WEBVTT

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En quelques années, l'usage de l'IA s'est 
complètement généralisé en entreprise.

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Maintenant, on prompte, on génère du 
contenu, on automatise des tâches.

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Mais la valeur de l'IA ne 
se situe pas uniquement là.

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Elle se trouve aussi dans la capacité 
à concevoir des systèmes robustes,

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intégrés aux outils de l'entreprise 
et opérationnels au quotidien.

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Et c'est justement l'objectif 
du programme IA Fullstack,

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de former des profils qui soient capables 
de concevoir des modèles d'IA et de les

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déployer en production dans 
des environnements réels.

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Autrement dit, on va développer une double 
compétence qui est d'un côté de concevoir

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comme un Data Scientist et de l'autre côté 
d'industrialiser comme un AI Engineer.

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Pour cela, notre cursus s'organise 
en trois grandes phases.

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La première, c'est de voir les fondamentaux.

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Là, nos apprenants montent en 
compétences en programmation,

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notamment en Python, en mathématiques 
et dans la gestion de base de données.

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Ensuite, on a la conception des modèles. Là,

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les apprenants découvrent comment fonctionnent 
les modèles de machine learning, de deep learning

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et ils apprennent à concevoir leurs propres 
modèles, à les entraîner et à les optimiser.

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L'objectif, c'est justement de 
comprendre en profondeur comment

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fonctionnent les systèmes comme 
ChatGPT et à savoir en construire.

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Et enfin, on a la partie industrialisation. 
Là, les apprenants apprennent comment

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déployer leurs modèles en production, 
à les intégrer dans des applications,

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à automatiser les pipelines et 
à mettre en place du monitoring.

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L'objectif, c'est de construire des systèmes 
d'IA robustes réellement utilisés en entreprise.

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Et justement, cette troisième compétence,

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est celle qui est rarement enseignée et qui a 
un vrai avantage compétitif pour nos alumni.

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Tout au long du programme, la pratique est 
centrale : on code, on teste, on améliore,

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le tout pour ancrer les concepts théoriques

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dans des cas réels qui serviront aux 
apprenants quand ils seront en poste.

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Et pour accentuer cet aspect pratique,

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on a intégré justement l'IA dans 
notre plateforme d'apprentissage.

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Grâce à elle, on va permettre à nos apprenants 
de recevoir des retours personnalisés en

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temps réel pour identifier leurs axes de 
progression tout en avançant à leur rythme.

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À l'issue du programme, nos apprenants peuvent 
accéder à des postes de Data Scientist,

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Machine Learning Engineer ou encore AI Engineer.

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Pour maximiser l'employabilité de nos apprenants,

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le programme se termine justement par un projet 
final qu'ils vont valoriser en entretien.

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Et on aura aussi un module de coaching 
carrière qui va permettre de structurer

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leur positionnement et de 
retravailler sur leur CV.

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Parce que notre objectif n'est pas 
seulement de former des profils

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techniques, c'est aussi de les aider à 
décrocher un poste qui leur correspond.