Le parcours Data et Intelligence Artificielle en cycle préparatoire
Le parcours Data et Intelligence Artificielle du cycle préparatoire de l’ESIEA offre une première découverte concrète de la data et de l’IA à travers des projets pratiques, pour comprendre les usages et les enjeux de ces technologies dès la prépa intégrée.
Informations clés
Diplômes
Ce parcours s’inscrit dans le cycle préparatoire de l’ESIEA et conduit au diplôme d’ingénieur, après poursuite d’études en cycle ingénieur.
Campus
Paris/ Ivry-sur-Seine, Laval
Durée
2 ans
Langue
Français (possible en Anglais dans le cadre de la section internationale sur le campus de Paris/Ivry-sur-Seine)
Rentrée
Septembre 2026
Un parcours pour apprendre la data et l’IA par la pratique
Le parcours Data et Intelligence Artificielle est conçu pour découvrir les usages concrets de l’IA et de l’analyse de données dès le cycle préparatoire. L’objectif : comprendre les concepts en les mettant en œuvre à travers un projet d’application, en lien avec des technologies et des cas d’usage réels.
Les points forts du parcours Data et Intelligence Artificielle
Une pédagogie tournée vers la pratique
Le parcours Data et Intelligence Artificielle s’articule autour d’un projet d’application pour une immersion dans ces domaines à travers une pédagogie par la pratique : IA pour la robotique, traitement d’images, analyse de données. Ces projets s’appuient sur l’esieabot, le robot pédagogique offert à tous les étudiants.
Une progression structurée et progressive
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1re année : projets encadrés, avec des sujets proposés pour acquérir les bases (1 projet / semestre)
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2e année : projets plus ouverts, avec une montée en autonomie et la possibilité de proposer un sujet, sous validation pédagogique
Les projets sont réalisés en petits groupes (binôme ou trinôme) et s’intègrent pleinement au rythme du cycle préparatoire.
Un parcours intégré au tronc commun
Le parcours représente environ 15 % du temps et des crédits du semestre. Il complète le tronc commun du cycle préparatoire (informatique, électronique et systèmes, mathématiques et physique, compétences transverses), sans remplacer les enseignements fondamentaux.
Projets Data et Intelligence Artificielle
1ère année
2è année
En première année, les étudiants découvrent des applications concrètes de l’intelligence artificielle à travers des projets* mêlant robotique, reconnaissance visuelle, interaction avec l’environnement et analyse de données.
Vision par ordinateur
•Esieabot suiveur de couleur : le robot suit un objet coloré, par exemple une balle rouge, tout en évitant les obstacles.
•Esieabot détecteur d’objets : le robot reconnaît des objets simples, comme une bouteille ou une boîte, et les signale.
Interaction avec l’environnement
•Esieabot détecteur d’émotions : le robot analyse un visage, reconnaît une émotion et adapte sa réaction.
•Esieabot cartographe : le robot explore une pièce, évite les obstacles et produit une carte simple de son environnement.
Données et capteurs
•Visualisation des données des capteurs : les étudiants collectent les données de l’Esieabot, comme la distance, la vitesse ou la température, les affichent en temps réel, puis les analysent avec des outils de data mining.
*Liste de projets non exhaustive
En deuxième année, les étudiants approfondissent les usages de l’intelligence artificielle à travers des projets* associant robotique, systèmes embarqués, objets connectés et analyse de données.
Robotique autonome
•Robot à 6 pattes autonome : conception d’un robot intégrant une IA pour naviguer de manière autonome vers une destination précise, à l’aide d’un LIDAR, et réaliser une cartographie grâce à une caméra embarquée.
Systèmes embarqués et environnement
•Embarcation motorisée : développement d’un système radiocommandé capable de détecter des déchets et d’indiquer leur position à l’utilisateur.
•Poubelle intelligente avec tri automatique : création d’un dispositif capable de détecter différents matériaux, comme le plastique ou le métal, grâce à des capteurs et à la vision par ordinateur.
IoT, data et visualisation
•Dashboard de données IoT : collecte de données issues de capteurs, comme la température, la distance ou la vitesse, puis traitement, affichage et analyse des données en temps réel.
*Liste de projets non exhaustive
Témoignages
« J’ai apprécié la pédagogie par projet, axée sur la pratique, qui accélère l’acquisition de compétences. Gérer un projet réel avec un commanditaire prépare efficacement au monde du travail, et la proximité avec les professeurs crée une ambiance proche de celle d’une entreprise. » – Clara, promotion 2023
« À l’ESIEA, les projets à impact RSE m’ont fait réaliser l’importance de l’ingénierie au service de la société. Aujourd’hui, je travaille dans la réalité virtuelle appliquée à la santé, un secteur dans lequel je me sens utile et engagée. »
– Eléonore, promotion 2023
« Les années à l’ESIEA m’ont permis d’explorer différents domaines du numérique. Je travaille maintenant dans la data science et j’utilise quotidiennement les compétences que j’ai développées en projet et en stage. L’apprentissage par la pratique a été un vrai tremplin pour moi ! »
– Edouard, promotion 2022
