Master of Science Intelligence artificielle

Devenez un acteur de la révolution numérique.
Data Scientist, ML Engineer, Architecte IA : construisez les systèmes intelligents de demain dans une école d’informatique référence depuis 1999.

166 000 OFFRES LIÉES à l’IA de janvier et avril 2026

88% Des entreprises utilisaient déjà l’IA en 2025

+800% offres AI Engineer en 2025

Les essentiels de la formation Intelligence artificielle à Epitech

Durée

2 ans / 24 mois (possible sur 30 mois si réorientation) – 994 heures

Rentrée

Octobre (ou février si réorientation)

Admission

Post Bac+3/ Bac+4

Rythme

Classique ou Alternance (2 semaine école / 6 semaines entreprise). Le planning précis est fourni sur demande.

POURQUOI CHOISIR EPITECH et sa formation Intelligence artificielle ?

Une formation taillée pour l’opérationnel

– LEARNING BY DOING DEPUIS 1999

Epitech a bâti sa réputation sur une pédagogie par projet : vous apprenez en construisant, en cassant, en défendant.
Aucun cours magistral ne remplace une simulation d’attaque réelle.

– ADOSSÉE À LA RECHERCHE — LABO CEPIA

Epitech est co-fondateur du laboratoire CEPIA avec EPITA, dirigé par Julien Perez.
Un ancrage académique unique parmi les écoles d’informatique privées en France.

– RÉSEAU DE 15 CAMPUS NATIONAUX

Paris, Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Moulins, Mulhouse, Nantes, Nancy, Nice, Rennes, Strasbourg, Toulouse, La Réunion : la même exigence partout.
Epitech c’est 15 campus, et une seule école.

– CERTIFICATIONS INTÉGRÉES AU CURSUS

Microsoft Security, Azure, Google Cloud : les certifications professionnelles qui comptent sur le marché sont préparées dans le programme, pas en option.

Contenu pédagogique de la formation
Intelligence Artificielle Master of Science

Deux années de spécialisation intensive (4e et 5e année), accessibles après un Bac+3 informatique, ou après une année de remise à niveau : Pré-MSc.
La formation Intelligence Artificielle en alternance en Master of Science est aussi la suite logique du Bachelor Intelligence Artificielle.

Un tronc commun solide, un module IA approfondi, des certifications professionnelles reconnues.

4e ANNÉE – Formation Intelligence Artificielle

PROJET FULL STACK

> Intégration des premières briques IA dans une application

> Approche DevOps avec pipeline CI/CD via GitHub Actions

> Développement web ou mobile end-to-end

PROJET FIL ROUGE

> Organisation projet et recrutement d’équipe

> Idéation et Design Thinking

> Analyse du besoin et spécification fonctionnelle

MODULE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

> Fondamentaux de l’apprentissage statistique

> Algorithmes de Machine Learning — classification d’images

> Apprentissage par renforcement et Deep Learning

> Analyse du langage naturel (NLP) — classification de textes

> Création d’itinéraires basés sur commandes vocales

CADRES RÉGLEMENTAIRES

> IA Act — enjeux pour la sécurité

> Droit du numérique

> Propriété intellectuelle

> RGPD et CNIL

5e ANNÉE – Formation Intelligence Artificielle

NLP & MODÈLES DE LANGAGE

> Techniques d’apprentissage automatique avancées pour l’analyse de textes

> Modèles Transformers et BERT — mise en pratique

> Fine-tuning de LLMs sur données propriétaires

> Applications chatbots et agents conversationnels

MACHINE LEARNING AVANCÉ

> Machine Learning appliqué à la reconnaissance vocale

> Algorithmes pré-entraînés et Transfer Learning

> Fine-tuning pour l’amélioration des prédictions

> MLOps — mise en production et monitoring des modèles

IA DANS LE CLOUD

> Déploiement de modèles sur Azure, AWS, GCP

> Pipelines de données et architectures scalables

> Outils Microsoft Azure AI et Google Cloud AI

> Optimisation des coûts et gouvernance cloud

IA ÉTHIQUE & GOUVERNANCE

> Biais algorithmiques — détection et mitigation

> Explicabilité des modèles (XAI)

> Conformité IA Act et réglementation européenne

> Éthique de l’IA — cadres et bonnes pratiques

PROJET DE FIN D’ÉTUDES

> Production en méthode Agile

> Expertise technique — livrable professionnel

> Qualité des livrables et soutenance

> Travail collaboratif en conditions réelles

CADRES RÉGLEMENTAIRES & SOFT SKILLS

> Sensibilisation aux enjeux RGPD liés aux données d’entraînement

> Communication professionnelle et gestion de projet IA

> Conduite du changement et accompagnement à la transformation IA

LA FRANCE, PREMIER PAYS EUROPÉEN POUR LES RECRUTEMENTS IA

Avec plus de 166 000 offres d’emploi liées à l’IA publiées en 2024, la France se positionne en tête des pays européens devant l’Allemagne et le Royaume-Uni, selon l’AI Jobs Barometer 2025 de PwC.

La part des entreprises utilisant l’IA dans au moins une fonction opérationnelle est passée de 55 % à 88 % entre 2022 et 2025. Les profils capables de concevoir, déployer et optimiser des modèles en production sont les plus recherchés et les mieux rémunérés du marché IT.

L’IA Act européen crée par ailleurs un besoin massif d’experts capables de naviguer les enjeux réglementaires, éthiques et de gouvernance des systèmes d’IA.

Hackathon IA x OVHcloud : 72 heures d’innovation

Encadrés par des experts techniques, les étudiants Epitech ont eu 72 heures pour développer, tester et déployer leurs idées. L’objectif ? Monter en compétences sur des technos d’avenir… et peut-être rencontrer leurs futurs employeurs !

COMPÉTENCES VISÉES, CE QUE VOUS SAUREZ FAIRE

1. CONCEVOIR DES MODÈLES ML

Sélectionner, entraîner et valider des algorithmes de Machine Learning adaptés à une problématique métier — classification, régression, clustering, détection d’anomalies.

2. MAÎTRISER LE DEEP LEARNING

Construire et optimiser des réseaux de neurones profonds pour la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

3. FINE-TUNER DES LLMS

Adapter des modèles de langage pré-entraînés (Transformers, BERT, GPT) à des données propriétaires via le Transfer Learning et le fine-tuning pour des applications spécifiques.

4. DÉPLOYER EN PRODUCTION

Mettre en place des pipelines MLOps complets sur Azure, AWS ou GCP — de l’ingestion des données à la surveillance des modèles en production.

5. PILOTER L’IA ÉTHIQUE

Identifier les biais algorithmiques, garantir l’explicabilité des modèles et assurer la conformité des systèmes d’IA avec le cadre réglementaire européen (IA Act, RGPD).

6. PILOTER DES PROJETS IA

Cadrer un projet IA de bout en bout : définition du besoin métier, choix de l’architecture, estimation des coûts, gestion des parties prenantes et pilotage en méthode Agile.

Exemple d’un projet de Intelligence artificielle

Chez Epitech, on ne simule pas : on entraîne de vrais modèles, on déploie de vraies applications, on produit de vrais livrables pour de vraies entreprises.

Projets évolutifs, montée en compétences rapide

Chaque étudiant définit ses objectifs professionnels.
Les projets sont calibrés en conséquence — de l’ingénieur ML au chef de projet IA, chaque parcours est unique. Mais à la fin vous maitrisez l’entièreté des compétences.

Familiarisation avec les codes de l’IA

Les étudiants travaillent avec les outils, frameworks et plateformes réellement utilisés en entreprise : TensorFlow, PyTorch, Azure ML, Hugging Face, LangChain.

Création d’itinéraires sur commandes vocales

Exemple de projet concret : un système de navigation basé sur la reconnaissance vocale, intégrant NLP, STT et des APIs de cartographie — livrable professionnel évalué par des experts.

Alternance longue, immersion réelle

4 à 6 semaines en entreprise par cycle : les étudiants Epitech participent à de vraies missions IA, pas à des tâches de support. Les recruteurs le confirment.