Master of Science (MSc) Artificial intelligence for Business

• 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

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

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.

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.

• 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 diplôme avec la garantie de sa mise à jour à vie© dont 5 ans à titre gracieux
• Un learning trip au cœur de l’écosystème IA de la Silicon Valley