30/04/2026
Comment devenir Consultant Data ?
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- Fiche métier informatique
Mastère Data & IA
Bac+5
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FAQ
Mastère Data & Intelligence Artificielle
La filière forme en deux ans des experts capables de cadrer un besoin métier, préparer et gouverner les données, développer des traitements en Python, intégrer des modèles d’intelligence artificielle, industrialiser la solution et en contrôler la sécurité, les coûts et la qualité.
Dans un contexte où les décisions stratégiques reposent sur l’analyse, la prédiction et l’automatisation, les profils capables de transformer des flux de données brutes en solutions intelligentes et sécurisées sont parmi les plus recherchés du marché.
Le parcours s’appuie sur les fondamentaux du système d’information (stratégie, gestion de projet agile, cybersécurité) à une spécialisation pointue en ingénierie Data et IA. Il associe une solide culture MLOps, FinOps et gouvernance des données pour répondre aux exigences réelles des entreprises.
La spécificité H3 Hitema : la formation met un accent fort sur l’IA générative appliquée, en t’apprenant à connecter directement un assistant virtuel (LLM, RAG) aux données privées et confidentielles de l’entreprise pour créer une valeur métier immédiate.
Voir la fiche RNCP 41988 >
Le Mastère Data & Intelligence Artificielle te forme à concevoir des logiciels et à 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
Le Socle de Développement : construire des applications Data robustes
Avant d’intégrer des modèles d’IA, tu apprends à développer du code propre, maintenable et prêt pour la production.
- Compétences clés : Python, Linux, Git, principes SOLID, design patterns, architecture en couches, API REST & FastAPI, échanges temps réel (WebSocket, SSE).
Les données : préparer, fiabiliser et restituer
Une IA n’est rien sans des données de qualité. Tu apprends à nettoyer, structurer et orchestrer les flux de données massifs.
- Compétences clés : SQL, Pandas, Data Wrangling, pipelines ELT/ETL, entrepôts de données (Data Warehouses) et dataviz avec Power BI.
L’IA Générative & RAG : modèles, Prompts et Connexion aux données privées
Tu maîtrises les rouages des Grands Modèles de Langage (LLM) et apprends à les exploiter en toute sécurité.
- Compétences clés : Prompt Engineering, appels API avancés, embeddings, streaming, architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Les Agents IA & l’Automatisation : orchestrer des workflows complexes
En deuxième année (M2), tu dépasses la simple génération de texte pour créer des systèmes autonomes décisionnels.
- Compétences clés : agents outillés, Model Context Protocol (MCP), orchestration de workflows complexes avec LangGraph, règles de validation et mécanismes de contrôle.
L’IA Locale & Souveraineté Numérique : maîtriser ses modèles et ses coûts
Face aux enjeux de confidentialité et de conformité (RGPD, AI Act), tu apprends à exécuter l’IA hors du Cloud public.
- Compétences clés : Ollama, vLLM, déploiement de modèles open-weight, fine-tuning léger, arbitrage coût/latence/confidentialité.
Industrialisation (LLMOps), Observabilité & Cybersécurité
Déployer une IA est une chose ; la superviser, la sécuriser et en contrôler les coûts en est une autre.
- Compétences clés : LLMOps, conteneurisation Docker, CI/CD, observabilité (latence, dérive des modèles, coûts FinOps), AppSec, protection contre les prompt injections, Red Teaming des LLM et gouvernance AI Act.
Stratégie SI, Pilotage et Projets
Un expert Data doit savoir dialoguer avec les directions métiers et traduire des défis informatiques en opportunités d’affaires.
- Compétences clés : diagnostic SI, gouvernance des données, cadrage projet, méthodes Agiles/Scrum, calcul de ROI, gestion budgétaire et communication.
Outils & méthodes :
Python, REST/GraphQL, ETL, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, MLflow, MLOps, Evidently, FastAPI, Streamlit
Au-delà du programme théorique : applique tes cours sur le terrain !
Le meilleur exemple ? Notre Hackathon annuel H3 Hitema : un sprint de 48h où ton rôle d’étudiant en Mastère est de piloter le projet, de concevoir des architectures data-centric scalables et d’industrialiser des modèles d’IA afin de livrer des solutions innovantes et sécurisées répondant directement aux briefs complexes de nos entreprises partenaires.
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
| Critère | Détails |
| Durée & Format | 2 ans (1 120 heures de cours), en alternance ou en initial |
| Rentrée | Septembre |
| Rythme d’alternance | En moyenne 3 semaines en entreprise / 1 semaine en formation |
| Lieu des cours | Campus Paris 15ᵉ (de 9h00 à 17h00) |
| Frais de scolarité | En alternance : 0 € pour l’étudiant (Formation 100 % prise en charge par l’entreprise d’accueil, hors CVEC)
En initial : voir les tarifs |
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
L’admission au Mastère Data & IA
| Critères | Détails |
| Niveau requis | Bac+3 (Licence, Licence Pro) |
| Filières
recommandées |
Informatique, mathématiques, statistiques, gestion des SI |
| Sélection | Dossier + entretien de motivation |
| Rythme | Alternance – contrat d’apprentissage ou de professionnalisation |
| Durée | 2 ans |
| Accessibilité | Aménagements disponibles sur demande |
> 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
À l’issue de la formation, tu accèdes à des métiers stratégiques au cœur de la transformation digitale des entreprises, en tant que jeune diplômé ou après quelques années d’expérience :
| Métier | En une phrase | Rémunération indicative |
| Développeur IA / AI application engineer junior | Développe des applications intégrant des modèles de langage, des API, du RAG et des outils métier. | Proche des métiers développeur / ingénieur études ; selon stack et secteur |
| Data engineer junior | Construit et fiabilise les flux, pipelines et entrepôts de données qui alimentent les usages analytiques et IA. | 35–60 k€ ; moyenne 47 k€ (Apec) |
| Data analyst / BI developer | Nettoie les données, produit des analyses et construit des tableaux de bord orientés décision. | 33–53 k€ ; moyenne 43 k€ (Apec) |
| Data scientist junior — selon profil | Prépare les données, expérimente des modèles et évalue leurs performances sur des cas appliqués. | 35–60 k€ ; moyenne 46 k€ (Apec) |
| LLMOps / MLOps engineer junior | Déploie, observe et maintient les solutions IA : tests, conteneurs, CI/CD, qualité, coûts et dérive. | Fourchette variable ; souvent rattachée aux familles DevOps/data |
| Consultant Data & IA | Cadrage, choix de solution, prototype, intégration et accompagnement des métiers. | Selon cabinet, séniorité et spécialité |
| Chef de projet Data/IA — après expérience | Pilote budget, risques, équipe et valeur métier d’un portefeuille de projets data ou IA. | 37–63 k€ pour chef de projet BI ; moyenne 48 k€ (Apec) |
| Architecte data / IA — évolution | Définit l’architecture cible, les standards, la gouvernance et les arbitrages technologiques. | 42–105 k€ pour architecte big data ; moyenne 62 k€ (Apec) |
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?
- Se former aux langages et frameworks les plus demandés comme JavaScript, PHP, Symfony, React grâce à un programme à jour.
- Acquérir une double compétence full stack et une vision à 360° des projets web.
- 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.
Les points forts
Humains
- Une équipe encadrante disponible et à l’écoute
- Une école à taille humaine
- Un accompagnement personnalisé tout au long de la formation
- 2 délégués par classe
- Un directeur pédagogique en charge du suivi pédagogique et professionnel des élèves
- Classe de 25 élèves maximum
Matériels
- Des salles équipées mises à jour régulièrement
- Des tables avec prises intégrées
- Des baies serveurs réservées aux élèves
- Du matériel électronique à la carte pour les projets IoT
- Du matériel physique pour s’entraîner : routeur, switch…
- Accès aux projets des apprenants dans la filière développement grâce au Github de l’école
Pédagogie
- Des enseignants passionnés
- Des compétences pratiques plus que théoriques
- Participation à notre Hackathon annuel pour concevoir des architectures data complexes et industrialiser des modèles d’IA en équipe
- Un programme qui s’adapte aux demandes des entreprises
- De nombreux projets pour étoffer son portfolio
- Accès à un outil de contenu pédagogique 100% digitalisé
- Évaluations hebdomadaires à la fin de chaque module pour s’assurer de l’acquisition des notions
FAQ
Quelles sont les missions confiées à un alternant en Mastère Data & IA ?
Les missions évoluent au rythme de sa montée en compétences durant les 2 ans :
- Dès le début du parcours (M1) : Développement de scripts Python, nettoyage et rapprochement de données, requêtes SQL, création de tableaux de bord (Power BI), consommation/exposition d’API, prototypage d’un assistant documentaire, rédaction de tests, évaluation de réponses LLM, automatisation de processus simples et documentation technique.
- Après montée en compétences (M2) : Conception de pipelines RAG, intégration de sources internes multiples, orchestration d’agents IA avec validation humaine, déploiement de modèles locaux (Ollama/vLLM), conteneurisation Docker & CI/CD, observabilité LLMOps, analyse de coûts/latence, audit de sécurité IA, mise en conformité AI Act et construction d’architectures applicatives complètes.
Un tuteur en entreprise peut-il confier des projets IA complexes à un alternant M1 ?
Oui, sous encadrement. En première année, l’alternant est immédiatement opérationnel sur la préparation des données, le dev Python et le prototypage rapide (ex. assistant documentaire ou petit workflow automatisé). Cela permet à l’entreprise d’obtenir des résultats rapides tout en préparant l’étudiant à concevoir des architectures plus complexes (RAG, Agents, MLOps) en M2.
Quel diplôme obtient-on à l’issue de la formation Data & IA ?
À l’issue des 2 ans, tu obtiens un titre de niveau 7 (Bac+5) reconnu par l’État : « Expert en ingénierie et cybersécurité des systèmes d’information » (RNCP 41988). Il valide tes compétences en ingénierie Data, intégration d’IA, gouvernance, cybersécurité et pilotage de projets informatiques.
Faut-il un niveau avancé en mathématiques pour réussir ce Mastère ?
Non, une solide appétence pour la logique et les statistiques de base suffit. Tu n’as pas besoin d’être un chercheur en mathématiques fondamentales. Le programme est orienté vers l’ingénierie et l’application métier : l’objectif est de savoir préparer la donnée, utiliser les bibliothèques Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow), connecter des modèles d’IA et les industrialiser.
Est-ce qu'on code beaucoup durant le Mastère Data & IA ?
Oui, le code est au cœur du cursus. Tu développes principalement en Python pour la manipulation de données, le Machine Learning et la création d’API modernes (FastAPI). Tu manipules également le SQL pour les bases de données, ainsi que des outils de conteneurisation et de CI/CD (Docker, Git) pour déployer tes programmes en production.
Quels sont les secteurs d'activité qui recrutent nos alternants ?
Tous les secteurs exploitent aujourd’hui la donnée et l’IA. Nos étudiants réalisent leur alternance et sont recrutés dans la finance/banque, la santé, le retail/e-commerce, l’industrie, les startups Tech, les ESN (entreprises de services du numérique) et les grands cabinets de conseil.
Quelles sont les perspectives d'évolution de carrière après le Mastère ?
Après quelques années d’expérience, les diplômés évoluent vers des postes stratégiques à forte responsabilité : Lead Data Engineer, Architecte Data & IA, Consultant IA / MLOps, Chef de Projet IA ou encore Responsable de la Gouvernance Data (CDO).
Quelles sont les compétences techniques (Hard Skills) clés développées durant la formation ?
Le programme s’assure que tu répondes aux exigences réelles des entreprises en te formant sur 6 piliers techniques essentiels :
- Développement propre : écrire du Python lisible, versionné (Git), testé et documenté pour la production.
- Culture des données : maîtriser le SQL, la qualité, les transformations et connaître les limites des sources de données.
- Esprit d’évaluation : mesurer scientifiquement la précision, les coûts, la latence et les erreurs des modèles plutôt que de juger « à l’impression ».
- Sécurité & Confidentialité : gérer les secrets, la gestion des droits, la protection des données sensibles et limiter la surface d’attaque.
- Architecture & Intégration : relier modèles IA, API, bases de données, interfaces et infrastructure sans créer un prototype fragile.
- Veille raisonnée : suivre les innovations technologiques à forte valeur ajoutée sans céder à l’effet de mode sur chaque nouvel outil.
Quelles qualités humaines (Soft Skills) sont indispensables pour réussir en alternance Data & IA ?
Au-delà de la technique, les recruteurs recherchent des alternants capables d’interagir avec les équipes métiers :
- Rigueur : tracer méthodiquement les versions, les données, les hypothèses et les résultats.
- Curiosité métier : prendre le temps de comprendre les processus de l’entreprise avant d’imposer une solution IA.
- Pédagogie & Esprit critique : savoir expliquer simplement les risques et arbitrages, et ne jamais confondre une réponse IA « convaincante » avec une réponse exacte.
- Travail en équipe & Responsabilité : collaborer efficacement avec les développeurs, le juridique, la sécurité et l’exploitation, et savoir refuser une automatisation mal contrôlée.
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Comment devenir responsable projet Data/IA ?
ELEMENTS CLES DESCRIPTION Niveau d’études requis Bac+5 (informatique, data, IA) Compétences techniques Python, SQL, Big Data, Machine learning Compétences transverses Gestion de projet, communication, leadership Salaire moyen 45 000- 65000€ brut/an Evolutions possibles Chief Data officer, Responsable innovation, directeur de projet IT
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