MSc Intelligences Artificielles Génératives

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

CONDITIONS D'ADMISSION

Niveau requis

• Diplôme universitaire Bac +5
• Diplôme école Bac +5
• Diplôme universitaire Bac +4
• Diplôme école Bac +4
• Diplôme étranger équivalent aux diplômes français ci-dessus

Profils privilégiés

• Universitaires
• Etudiants issus d'une école de commerce
• Etudiants issus d'une école d'ingénieurs
• Etudiants issus d'une école spécialisée
• Cadres en reprise de formation

SÉLECTION

Processus de sélection

• Dossier
• Entretien
• Épreuves écrites

Session de recrutement

De spetembre à septembre : admisssions au fil de l'eau avec des sessions de concours mensuelles.

COÛT DE LA FORMATION

À titre individuel :

• En alternance : 12 500 € (pris en charge par l'entreprise d'accueil) hors Learning Trip à la Silicon Valley
• En formation professionnelle continue : 17 000 € HT (frais d'études du Learning trip inclus)

Payé par l'entreprise au titre de la formation continue :

En alternance : 12 500 € (pris en charge par l'entreprise d'accueil) hors Learning Trip à la Silicon Valley

Financement des études :

• Prêts bancaires
• Contrat de travail et autres mécanismes de financement pour la formation continue
• CPF, OPCO, Pole emploi
• Alternance ou apprentissage

DÉROULEMENT DES ENSEIGNEMENTS

Durée totale de la formation

12 mois à temps partiel :

• 4 certificats - 24 séminaires de 2 jours – vendredis et samedis une semaine sur deux

Période de cours

Octobre à Septembre.

• Séminaire de rentrée (6h)
• 4 certificats - 24 séminaires de 2 jours – vendredis et samedis une semaine sur deux (288h)
• Un learning trip d’une semaine à la silicon Valley (30h)
• Tutorats : projets, thèse pro et carrière (26h)

CONTENU PÉDAGOGIQUE

Bloc 1 : Fondamentaux de l’IA et Approche Low-Code / No-Code

• Introduction à l’Intelligence Artificielle et aux IA Génératives
• Bases en Mathématiques et Statistiques pour l’IA (No Code)
• Gestion et Préparation des Données pour l’IA
• Fondamentaux de l’IA et des Données (Approche Pratique)
• Outils Low-Code / No-Code pour l’IA Générative
• Déploiement d’un Premier Modèle IA Générative en Low-Code

Bloc 2 : Fondamentaux et Modélisation des IA Génératives

• Typologie et Architecture des Modèles Génératifs
• Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMs)
• Techniques de Fine-tuning et Adaptation des Modèles
• Prompt Engineering et Optimisation des Sorties
• Génération de Contenus Multimodaux (Texte, Image, Audio, Vidéo, données)
• Architectures avancées et multimodales

Bloc 3 : Déploiement et Intégration en Entreprise

• Environnements et Infrastructures pour IA Générative
• MLOps et Industrialisation des Modèles IA Générative
• Sécurité et Gouvernance des Données en IA Générative
• Interfaces et API : Connecter l’IA Générative aux Applications Métier
• Optimisation des Performances et Réduction des Coûts
• Cas Pratiques : Déploiement et Tests en Conditions Réelles

Bloc 4 : Stratégie, Management, Ethique et Réglementation

• Stratégie d’IA Générative pour les Entreprises
• IA Générative et Automatisation des Processus Métier (RPA & IA)
• IA Générative et Relation Client (Chatbots, Assistants Virtuels)
• Transformation des Métiers, Création de valeur et Impact Organisationnel
• Cadre Réglementaire et Conformité (RGPD, AI Act, DSA, DMA)
• Éthique et Biais des Modèles IA Générative

DÉBOUCHÉS

Le Master of Science Intelligences Artificielles Génératives d’aivancity (Bac +6) prépare aux métiers suivants :

• Consultant IA Générative
• Chef de Projet IA et Automatisation
• Architecte de Solutions IA
• Expert en Transformation Digitale
• Responsable Innovation et Data Science

Partenariat avec des entreprises

aivancity compte sur un réseau de partenaires entreprises en France et à l’international permettant d’enrichir l’expérience apprenant de ses étudiants et participants, et de leur ouvrir de nouvelles perspectives et de développer leurs réseaux.

Voir ici : https://www.aivancity.ai/partenaires