Licence Intelligence artificielle
Une formation innovante axée sur les fondements mathématiques, informatiques et algorithmiques de l’intelligence artificielle, avec des applications concrètes en data science, robotique, vision par ordinateur, NLP, etc.
Grade
Licence
Durée
3 ans (6 semestres)
Crédits
180
Faculté
Sciences et Technologies
Mode
Hybride
La Licence en Intelligence Artificielle forme des spécialistes capables de concevoir et d’implémenter des solutions intelligentes basées sur les données, l’apprentissage automatique, la modélisation mathématique et les systèmes autonomes. Le programme combine informatique, mathématiques, traitement de données, apprentissage machine, réseaux de neurones, vision par ordinateur et traitement automatique du langage (NLP). Il comprend également des projets, des stages et des travaux pratiques avec des outils actuels comme Python, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, etc.
- Public Cible :
- Bacheliers scientifiques ou techniques passionnés de technologies numériques - Étudiants en réorientation vers l’IA ou la science des données Jeunes adultes souhaitant se spécialiser dans le domaine de l’IA
- Objectifs Pédagogiques :
- Former des spécialistes capables de concevoir des algorithmes intelligents, de traiter de grandes quantités de données et de développer des applications d’IA dans divers secteurs (santé, finance, agriculture, industrie, sécurité, etc.).
- Compétences Visées :
- Maîtrise des langages de programmation pour l’IA (Python, R) - Conception d’algorithmes de machine learning et deep learning - Manipulation et visualisation de données massives - Déploiement d’applications intelligentes (web, mobile, cloud) - Compréhension éthique de l’IA et de ses impacts sociétaux - Collaboration sur des projets IA multi-disciplinaires
- Spécialisations :
- IA et Data Science - IA et Robotique - IA pour la santé et l’agriculture - Traitement automatique du langage naturel (NLP)
Informations Rapides
Liste des cours
MATH-ANAL-01L1 - Analyse I
MATH-INTE-01L1 - Calcul différentiel et intégral
MATH-ALGE-01L1 - Algèbre
MATH-GEOM-01L1 - Géométrie analytique
PHYS-MECA-01L1 - Mécanique du point
PHYS-MECA-02L1 - Travaux pratiques de mécanique
PHYS-ELEC-01L1 - Électricité générale
PHYS-ELEC-02L1 - Travaux pratiques d'électricité
INFO-ALGO-01L1 - Algorithmique et programmation I
INFO-ARCH-01L1 - Architecture des ordinateurs
Ce cours introduit les principes fondamentaux de l’architecture des ordinateurs, depuis la représentation de l’information jusqu’à l’exécution des instructions par le processeur. Il permet aux étudiants de première année en mathématiques, physique et informatique de comprendre, d’analyser et de simuler le fonctionnement interne d’un système informatique.
MAPI-RECH-01L1 - Méthodologie du travail scientifique
LANG-ANGL-02L1 - Anglais scientifique
MATH-ANAL-02L2 - Analyse II
Analyse II approfondit les outils fondamentaux de l’analyse réelle à travers les suites et séries, les fonctions de plusieurs variables et les équations différentielles élémentaires. Le cours relie la rigueur mathématique aux applications en physique, en informatique et en modélisation scientifique.
MATH-EDIF-01L2 - Équations différentielles
MATH-ALGE-02L2 - Algèbre linéaire
MATH-PROB-01L2 - Introduction aux probabilités
PHYS-MECA-04L2 - Mécanique des systèmes
PHYS-ONDE-01L2 - Oscillations et ondes
PHYS-ELEC-04L2 - Électrostatique et magnétostatique
PHYS-ELEM-01L2 - Travaux pratiques d'électromagnétisme
INFO-ALGO-02L2 - Algorithmique et programmation II
INFO-PROG-01L2 - Programmation orientée objet
INFO-NUME-03L2 - Outils numériques scientifiques
COMM-TEXP-04L2 - Techniques d'expression et de communication
MATH-ANAL-03L3 - Analyse III
MATH-ANAL-04L3 - Calcul vectoriel
MATH-ALGE-03L3 - Algèbre
MATH-ALGE-04L3 - Structures algébriques
MATH-PROB-04L3 - Probabilités
MATH-STAT-05L3 - Statistique mathématique
PHYS-THER-02L3 - Thermodynamique
PHYS-OPTI-02L3 - Optique géométrique
INFO-ALGO-03L3 - Structures de données et algorithmique
INFO-SGBD-01L3 - Bases de données
INFO-EXPL-01L3 - Systèmes d'exploitation
INFO-ARCH-02L3 - Architecture des systèmes numériques
MATH-ANAL-05L4 - Analyse IV
MATH-EDPA-01L4 - Introduction aux équations aux dérivées partielles
MATH-ANUM-01L4 - Analyse numérique
MATH-OPTI-01L4 - Optimisation
PHYS-ELEM-02L4 - Électromagnétisme
PHYS-OPTI-03L4 - Optique ondulatoire
PHYS-QUAN-01L4 - Introduction à la mécanique quantique
PHYS-STAT-01L4 - Introduction à la physique statistique
INFO-ALGO-04L4 - Algorithmique avancée
INFO-RESE-01L4 - Réseaux informatiques
INFO-PROG-03L4 - Programmation scientifique Python
INFO-PROJ-01L4 - Projet expérimental
INFO-AINT-11L5 - Introduction à l'intelligence artificielle
INFO-AINT-12L5 - Logique et raisonnement
INFO-AINT-14L5 - Machine learning I
INFO-AINT-15L5 - Apprentissage supervisé
INFO-AINT-17L5 - Analyse de données
INFO-AINT-18L5 - Programmation R
INFO-AINT-20L5 - Programmation Python avancée
INFO-AINT-21L5 - Structures de données
INFO-AINT-23L5 - Déontologie de l'IA
INFO-AINT-24L5 - Ateliers IA
INFO-AINT-26L5 - Anglais technique
INFO-AINT-27L5 - Projet tutoré
INFO-AINT-11L6 - Machine learning II
INFO-AINT-12L6 - Deep learning
INFO-AINT-14L6 - Vision par ordinateur
INFO-AINT-15L6 - Traitement du langage naturel
INFO-AINT-17L6 - Systèmes multi-agents
INFO-AINT-18L6 - Cloud computing et IA
INFO-AINT-20L6 - Éthique et IA responsable
INFO-AINT-21L6 - Anglais scientifique
INFO-AINT-23L6 - Projet IA
INFO-AINT-24L6 - Méthodologie de recherche
INFO-AINT-26L6 - Stage ou mémoire de fin d'études
INFO-AINT-27L6 - Séminaires spécialisés
Conditions d'Admission
Baccalauréat scientifique ou technique - Étude de dossier + possible entretien et test de logique/mathématiques
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Développeur IA / Data scientist / Machine learning engineer - Analyste de données / Data analyst - Ingénieur en vision par ordinateur ou NLP - Consultant en IA ou en transformation digitale - Développeur d’agents intelligents ou de robots autonomes
Entrepreneur tech (startups IA)
Poursuite d'Études :
Master en Intelligence Artificielle, Data Science, Robotique, Cybersécurité - Écoles d’ingénieurs en IA ou Big Data - Certifications professionnelles (Google IA, Microsoft Azure AI, AWS ML...)
Informations Pratiques
- Frais de Scolarité
- Consulter les frais d'études
- Évaluation
Contrôle continu (TPs, projets, quiz) - Examens semestriels - Projet tutoré et stage avec soutenance finale
- Mode de Formation
- Hybride
- Mention & Parcours
- Mention : Mathématique, physique, informatique (MPI) · Parcours : Intelligence artificielle
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