Intelligence artificielle
Objectifs de la formation
L'intelligence artificielle (IA) est un secteur en pleine expansion, avec des applications diverses dans des domaines stratégiques tels que la finance, la santé, les transports et bien d'autres. Ce dynamisme génère un large éventail d'opportunités professionnelles. Le DUT en IA vise à former des étudiants de compétences solides en matière de maîtrise des techniques, méthodes, outils et langages les plus utilisés dans le domaine de l'IA, appuyés par des bases solides en mathématiques et informatique.
Une attention particulière est également accordée au développement des compétences en communication, langues étrangères, ainsi qu'aux soft skills, indispensables dans un environnement professionnel moderne et collaboratif.
Débouchés professionnels
Les lauréats de cette filière peuvent occuper les postes suivants : technicien en IA, assistant Data Analyst, développeur Python ou Java, technicien Big Data, ou technicien en gestion de bases de données.
Les lauréats peuvent également poursuivre leurs études, au Maroc ou à l'étranger, en licence ou en cycle d'ingénieur, dans des spécialités telles que ingénierie en IA/Big Data, ingénierie des données, Internet des Objets (IoT) et Cloud Computing, ou ingénierie en Génie Logiciel.
Programme Pédagogique
Semestre 1
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Architecture des Ordinateurs et OSComprendre le fonctionnement matériel, les processeurs et la gestion des systèmes d'exploitation.
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Algorithmes et Programmation PythonMaîtriser la logique algorithmique et la syntaxe du langage Python pour le traitement de données.
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Mathématiques pour l'IA 1Acquérir les bases en algèbre linéaire et analyse nécessaires aux modèles prédictifs.
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Réseaux & Sécurité InformatiqueComprendre les protocoles de communication et les principes fondamentaux de la sécurité.
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Probabilités et StatistiquesAnalyser des jeux de données via les statistiques descriptives et les lois de probabilité.
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Langues Etrangères 1Renforcement des compétences linguistiques en anglais et français techniques.
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Méthodologie de Travail UniversitaireDévelopper des techniques de recherche documentaire et d'organisation du travail.
Semestre 2
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Introduction à l'IADécouvrir les concepts fondamentaux, l'historique et les champs d'application de l'IA.
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Algorithmes et Structures de DonnéesApprofondissement : listes chaînées, piles, files, arbres et graphes.
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Modélisation SI & Bases de DonnéesConcevoir des bases de données relationnelles (SQL) et modéliser les systèmes (UML).
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Mathématiques pour l'IA 2Optimisation et calcul matriciel avancé pour les algorithmes d'apprentissage.
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Introduction à DevOpsInitiation à l'intégration continue, au déploiement et aux outils comme Git et Docker.
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Langues Etrangères 2Communication professionnelle orale et écrite en contexte technologique.
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Culture DigitaleComprendre les enjeux sociétaux, juridiques et éthiques du numérique.
Semestre 3
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Techniques Web & Architectures DistribuéesDéveloppement d'applications web modernes, API REST et microservices.
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Big Data & NoSQLGestion des données massives avec MongoDB, Hadoop et Spark.
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Science des DonnéesPipeline complet de traitement de données : nettoyage, analyse et visualisation.
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Apprentissage Automatique (ML)Implémentation d'algorithmes supervisés et non-supervisés (Scikit-Learn).
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MLOps : CI/CD pour le MLIndustrialisation et mise en production des modèles de Machine Learning.
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Langues Etrangères 3Préparation aux certifications linguistiques et aisance professionnelle.
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Culture and Art SkillsDéveloppement de la créativité et du Design Thinking.
Semestre 4
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Fondamentaux de l'Apprentissage ProfondRéseaux de neurones artificiels, CNN et RNN avec TensorFlow/PyTorch.
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Vision par OrdinateurTraitement d'images, reconnaissance de formes et détection d'objets.
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Informatique en Nuage (Cloud)Déploiement de solutions IA sur les plateformes Cloud (AWS/Azure).
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Langues Étrangères 4Perfectionnement linguistique pour l'insertion internationale.
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Développement PersonnelSoft skills, leadership, gestion de projet et préparation à l'emploi.
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Projet de fin d'études (PFE)Réalisation d'un projet complet en entreprise ou en laboratoire de recherche.
Stage d'initiation
Fin 1ère année • 4 SemainesStage technique
Fin 2ème année • 8 SemainesPr. Aboubakr EL HAMMOUMI
Coordonnateur de la filière
Scanner pour le contact
