AI Engineer | Sup2tech

Accéder à un métier d’avenir en devenant un

Ingénieur IA

Python

Keras

PyTorch

TensorFlow

Scikit-Learn

HTML

CSS

Javascript

docker

Kubernetes

AI Engineering Professional Certificate

3 mois – 100% Pratique – Sans prérequis

Compétences clés : Machine Learning, Deep Learning, Python, Keras, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, Docker, Kubernetes, etc.

A la fin de ce programme, vous serez capables de :

Maîtriser les techniques d’analyse exploratoire, de modélisation statistique et de machine learning.
Mettre en œuvre des algorithmes avancés de deep learning avec TensorFlow et PyTorch.
Appliquer le NLP, la computer vision et les réseaux de neurones convolutifs à des cas concrets.
Déployer des agents d’IA dans des environnements de production (API, cloud, CI/CD).

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Mentoring personnalisé

Agenda flexible

Formation Certifiante

En groupe ou individuel

Apprendre par projets

En ligne et/ou en Présentiel

Public cible

Etudiants en quête d'un premier emploi

Souhaitant se spécialiser rapidement dans un domaine en forte demande (Software development, Data, AI).

Profils techniques en reconversion

Désirant accéder à des compétences numériques avancées (Data Analytics, AI, Software Development, etc.).

Professionnels en activité

Visant une montée en skills techniques ou en quête d'une double compétence (Data & AI, Fullstack Development, etc.).

Freelancers, Consultants

Souhaitant devenir autonomes sur le développement ou l’intégration de solutions digitales complexes.

3 blocs de compétences

pour devenir un Ingénieur en Intelligence Artificielle

01

Machine Learning

Apprenez à construire des modèles prédictifs performants capables d’analyser, anticiper et automatiser les décisions. Ce module vous donne les bases solides du Machine Learning utilisées dans toutes les industries.

02

Deep Learning

Maîtrisez les réseaux de neurones et développez des modèles capables de comprendre des images, du texte ou des signaux complexes. Le module idéal pour entrer dans le cœur des technologies modernes de l’IA.

03

Systèmes IA Agentiques

Plongez dans l'univers de l'IA Agentique pour concevoir, orchestrer et déployer des systèmes intelligents autonomes à l’aide d’outils de pointe tels que LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI et les bases de données vectorielles.

Notre méthode pour devenir un expert en Intelligence Artificielle

1. Réalisez des projets réels grâce à notre mentoring

Construction d'un modèle de prédiction

Implémenter des algorithmes de machine learning supervisé et non-supervisé. Le projet consiste à entraîner un modèle (par exemple, de régression ou de classification) pour prédire une variable cible à partir de données d'entrée, et à évaluer sa performance.

Développement d'un réseau de neurones

Vous utiliserez TensorFlow et son API de haut niveau Keras pour construire et entraîner un réseau de neurones convolutif (CNN). Le projet consiste à créer un modèle capable de reconnaître et de classer des images (par exemple, des images de fruits, de voitures, ou de documents).

Création d'un agent IA autonome

Avec un modèle de langage (LLM) et un framework comme LangChain, vous développerez un agent capable d'interagir avec des sources de données externes et de construire un chatbot capable de répondre à des questions complexes en s'appuyant sur une base de connaissances.

2. Boostez votre carrière avec notre Triple Certification

En parallèle de votre formation, vous pouvez opter pour des certifications professionnelles reconnues à l'échelle internationale. Pour cela, nous vous préparons aux activités d'apprentissage et d'évaluation prévues et nous vous accompagnons tout au long de votre processus de certification.

AI Engineer Professional Certificate

IBM AI Engineer Professional Certificate

Google AI Essentials

77%

des détenteurs d'une certification professionnelle ont amélioré leurs carrières professionnelles

3. Prenez en main votre avenir professionnel avec notre Career Coaching

Nous vous accompagnons vers l’emploi à travers un processus cohérent comprenant :

Bilan de compétences
Orientation professionnelle
Développement du plan de carrière
Rédaction de CV et de lettres de motivation
Préparation aux entretiens
Réseautage professionnel
Job Onboarding
Suivi post-placement

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L'intelligence artificielle : C’est quoi?

L’intelligence artificielle consiste à permettre aux technologies de réaliser des actions humaines en copiant leurs comportements pour accomplir des missions spécifiques (analyse, information, etc.).

Les deux techniques les plus importantes dans le domaine sont le Machine Learning et le Deep Learning. En ce sens, la programmation avec Python est une compétence fortement demandée.

Applications majeures : chatbots, voitures auto-guidées, assistants virtuels (Siri, Alexa, ChatGPT, Midjourney), caméras de surveillance basés sur la reconnaissance faciale, moteurs de recherche, etc.

1

2

3

Développez des carrières d'avenir

AI Engineer, Robotics Scientist, AI Researcher, Machine Learning Specialist

2,7 millions

Emplois créés en 2025.

375 millions

Travailleurs qui auraient besoin de se requalifier en raison de l’IA.

390 Milliards $

Le marché de l’IA en 2025.

91%

Entreprises leaders qui investissent en AI

Structure du programme

Module 1 : Machine Learning avec Python

Appliquer les algorithmes de Machine Learning pour la régression, la classification et le clustering.
Sélectionner et transformer les caractéristiques (Feature Engineering) pour optimiser les modèles.
Évaluer la performance des modèles de Machine Learning en utilisant des métriques pertinentes.
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de surapprentissage et de sous-apprentissage.
Utiliser des techniques de validation croisée pour des évaluations robustes.
Visualiser les résultats des modèles et l'impact des données.

Projet pratique 1 : Développez des modèles prédictifs pour anticiper des événements futurs ou automatiser des décisions basées sur des données.

Module 4 – Deep Learning avec PyTorch

Maîtriser la structure tensor et les opérations PyTorch de base.
Implémenter un modèle from scratch avec nn.Module.
Gérer les phases forward, loss, backward, optimizer.step().
Créer des dataloaders avec torch.utils.data.
Entraîner un modèle avec suivi de performance.
Réaliser une classification d’images ou de texte avec PyTorch.

Projet pratique 4 : Développez des applications avancées basées sur l'IA, avec une flexibilité et une puissance idéales pour la recherche et le prototypage.

Module 3 – Deep Learning avec TensorFlow & Keras

Comprendre l’architecture de base d’un réseau de neurones artificiels.
Créer, entraîner et évaluer un modèle simple avec Keras.
Choisir les fonctions de coût, d’activation et d’optimisation.
Prévenir le surapprentissage avec dropout, early stopping, batch normalization.
Implémenter des modèles séquentiels et fonctionnels.
Visualiser l’évolution du loss et accuracy avec TensorBoard.

Projet pratique 3 : Construisez des réseaux de neurones profonds pour résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance visuelle ou l'analyse vidéo.

Module 5 – Generative AI et Architecture LLM

Décrire le cycle de vie d’un projet en IA générative : collecte, nettoyage, pré-entrainement, fine-tuning, évaluation.
Comprendre les architectures fondamentales des LLMs : Transformer, Encoder/Decoder, Attention, GPT, BERT, T5.
Créer des prompt templates efficaces pour les cas d’usage courants (classification, génération).
Explorer les formats de données structurés pour l’entraînement des LLMs.

Projet pratique 5 : Générez du contenu créatif, comme du texte, du code ou des images, en utilisant les dernières architectures de modèles de langage.

Module 6 : Principes des Agents IA avec RAG et LangChain

Comprendre l’architecture des LLMs (Transformers, GPT, BERT, Encoder/Decoder).
Différencier les approches : pré-entraînement, fine-tuning, instruction tuning, RLHF.
Préparer des données textuelles de haute qualité pour entraîner ou ajuster un LLM.
Comprendre le concept de Retrieval-Augmented Generation (RAG) et ses cas d’usage.
Créer avec LangChain des agents LLM qui interagissent avec des données, outils ou documents.
Déployer un mini-agent IA avec RAG + LangChain + vector DB (ex. FAISS, Chroma, Pinecone).

Projet pratique 6 : Créez des assistants IA intelligents et fiables qui peuvent interagir avec des informations externes pour fournir des réponses précises et contextualisées.

Module 2 : Machine Learning avec Apache Spark

Appliquer le Machine Learning distribué sur des datasets massifs avec Apache Spark MLlib.
Préparer et transformer des données à grande échelle pour le Machine Learning distribué.
Entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning sur des clusters Spark.
Comprendre les défis et les solutions du Machine Learning à l'échelle.
Utiliser les fonctionnalités de Spark pour la sélection et l'ingénierie des caractéristiques distribuées.
Optimiser les hyperparamètres des modèles ML sur Spark pour de meilleures performances.

Projet pratique 2 : Appliquez des algorithmes de machine learning à des données à grande échelle pour une puissance de calcul et une rapidité accrues.

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Profitez de l'expertise de nos mentors

Votre mentor vous...

Guide à travers les apprentissages du programme pour s’assurer du développement de vos compétences.
Aide à planifier, créer et structurer votre portefeuille de projets réalisés au cours de la formation.
Fournit des conseils quant aux besoins des entreprises et vous prépare à démarrer une carrière dans votre domaine choisi.

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PROFESSIONNELS

En choisissant un de nos programmes, les professionnels :

Améliorent leur rémunération actuelle ou développer une source de revenus supplémentaires.
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Transforment leur passion en un projet d’entreprise ou une carrière en freelance.

étudiants

En suivant nos parcours pratiques et flexibles, les étudiants :

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Développent une double compétence en parallèle à leurs diplômes universitaires.
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