Data & IA




Majeure Data & Intelligence Artificielle

Diplôme d’ingénieur habilité CTI – Grade de Master | Campus Paris La Défense

Devenez un ingénieur expert des données massives et de l’intelligence artificielle, capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de valeur : de l’architecture Big Data et l’ingénierie logicielle jusqu’à l’entraînement et l’industrialisation (MLOps) de modèles d’IA générative et de Deep Learning.

Face à l’explosion des technologies d’IA et aux enjeux de souveraineté des données dans la tech, la finance, l’industrie et la santé, l’ESILV forme des ingénieurs d’excellence alliant rigueur mathématique, compétences Cloud et vision éthique.

Modalités : Statut Étudiant (initial) ou Statut Apprenti en alternance (FISA).
Lieu : Campus de Paris La Défense.

Candidater à la formation





Programme et enseignements de la majeure Data & IA

Une formation scientifique et technologique complète, co-construite avec des partenaires industriels et adossée à une recherche appliquée de pointe.

Cursus Initial (Statut Étudiant)

  • Stages en entreprise : 4 à 5 mois en 4e année + Projet de Fin d’Études (PFE) de 6 mois en 5e année.
  • Mobilité internationale : Semestre académique ou double diplôme partenaire à l’international.

Cursus en Apprentissage (Alternance)

  • Rythme école/entreprise : 3 semaines à l’école / 2 semaines en immersion professionnelle.
  • Avantages : 100 % des frais de scolarité pris en charge par l’entreprise d’accueil et salaire mensuel.

Piliers technologiques & modules de cours

Data Engineering & Architectures Big Data

Conception et gestion d’infrastructures de traitement à grande échelle pour alimenter les flux analytiques :

  • Pipelines de données : Ingestion batch et temps réel (ETL/ELT), orchestration avec Apache Airflow et streaming via Kafka.
  • Calcul distribué : Écosystème Big Data, moteurs de traitement avec Apache Spark et scalabilité horizontale.
  • Stockage & Cloud : Modélisation de bases SQL relationnelles et NoSQL (MongoDB, Neo4j), architecture Data Lake et Data Warehouse sur AWS, Azure ou GCP.

Machine Learning & Modélisation Prédictive

Exploitation avancée des mathématiques appliquées et des méthodes statistiques pour la modélisation :

  • Apprentissage supervisé & non supervisé : Régression, arbres de décision, Random Forest, XGBoost, clustering et réduction dimensionnelle.
  • Méthodologie data science : Feature engineering, stratégies d’échantillonnage, validation croisée et sélection de métriques (ROC-AUC, F1-score).
  • Environnement technique : Python scientifique (NumPy, Pandas, Scikit-Learn).

Deep Learning, NLP & IA Générative (GenAI)

Maîtrise des modèles d’apprentissage profond pour les données non structurées (texte, signal, image) :

  • Computer Vision : Réseaux de neurones convolutifs (CNN), segmentation et détection d’objets appliquées aux cas industriels et biomédicaux.
  • Traitement du Langage Naturel (NLP) : Transformers, BERT, analyse de sentiments, Graph Mining et recherche sémantique.
  • IA Générative : Grands modèles de langage (LLMs), architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation), fine-tuning et prompt engineering (PyTorch, Hugging Face).

MLOps, Cloud & Déploiement en Production

Passerelle indispensable entre la recherche algorithmique et le génie logiciel de production :

  • Conteneurisation & APIs : Industrialisation des services de prédiction sous Docker, Kubernetes et microservices FastAPI.
  • Cycle de vie (ML Lifecycle) : Versioning du code et des modèles (GitLab CI, GitHub Actions, MLflow, DVC), monitoring du drift et maintien en conditions opérationnelles.

IA de Confiance, Éthique & Sobriété Numérique (Green AI)

Concevoir des intelligences artificielles robustes, explicables et respectueuses de l’environnement :

  • Explicabilité : Déploiement de méthodes d’interprétabilité (SHAP, LIME) pour auditer les décisions algorithmiques.
  • Green AI & Frugalité : Optimisation énergétique des architectures, quantification des poids de réseaux et réduction de l’empreinte carbone.
  • Éthique & Biais : Identification et neutralisation des biais algorithmiques.

Gouvernance, Sécurité des Données & Cycle de Vie

Sécurisation des actifs immatériels et conformité réglementaire des projets d’ingénierie :

  • Conformité : Respect du RGPD, Data Protection Management et anticipation de la réglementation européenne (EU AI Act).
  • Sécurité des modèles : Prévention des vulnérabilités spécifiques à l’IA (attaques adversariales, prompt injection, empoisonnement des données).
  • Product Lifecycle Management (PLM) : Continuité numérique et traçabilité des données techniques.

Projet d’Ingénierie & Méthodes Agiles

Mise en pratique grandeur nature : gestion de projet en mode Scrum/Agile, développement logiciel complet et soutenance devant un jury professionnel sur une problématique concrète d’entreprise.




Compétences visées

  • Concevoir et déployer des architectures Big Data scalables (Cloud, Data Lakes, ETL).
  • Développer et optimiser des modèles d’apprentissage automatique, Deep Learning et LLMs.
  • Industrialiser et monitorer les modèles en environnement de production via les méthodes MLOps.
  • Garantir la sécurité, l’éthique, la conformité RGPD et la frugalité énergétique des solutions d’IA.
  • Piloter des équipes techniques et des projets complexes en méthodologie Agile / Scrum.

Débouchés & Métiers cibles

  • Data Scientist / Ingénieur Machine Learning : Modélisation et valorisation statistique.
  • Data Engineer / Big Data Architect : Conception des pipelines et infrastructures Cloud.
  • Ingénieur IA Générative / Ingénieur NLP : Développement de solutions à base de LLM et RAG.
  • Ingénieur MLOps : Intégration continue, conteneurisation et maintenance opérationnelle.
  • Consultant Data & Stratégie IA : Cadrage stratégique et conseil auprès des comités de direction.



La Majeure en Alternance (FISA)

L’apprentissage offre une immersion de 3 ans au cœur des équipes Data & IA des plus grands groupes et startups innovantes, alliant autonomie financière et employabilité immédiate.

Rythme
3 sem. école / 2 sem. entreprise
Frais de scolarité
Prise en charge à 100% (OPCO / Entreprise)
Rémunération
Salaire mensuel légal d’apprenti


Entreprises qui accueillent nos apprentis Data & IA

Nos étudiants acquièrent une expérience terrain valorisable dès l’obtention de leur diplôme :

Société Générale
Assistant Product Owner & Data Analyst
Dassault Aviation
Apprenti IA embarquée
Safran Aircraft Engines
Apprenti Data Engineer
Schneider Electric
Data Scientist Junior
Orange / Bouygues Telecom
Data Analyst & Ingénieur Data
AXA France / Stellantis
Data Science & Solutions Big Data



Projets étudiants et réalisations

Projets industriels et d’innovation menés en 4e et 5e année

 

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