Le bachelor IA est une passerelle vers les métiers de l’intelligence artificielle. Il combine une formation Bac+3 avec une forte employabilité. Il est conçu pour répondre aux besoins des entreprises en technologies intelligentes.

Le cursus se base sur des fondations solides: programmation, mathématiques, et plus. Il s’ouvre ensuite à des sujets avancés comme l’apprentissage automatique. Cela prépare les étudiants aux métiers de l’IA.

L’apprentissage est axé sur la pratique. Les étudiants passent par des contrôles et des stages. Cela les prépare à travailler dans un environnement professionnel.

Le programme se déroule dans un écosystème actif. Il se trouve au cœur de Bordeaux, avec un réseau d’entreprises partenaires. Cela permet une formation en lien direct avec le monde professionnel.

La recherche et l’édition sont au cœur du programme. Les étudiants peuvent obtenir des certifications comme Power BI PL-300. Cela leur permet de se démarquer sur le marché du travail.

Objectif: former des professionnels capables d’industrialiser des modèles. Ils doivent savoir piloter la donnée et défendre une IA responsable. Cela répond aux besoins des entreprises en France et à l’international.

Points clés

• Un parcours professionnel en formation IA Bac+3, ancré dans la pratique et le terrain.
• Des bases informatiques robustes complétées par l’apprentissage automatique et la data science.
• Évaluations continues, soutenances et stages progressifs sur trois ans.
• Écosystème local dynamique: le bachelor IA à Bordeaux au Hangar 16, proche des entreprises.
• Certifications valorisées: Power BI PL-300 et AWS Cloud Practitioner.
• Innovation pédagogique IA et encadrement par des professionnels en activité.
• Ouverture vers les métiers de l’IA et un bachelor data analyst orienté résultats.

Panorama d’un bachelor IA orienté innovations technologiques et métiers d’avenir

Ce programme bachelor IA est fait pour agir. Il combine des bases solides, des projets réels et une ouverture internationale. Les compétences en data science et la cybersécurité sont enseignées dès le début.

Objectifs pédagogiques: de la programmation aux systèmes intelligents

Le cours commence par l’informatique avant de passer aux systèmes intelligents. Les étudiants apprennent sur les structures de données et l’algorithmique. Ils découvrent aussi les systèmes d’exploitation et les langages de programmation.

Des cours comme IFT 2015 et IFT 2125 sont essentiels. Ils préparent aux cours plus avancés sur l’apprentissage machine et l’informatique quantique. Cela prépare les étudiants à un apprentissage pratique du machine learning.

Les objectifs pédagogiques visent à apprendre à coder, à modéliser, à industrialiser et à documenter.

Compétences clés: algorithmique, data science, apprentissage automatique, cybersécurité

Les étudiants apprennent à travailler avec de grandes données. Ils font des analyses et communiquent clairement leurs résultats.

La modélisation inclut des techniques avancées comme XGBoost et LightGBM. Ils apprennent aussi le deep learning et la modélisation de données. La gouvernance de la donnée et la cybersécurité sont également enseignées.

Pédagogies actives: projets concrets, contrôle continu, soutenances, stages

Le cours utilise le Project-Based Learning dès le début. Les étudiants travaillent sur des cas réels d’entreprises. Le contrôle continu et les soutenances aident à apprendre.

Les stages s’étendent sur plusieurs mois. Ils permettent d’appliquer les connaissances dans le monde réel. Un projet en laboratoire peut être évalué par un jury.

Des professionnels viennent donner des conférences. Les classes sont petites pour une meilleure attention. Un conseil de perfectionnement assure la qualité du programme.

Innovation responsable: gouvernance, éthique et IA responsable au cœur des cursus

Le cours met l’éthique de l’IA au premier plan. Une visite à Montréal permet de discuter avec des experts sur l’IA responsable.

Des écoles spécialisées comme Jedha AI School mettent l’accent sur l’éthique. Des livres comme « IA et transports » montrent les enjeux écologiques et de sécurité.

Ce programme forme des étudiants responsables. Ils apprennent à faire des choix éthiques dans leur travail.

Des parcours professionnalisants et immersifs au cœur de l’écosystème

Le bachelor IA à Bordeaux combine local et mondial. Les étudiants progressent par étapes. Ils travaillent sur des projets, obtiennent des certifications et rencontrent l’écosystème.

Cette approche renforce l’accès aux métiers data à Bordeaux. Elle prépare aussi pour des carrières internationales.

Stages progressifs dès la 1re année et alternance d’expériences en entreprise

Les stages IA sont pensés pour progresser. En 1re année, 2 mois en entreprise. En 2e année, 2 mois pour des tâches techniques.

En 3e année, 3 à 4 mois d’immersion. Cela valide les choix professionnels.

Une orientation COOP offre trois stages obligatoires. Ces stages alternent avec des périodes d’études à plein temps. Chaque étape inclut un rapport et une soutenance avec l’employeur.

Project-Based Learning et cas réels: dashboards, modélisation, storytelling data

La pédagogie par projet IA utilise des cas réels dès le début. Les étudiants travaillent sur des dashboards interactifs et des modèles statistiques.

Ils utilisent des méthodes comme CNN et XGBoost. Des cas sectoriels couvrent banque, retail, santé et transports autonomes. Ces cas sont en lien avec des professionnels.

Certifications valorisées: Power BI PL-300 et AWS Cloud Practitioner

Une préparation aux certifications Power BI PL-300 en fin de 2e année. Cela valide la maîtrise de la data visualisation. En fin de 3e année, la certification AWS Cloud Practitioner confirme les connaissances cloud.

Ces certifications rendent le CV plus attractif. Elles montrent l’usage d’outils industriels et l’alignement avec les attentes des équipes data et IT.

Ouvertures internationales: learning expedition à Montréal et collaboration avec la recherche

Une learning expedition Montréal plonge les étudiants dans un hub mondial de l’IA. Ils rencontrent des chercheurs et des entrepreneurs. Des séjours d’études sont possibles.

Un parcours Honor inclut deux cours de niveau master et un projet de recherche. Des projets éditoriaux techniques favorisent les ponts entre recherche et industrie.

Débouchés: Data Analyst, Business Analyst, BI, études statistiques

Les diplômés visent des postes de Data Analyst, Business Analyst, etc. Les métiers data à Bordeaux recrutent dans tous les secteurs.

La combinaison de stages, pédagogie par projet et certifications renforce l’accès à la business intelligence. Cela ouvre la voie à un Mastère de Data Scientist avec stage long.

Conclusion

Le bachelor IA à Bordeaux est une formation solide et claire. Il couvre des bases en algorithmique et programmation. Il inclut aussi des blocs avancés en data science et machine learning.

La formation utilise l’innovation pédagogique. Elle se base sur des projets, des contrôles continus et des stages. Cela aide à appliquer les compétences dans le monde réel.

Les étudiants bénéficient d’une attention particulière. Ils apprennent avec des spécialistes. Ils sont aussi formés à l’éthique et à la gouvernance de l’IA.

Les étudiants ont l’opportunité de se préparer à des certifications importantes. Ils vont même en stage à Montréal pour apprendre l’IA responsable. Ils travaillent sur des projets réels, ce qui leur donne des compétences précieuses.

En résumé, le bachelor IA à Bordeaux est une formation complète. Elle prépare les étudiants à devenir des professionnels en data. Les étudiants peuvent ensuite poursuivre des études plus avancées.

La formation est accessible grâce à des aides financières. Les étudiants peuvent obtenir des prêts pour étudier. Cela les aide à réaliser leur rêve dans les métiers de l’IA.

FAQ

En quoi le bachelor IA prépare-t-il aux métiers d’avenir des technologies intelligentes ?

Ce programme donne une base solide en informatique. Il couvre la programmation, les structures de données et les algorithmes. Ensuite, il s’oriente vers les systèmes intelligents.Il développe des compétences en data science et en apprentissage automatique. Les étudiants apprennent aussi la cybersécurité et l’informatique quantique. L’innovation responsable et l’employabilité sont au cœur du programme.

Quelles sont les matières clés enseignées durant les trois années ?

Les cours incluent l’algorithmique et le génie logiciel. Les étudiants apprennent aussi les systèmes d’exploitation. Ils découvrent les concepts de langages dès le début.Les cours avancés préparent aux fondements de l’apprentissage machine. Ils couvrent aussi l’informatique quantique.

Quelles compétences techniques les étudiants acquièrent-ils ?

Ils apprennent à collecter et nettoyer les données. Ils analysent statistiquement et prédictivement. Ils modélisent avec XGBoost et LightGBM.Le deep learning, l’analyse de graphes et la gouvernance de la donnée sont aussi enseignés. La visualisation des données est une compétence clé.

Quelle est la place de l’éthique et de la gouvernance de l’IA dans le cursus ?

L’innovation responsable est au centre du programme. Des enseignements en stratégie et gouvernance de l’IA sont intégrés.Des retours sectoriels éclairent les enjeux écologiques et de sécurité. Ils soulignent l’importance de la cybersécurité.

Comment sont évalués les étudiants tout au long de la formation ?

L’évaluation se fait par des contrôles continus et des partiels. Les soutenances, les projets et les stages sont aussi évalués. Les projets sont encadrés par des professionnels.

En quoi consiste le Project-Based Learning ?

Les étudiants travaillent sur des cas réels dès la première année. Ils créent des dashboards interactifs et analysent les données. Ils construisent des modèles prédictifs et racontent les données.Cette pédagogie renforce l’adaptabilité et la créativité des étudiants.

Quelles certifications sont préparées et à quel moment ?

Le programme prépare aux certifications Power BI PL-300 et AWS Cloud Practitioner. Ces certifications attestent des compétences en data visualisation et cloud.

Quelle est la taille des promotions et l’encadrement pédagogique ?

Les classes comptent 25 à 30 étudiants. L’encadrement est assuré par des professionnels et des enseignants-chercheurs. Un conseil de perfectionnement met à jour les contenus.

Quels financements sont possibles ?

Des prêts étudiants via LCL et le prêt garanti par l’État sont disponibles. Des aides locales, des bourses départementales et des soutiens de fondations comme la Fondation de France peuvent être mobilisés. Des jobs sur et autour du campus sont aussi possibles.

Quelles perspectives professionnelles après le diplôme ?

Les débouchés incluent Data Analyst, Business Analyst et Data Visualization Specialist. Les étudiants peuvent devenir analyste décisionnel, chargé d’études statistiques ou consultant data & business intelligence.Une poursuite en Mastère Data Scientist avec stage de fin d’études de six mois est possible.

Quelles infrastructures sont disponibles sur le campus ?

Le campus dédié aux technologies offre des postes informatiques performants et des espaces projet. Un réseau de partenaires est disponible. Des services d’aide au logement et des offres d’emplois étudiants complètent l’environnement d’apprentissage.

Comment la formation intègre la cybersécurité et la gouvernance de la donnée ?

Des modules couvrent la sécurité des systèmes et la protection des données. Les étudiants apprennent à concevoir des architectures résilientes. Ils audient les risques et mettent en place des contrôles adaptés aux réglementations.

Les contenus sont-ils régulièrement actualisés ?

Oui. Un conseil de perfectionnement met à jour les programmes en continu. Il travaille en lien avec les entreprises partenaires et l’évolution des technologies émergentes.

Quels outils et frameworks sont utilisés en projet ?

Les étudiants utilisent Python, SQL, Power BI, AWS, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow ou PyTorch. Ils pratiquent l’ingénierie logicielle et le versioning avec Git. La mise en production de modèles pour des cas métiers réels est une compétence clé.