Majeure intelligence artificielle et data science

La majeure intelligence artificielle et data science de l’ESIEA forme des ingénieurs experts en analyse de données et en IA, capables d’exploiter et de valoriser les données dans de nombreux secteurs

La brochure Demande d’admission
Présentation

La majeure intelligence artificielle et data science du cycle ingénieur de l’ESIEA

Présente dans des domaines comme la santé, la sécurité, l’industrie ou encore l’éducation, l’IA est un levier essentiel pour l’innovation. En rejoignant cette majeure, vous maîtriserez des compétences en modélisation, analyse prédictive, sauvegarde et déploiement de solutions IA, pour relever les défis de la société numérique. Cette spécialisation est intégrée au laboratoire Learning, Data & Robotics (LDR) de l’ESIEA, un laboratoire de recherche reconnu et bien connecté au secteur industriel. 

Les thématiques de cours

Le programme de la majeure intelligence artificielle et data science

Étudiants ESIEA en projet informatique Étudiant ESIEA Agen
Projets immersifs

Projets scientifiques et techniques en Intelligence Artificielle

Les étudiants développent des projets appliqués aux domaines de la santé, de la robotique, de la cybersécurité et bien d’autres, souvent en partenariat avec des entreprises de premier plan ou au sein du laboratoire LDR de l’ESIEA. Ces projets permettent aux étudiants d’acquérir une expertise concrète et opérationnelle sur les défis de la Data Science et de l’IA. 

Zoom sur le DevSecOps ESIEA

Témoignages

« Pendant mes études, j’ai travaillé sur un projet d’IA pour Airbus, de la phase de développement à la production, ce qui m’a permis d’explorer des solutions innovantes tout en respectant des contraintes spécifiques. Cette expérience m’a conduit vers le laboratoire du LDR et, motivé par l’envie de partager mes connaissances, j’ai choisi de poursuivre en thèse » – Edouard, doctorant Laboratoire LDR 

“Après la majeure IA et Data et un double diplôme à Chicago, je fais aujourd’hui de la Recherche en intelligence artificielle sur des problématiques de computer vision à  CalTech (California Institute of Technology). J’ai beaucoup travaillé sur des projets en lien avec l’humanitaire pour des entreprises et des ONG de type Amnesty International ou Human Rights Watch. Si j’avais un conseil à donner aux étudiants de l’ESIEA ce serait de ne pas sous-estimer le réseau des anciens et de nouer des relations avec ses camarades actuels. “ – Laure, promotion 2017 

Compétences visées

.01

Gérer la donnée à toutes les étapes de son cycle de vie : collecte, préparation, exploration, modélisation, prédiction et déploiement continu

.02

Appliquer les règles de gouvernance des données (RGPD, DSA …) et s’assurer de leur sécurisation et de leur utilisation à des fins éthiques et responsables

.03

Mesurer la complétude et la valeur des données en utilisant les techniques d’exploration, de gestion des données manquantes et de visualisation 

.04

Créer des modèles d’apprentissage statistiques ou symboliques et évaluer leur qualité 

.05

Choisir les modèles appropriés en prenant en compte les grands défis de l’intelligence artificielle, en particulier la soutenabilité, l’explicabilité et l’acceptabilité 

 

    Vous souhaitez en apprendre plus sur le programme ingénieur ?

    La brochure Demande d’admission
    Débouchés

    Un tremplin vers des carrières d’avenir

      FAQ

      Les questions fréquentes

      La majeure intelligence artificielle et data science s’adresse aux étudiants de cycle ingénieur ayant des bases solides en programmation, algèbre linéaire, probabilités et statistiques. Une passion pour l’innovation technologique et une curiosité pour l’analyse de données et l’IA seront des atouts majeurs pour réussir. 

      Les projets menés dans la majeure intelligence artificielle et data science couvrent des thématiques variées et concrètes, telles que : 

      • Le développement d’algorithmes de machine learning pour la prédiction, 
      • L’analyse de données multimodales (texte, image, son), 
      • La création de systèmes de recommandations et d’applications cloud, 
      • La résolution de problématiques réelles dans des domaines comme la santé, la robotique ou la cybersécurité. 

      Ces projets, souvent réalisés en partenariat avec des entreprises ou au sein du laboratoire Learning, Data & Robotics (LDR) de l’ESIEA, préparent les étudiants à relever les défis industriels et sociétaux de l’IA. 

      Les diplômés de cette majeure accèdent à des postes stratégiques, très prisés dans le secteur de la tech : 

      1. Data Scientist
      2. Ingénieur en Big Data
      3. Analyste en modélisation de données
      4. Ingénieur IA
      5. Expert en Machine Learning

      Ces carrières s’inscrivent dans des secteurs aussi divers que la santé, l’industrie, les services financiers, ou encore les transports intelligents. 

      Absolument ! Les modules enseignés, comme le Deep Learning, le NLP (Natural Language Processing), ou encore la gestion des infrastructures Cloud et Big Data, sont directement alignés avec les attentes des entreprises et des innovations technologiques. De plus, l’intégration de l’éthique dans l’IA permet de former des ingénieurs responsables et prêts à répondre aux enjeux sociétaux. 

      Le métier d’ingénieur en intelligence artificielle est particulièrement recherché en France et à l’international. En début de carrière, un diplômé peut espérer un salaire annuel brut compris entre 40 000 € et 50 000 €, selon la spécialité et l’entreprise. Avec de l’expérience et des responsabilités en équipe ou en gestion de projet, cette rémunération peut atteindre 70 000 € à 90 000 € dans certains secteurs technologiques.

      Un ingénieur en intelligence artificielle conçoit et développe des produits intelligents capables d’analyser et d’interpréter des données complexes. Ses principales missions incluent :

      • La conception et l’optimisation d’algorithmes d’apprentissage automatique.
      • Le traitement et la visualisation de données massives pour en extraire des tendances exploitables.
      • L’intégration d’IA dans des solutions logicielles pour améliorer les services web, la cybersécurité, ou l’automatisation industrielle.
      • La mise en place de protocoles garantissant la sécurité et l’éthique des modèles d’IA.

      Quelles sont les évolutions possibles dans cette carrière ?

      L’IA est un domaine en constante évolution, offrant de nombreuses opportunités professionnelles :

      • Ingénieur en machine learning : développement d’algorithmes d’apprentissage automatique.
      • Data scientist : analyse des données pour améliorer la prise de décision en entreprise.
      • Architecte IA : conception et optimisation de systèmes d’intelligence artificielle.
      • Chercheur en IA : exploration de nouvelles approches et amélioration des modèles existants.
      • Manager IA & Data : supervision de projets et encadrement d’une équipe d’ingénieurs.

      Les diplômés peuvent également poursuivre en master spécialisé ou en doctorat pour approfondir leurs compétences et se diriger vers la recherche.