Présentation du Mastère Expert IA
Le Mastère Expert en Ingénierie de l’Intelligence Artificielle et des Applications, proposé par le GROUPE ESMT – Paris, est une formation d’excellence de niveau Bac+5 dédiée à la formation des experts de l’IA de demain.
Ce programme associe une expertise technique approfondie en intelligence artificielle, la maîtrise du développement applicatif avancé et les compétences nécessaires au déploiement de solutions IA en environnement professionnel.
Dispensée en formation initiale et en alternance, et accessible en 100 % distanciel, cette formation permet d’acquérir une expérience concrète tout en bénéficiant d’un enseignement de haut niveau, compatible avec les contraintes professionnelles.
Objectifs et compétences
Ce Mastère forme des ingénieurs IA capables de mener des projets complexes, depuis la conception des modèles jusqu'au déploiement en production, avec une attention particulière à la sécurité et à l'éthique.
Conception IA
Développer et entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning avancés.
Développement applicatif
Intégrer l'IA dans des applications web, mobiles et d'entreprise.
Déploiement & MLOps
Mettre en production et maintenir des modèles IA avec les pratiques DevOps/MLOps.
Sécurité IA
Sécuriser les systèmes d'IA contre les attaques et garantir l'éthique des algorithmes.
Formats de formation
Alternance
Durée : 1 ou 2 ans selon le parcours
Rythme : 2 jours en formation / 3 jours en entreprise
Modalité : 100% distanciel
Avantages :
- Expérience professionnelle simultanée
- Rémunération pendant la formation
- Financement par l'entreprise d'accueil
- Insertion professionnelle facilitée
- Flexibilité géographique totale
Formation distancielle
Durée : 1 ou 2 ans selon le parcours
Modalités : Cours en ligne avec sessions live
Stages : Possibilité de stages conventionnés
Avantages :
- Flexibilité d'organisation complète
- Pas de contrainte géographique
- Plateforme d'apprentissage 24/7
- Accès aux ressources à vie
- Réseau d'anciens étudiants
Programme de formation
Objectif : Maîtriser les bases théoriques et pratiques de l'intelligence artificielle et du machine learning.
- Mathématiques pour l'IA (algèbre linéaire, probabilités)
- Algorithmes de Machine Learning supervisé et non-supervisé
- Deep Learning et réseaux de neurones
- Traitement du langage naturel (NLP)
- Vision par ordinateur (Computer Vision)
- Reinforcement Learning
Objectif : Développer et intégrer des solutions IA dans des applications réelles.
- Programmation Python avancée pour l'IA
- Frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- Développement d'API et microservices
- Intégration IA dans applications web et mobiles
- Architecture des systèmes d'IA
- Tests et validation des modèles
Objectif : Gérer et traiter des volumes massifs de données pour l'entraînement des modèles.
- Data pipelines et ETL
- Bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
- Technologies Big Data (Spark, Hadoop)
- Data Warehousing et Data Lakes
- Data visualisation et Business Intelligence
- Qualité et gouvernance des données
Objectif : Industrialiser et déployer les modèles d'IA en production.
- DevOps pour l'IA (MLOps)
- Cloud Computing (AWS, Azure, GCP)
- Conteneurisation (Docker, Kubernetes)
- CI/CD pour les modèles d'IA
- Monitoring et maintenance des modèles
- Automatisation des pipelines d'entraînement
Objectif : Garantir la sécurité, l'éthique et la gouvernance des systèmes d'IA.
- Sécurité des systèmes d'IA (adversarial attacks)
- Éthique de l'IA et réglementation (RGPD, AI Act)
- Management de projets IA
- Communication technique et présentation
- Stratégie d'innovation et veille technologique
- Projet de fin d'études
Débouchés professionnels
Ingénierie IA
- Ingénieur Machine Learning
- Data Scientist Senior
- Ingénieur Deep Learning
- Research Scientist
- AI Engineer
Développement & Architecture
- Développeur IA Full Stack
- Architecte Solutions IA
- MLOps Engineer
- Cloud AI Specialist
- Technical Lead IA
Management & Conseil
- Product Manager IA
- Consultant en Transformation IA
- Responsible AI Officer
- Chief AI Officer
- AI Project Manager
Secteurs d'activité :
- Tech & Startups : Entreprises technologiques, startups IA, scale-ups
- Grands Groupes : Banque, assurance, retail, santé, industrie
- ESN & Consulting : Sociétés de services, cabinets de conseil
- Recherche & Innovation : Laboratoires de R&D, centres d'innovation
- Institutions publiques : Organismes publics, institutions européennes
Conditions d'admission
Profil requis :
- Diplôme : Bac+4/5 en informatique, mathématiques, statistiques ou dans un domaine équivalent
- Alternance : Contrat d’apprentissage ou de professionnalisation requis
- Formation initiale : Master 1 validé ou équivalent
- Compétences techniques : Connaissances de base en programmation (Python) et en mathématiques
- Anglais : Niveau B2 recommandé (pour la lecture de documents techniques)
Processus de candidature :
- Dépôt du dossier de candidature en ligne
- Étude du dossier académique et professionnel
- Entretien de motivation avec le responsable pédagogique
- Test technique (si nécessaire)
- Réponse sous 15 jours ouvrés