Intelligence Artificielle et Sciences de Données
Diplôme Universitaire de Technologie — Bac+3
Présentation de la formation
La filière de Bachelor en Intelligence Artificielle et Sciences de Données de l’EST Meknès forme des cadres supérieurs hautement qualifiés capables de concevoir, développer et maintenir des solutions en intelligence artificielle et sciences de données. Le programme est conçu pour répondre aux besoins évolutifs de l’industrie numérique marocaine et internationale.
L’enseignement combine une solide base théorique avec une pratique intensive en laboratoire, permettant aux étudiants de maîtriser les enjeux de l’Intelligence Artificielle, Sciences de données, Apprentissage automatique, Apprentissage profond, Systèmes convolutifs et traitement automatique du langage naturel, Apprentissage par renforcement, LLM, Création de projet en IA, etc. Cette formation vise aussi, à préparer et à inciter les étudiants à créer leurs propres start-ups.
A la fin de l’année, un stage technique de fin d’études permet une immersion professionnelle complète, favorisant une insertion rapide sur le marché de l’emploi ou la poursuite d’études vers des cycles d’ingénieurs ou master.
Compétences visées
- Maîtriser les algorithmes de l’apprentissage automatique
- Comprendre les algorithmes de l’apprentissage profond notamment les systèmes convolutifs et les systèmes de traitement automatique du langage naturel
- Conception et mise en œuvre de Bigdata avancé et bases de données NoSQL
- Maîtriser l’ingénierie des agents intelligents
- Comprendre la modélisation probabiliste et l’optimisation pour l’IA
- Comprendre l’éthique, la responsabilité et l’explicabilité de l’IA
- Découvrir l’IA générative & grands modèles de langage (LLM) et l’apprentissage par renforcement
- Comprendre le Edge AI & cloud AI
- Découvrir et s’initier aux domaines et aux applications de l’IA. Créer son propre projet d’IA
Programme des Études
Semestre 5
| Module | CM | TD | TP | ECTS |
|---|---|---|---|---|
| Apprentissage automatique approfondi | 24 | 12 | 12 | 4 |
| MLOps | 24 | 12 | 12 | 4 |
| Bigdata avancé et bases de données NoSQL | 24 | 12 | 12 | 5 |
| Modélisation probabiliste et optimisation pour l’IA | 24 | 12 | 12 | 4 |
| Ingénierie des agents intelligents | 24 | 12 | 12 | 4 |
| Systèmes convolutifs et traitement automatique du langage naturel | 24 | 12 | 12 | 5 |
| Entreprenariat et gestion de projet | 24 | 12 | 12 | 4 |
Semestre 6
| Module | CM | TD | TP | ECTS |
|---|---|---|---|---|
| Ethique, responsabilité et explicabilité de l’IA | 24 | 12 | 12 | 4 |
| IA générative & grands modèles de langage | 24 | 12 | 12 | 5 |
| Apprentissage par renforcement | 24 | 12 | 12 | 4 |
| Edge AI & cloud AI | 24 | 12 | 12 | 5 |
| Stage PFE | 24 | 12 | 12 | - |
Débouchés & Partenariats
Métiers visés
- • Intégrer les entreprises travaillant dans les secteurs d’IA et sciences de données (Robotique, Aéronautique, Automobile, Finance, Médecine, Agriculture, Publicité, etc.)
- • Data scientist
- • Développeur Python
- • Freelancer
Poursuite d'études
- • Ingénierie en IA et/ou Ingénierie en sciences de données
- • Master en IA et/ou en sciences de données
- • Master ou ingénieur dans des disciplines connexes.
Admission & Conditions d'accès
Ouvert aux titulaires d'un des diplômes requis précédents. Sélection sur dossier et concours.
Aucun seuil d'admission renseigné pour le moment.
Documents requis
Aucun document requis renseigné pour le moment.
Calendrier d'admission
Aucune étape du calendrier d'admission renseignée pour le moment.
Équipe pédagogique
Aucun membre de l'équipe pédagogique renseigné pour le moment.