Bachelor Professionnel en Intelligence Artificielle & Science des Données

Formation Intelligence Artificielle à Casablanca : que faut-il apprendre ?

L’Intelligence Artificielle ne se limite plus à comprendre quelques concepts théoriques ou à utiliser des outils d’IA générative. Se former professionnellement à l’IA implique de comprendre les données, apprendre à programmer, construire et évaluer des modèles, découvrir le Deep Learning et le traitement automatique du langage, puis aborder les technologies plus récentes comme les Large Language Models, le RAG et les agents intelligents. À Casablanca, le CAFP propose dans le cadre de son partenariat avec l’EIESTP France un Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données organisé sur une année et 300 heures de formation.

Formation Data Science à Casablanca : quelles compétences développer ?

La Data Science associe plusieurs compétences permettant de travailler avec les données : programmation, statistiques, préparation des données, exploration, visualisation et modélisation. Dans le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données proposé par le CAFP avec l’EIESTP France, ces fondamentaux constituent le début d’une progression qui conduit ensuite vers le Machine Learning, le Deep Learning et les nouvelles applications de l’IA.

Bachelor Intelligence Artificielle au Maroc : comment choisir son parcours ?

Choisir un Bachelor en Intelligence Artificielle demande d’examiner plusieurs éléments : conditions d’admission, durée, contenu pédagogique, place de la pratique, technologies étudiées, projet professionnel et organisme délivrant le diplôme. À Casablanca, le CAFP propose un Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données développé dans le cadre de son partenariat avec l’EIESTP France.

Bachelor Data Science au Maroc : quelles compétences développer ?

Un parcours en Science des Données doit permettre de progresser de la compréhension et de la préparation des données vers leur analyse et leur utilisation dans des modèles. Le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données proposé au CAFP associe ce socle Data à une progression vers le Machine Learning, le Deep Learning et l’IA générative.

Formation en Intelligence Artificielle après Bac+2 : quel parcours choisir ?

Après un Bac+2 ou un diplôme professionnel de niveau correspondant aux conditions d’accès, une formation en Intelligence Artificielle peut permettre d’acquérir de nouvelles compétences en programmation Data, Machine Learning, Deep Learning et IA générative. Le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données du CAFP est précisément accessible à plusieurs profils issus de formations antérieures.

Formation IA en cours du soir à Casablanca : pour quel profil ?

Suivre une formation en Intelligence Artificielle demande du temps tout en devant parfois maintenir une activité professionnelle ou poursuivre d’autres engagements. Le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données proposé au CAFP est organisé en cours du soir à Casablanca.

Intelligence Artificielle ou Data Science : quelles différences ?

Intelligence Artificielle et Data Science sont souvent associées, mais elles ne désignent pas exactement la même chose. Le Bachelor CAFP × EIESTP associe précisément les deux domaines dans une progression commune : travailler d’abord avec les données, puis progresser vers le Machine Learning, le Deep Learning et les applications modernes de l’IA.

Programme de formation Intelligence Artificielle : des fondamentaux au projet professionnel

Comment structurer une formation en Intelligence Artificielle lorsque l’objectif est de progresser des données jusqu’aux applications modernes basées sur les LLM et les agents IA ? Le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données du CAFP × EIESTP est organisé en 10 blocs totalisant 300 heures. Voici la progression annoncée.

Python pour la Data Science : pourquoi l’apprendre ?

Python constitue le point de départ informatique du Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données proposé par le CAFP dans le cadre de son partenariat avec l’EIESTP France. Le programme lui consacre 18 heures dans le premier bloc « Fondamentaux de la Science des Données ». Mais pourquoi commencer un parcours Data et IA par Python ?

Statistiques pour la Data Science : pourquoi sont-elles importantes ?

Les statistiques appliquées constituent l’un des premiers enseignements du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données CAFP × EIESTP. Elles représentent 12 heures du premier bloc et sont étudiées aux côtés de Python pour la Data Science. Cette position au début du cursus reflète leur rôle de fondation avant la progression vers l’analyse des données et les modèles prédictifs.

Préparation et nettoyage des données : pourquoi cette étape est-elle importante ?

Avant l’analyse et la construction de modèles, la formation Intelligence Artificielle & Science des Données du CAFP prévoit un travail spécifique sur la préparation et le nettoyage des données. Ces compétences appartiennent au deuxième bloc du Bachelor, consacré à la préparation, l’exploration et la visualisation des données.

Analyse exploratoire des données : comprendre avant de modéliser

L’analyse exploratoire des données fait partie du deuxième bloc du Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données. Elle intervient après les fondamentaux Python et statistiques et avant le Machine Learning. Sa position dans le programme illustre une idée essentielle : avant de construire des modèles, il faut d’abord travailler sur les données et apprendre à les interpréter.

Visualisation des données : transformer les données en informations compréhensibles

La visualisation et l’interprétation font partie du deuxième bloc du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données. Elles interviennent après les fondamentaux Python et statistiques et aux côtés de la préparation et de l’analyse exploratoire.

Data Science : définition, compétences et applications

La Data Science, ou Science des Données, désigne un domaine centré sur l’exploitation et l’analyse des données afin d’en tirer des informations utiles et de développer des applications basées sur les données. Dans le Bachelor CAFP × EIESTP, elle constitue le socle d’une progression qui conduit ensuite vers le Machine Learning, le Deep Learning et d’autres domaines de l’Intelligence Artificielle.

Data Science ou Data Analytics : quelles différences ?

Data Science et Data Analytics sont deux expressions fréquemment rencontrées lorsqu’on s’intéresse aux métiers de la donnée. Elles se recoupent sur plusieurs compétences, mais ne désignent pas nécessairement exactement le même périmètre. Le programme du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données permet d’observer plusieurs compétences qui se situent à l’intersection de ces domaines.

Pipeline Data Science : du jeu de données au modèle et au déploiement

Un projet Data ne consiste pas uniquement à entraîner un modèle. Le programme du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données montre au contraire une progression depuis les fondamentaux jusqu’au déploiement et au projet professionnel. Cette progression permet d’expliquer les grandes familles de compétences mobilisées dans un parcours Data/IA.

Machine Learning : définition et fonctionnement

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est un domaine de l’Intelligence Artificielle dans lequel des modèles sont développés à partir de données afin de réaliser certaines tâches de prédiction ou d’analyse.

Formation Machine Learning : quelles compétences faut-il apprendre ?

Apprendre le Machine Learning ne consiste pas uniquement à lancer un modèle sur un jeu de données.

Apprentissage supervisé ou non supervisé : quelle différence ?

L’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé représentent deux approches importantes du Machine Learning.

Qu’est-ce qu’un modèle prédictif en Machine Learning ?

Les modèles prédictifs constituent l’un des éléments explicitement étudiés dans le bloc Machine Learning du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données.

Comment évaluer un modèle de Machine Learning ?

Créer un modèle constitue une étape du Machine Learning, mais ne suffit pas à déterminer s’il répond correctement au problème étudié.

Deep Learning : définition et applications

Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est un domaine de l’Intelligence Artificielle reposant notamment sur des réseaux de neurones organisés en architectures permettant d’apprendre des représentations à partir de données.

Machine Learning vs Deep Learning : quelles différences ?

Machine Learning et Deep Learning sont souvent cités ensemble lorsqu’on parle d’Intelligence Artificielle.

Réseaux de neurones : comprendre les bases du Deep Learning

Les réseaux de neurones constituent l’un des principaux sujets du bloc Deep Learning du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données.

IA générative : définition, fonctionnement et compétences à développer

LLM : qu’est-ce qu’un Large Language Model ?

Transformers : pourquoi ont-ils transformé l’Intelligence Artificielle moderne ?

Prompt Engineering : quelles compétences faut-il développer ?

RAG en Intelligence Artificielle : comment fonctionne le Retrieval-Augmented Generation ?

LLM vs RAG : quelle différence ?

Assistant IA : comment fonctionne une application basée sur un LLM ?

Agents IA : définition, fonctionnement et compétences à comprendre

RAG vs Agent IA : quelles différences ?

Formation IA générative, LLM et RAG : quelles compétences développer ?

Projet Data Science : quelles étapes et compétences mobiliser ?

Projet Intelligence Artificielle : de l’idée à la solution

Système de recommandation : comment fonctionne-t-il ?

Déploiement d’un modèle IA : pourquoi est-ce important ?

API et Intelligence Artificielle : comment intégrer un modèle dans une application ?

MLOps : définition et rôle dans les projets Machine Learning

Portfolio Data Science & IA : quels projets présenter ?

Quelles compétences faut-il développer en Intelligence Artificielle ?