Master of Science (MSc) Artificial intelligence for Business

Programme

Votre parcours de formation

Présentation

Fondé sur une approche pédagogique alliant les enseignements théoriques et les projets, le MSc Artificial intelligence for Business d’aivancity School of AI & Data for Business & Society permet de bâtir un portefeuille de nouvelles compétences allant de la modélisation probabilistique à l’apprentissage profond (deep learning) en passant par le traitement des données non structurées, la visualisation des données, les réseaux de neurones…

Le programme permet d’acquérir de solides fondations analytiques dans l’implémentation de solutions machine learning en utilisant les meilleures technologies, et de développer une capacité d’aller au-delà des algorithmes et de la transformation des données en contribuant à la prise de décision stratégique dans les organisations et à l’amélioration des processus métiers ou de valeur ajoutée entre différentes parties-prenantes.
Le programme contribue à la compréhension des enjeux sociétaux et éthiques posés par le machine learning et à l’émergence de solutions IA durables.

Diplômes

Un Master of Science Artificial intelligence for Business
Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5) : « Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle » (certificateur : aivancity)
Les certifications professionnelles suivantes dont la préparation est intégrée au programme : AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution et/ou AWS Certified Machine Learning – Specialty

Objectifs de la formation

Cette formation permet notamment

d'acquérir les compétences clés suivantes : modélisation probabilistique, deep learning, traitement et visualisation des données, réseaux de neurones...
de préparer et d'obtenir 3 diplômes :
1. Un Master of Science Artificial intelligence for Business
2. Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5) : « Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle »
3. les certifications professionnelles : AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution et/ou AWS Certified Machine Learning – Specialty
Un Master of Science Artificial intelligence for Business
Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5) : « Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle »
les certifications professionnelles : AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution et/ou AWS Certified Machine Learning – Specialty

Programme de formation

Format :

Boarding for aivancity, programme de préparation à la formation
Séminaire de rentrée
4 certificats - 24 séminaires de 2 jours – vendredis et samedis une semaine sur deux
Un learning trip d’une semaine
Tutorats : projets, thèse pro et carrière
Clinique de l'IA

Certificat 1 : Méthodes quantitatives et programmation

Bases de codage de l’IA
Statistiques
Programmation pour Data Science
Informatique décisionnelle
Big Data & Cloud Computing
Linear Algebra and Calculus

Certificat 2 : Data Science modelling

Prise de décision basée sur les données
Algorithmes de machine learning classiques
Éthique, biais et limitations du Machine Learning

Certificat 3 : Neural Networks & Deep Learning

Introduction aux réseaux de neurones
Méthodes actuelles du Deep Learning, CNNs, LLMs, etc.
Déploiement responsable du Deep Learning

Certificat 4 : Déploiement et management d’un projet IA

IA générative
Applications de l’IA générative en entreprise
Structuration et gestion d’un projet d’IA
Intelligence Artificielle de confiance : équité et explicabilité
Droit et IA

Débouchés professionnels

Explorez les opportunités qui s'offrent à vous après votre formation :

Data scientist Chef de projet en intelligence artificielle Machine Learning Engineer

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Témoignages

Ils ont changé de métier avec aivancity

4,8

113+ avis vérifiés

Excellente école, une formation vraiment complète et orientée vers l’avenir de l’IA. Les cours sont de qualité, les intervenants compétents, et l’environnement est stimulant. Je recommande vivement AIVANCITY à tous ceux qui souhaitent se lancer dans l’intelligence artificielle

Youssef

Depuis que je suis à Aivancity, mon expérience dépasse toutes mes attentes. Ici, je découvre bien plus qu’une formation en intelligence artificielle : c’est une véritable aventure où apprentissage, projets concrets et échanges enrichissants se mêlent. Chaque cours, chaque atelier, chaque rencontre m’aide à me dépasser et à devenir la meilleure version de moi-même. Aivancity, c’est bien plus qu’une école, c’est un environnement qui inspire et transforme

Nathan

Financement

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Le centre de formation

aivancity

La Grande Ecole de l'Intelligence Artificielle & de la Data

aivancity est désormais reconnue par l’État par arrêté ministériel du 24 février 2023. Elle est également autorisée à délivrer un diplôme visé par le ministère de l’Enseignement supérieur pour son Programme Grande Ecole en 5 ans, jusqu’alors enregistré au RNCP au niveau 7.

Ecole unique en France, et plus largement en Europe, dans son positionnement hybride (Technologie/Business /Ethique). L’intelligence artificielle n’est pas qu’une question technique et doit être comprise dans ses acceptions business et sociétales, et plus largement éthiques. Ce triple socle repose sur une pédagogie d’hybridation entre les disciplines. Au fond, « aivancity, c’est le Sciences Po des écoles d’ingénieurs ».

Ecole dotée d’un board de haut niveau et d’un corps professoral particulièrement riche et international

A ce soutien du board répond un soutien de partenaires. Il rassemble aussi bien des écoles d’ingénieurs comme l’Université de Berkeley, l’EPF – école d’ingénieur.e.s, ou l’école Nationale des Arts et Métiers, que des entreprises comme Microsoft ou Substrat IA, ou encore des associations et des collectivités comme Numeum, la Chambre de Commerce et d’Industrie du Val-de-Marne, la Caisse d'Epargne ou la Ville de Villejuif.

Ecole innovante avec la garantie à vie de mise à jour de diplôme : une invention brevetée par aivancity garantissant à tous ses diplômés, à vie, la possibilité de mettre à jour leurs compétences.

Mais aussi la Clinique de l’IA, qui permet à des entreprises de bénéficier d’une analyse pro bono des étudiants d’aivancity de leurs projets en Intelligence Artificielle.

✓ Qualiopi formation

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sur 113 avis Google

ans d'expérience

formations professionnelles

FAQ

Vous avez des questions ?

Des conseillers sont disponibles pour répondre à toutes vos questions.

Y a-t-il des prérequis pour suivre cette formation ? +

être titulaire d’un Bac+4 minimum

Quels sont les objectifs de la formation ? +

Identifier et définir les enjeux et les impacts des différents domaines d’usage de l’Intelligence Artificielle
Distinguer les différentes modalités de l’apprentissage machine
Identifier les méthodes d’apprentissage machine appropriées à une problématique métier spécifique
Analyser, traiter et modéliser les données massives en s’appuyant sur des modèles statistiques explicatifs afin de les rendre intelligibles et exploitables
Mesurer l’impact de l’Intelligence Artificielle sur l’environnement, la société et l'individu
Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles
Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA générative et son impact sur les entreprises.
Acquérir une vision stratégique pour intégrer l'IA générative de manière efficace dans des processus d'entreprise.
Anticiper les implications éthiques et sociétales relatives à l’usage des méthodes d’Intelligence Artificielle
Traduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation afin de les rendre exploitables par des algorithmes d’apprentissage automatisés
Augmenter les données en mettant en oeuvre une démarche d’ingénierie des fonction-nalités et en s’appuyant sur une expertise métier et sectorielle pour en améliorer leur exploitation
Implémenter des modèles d’apprentissage profond en concevant une architecture optimisée afin de maximiser la puissance prédictive
Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés en mettant en place des indicateurs permettant d’en mesurer les performances afin d’assurer l’opérationnalité de la solution d’Intelligence Artificielle
Evaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs d’apprentissage machine en appliquant une stratégie de validation croisée des données afin de minimiser l’influence des valeurs extrêmes
Interpréter les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique et savoir les valoriser dans un contexte métier spécifique
Sélectionner l’architecture informatique appropriée à la problématique posée.
Comprendre et identifier les opportunités offertes par l’IA générative en entreprise.
Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet d'Intelligence Artificielle
Valoriser les résultats d’un projet d'Intelligence Artificielle
Coordonner le projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet d’Intelligence Artificielle
Gérer un projet d'Intelligence Artificielle

Quels seront vos débouchés ? +

La formation prépare aux métiers suivants :

Data scientist
Responsable des systèmes digitaux intelligents
Chef de projet IA marketing
Chef de projet IA en banque et finance
Chef de projet IA supply chain
Développeur machine learning
Ingénieur machine learning ou deep learning

Quelle est l'approche pédagogique ? +

Le programme s'appuie sur une variété de modalités pédagogiques visant à favoriser un apprentissage actif, engageant et stimulant pour les étudiants. Ces modalités pédagogiques incluent, mais ne se limitent pas à :

Fondements conceptuels et théoriques : des cours et des exposés en classe permettent aux étudiants d'acquérir les connaissances théoriques fondamentales. Ces cours sont dispensés par des experts du domaine et s'appuient sur des exemples concrets et des études de cas.
Travaux de groupe : Les travaux de groupe permettent aux étudiants de développer leurs compétences en collaboration, en communication et en résolution de problèmes. Ils favorisent également l'échange d'idées et l'apprentissage par les pairs.
Mises en situation professionnelle (Clinique de l’IA) : Des simulations, des jeux de rôle et des projets concrets permettent aux étudiants de mettre en pratique leurs connaissances et leurs compétences dans des contextes professionnels réalistes. Cela les aide à développer leur sens de l'analyse, leur créativité et leur capacité à prendre des décisions.
Classes inversées : Dans les classes inversées, les étudiants préparent des travaux, études de cas et des recherches en amont du cours. En classe, ils discutent, partagent leurs idées et travaillent ensemble pour approfondir leurs connaissances et résoudre des problèmes. Cette approche favorise un apprentissage actif et centré sur l'étudiant.

Autres modalités pédagogiques

En plus des modalités pédagogiques mentionnées ci-dessus, d'autres approches peuvent être utilisées en fonction des besoins spécifiques du programme et des objectifs d'apprentissage. Ces approches peuvent inclure des conférences invitées, des ateliers, des visites d'entreprises et des projets de recherche.

Quelles sont les modalités d’évaluation ? +

L'évaluation des acquis des étudiants dans ce programme se fera par le biais d'une variété de méthodes, permettant d'apprécier leurs compétences de manière globale et précise et ceci conformément aux exigences du diplôme ou la certification professionnelle délivrée. Ces méthodes incluent, mais ne se limitent pas à :

Études de cas : Les étudiants seront amenés à analyser des situations réelles complexes et à proposer des solutions innovantes.
Des examens et des devoirs écrits permettront d'évaluer la compréhension des concepts théoriques et la capacité à les appliquer à des problèmes concrets.
Des présentations individuelles et des discussions en groupe permettront d'évaluer les compétences de communication, de collaboration et de réflexion critique des étudiants.
Des simulations immersives permettront aux étudiants de mettre en pratique leurs compétences dans des environnements réalistes.
Mise en situation professionnelle : Des projets et des stages permettront aux étudiants d'appliquer leurs connaissances et leurs compétences dans des contextes professionnels concrets.

Autres méthodes d'évaluation

En plus des méthodes d'évaluation mentionnées ci-dessus, d'autres approches pourront être utilisées en fonction des besoins spécifiques du programme et des compétences à évaluer. Ces approches peuvent inclure des portfolios, des questionnaires d'auto-évaluation, des évaluations par les pairs et des évaluations par des professionnels du secteur.

L'utilisation d'une variété de méthodes d'évaluation permet de fournir une évaluation plus complète et plus objective des acquis des étudiants. Cela permet également de tenir compte des différents styles d'apprentissage des étudiants et de leur donner l'opportunité de démontrer leurs compétences de différentes manières.

Pourquoi ce programme est-il unique ? +

Une hybridation entre les aspects technologiques, business et éthiques
Une organisation conciliant activité professionnelle et études
Une équipe professorale de haut niveau parmi les plus interdisciplinaires d’Europe
Des relations avec des partenaires technologiques et des entreprises permettant aux apprenants de travailler sur des problématiques réelles issues de secteurs variés comme la finance, les logiciels, la santé, l’industrie, le commerce…
Une préparation pour les meilleures certifications professionnelles du domaine de Microsoft, d’Amazon Web Services ou de Google
Un campus à Villejuif aux portes de Paris, avec des installations pédagogiques et technologiques de haut niveau
Un learning trip au cœur de l’écosystème IA de la Silicon Valley