Licence Ingénierie en Intelligence Artificielle & Systèmes Intelligents

Présentation

La Licence d’Université Spécialisée en Ingénierie en Intelligence Artificielle & Systèmes Intelligents vise à former des profils capables de concevoir, développer et déployer des systèmes intelligents basés sur les technologies de l’intelligence artificielle et du Machine Learning.

Cette formation permet aux étudiants de maîtriser l’ensemble du cycle de vie d’un projet IA, depuis la collecte et le traitement des données jusqu’à la modélisation et la mise en production des solutions.

Grâce à une approche orientée projets et cas industriels, les étudiants acquièrent des compétences avancées en Deep Learning, Computer Vision et Natural Language Processing, tout en intégrant les notions de digitalisation et d’industrialisation des systèmes intelligents.

Objectifs

La licence permet aux étudiants de :
✅ Acquérir une expertise en Machine Learning et Deep Learning
✅ Développer des solutions intelligentes basées sur la donnée
✅ Maîtriser les techniques de traitement d’images et de texte
✅ Concevoir des systèmes intelligents intégrés dans les entreprises
✅ Déployer des modèles IA via des architectures modernes (API, Cloud)
✅ Intégrer l’IA dans des processus de transformation digitale

Aptitudes visées

🎯 Concevoir et développer des systèmes intelligents complets
🎯 Développer et optimiser des modèles de Machine Learning et Deep Learning
🎯 Traiter des données complexes (images, texte, données massives)
🎯 Déployer des solutions IA dans des environnements Cloud
🎯 Intégrer l’intelligence artificielle dans des systèmes métiers

Débouchés professionnels

  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • Ingénieur en Intelligence Artificielle
  • Développeur IA
  • Ingénieur systèmes intelligents
  • Consultant en transformation digitale

Semestre 1

C1 : Bases de données & Systèmes d’information

✔️ Modélisation des données (MERISE / UML)
✔️ Bases relationnelles SQL & optimisation des requêtes
✔️ Architecture des systèmes d’information

C2 : Outils pour Data Science

✔️ Statistiques descriptives & probabilités
✔️ Algèbre linéaire (vecteurs, matrices)
✔️ Manipulation de données (NumPy, Pandas)

C3 : Programmation Python

✔️ Programmation orientée objet
✔️ Manipulation de données et fichiers
✔️ Développement de scripts data

C4 : Data Preprocessing & Visualisation

✔️ Nettoyage et transformation des données
✔️ Feature engineering & gestion des anomalies
✔️ Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)

C5 : Machine Learning

✔️ Régression, classification, clustering
✔️ Évaluation et optimisation des modèles
✔️ Pipelines ML avec Scikit-learn

C6 : Big Data & Systèmes Distribués (Hadoop/Spark)

✔️ Hadoop (HDFS, MapReduce)
✔️ Spark (RDD, DataFrames)
✔️ Traitement distribué et données massives

Semestre 2

C1 : Deep Learning

✔️ Réseaux neuronaux (CNN, RNN)
✔️ Entraînement et optimisation des modèles
✔️ Applications vision et NLP

C2 : Data Mining

✔️ Extraction de connaissances et patterns
✔️ Clustering, classification, règles d’association
✔️ Analyse exploratoire des données

C3 : Computer Vision

✔️ Traitement d’images (OpenCV)
✔️ Détection et classification d’objets
✔️ Réseaux CNN pour la vision

C4 : Natural Language Processing (NLP)

✔️ Traitement du langage naturel
✔️ Tokenisation, embeddings, modèles NLP
✔️ Applications : chatbots, analyse de texte

C5 : IA

✔️ Conception de systèmes intelligents
✔️ Intégration ML/DL dans des applications
✔️ IA appliquée (santé, finance, industrie)

C6 : Digitalisation

✔️ Transformation digitale des entreprises
✔️ Intégration IA dans les processus métiers
✔️ Automatisation intelligente

Projet de Fin d'Études

Projet de Fin d'Études (PFE)

✔️ Définir une problématique en lien avec l’Intelligence Artificielle & Systèmes Intelligents.
✔️ Collecter, nettoyer et exploiter des ensembles de données à grande échelle.
✔️ Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique adaptés à la problématique.
✔️ Utiliser des outils et frameworks spécialisés.
✔️ Documenter la démarche, les résultats et les impacts dans un mémoire structuré, puis présenter le projet devant un jury.

Technologies

Les étudiants découvriront différentes technologies issues de divers domaines, tels que l’analyse de données, le Machine Learning, la modélisation en intelligence artificielle et le déploiement sur le Cloud. Avec l’essor du Big Data, du Cloud et de l’IA, ces outils joueront un rôle essentiel dans leur formation et leur compréhension des enjeux actuels du secteur.

Une approche pédagogique axée sur les projets

Les étudiants réalisent plusieurs projets pratiques intégrant l’analyse de données, Machine Learning, la modélisation IA et le déploiement Cloud, les préparant ainsi aux défis du monde professionnel.

Un programme aligné sur les besoins du marché

Avec l’essor du Big Data, du Cloud et de l’IA, cette formation permet aux diplômés d’accéder à des postes clés dans divers secteurs : finance, santé, e-commerce, industrie 4.0, cybersécurité, etc.

Un enseignement de qualité

Dispensé par des enseignants-chercheurs et experts du domaine, le programme garantit une formation de pointe en phase avec les évolutions technologiques.

Frais de scolarité

Les frais de la formation sont de 25.000 DH 20.000 DH, à payer en deux tranches :

  • Première tranche : au début du premier semestre.
  • Deuxième Tranche : au début du deuxième semestre.
  • Les frais de dossier d’inscription + Entretien.

Responsable formation

Pr Abdelghani GHAZDALI
[email protected]
École Nationale des Sciences Appliquées Khouribga
Bd Béni Amir, BP 77
Khouribga – Maroc

Chronogramme de la formation

  • Dépôt du dossier de candidature : à partir d’Août.
  • Durée de la formation : 1 an
  • Déroulement de la formation : De Octobre à Juin
  • Organisation de la formation : Les Week-ends.

Conditions d’admission

  • Cette formation est destinée aux titulaires d’un Bac +2 (et +) ( DEUG , BTS , DUT … ).
  • Sélection : L’admission se fait sur étude de dossier
  • Diplôme délivré : La Licence d’Université Spécialisée

Dossier d’inscription

Le dossier d’inscription se compose des pièces suivantes :

  • 01 curriculum vitae.
  • 01 copie de la CIN ou des premières pages du passeport.
  • 02 copies du baccalauréat.
  • 02 copies du diplôme ou attestation Bac+2.

Brochure

Inscription

Étudiants en formation en ligne avec caméra ENSA Khouribga formation continue

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