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Voir l’agendaFormation en intelligence artificielle : développer une expertise pour concevoir l’IA de demain
L’intelligence artificielle transforme les métiers, les entreprises et les systèmes numériques. Recherche reconnue internationalement, formations dédiées et proximité avec les acteurs majeurs de la tech positionnent l’EPITA comme l’école de référence en intelligence artificielle. Son ambition : que 100 % de ses diplômés soient AI ready, capables d’utiliser l’IA, d’en comprendre les fondements et, pour celles et ceux qui se spécialiseront dans ce domaine, de concevoir ses systèmes.
Comprendre les technologies qui façonnent l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle transforme les compétences attendues des futurs diplômés
L’intelligence artificielle accélère certaines tâches, transforme les pratiques professionnelles et élève le niveau d’exigence du marché, notamment pour les profils débutants. Utiliser des outils ne suffit plus : il faut comprendre les systèmes, savoir les concevoir, les sécuriser et les faire évoluer. À l’EPITA, cette maîtrise repose sur des fondamentaux solides en informatique, algorithmique, programmation, mathématiques appliquées et data.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle regroupe les méthodes permettant à des systèmes de traiter des informations, d’apprendre à partir de données et de produire des prédictions, des contenus, des recommandations ou des décisions. Elle mobilise notamment le machine learning, le deep learning, le traitement automatique du langage, la vision par ordinateur ou l’IA générative.
Une recherche en intelligence artificielle au contact de l’état de l’art international
Au sein du Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE), chercheurs, enseignants et doctorants travaillent sur plusieurs enjeux de l’IA contemporaine : modèles génératifs, apprentissage par renforcement, IA explicable, aide à la décision ou applications aux sciences du vivant.
Cette activité se traduit par une présence régulière dans des conférences internationales majeures en intelligence artificielle et en machine learning. En 2026, sept travaux de chercheurs de l’EPITA ont notamment été acceptés à l’International Conference on Machine Learning (ICML), aux côtés de publications présentées à NeurIPS ou ICLR.
Des interactions entre protéines à la génération de texte, en passant par l’estimation des incertitudes et l’interprétation des modèles, ces travaux abordent des problématiques liées à la performance, la robustesse et la responsabilité des systèmes d’IA.
Cette dynamique est également portée par des chercheurs reconnus internationalement, à l’image d’ Éric Moulines , membre de l’Académie des sciences et spécialiste du machine learning. Les enseignements bénéficient directement de cet environnement scientifique et restent ainsi au contact des avancées du domaine.
Découvrir la recherche en intelligence artificielle à l’EPITA
Des questions ? Venez nous les poser !
À Paris, Lyon, Rennes, Strasbourg ou à Toulouse, venez rencontrer nos étudiantes et étudiants et échanger avec eux sur la vie étudiante à l’EPITA.
Être AI ready : comprendre, utiliser et construire l’intelligence artificielle
Pour l’EPITA, être AI ready ne consiste pas simplement à savoir utiliser les outils disponibles. Cette ambition repose sur quatre dimensions complémentaires : maîtriser les outils d’intelligence artificielle au service de son expertise, concevoir une IA responsable et maîtrisée, construire les systèmes d’IA de demain et intégrer l’intelligence artificielle dans le monde physique et les systèmes complexes.
Cette approche permet aux étudiants de comprendre et maîtriser l’ensemble des technologies qui rendent l’IA possible : algorithmes, données, modèles, infrastructures et architectures logicielles, afin d’intervenir sur toute la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle.
Maîtriser les outils d’intelligence artificielle au service de son expertise
Les étudiants apprennent à mobiliser différents outils et modèles d’intelligence artificielle pour analyser des données, automatiser certaines tâches, développer du code, concevoir des applications, tester des hypothèses ou accompagner la prise de décision. L’IA générative fait partie de ces usages, aux côtés d’autres approches adaptées aux problématiques rencontrées.
L’enjeu n’est pas de déléguer la réflexion à l’IA, mais de savoir choisir et utiliser les technologies pertinentes avec discernement, en comprenant leurs limites, leurs biais, leurs risques et les conditions dans lesquelles leurs résultats peuvent être fiables.
Développer une IA responsable, explicable et maîtrisée
Former à l’intelligence artificielle implique également de comprendre les enjeux de biais algorithmiques, explicabilité, protection des données, cybersécurité, gouvernance, réglementation, impact environnemental et souveraineté numérique.
Les étudiants apprennent à intégrer ces dimensions dès la conception afin de développer des systèmes robustes, transparents et maîtrisés, dont les usages et les conséquences peuvent être évalués.
Concevoir les systèmes d’intelligence artificielle de demain
Au-delà des usages, les étudiants approfondissent les mécanismes permettant de construire l’IA : machine learning, grands modèles, architectures RAG, traitement des données ou systèmes d’inférence.
Selon leur spécialisation, ils peuvent explorer les frontier models, les systèmes multi-agents et l’IA agentique afin de comprendre les architectures les plus avancées et de participer à leur conception.
Intégrer l’IA dans le monde physique et les systèmes complexes
D’autres parcours permettent d’explorer l’IA embarquée, la robotique, la vision par ordinateur, les systèmes autonomes ou les interactions entre logiciels, capteurs et robots.
Les world models , qui permettent à une IA de représenter son environnement, d’en anticiper l’évolution et de simuler différentes actions, ouvrent notamment de nouvelles perspectives pour la robotique et les systèmes autonomes.
L’IA agentique : apprendre à concevoir des systèmes capables d’agir
Avec l’IA agentique, les systèmes ne se contentent plus de produire une réponse : ils peuvent planifier, raisonner, utiliser des outils, accéder à différentes sources de données et exécuter plusieurs tâches pour atteindre un objectif.
À l’EPITA, ces technologies sont déjà intégrées aux enseignements et aux projets. Les étudiants peuvent travailler sur des architectures agentiques et des systèmes multi-agents, des modèles de langage jusqu’à leur orchestration dans des applications concrètes.
En lien avec l’écosystème open source et des acteurs comme Hugging Face, ils expérimentent également les approches qui participent à l’émergence de nouvelles générations de logiciels intelligents.
L’IA agentique : comprendre ce qu’elle change et comment l’enseigner
Expérimenter l’intelligence artificielle à travers des projets concrets
À l’EPITA, les projets ne viennent pas simplement illustrer les enseignements : ils structurent l’apprentissage. Face à des problématiques concrètes, les étudiants mobilisent leurs connaissances, confrontent différentes approches, testent leurs solutions et apprennent de leurs erreurs.
Du Bachelor au cursus ingénieur et aux MSc – Master of Science, cette pédagogie par résolution de problèmes les conduit vers des projets progressivement plus complexes, techniques et proches des réalités professionnelles.
Au cœur des environnements où l’intelligence artificielle se construit
Projets avec des entreprises partenaires, stages, alternance, hackathons et problématiques industrielles confrontent les étudiants aux usages réels de l’intelligence artificielle, de la data et de l’automatisation.
Partenaire d’acteurs de l’écosystème comme Hugging Face, l’EPITA organise également des défis technologiques permettant d’expérimenter des modèles avancés sur ses propres infrastructures de calcul.
Cette proximité avec la recherche, les entreprises et les technologies permet aux étudiants de transformer leurs connaissances en compétences directement mobilisables.
Quels métiers exercer après une formation en intelligence artificielle ?
Une formation en intelligence artificielle peut conduire à des responsabilités allant de la conception de modèles à leur déploiement, en passant par la valorisation des données ou l’intégration de l’IA dans les organisations. Ces compétences sont mobilisées dans la santé, l’industrie, la finance, l’énergie, les transports, les médias, la défense ou les services numériques.
Concevoir des modèles et des solutions d’intelligence artificielle
Ces professionnels conçoivent, entraînent et améliorent des systèmes capables d’exploiter des données, produire des prédictions ou automatiser certaines tâches. Ils travaillent notamment sur le machine learning, l’IA générative, le NLP ou la vision par ordinateur.
Ces responsabilités peuvent être exercées par des ingénieurs IA, machine learning engineers, data scientists, ingénieurs en IA générative, spécialistes NLP ou spécialistes en vision par ordinateur.
Industrialiser, déployer et fiabiliser les systèmes d’IA
Passer d’un modèle expérimental à un système réellement exploitable nécessite de maîtriser les infrastructures, les données, le déploiement et la supervision.
Les métiers concernés travaillent notamment sur l’industrialisation des modèles, les architectures techniques et le MLOps. Ils incluent notamment les fonctions de data engineer, ingénieur MLOps ou architecte IA.
Intégrer l’intelligence artificielle dans les organisations
D’autres professionnels interviennent à l’interface entre technologie, données et besoins métiers afin d’identifier les cas d’usage, piloter des projets et accompagner le déploiement de l’IA.
Ces responsabilités peuvent notamment être exercées par des consultants en transformation IA, des architectes IA ou des professionnels du pilotage de projets d’intelligence artificielle.
Quelle formation en intelligence artificielle choisir à l’EPITA ?
Du post-bac à la formation continue, l’EPITA propose plusieurs formations en intelligence artificielle, en data science et dans les applications sectorielles de l’IA. Cette offre s’organise autour de quatre orientations : le programme ingénieur approfondit les technologies avancées, Tech & Management articule informatique, données et transformation des organisations, IA & Business explore l’intégration de l’IA dans les métiers, tandis que Tech & Industry applique ces expertises à la santé, aux biotechnologies, au spatial ou aux objets connectés.
Selon leur projet, les étudiants peuvent ainsi approfondir les fondements scientifiques, l’industrialisation des systèmes, les usages métiers ou les applications de l’intelligence artificielle dans différents secteurs.
Des majeures du cycle ingénieur au plus près des avancées de l’IA
Le cycle ingénieur permet d’approfondir l’intelligence artificielle à travers plusieurs spécialisations, de la data science et du machine learning au développement logiciel et aux applications dans la santé. Les étudiants peuvent notamment choisir les majeures IA – Data Science , Data Science, Intelligence Artificielle et Graphes , Dev – IA ou IA – Santé .
Des formations en intelligence artificielle dès le post-bac
Dès le post-bac, plusieurs Bachelors permettent d’aborder l’intelligence artificielle selon des orientations différentes. Le Bachelor IA & Data approfondit son articulation avec la donnée, tandis que les Bachelors IA, Santé & Biotech et IA & Business explorent ses applications dans les sciences du vivant et les métiers de l’entreprise. Le Bachelor of Science in Computer Science associe quant à lui IA et ingénierie informatique.
Approfondir l’intelligence artificielle en MSc – Master of Science
En second cycle, les MSc – Master of Science permettent d’approfondir différentes dimensions de l’intelligence artificielle. Le MSc – Master of Science Artificial Intelligence Systems se concentre sur la conception et la maîtrise des systèmes d’IA, tandis que le MSc Système d’information & IA articule intelligence artificielle et transformation des systèmes d’information. Le MSc – Master of Science Artificial Intelligence for Marketing Strategy explore enfin ses applications aux problématiques marketing et stratégiques.
Développer ses compétences en intelligence artificielle tout au long de sa carrière
L’EPITA accompagne également les professionnels et les entreprises souhaitant renforcer leurs compétences en intelligence artificielle, data science, IA générative et transformation numérique grâce à son offre d’Executive Education et de formation continue.
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