Au catalogue Mon Compte Formation
Ingénieur IA industriel – Machine learning, IA générative et déploiement de solutions IA – Bloc RNCP39978BC04 – Niveau 7
- Siège
- PARIS
- Durée catalogue
- 24 à 35 h
- Tarif TTC au catalogue
- 1 990 €
- Format
- À distance annoncé
Tarif, durée et format relevés au catalogue le 21/10/2026. Conditions à vérifier pour votre session. Voir la source
Les formations proposées
AI2 - APPLIED INSTITUTE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE figure dans le catalogue Mon Compte Formation pour 1 programme en lien avec l’intelligence artificielle. Les objectifs et les informations pratiques ci-dessous proviennent des programmes déposés par cet organisme.
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Les programmes en détail
Objectifs annoncés par l’organisme et informations pratiques disponibles à la date de consultation. Demandez les conditions et les prochaines sessions dans votre devis.
Programme 1 · Catalogue officielIngénieur IA industriel – Machine learning, IA générative et déploiement de solutions IA – Bloc RNCP39978BC04 – Niveau 724 à 35 h · À distance disponible
Données du 21/10/2026. Les fourchettes regroupent les variantes du programme ; demandez le tarif de votre session et ce qu’il comprend.
Objectifs annoncés
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Le participant apprendra à exploiter les données industrielles provenant de systèmes ERP, MES ou capteurs IoT, à préparer ces données, construire des modèles de Machine Learning, évaluer leurs performances et les déployer dans un environnement exploitable.
Cette formation prépare à l'intégralité du bloc RNCP39978BC04 « Amélioration des systèmes d'information industriels par l'innovation Data et IA », délivré par DATAKOO, niveau 7 (Bac+5).
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
Identifier les sources de données industrielles pertinentes et structurer un dataset exploitable.
Nettoyer et préparer des données industrielles afin d'assurer leur qualité et leur fiabilité.
Réaliser une analyse exploratoire des données pour identifier tendances, anomalies et corrélations.
Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning adaptés aux problématiques industrielles.
Évaluer les performances des modèles et sélectionner le modèle le plus pertinent.
Déployer un modèle d'intelligence artificielle sous forme de solution exploitable.
Automatiser les traitements et structurer un pipeline d'analyse reproductible.
Présenter les résultats et recommandations à des interlocuteurs techniques et métier.
Lire le contenu pédagogique déclaré
Fondamentaux de l'intelligence artificielle industrielle
Architecture des systèmes industriels, sources de données industrielles (ERP, MES, IoT), cycle de vie de la donnée et cas d'usage industriels.
Préparation et structuration des données
Extraction des données, nettoyage, gestion des valeurs manquantes, transformation et structuration des datasets industriels.
Analyse exploratoire des données
Analyse statistique, identification des anomalies, visualisation et interprétation des données.
Machine Learning appliqué à l'industrie
Conception de modèles prédictifs, entraînement des modèles, évaluation des performances et optimisation.
Déploiement des modèles d'intelligence artificielle
Structuration d'un pipeline d'analyse, automatisation des traitements et déploiement des modèles dans un environnement exploitable.
IA générative et assistants industriels
Usage de modèles de langage pour l'exploitation de la documentation technique et des historiques de maintenance (recherche augmentée, assistants métier), intégration via API.
Pilotage, innovation et IA responsable
Tableaux de bord de suivi des modèles et des KPI industriels, veille et évaluation de solutions innovantes (IoT, edge, cloud), explicabilité, biais, transparence et éthique des décisions automatisées.
Projet professionnel certifiant
Réalisation d'un projet complet d'intelligence artificielle appliqué à un cas industriel réel, incluant préparation des données, modélisation, évaluation et déploiement.
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
Identifier les sources de données industrielles pertinentes et structurer un dataset exploitable.
Nettoyer et préparer des données industrielles afin d'assurer leur qualité et leur fiabilité.
Réaliser une analyse exploratoire des données pour identifier tendances, anomalies et corrélations.
Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning adaptés aux problématiques industrielles.
Évaluer les performances des modèles et sélectionner le modèle le plus pertinent.
Déployer un modèle d'intelligence artificielle sous forme de solution exploitable.
Automatiser les traitements et structurer un pipeline d'analyse reproductible.
Présenter les résultats et recommandations à des interlocuteurs techniques et métier.
Source : Catalogue Mon Compte Formation · CDC / DGEFP · Licence Ouverte 2.0. Référencement au catalogue sans garantie de place disponible ou de financement.
Les sujets mentionnés dans les programmes
Un sujet peut être abordé dans un parcours plus large. Consultez le contenu de l’offre pour connaître son périmètre.
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À savoir avant de choisir
- Pour qui
- Personnes souhaitant suivre le programme à titre individuel ; conditions d’accès propres à chaque formation.
- Format
- Des sessions à distance sont référencées ; calendrier et éventuel présentiel à confirmer.
- Zone annoncée
- Lieu de formation à confirmer. Des sessions à distance sont également proposées.
Identité du prestataire
- Raison sociale
- APPLIED INSTITUTE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI2 - APPLIED INSTITUTE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE) (AI2)
- SIREN
- 981137201
- Siège administratif
- PARIS
Le siège administratif n’est pas nécessairement le lieu de formation.
Vérifier les informations
Sources utilisées pour documenter cette fiche ; vérifiez les conditions à jour dans le cadre de votre demande de devis.
- Programme déposé par l’organisme : catalogue officiel CDC/DGEFP
- SIRET de l’organisme dans le catalogue officiel
- Registre : SIREN et état administratif
Fiche informative issue de sources publiques. Le référencement ne vaut pas partenariat. Données du catalogue Mon Compte Formation : CDC et DGEFP, extraction du 21 octobre 2026, Licence Ouverte 2.0.