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IA SCHOOL

Le Cycle Bachelor

Cycle Bachelor in Artificial Intelligence & Business

Le cycle Bachelor in Artificial Intelligence & Business s’étend sur 3 ans (niveau Licence) et a pour objectif de donner aux étudiants la base de connaissances techniques et managériales qui permettront aux étudiants de maîtriser tout l’écosystème IA : informatique, algorithmes, programmation, statistiques, mais également applications sectorielles, management et études de cas. 

Notre équipe pédagogique met en effet en oeuvre un programme hybride accès sur l’employabilité des élèves à travers de nombreuses missions en entreprises avec nos partenaires institutionnels.

Afin d’intégrer le Bachelor Intelligence Artificielle de l’IA School, l’étudiant devra être titulaire du Bac général : S, ES spé-maths, technologique, ou d’un Bac +1. ou Bac+2

Découvrez le programme Bachelor in Artificial Intelligence & Business

En tant qu’école hybride de l’Intelligence Artificielle, formant à une double compétence en Big Data & Management, l’IA School a conçu un programme Bachelor in Artificial Intelligence & Business composé de deux Modules :
– Le module IA Business & Management : Ce module a pour objectif de donner aux étudiants les bases du Management, de la Gestion de Projet. Plus particulièrement, ce module aborde les enjeux et impacts Business de l’Intelligence Artificielle.
– Le module IA Technology : Ce module aborde la dimension purement Tech de l’Intelligence Artificielle. Au cours du cycle Bachelor, le module IA Technology donne les bases de connaissances informatiques, mathématiques et de programmation afin de comprendre en profondeur le fonctionnement des algorithmes d’IA.

 

Le cycle Bachelor peut également s’effectuer à distance selon plusieurs critères d’éligibilité. 

Module IA Technology

Sommes et Produits
Intégration
Systèmes linéaires
Suites de nombres réels
Probabilités Niveau 1 & 2
Fonctions réelles
Matrices
Variables discrètes et continues
Statistiques Niveau 1 & 2

Systèmes d’exploitation
Ordinateurs et programmation
Initiation à la Programmation et aux Algorithmes 
Programmation en R
Analyse de données et visualisation avec R
Base de données SQL
Python Niveau 1 
Analyse de données en Python
Projet MongoDB
Découverte des ETL Tableau Sofware/ Power BI)
Initiation à Excel
Introduction au Machine Learning
Data Science & Réseaux sociaux

Module IA Business & Management

Management des organisations
Management des équipes/management RH
Techniques de vente et de négociation             
Gestion de la relation client
Business Devlopment 

 

Economie financière
Comptabilité
Finance de marché
Contrôle de Gestion
Business Plan
Droit des sociétés et Droit du travail

Les fondamentaux du marketing
Études de marché
Marketing opérationnel
Marketing Digital
Business english
Story Telling

Histoire de l’IA
La transformation numérique des entreprises
E-business
Business de l’innovation
Règlement général sur la protection des données (RGPD)
Projet IA

Module IA Technology

Sommes et Produits
Intégration
Systèmes linéaires
Suites de nombres réels
Probabilités Niveau 1 & 2
Fonctions réelles
Matrices
Variables discrètes et continues
Statistiques Niveau 1 & 2

Systèmes d’exploitation
Ordinateurs et programmation
Initiation à la Programmation et aux Algorithmes 
Programmation en R
Analyse de données et visualisation avec R
Base de données SQL
Python Niveau 1 
Analyse de données en Python
Projet MongoDB
Découverte des ETL Tableau Sofware/ Power BI)
Initiation à Excel
Introduction au Machine Learning
Data Science & Réseaux sociaux

Module IA Business & Management

Management des organisations
Management des équipes/management RH
Techniques de vente et de négociation             
Gestion de la relation client
Business Devlopment 

Economie financière
Comptabilité
Finance de marché
Contrôle de Gestion
Business Plan
Droit des sociétés et Droit du travail

Les fondamentaux du marketing
Études de marché
Marketing opérationnel
Marketing Digital
Business english
Story Telling

Histoire de l’IA
La transformation numérique des entreprises
E-business
Business de l’innovation
Règlement général sur la protection des données (RGPD)
Projet IA

Les méthodes pédagogiques

Vous suivez la formation en présentiel

Le format des cours : Les étudiants suivant la formation en présentiel seront affectés à des classes à effectif réduit, entre 25 et 30 étudiants par classe. Certains cours magistraux seront dispensés en amphithéâtre. Tous les cours seront planifiés sur le semestre.

Les modalités d’évaluation : Les étudiants seront évalués, pour chaque module de cours, selon deux modalités :
– Contrôle continu :  Participation en classe, projets individuels ou groupés, travaux internes
– Partiels : A la fin de chaque semestre, les étudiants passeront un partiel pour le module concerné. La note finale, sur 4, correspondra à une pondération de la note obtenue en contrôle continu et de la note obtenue en partiels.

Pour le passage du RNCP, les étudiants devront constituer un dossier et passer une soutenance orale.

Les outils pédagogiques :
– Tous les comptes rendus de cours sont mis à disposition des étudiants via Google Classroom
– Kit Pédagogique mis à disposition des étudiants via Google Classroom, correspondant à une base de données  de ressources complémentaires
– Les étudiants ont également accès à une salle informatique
– Accès à la plateforme DataCamp, afin de permettre aux étudiants de s’exercer en programmation
– Les étudiants ont accès à un intranet MyGema dans lequel se trouvent toutes les informations pratiques (emploi du temps, planning de cours, documents importants, ect).

Vous suivez la formation en distanciel

Le format des cours : Les étudiants suivant la formation en distanciel seront affectés à des classes virtuelles. Les cours seront dispensés uniquement via la plateforme Google Meet, par vidéo conférence. Les étudiants peuvent intéragir librement avec l’intervenant.

Les modalités d’évaluation : Les étudiants seront évalués, pour chaque module de cours, selon deux modalités :
– Contrôle continu :  Participation en classe, projets individuels ou groupés, travaux internes
– Partiels : A la fin de chaque semestre, les étudiants passeront un partiel à l’école, en présentiel pour chaque module concerné. La note finale, sur 4, correspondra à une pondération de la note obtenue en contrôle continu et de la note obtenue en partiels.

Pour le passage du RNCP, les étudiants devront constituer un dossier et passer une soutenance orale.

Les outils pédagogiques :
– Tous les comptes rendus de cours sont mis à disposition des étudiants via Google Classroom
– Kit Pédagogique mis à disposition des étudiants via la Google Classroom, correspondant à une base de données  de ressources complémentaires
– Accès à la plateforme DataCamp, afin de permettre aux étudiants de s’exercer en programmation
– Les étudiants ont accès à un intranet MyGema dans lequel se trouvent toutes les informations pratiques (emploi du temps, planning de cours, documents importants, ect).

GEMA LAB : un laboratoire pédagogique

Le GEMA LAB est un laboratoire pédagogique au sein duquel les étudiants ont l’opportunité de travailler sur des projets concrets, soumis par des entreprises partenaires. Ces projets peuvent être d’ordre :

  • Managérial
  • Environnemental
  • Digital

A l’issue de cet échange gagnant-gagnant, l’entreprise dispose d’un projet aboutit, pensé par la génération de jeunes managers. Les étudiants, quant à eux,  bénéficieront d’une expérience professionnelle riche et concrète au cours de leur année de formation.

Que faire après le Bachelor in Artificial Intelligence & Business ?

Quels sont les débouchés professionnels ?

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle impacte davantage de secteurs (Santé, développement durable, industrie lourde, ect.), et de fonctions métier (Marketing, RH, Finance, ect.). De nombreuses entreprises utilisent des algorithmes d’Intelligence artificielle afin de fluidifier leurs process et améliorer leurs performances.
A l’issue de votre Bachelor in Artificial Intelligence & Business, vous aurez acquis un bagage technique & managérial suffisant pour être employable dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Vous pourrez autant prétendre à un poste opérationnel, qu’à un poste plus technique, tel que : Data Analyst, Data Scientist débutant, Entrepreneur dans le domaine de l’IA, Chargé de projet marketing IA, Analyste financier en IA, Contrôleur de gestion IA, Chargé de mission en recrutement IA, Business développer en start-up IA, Entrepreneur IA, Chargé de mission au sein d’un pôle innovation…

Quelles sont les passerelles possibles ?

A l’issue du Bachelor 3 en Intelligence Artificielle & Business, les étudiants peuvent :

  • Poursuivre en programme Grande école et intégrer le Mastère 1 in Artificial Intelligence & Management de l’IA School, en parcours Data Scientist, ou en parcours Data Analyst (selon le niveau et les attentes professionnelles des étudiants)
  • Intégrer un autre Mastère en Data Science en école d’ingénieur.
  • Se spécialiser dans un domaine spécifique,  et suivre un Master 1 en Marketing, finance, ou autre, et ainsi faire un lien entre les compétences techniques développées à l’IA School et un domaine d’étude spécifique.

Quelles sont les équivalences ?

Il n’existe pas d’équivalences.

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