de travail.
  2. Cas pratiques en ligne : Vous aurez l’opportunité d’appliquer progressivement vos connaissances théoriques à travers des cas pratiques interactifs.

Enfin, nos évaluations en ligne sont minutieusement corrigées par notre équipe de professeurs expérimentés. Chez DataScientest, nous sommes convaincus qu’un suivi individualisé est la clé d’un apprentissage de qualité. Nous nous efforçons ainsi de créer un environnement où chacun peut progresser à son propre rythme de manière efficace.

Le référentiel pédagogique de l’Ingénieur en Intelligence Artificielle est découpé en 4 blocs de compétences :

Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking

Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle

Chaque bloc de compétences est validé de façon indépendante, un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite. La certification totale est délivrée au candidat ayant validé les évaluations des 4 blocs de compétences.

Ainsi vous serez notamment capable de :

  • Préparer des données, mettre en place d’une stratégie d’analyse de données et maîtriser de la programmation sur Python ;
  • Entrainer de modèles prédictifs de Machine Learning et automatiser la mise-à-jour de ces modèles ;
  • Exploiter des modèles d’intelligence artificielle dans un contexte de production ;
  • Implémenter un algorithme de Machine Learning classique et l’utiliser sur des données textes
  • Déployer des modèles sur les solutions Cloud ;
  • Construire des Data Visualisations permettant la valorisation de résultats.

Pour ceux désirant pousser leurs compétences encore plus loin, DataScientest propose une sélection de cursus experts ainsi que des certifications délivrées par des éditeurs renommés (AWS ou Microsoft Azure). Ces options vous permettront de renforcer vos connaissances et d’atteindre un niveau supérieur dans le domaine de la data.

Si les mécanismes de Siri ou la conception de voitures autonomes captivent votre intérêt, le cursus Deep Learning est tout indiqué ! Grâce à deux parcours spécialisés, vous plongerez dans le monde du traitement du langage avec le Natural Language Processing (NLP), ou explorerez le traitement d’images à travers la Computer Vision.

Une autre option consiste à approfondir votre expertise après avoir obtenu la certification Cloud Practitioner, en vous préparant pour une certification plus technique d’AWS (AWS Solutions Architect), ou en élargissant vos compétences en vous formant sur Azure.

En validant les compétences acquises au sein de notre formation Ingénieur en Intelligence Artificielle, vous obtiendrez la certification RNCP36129 « Chef de projet en intelligence artificielle » de niveau 7 (équivalent bac+5). Cette certification, délivrée par le Collège de Paris et reconnue par l’État, représente un gage de qualité sur le marché professionnel. C’est une preuve tangible de vos aptitudes et de votre expertise dans le domaine de l’intelligence artificielle.

La carrière
Contenu d’accordéon

L’ingénieur en intelligence artificielle ou ingénieur IA est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un ingénieur IA permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Ingénieur en Intelligence Artificielle varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés.

L’évolution professionnelle des étudiants ayant suivi le cursus Ingénieur en Intelligence Artificielle est remarquable. La demande pour des compétences en intelligence artificielle est en plein essor, créant ainsi un déficit de professionnels qualifiés. Les entreprises reconnaissent de plus en plus la valeur ajoutée du Machine Learning pour exploiter efficacement leurs données, mais elles peinent à trouver les profils adéquats. Cette situation génère un environnement favorable où les opportunités abondent et les rémunérations augmentent.

Dans l’actuel panorama professionnel, presque tous les secteurs se livrent une bataille pour attirer les talents en IA. Les applications du Machine Learning couvrent une large gamme de domaines tels que l’éducation, la santé, l’industrie et l’informatique, pour n’en nommer que quelques-uns. En outre, la diversité des applications correspond à celle des données elles-mêmes : de la reconnaissance d’images et vocale à la compréhension du client, en passant par la gestion des risques et la prévention de la fraude. Ce champ d’application étendu offre aux diplômés de nombreuses voies pour mettre en pratique leurs compétences et jouer un rôle essentiel dans la transformation de divers secteurs.

Les opportunités professionnelles après l’achèvement de cette formation sont variées et prometteuses. Une fois certifié, vous pourrez viser des postes tels que :

  • Chef de projet en intelligence artificielle : Vous serez en charge de piloter des projets complexes liés à l’intelligence artificielle, en collaborant avec des équipes multidisciplinaires pour atteindre les objectifs fixés.
  • Ingénieur en Intelligence Artificielle : En tant qu’ingénieur en IA, vous concevrez et développerez des solutions d’intelligence artificielle innovantes, en utilisant des techniques avancées de Machine Learning et de Deep Learning.
  • Directeur de projet en Intelligence Artificielle : Cette position vous permettra de superviser l’exécution de multiples projets en IA au sein d’une organisation, en garantissant leur alignement avec les stratégies globales de l’entreprise.
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle : En dirigeant une équipe dédiée à l’intelligence artificielle, vous guiderez le développement de nouvelles technologies et applications IA, tout en encadrant et stimulant vos collaborateurs.
  • Expert en Intelligence Artificielle : En devenant un expert en IA, vous serez sollicité pour fournir des connaissances pointues et des conseils stratégiques sur la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans divers contextes professionnels.
  • Consultant en Intelligence Artificielle : Vous conseillerez les entreprises sur la manière d’intégrer efficacement l’intelligence artificielle dans leurs opérations, en analysant les besoins spécifiques et en proposant des solutions sur mesure.
  • Chef de projet Machine Learning : En tant que chef de projet spécialisé en Machine Learning, vous dirigerez des initiatives axées sur l’exploitation de modèles prédictifs et d’algorithmes pour résoudre des problèmes complexes.

Ces rôles offrent une palette de possibilités pour mettre en pratique vos compétences et participer activement à des projets innovants dans le domaine de l’intelligence artificielle. Avec la croissance continue de l’IA dans divers secteurs, les perspectives de carrière sont vastes et en constante évolution, offrant ainsi un terrain fertile pour votre développement professionnel.

Lors de votre entrée en formation, vous aurez accès à une plateforme dédiée aux services de carrière qui regroupe tous les ateliers essentiels pour vous aider dans votre recherche d’emploi. Cette plateforme reste accessible en continu, même après la conclusion de votre formation, pour que vous puissiez continuer à bénéficier de son contenu précieux.

Le Pôle Career Management est entièrement dédié à votre réussite professionnelle tout au long de votre parcours de formation. Vous avez la possibilité de planifier des entretiens individuels avec ce service, afin de bénéficier d’un accompagnement personnalisé et de recevoir des réponses à vos questions concernant votre projet de carrière.

En complément, des ateliers carrière sont organisés chaque mois pour vous fournir des compétences essentielles dans votre recherche d’emploi :

  1. Atelier de création de CV et de profil LinkedIn axés sur les données.
  2. Atelier de stratégie de recherche d’emploi, couvrant divers sujets tels que la présentation, la reconversion professionnelle, la négociation salariale et la préparation aux tests techniques.

De plus, d’autres ateliers seront définis en fonction des besoins individuels et des tendances du marché. Nous sommes déterminés à vous soutenir à chaque étape de votre transition professionnelle et à vous aider à atteindre vos objectifs de carrière, que ce soit pendant votre formation ou au-delà.

En termes d’évolution professionnelle, le rôle de Chef de Projet en Intelligence Artificielle peut ouvrir des perspectives vers des métiers tels que Data Engineer ou Data Architect.

En ce qui concerne les équivalences avec d’autres certifications, il est important de noter qu’aucune équivalence officielle avec le titre professionnel de Chef de Projet en Intelligence Artificielle, enregistré au RNCP ou au RS de France Compétences, n’a été répertoriée.

Pour obtenir des informations sur les critères nécessaires pour une transition pendant la formation, il est recommandé de contacter les établissements qui offrent la certification spécifique.

Nos services
Contenu d’accordéon

Des Beta-tests sont mis à disposition pour nos alumnis afin de gagner en connaissances data même après la fin de la formation. 

En parallèle, des newsletters élaborées par nos data scientists sont régulièrement envoyées  et sont une source fiable d’informations spécialisées en data science. 

Enfin, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumnis. Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumnis sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. 

En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumnis, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.

Initialement, DataScientest a accompagné la transition data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts entre les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure

Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents. Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons menée auprès de 30 groupes du CAC 40. Même s’ils avaient des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs de data scientists ; par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %

Fort de notre passé avec les grandes entreprises, nous avons alors signé des partenariats liés à l’embauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires s’engagent à insérer dans leurs process de recrutement tous nos élèves en fin de formation : ceci, couplé aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pôle position pour décrocher le job de vos rêves !

Fort de notre expérience avec les grandes entreprises, nous organisons de manière régulière des salons de recrutement avec nos entreprises partenaires, adressés à tous nos élèves et alumni

DataScientest s’engage à évaluer toutes les options d’adaptation nécessaires, que ce soit en termes de pédagogie, de matériel, d’outils techniques ou d’assistance humaine. Notre objectif est de garantir que vous puissiez suivre votre formation dans les meilleures conditions possibles. Pour toute question relative à votre situation, n’hésitez pas à contacter notre référente handicap, Mathilde, à l’adresse suivante : mathilde.v@datascientest.com. Nous vous invitons également à découvrir le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son expérience d’accompagnement au sein de l’équipe DataScientest lors de notre webinar intitulé : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans le domaine technologique. »

Vous êtes intéressé(e) ?