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 - Profils techniques

ChatGPT, Midjourney, les systèmes de recommandation de Netflix, les modèles de détection de fraude des banques — derrière chacun de ces outils, il y a un AI Engineer. Un professionnel qui ne se contente pas d'utiliser l'IA, mais qui la construit : qui entraîne des modèles, qui conçoit des architectures de réseaux de neurones, qui déploie des systèmes en production.

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 :

Construire et déployer des modèles de Machine Learning supervisés et non-supervisés avec Scikit-learn et Apache Spark pour des datasets à grande échelle.
Concevoir, entraîner et optimiser des réseaux de neurones profonds avec TensorFlow/Keras et PyTorch pour la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Maîtriser les architectures fondamentales des LLMs (Transformer, GPT, BERT) et produire des modèles génératifs capables de générer du texte, du code et des images.
Concevoir et déployer des agents IA avec RAG, LangChain et des bases de données vectorielles — des systèmes qui répondent sans hallucinations en s'appuyant sur des données réelles.
Déployer des modèles en production avec Docker, Kubernetes et des pipelines CI/CD — du notebook à l'API en conditions réelles.

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Agenda flexible

Formation Certifiante

En groupe ou individuel

Apprendre par projets

En ligne et/ou en Présentiel

Public cible

Jeunes diplômés en informatique

Vous avez des bases en Python ou en algorithmique mais vous n'avez jamais entraîné un vrai modèle ML ni déployé un système en production. Ce programme fait le pont entre les cours théoriques et ce que demandent les entreprises dès le premier entretien.

Développeurs en transition vers l'IA

Vous savez coder mais vous voulez pivoter vers les métiers IA. Ce programme vous apprend à mobiliser vos compétences de développement dans le contexte du Machine Learning, du Deep Learning et du déploiement de modèles.

Data Scientists en quête de AI Skills

Vous savez analyser des données mais vous peinez à passer du notebook à la production. Ce programme vous apprend à containeriser vos modèles avec Docker, les orchestrer avec Kubernetes et construire des agents IA avec LangChain.

Freelancers & Consultants Tech

Vous accompagnez des clients sur des projets technologiques et vous voulez proposer des solutions IA personnalisées. Ce programme vous donne les compétences pour concevoir, entraîner et déployer des systèmes ML et IA de bout en bout.

3 blocs de compétences

pour devenir un Ingénieur en Intelligence Artificielle

Machine Learning

Le Machine Learning est la fondation de tout système IA. Ce bloc vous apprend à construire des modèles prédictifs réels : régression, classification, clustering, feature engineering et évaluation rigoureuse des performances. Vous passez ensuite à l'échelle avec Apache Spark MLlib pour entraîner des modèles sur des datasets de plusieurs millions de lignes .

Deep Learning

Les réseaux de neurones sont derrière la reconnaissance d'images, la traduction automatique, la génération de texte et de code. Ce bloc vous apprend à les construire de A à Z : avec TensorFlow/Keras pour les CNN et modèles séquentiels, avec PyTorch pour la flexibilité de recherche, et avec HuggingFace pour accéder aux LLMs les plus puissants du marché et comprendre les architectures Transformer, GPT et BERT.

IA Agentique

Un modèle entraîné qui reste dans un notebook ne vaut rien en production. Ce bloc vous apprend à franchir la dernière étape : concevoir des agents IA avec RAG et LangChain, les exposer via des APIs robustes, et les déployer en production avec Docker et Kubernetes — avec un pipeline CI/CD automatisé. C'est la compétence qui distingue un AI Engineer d'un data scientist junior.

Notre méthode pour devenir Ingénieur en Intelligence Artificielle

1. Vous ne lisez pas des slides — Vous pratiquez.

Des modèles qui prédisent, classifient et décident — construits et évalués par vous

Vous ne faites pas des exercices — vous construisez de vrais modèles prédictifs. Vous apprenez à entraîner un modèle de classification avec Scikit-learn, optimiser ses performances avec du feature engineering, l'évaluer rigoureusement avec des métriques adaptées, et le faire passer à l'échelle sur des millions de lignes avec Apache Spark MLlib.

Des réseaux de neurones qui voient, comprennent et génèrent — construits de A à Z

Vous ne faites pas des exercices — vous implémentez de vraies architectures de Deep Learning. Vous apprenez à construire un CNN qui reconnaît des images avec TensorFlow, un modèle NLP avec PyTorch, à fine-tuner un LLM sur HuggingFace, et à générer du texte et du code avec les dernières architectures Transformer .

Du notebook à la production — des agents qui tournent et des APIs qui répondent

Vous ne faites pas des exercices — vous déployez de vrais systèmes. Vous apprenez à construire un agent RAG avec LangChain connecté à vos données, l'exposer via une API Flask ou FastAPI, le conteneuriser avec Docker, l'orchestrer avec Kubernetes et l'automatiser avec un pipeline CI/CD.

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.