Mastère Data & Intelligence Artificielle

Mastère Data & Intelligence Artificielle

Vous souhaitez devenir expert en Data & Intelligence Artificielle ?

H3 Hitema, école informatique située à Paris, propose le Mastère Data & Intelligence Artificielle en alternance sur 2 ans, menant à la certification professionnelle « Expert en ingénierie et cybersécurité des systèmes d’information » — niveau 7 (Bac+5), reconnue par l’État (RNCP41988).

Voir la fiche RNCP 41988 >

Le Mastère Data & Intelligence Artificielle forme des professionnels capables de concevoir des applications web et d’exploiter les données générées par ces systèmes pour créer de la valeur métier. Dans un contexte où les décisions reposent de plus en plus sur l’analyse et la prédiction, maîtriser le développement ne suffit plus : il faut savoir transformer des données en solutions intelligentes.

Cette formation répond aux besoins croissants des entreprises en matière de solutions digitales data-driven, d’analyse avancée et d’architectures cloud évolutives.

Découvrez le projet web de nos étudiants >> 

Objectif du M1-M2 Data & Intelligence Artificielle

Collecter. Modéliser. Déployer. Deviens l’expert qui conçoit des solutions data-driven, entraîne des modèles d’IA et les industrialise dans des applications métier réelles. Un titre reconnu par l’État, des compétences immédiatement opérationnelles.

Ce qui t’attend en 2 ans

Tu pars d’une vision stratégique du SI pour aller jusqu’au déploiement de modèles d’IA en production. Tu sortiras capable de construire des pipelines de données, d’entraîner un modèle de machine learning, de l’intégrer dans une API et de le maintenir en conditions réelles.

Blocs de compétences

• Bloc 1. Diagnostiquer un SI et définir sa stratégie data
• Bloc 2. Piloter un projet de développement data ou IA
• Bloc 3. Maintenir la performance et la qualité opérationnelle des solutions data
• Bloc 4. DevSecOps appliqué aux solutions data et IA
• Bloc 5/6. Développer et déployer des solutions logicielles, Data & IA

Taux de réussite après rattrapage :

2025 : 91%

2024 : 93%

2023 : 90%

Le programme du M1-M2 Data & IA

Bloc 1 — Diagnostiquer un SI et définir sa stratégie data

Comprendre l’organisation, ses flux et ses enjeux avant de construire toute solution data.

Ce que vous saurez faire :

• Recueillir et modéliser les besoins métiers (BPMN, UML)
• Cartographier les architectures et flux de données du SI
• Réaliser une veille sur les innovations data, IA et les évolutions réglementaires (RGPD, IA Act)
• Définir une stratégie de gouvernance des données et un plan d’architecture cible

Évaluation : Étude de cas stratégique individuelle – diagnostic structuré du SI + orientations data/IA + plan d’architecture cible + soutenance professionnelle

Bloc 2 — Piloter un projet de développement data ou IA

Cadrer, planifier et livrer un projet avec la donnée comme fil conducteur.

Ce que vous saurez faire :

• Formaliser une note de cadrage intégrant les contraintes data, IA et réglementaires
• Élaborer un planning et un budget adapté aux cycles data/ML (WBS, PERT, GANTT)
• Coordonner des équipes data engineers, data scientists et développeurs
• Piloter l’avancement via des indicateurs de performance, qualité de données et ROI

Évaluation : Projet tutoré en groupe – note de cadrage + planning/budget + soutenance orale individuelle devant jury professionnel (partie en anglais)

Bloc 3 — Maintenir la performance et la qualité des solutions data

Garantir qu’une solution data reste fiable, conforme et opérationnelle dans le temps.

Ce que vous saurez faire :

• Analyser et résoudre des incidents data (anomalies, ruptures de pipeline)
• Réaliser des audits de conformité (RGPD, SLA, traçabilité)
• Configurer des outils de supervision et d’alerte en temps réel
• Construire des plans d’amélioration continue sur la base de benchmarks

Évaluation : Mise en situation technique sur dossier d’incident data – rapport d’intervention (50-60 pages) + benchmark de solutions + soutenance orale

Bloc 4 — DevSecOps appliqué aux solutions data et IA

Appliquer aux flux de données et modèles IA la même rigueur qu’à tout code en production.

Ce que vous saurez faire :

• Versionner et administrer des dépôts de code data/ML (Git, GitLab, DVC)
• Déployer des pipelines CI/CD avec tests de qualité et performance des modèles
• Sécuriser les accès aux données sensibles et aux APIs d’inférence (RBAC, chiffrement)
• Superviser la fiabilité des solutions avec des outils d’observabilité (APM, logs, métriques)

Évaluation : Atelier DevSecOps Lab / Hackathon – chaîne applicative data à auditer et sécuriser + configuration CI/CD + document de conformité RGPD + présentation orale

Bloc 5/6 — Développer et déployer des solutions logicielles, Data & IA

Transformer des données brutes en modèles intelligents, intégrés dans des applications à valeur métier réelle.

Découvrez les différents boosters proposés pour votre 2ème année >>

A l’issue de la formation vous serez capable de :

Concevoir des applications robustes et évolutives

• Modéliser des architectures scalables et data-centric (microservices, streaming, batch)
• Développer des applications web, mobiles ou backend exploitant les données (REST, GraphQL)
• Intégrer des API et frameworks en respectant les exigences RGPD, performance et accessibilité

Concevoir et intégrer des solutions d’analyse et d’IA

• Préparer des données multi-sources : collecte, nettoyage et structuration (ETL, data wrangling)
• Entraîner des modèles de machine learning : sélection d’algorithmes, métriques, analyse des biais
• Intégrer un modèle IA dans une application : API sécurisée, dashboard dynamique, monitoring de dérive

Maintenir et industrialiser les solutions intelligentes

• Superviser les performances et dérives des modèles IA en production
• Documenter modèles et jeux de données (explicabilité, traçabilité, journaux d’expérimentation)
• Industrialiser le cycle de vie des modèles avec des outils MLOps (versioning, re-entraînement, validation continue)

Outils & méthodes :

Python, REST/GraphQL, ETL, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, MLflow, MLOps, Evidently, FastAPI, Streamlit

Examen :

Évaluation : Projet technique individuel – développement d’une solution data-driven complète (collecte → modèle → intégration) + code source + note technique + présentation fonctionnelle

La certification est délivrée aux candidats ayant validé l’ensemble des blocs. Chaque bloc peut être validé indépendamment des autres blocs (validation partielle de la certification).

La certification donne droit à 120 crédits ects.

Modalités de la formation Data & IA

Durée : 

• Formation sur 2 ans (1120 heures de cours), en alternance uniquement.
• Rentrée en septembre

Rythme : 

• 3 semaines en entreprise / 1 semaine en formation

Lieu :

• Présentiel : Les cours ont lieu sur notre campus à Paris, de 9h à 17h

Coût : 

• En alternance, aucun frais n’est dû par l’apprenant. La formation est totalement prise en charge (à l’exception de la CVEC).

Rémunération selon le type de contrat signé

En savoir plus sur les aides financières disponibles en alternance.

VAE : 

La certification est accessible par la VAE

• Voir la procédure
• Voir le livret 2
• Tarif VAE : Etude de recevabilité : 400 € HT / Evaluation : 600 € HT

L’admission au Mastère Data & IA

> Participez à une Journée Portes Ouvertes 

> En savoir plus sur les conditions d’admission

> Toutes nos formations sont ouvertes aux candidats en situation de handicap.

Les débouchés après un M1-M2 Data & IA

Métiers visés :

• Data Engineer (45–65K€/an) : conception, construction et maintenance des pipelines de données (ETL/ELT) pour rendre les données accessibles, fiables et structurées pour les analyses.

• ML Engineer (48–70K€/an) : industrialisation des modèles de machine learning, mise en production (MLOps) et optimisation des algorithmes pour garantir leur performance à grande échelle.

• Data Scientist (45–65K€/an) : analyse statistique, modélisation prédictive et extraction d’insights exploitables à partir de données complexes pour orienter la stratégie métier.

• Architecte Logiciel et Data (55–80K€/an) : définition de la structure technique globale des systèmes, choix des technologies et garantie de la scalabilité, de la sécurité et de la cohérence des données.

• Consultant en Transformation Digitale (45–70K€/an) : accompagnement stratégique des entreprises dans la modernisation de leurs processus métiers et l’adoption de nouvelles solutions technologiques.

• Développeur Full Stack (45–65K€/an) : développement complet (front et back) d’applications web ou mobile

En savoir plus sur Pourquoi choisir un Bac +5 en développement web >>

En savoir plus sur les débouchés et les salaires de nos diplômés >> 

Pourquoi choisir un Master Data & IA?

1. Se former aux langages et frameworks les plus demandés comme JavaScript, PHP, Symfony, React grâce à un programme à jour.
2. Acquérir une double compétence full stack et une vision à 360° des projets web.
3. Bénéficier d’une alternance permettant de mettre immédiatement en pratique les apprentissages.

Est-ce que je dois être très fort en maths ?

Il faut être à l’aise avec la logique et les bases statistiques.
Vous n’avez pas besoin d’être chercheur en mathématiques, mais une appétence pour les chiffres est importante

Est-ce que je vais coder ?

Oui. Le développement fait partie intégrante de la formation, notamment en Python et en
développement d’API

Quels secteurs recrutent ?

Finance, santé, retail, industrie, startups tech, cabinets de conseil…
Tous les secteurs exploitent aujourd’hui la donnée.

Est-ce que je peux évoluer vers des postes à responsabilité ?

Oui. Avec l’expérience, vous pouvez devenir Lead Data, Architecte Data, Responsable IA ou
Consultant senior.

Quelle certification obtient-on à la fin de la formation en Data et IA?

En fin de parcours, les étudiants obtiennent une certification professionnelle de niveau 7, reconnue dans le secteur IT, qui valide leur expertise en développement web et augmente leur employabilité dans des rôles techniques et de gestion de projet avancés.