Ingénieur Intelligence Artificielle

 

L’intelligence artificielle (IA) est un des éléments clés de la révolution technologique. Elle porte des enjeux essentiels pour l’économie et la société de demain.

 

A la croisée de l’informatique et des mathématiques appliquées, elle permet aux machines de percevoir, de comprendre, d’apprendre et d’agir.

 

Demain, des secteurs d’activités aussi divers que les transports, la médecine, le marketing, la défense, la logistique… seront pensés d’une toute autre manière grâce aux apports de l’Intelligence Artificielle.

 

Parce l’IA diffuse dans tous les secteurs d’activités, tous les étudiants ISEN acquièrent des bases de cette technologie au cours des 3 premières années d’études. Le Domaine professionnel « Intelligence Artificielle » permet aux futurs ingénieurs d’approfondir leurs connaissances durant leurs deux dernières années d’études dans les domaines du machine learning, de l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones pour être à même de concevoir des systèmes intelligents.

 

Créer des raisonnements complexe (Agent-Based Computing)

Les méthodes et théories du domaine des agents sont largement utilisées en robotique, commerce électronique, villes intelligentes… La technologie multi-agents est un nouveau paradigme pour concevoir des systèmes intelligents, capables d’effectuer des raisonnements complexes et qui, parce que les agents sont connectés, peuvent interagir à des fins différentes (réalisation d’objectifs individuels ou collectifs). Ce parcours forme des experts dans le domaine de l’intelligence artificielle.

 

Deep learning & Apprentissage Automatique

Les algorithmes d’apprentissage artificiel sont présents dans plusieurs domaines tels la bio-informatique, le marketing, le text-mining et le big data. Ils constituent l’ossature du data mining. Les aspects modélisation et algorithmique sont étudiés et appliqués. Ce parcours forme des experts ingénieurs ou chercheurs dans le domaine du data mining.

 

Secteurs d’activité

  • Bio-informatique
  • Médecine
  • Distribution
  • Banque
  • Robotique
  • Gestion des risques

 

Métiers préparés

  • Ingénieur R&D
  • Ingénieur en Machine Learning / Apprentissage non supervisé
  • Ingénieur Deep learning
  • Ingénieur en traitement des données…