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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Appliquer les outils fondamentaux de l'ingénieur mathématicien

Concevoir, mettre en oeuvre et valider des modèles mathématiques avancés et des solutions numériques adaptées

Appréhender l'aléa et modéliser les incertitudes

Analyser et valoriser des données, potentiellement massives

Formuler et résoudre des problèmes complexes d'optimisation, d'aide à la décision et de gestion des risques

Participer au développement de solutions logicielles

Formuler et modéliser des problèmes notamment dans les systèmes complexes relatifs aux mathématiques appliquées

Intégrer, dans l'analyse des problèmes et le développement des solutions, les aspects Qualité - Hygiène (données massives utilisées pour le profilage nutritionnel/santé publique) - Sécurité (Cybersécurité) - Environnement (l'IA a un impact sur la mobilité/transport, améliore la consommation énergétique, a des répercussions environnementales, ex : réduction de l'émission mondiale de gaz à effet de serre

Gérer un projet inter/pluri disciplinaire (maîtriser une méthode de gestion de projets, analyse des coûts...)

Communiquer en entreprise (rapports; compte rendus, synthèse, présentations orales .) en plusieurs langues

Gérer un groupe : animer une équipe, argumenter et négocier, communiquer en situation de crise

Formuler et argumenter des solutions en s'appuyant sur des éléments économiques, de veille et positionnement scientifiques, RSE

Prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et les dimensions éthiques (ex: RGPD / utilisation des données personnelles ) qui s'y rapportent

Travailler en contexte international et multiculturel en prenant en compte les enjeux industriels, économiques et sociétaux

Protéger, valoriser et exploiter une innovation

Programme de la formation

Outre l'enseignement des fondamentaux de l'IA, cette formation présente deux originalités notables. D'une part, de nombreuses applications de l'IA sont attendues dans les transports, la maintenance prédictive, l'utilisation de champs physiques, par exemple météorologiques, le suivi de véhicules, et concernent donc des phénomènes gouvernés par des équations mathématiques. Il est donc important que cette formation soit enrichie par des enseignements autour des techniques de prévision dans les systèmes régis par des équations, telles que l'assimilation de données. D'autre part, l'utilisation industrielle de l'IA, notamment lorsqu'elle mène à la prise de décision dans les systèmes critiques, nécessite de rendre les logiciels de l'IA explicables. Il s'agit de prouver mathématiquement et de certifier qu'un logiciel réalise une implantation sans erreur d'un algorithme mathématique donné. La formation comporte à cet effet une unité d'enseignement autour des systèmes dits de confiance.

Validation et sanction

Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Toulouse spécialité mathématiques appliquées

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 5 et plus

INSA | Ingénieur spécialité MOdélisation et Intelligence Artificielle

Certification et éligibilité au compte personnel de formation

Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Programme de la formation

Validation et sanction

Type de formation

Sortie

Métiers visés

Code Rome

Durée, rythme, financement

Modalités pédagogiques

Durée

Financeur(s)

Conditions d'accès

Public(s)

Modalités de recrutement et d'admission

Conditions spécifiques et prérequis

Modalités d'accès

Lieu de réalisation de l'action

Adresse

Contacts

Contact sur la formation

Contacter l'organisme formateur

Période prévisibles de déroulement des sessions

Adresse d'inscription

Organisme responsable

Adresse