Bachelor Intelligence Artificielle & Data
Le Bachelor Intelligence Artificielle & Data te prépare à transformer des données brutes en informations fiables et en solutions utiles. Tu acquiers d’abord un socle solide en informatique, puis tu te spécialises dans la collecte, la qualité, l’analyse, la visualisation et les premiers modèles de machine learning.
Python, SQL, tableaux de bord, pipelines et IA générative prennent sens à travers des besoins concrets. Les stages, puis l’alternance possible en troisième année, te permettent de comprendre comment la donnée circule dans l’entreprise, d’en contrôler la qualité et de présenter des résultats compréhensibles aux décideurs. Ici, l’IA accélère ; l’Ingénieux vérifie et interprète.
PROGRAMME
Apprends à fiabiliser les données avant de les analyser, puis à transformer les résultats en décisions compréhensibles.
Une solution data n’a de valeur que si les informations qui l’alimentent sont bien collectées, structurées et documentées. La formation te fait progresser de la préparation des données à leur visualisation, puis vers les pipelines, les entrepôts de données et le machine learning. Tu développes une vision qui relie la technique au besoin auquel elle doit répondre.
L’IA t’aide à explorer, modéliser et automatiser, mais ses résultats doivent rester explicables et vérifiables. Les projets, les labs, les stages puis l’alternance possible en troisième année t’entraînent à contrôler la qualité des données, à prendre en compte leur sécurité et à présenter une analyse avec clarté. Tu construis ainsi une expertise data utile, responsable et orientée vers l’action.
À l’issue du Bachelor, tu peux poursuivre en Mastère Data Engineering & IA pour concevoir des architectures data robustes et industrialiser des solutions d’IA. Tu peux aussi choisir le Mastère Product Builder & IA pour mettre la data et l’IA au service de produits numériques no-code et low-code concrets, utiles et pensés pour leurs utilisateurs.
Le programme de la formation
Année 1
Année 2
Année 3
Année 1 – Découvrir l’informatique et poser les bases
La première année permet d’entrer progressivement dans l’univers informatique. L’objectif est de développer la logique technique, la méthode de travail et la capacité à réaliser des premiers projets concrets.
Ce que tu vas apprendre :
- Fondamentaux des systèmes d’exploitation : Linux, Windows, bases serveur.
- Introduction aux réseaux : adressage IP, protocoles, services, sécurité de base.
- Bases du développement, scripting et algorithmique pour comprendre les environnements techniques.
- Culture informatique, cybersécurité, cloud et usages professionnels de l’IA.
- Projets individuels et collectifs pour apprendre à documenter, tester, présenter et collaborer.
- Stage de découverte pour observer les métiers IT et confirmer son projet professionnel.
Programme
Programme sur 2 ans (tronc commun)
Enseignements techniques :
- Hardware
- Algorithmes
- Virtualisation
- Gestion du PC
- IA & prompt engineering
- Création de site web
- Bases de données / Big Data
- No code / Low code
- OS
- Réseaux
- Développement
Enseignements généraux :
- Mathématiques
- Veille technologique
- Perfectionnement Excel / Macro VBA
- Expression orale et écrite
- Anglais
- Connaissance entreprise
Méthodes pédagogiques
Notre approche : apprendre en mode projet
- Missions data organisées en cadrage, sprint, démonstration, rétrospective et portfolio
- Labs data, IA et visualisation sur des environnements professionnels
- Cas d’entreprise autour de la qualité des données et de l’analyse prédictive
- Travaux de groupe, soutenances techniques et vulgarisation auprès d’un client
- Pratique de Python, SQL, Power BI, notebooks, Git, API et entrepôts de données
- Usage de l’IA pour analyser, modéliser et documenter, avec vérification des résultats
- Accompagnement à la recherche d’alternance ou de stage et valorisation du portfolio technique
Technologies enseignées
- Microsoft 365 (Excel, Word, PowerPoint)
- Visual Studio Code
- Git / GitHub / GitLab
- GitHub Student Developer Pack (GitHub Pro, Codespaces, Copilot, JetBrains/Replit)
- Windows Client/Server
- Linux
- virtualisation
- HTML/CSS/JavaScript
- Python
- PHP
- SQL/SGBD
- outils No Code/Low Code
- IBM SkillsBuild
- Perplexity Pro
Année 2 – Consolider ses compétences et préparer la spécialisation
La deuxième année renforce les fondamentaux et prépare l’étudiant à choisir puis réussir sa spécialisation en troisième année. Elle structure la montée en autonomie avant l’alternance.
Ce que tu vas apprendre :
- Administration systèmes et services réseaux : utilisateurs, droits, DNS, DHCP, supervision.
- Approfondissement Linux, Windows Server, sécurité des postes et des services.
- Introduction à la virtualisation, à la conteneurisation et aux environnements cloud.
- Projets techniques orientés infrastructure, exploitation et résolution d’incidents.
- Professionnalisation : CV, LinkedIn, posture, préparation à la recherche d’alternance.
- Stage obligatoire de fin de deuxième année pour consolider l’expérience terrain avant l’entrée en année 3.
Programme
Programme sur 2 ans (tronc commun)
Enseignements techniques :
- Hardware
- Algorithmes
- Virtualisation
- Gestion du PC
- IA & prompt engineering
- Création de site web
- Réseaux
- Bases de données / Big Data
- No code / Low code
- OS
- Réseaux
- Développement
Enseignements généraux :
- Mathématiques
- Veille technologique
- Perfectionnement Excel / Macro VBA
- Expression orale et écrite
- Anglais
- Connaissance entreprise
Méthodes pédagogiques
Notre approche : apprendre en mode projet
- Missions data organisées en cadrage, sprint, démonstration, rétrospective et portfolio
- Labs data, IA et visualisation sur des environnements professionnels
- Cas d’entreprise autour de la qualité des données et de l’analyse prédictive
- Travaux de groupe, soutenances techniques et vulgarisation auprès d’un client
- Pratique de Python, SQL, Power BI, notebooks, Git, API et entrepôts de données
- Usage de l’IA pour analyser, modéliser et documenter, avec vérification des résultats
- Accompagnement à la recherche d’alternance ou de stage et valorisation du portfolio technique
Technologies enseignées
- GitHub Student Developer Pack
- Cisco Networking Academy / Packet Tracer
- Red Hat Academy
- AWS Educate / AWS Academy
- Microsoft Azure Dev Tools for Teaching
- Kali Linux
- Windows Server
- Linux Red Hat
- PowerShell / Bash
- Java
- C#
- Python
- Frameworks JavaScript
- SQL / bases de données
- DataCamp
- Oracle Academy
Année 3 – Se spécialiser en alternance
La 3e année se déroule en alternance. Elle correspond à l’année de spécialisation professionnelle et au passage de la certification « Coordinateur de projets informatiques (infrastructures cloud, applicatives ou data) ».
Programme
- Piloter un projet informatique : analyser les besoins, cadrer le projet, définir les spécifications, concevoir l’architecture SI, planifier les étapes, structurer la veille et prévenir les risques.
- Coordonner une équipe projet : faire circuler l’information, vulgariser les enjeux techniques, développer la relation client, animer la collaboration et mobiliser les parties prenantes.
- Superviser la mise en œuvre d’un projet informatique : déployer les systèmes, serveurs, logiciels, bases de données et outils de configuration ; superviser les performances ; automatiser l’infrastructure ; sécuriser le système d’information ; produire la documentation technique.
- Contrôler l’analyse et la qualité des données (Spécialisation) : manipuler et analyser des données complexes pour fournir un outil d’aide à la décision, évaluer la qualité et la fiabilité des données, identifier tendances, modèles, anomalies, erreurs et biais, concevoir des outils d’IA et de visualisation de données via des solutions backend, développer des outils d’IA et de visualisation via des entrepôts de données, communiquer clairement les résultats aux parties prenantes, optimiser les processus de collecte, traitement et stockage des données.
Compétences techniques de la spécialisation :
- Python
- SQL avancé
- Data visualisation
- Qualité, gouvernance et préparation des données
- Statistiques appliquées et analyse exploratoire
- Machine learning
- Entrepôts de données et pipelines data
- Big Data
- API, automatisation et industrialisation
- Éthique, RGPD, sécurité des données
Compétences transverses B3 :
- Introduction à la gestion de projet
- Pitcher un projet
- Fonctionnement de l’entreprise
- Négociation
- Développement personnel
- Cadre légal
- Anglais
Méthodes pédagogiques
Notre approche : apprendre en mode projet
- Missions data organisées en cadrage, sprint, démonstration, rétrospective et portfolio
- Labs data, IA et visualisation sur des environnements professionnels
- Cas d’entreprise autour de la qualité des données et de l’analyse prédictive
- Travaux de groupe, soutenances techniques et vulgarisation auprès d’un client
- Pratique de Python, SQL, Power BI, notebooks, Git, API et entrepôts de données
- Usage de l’IA pour analyser, modéliser et documenter, avec vérification des résultats
- Accompagnement à la recherche d’alternance ou de stage et valorisation du portfolio technique
Modalités d'évaluation
- Mise en situation professionnelle
- Conception, suivi, présentation et pilotage de la mise en œuvre d’un projet informatique
- Analyse de la dynamique du groupe projet
- Évaluations techniques des compétences
- Évaluation complémentaire : mémoire technique et soutenance orale portant sur l’ensemble des compétences visées par la certification
Technologies enseignées
- Python : Langage de programmation polyvalent et open-source
- Apache Spark : Framework de traitement de données distribué, conçu pour l’analyse et le traitement rapide de volumes massifs de données en mémoire.
- MongoDB : Base de données NoSQL orientée documents, conçue pour le stockage de données non structurées et hautement scalable.
- AWS : Plateforme de services cloud offrant des solutions d’hébergement, de stockage et de calcul, largement utilisée pour le déploiement d’applications et de modèles de data science.
- Looker : Outil de business intelligence permettant l’exploration, la modélisation et la visualisation de données pour faciliter la prise de décision.
- Power BI : Solution de visualisation de données développée par Microsoft, permettant de créer des tableaux de bord interactifs et des rapports analytiques.
- Databricks : Plateforme unifiée d’analyse de données basée sur Apache Spark, conçue pour l’ingénierie des données, le machine learning et le traitement à grande échelle.
Objectifs de la formation
- Piloter un projet informatique
- Coordonner une équipe projet
- Superviser la mise en œuvre d’un projet informatique
- Coordonner le cycle de vie des applications (Spécialisation)
Ton parcours. Tes choix. Ton avenir.
Tu ne sais pas encore quelle voie emprunter ? Tu veux rester flexible pour explorer ? Avec le Bachelor Développement Full Stack tu as le contrôle.
Entre en année 1, 2 ou 3 selon ton niveau. Change de spécialisation après le tronc commun si ton projet évolue. Trois chemins s’offrent à toi :
- Cloud, Réseaux & Cybersécurité
- Développement Full Stack
- IA & Data
DÉTAILS DE LA FORMATION
Les infos clés pour bien choisir ta spécialisation
Diplôme préparé
Titre RNCP “Coordinateur de projets informatiques (infrastructures cloud, applicatives ou data)” – niveau 6 – NSF 326 – RNCP n°38478 / Enregistré au RNCP par décision de France Compétences du 21-12-2023 / Délivré par l’Association SUP DE VINCI
Possibilité de valider un ou des blocs de compétences. Contactez l’école pour plus d’informations.
Accessible par la voie de la VAE (Nos VAE – Emineo Éducation et http://www.vae.gouv.fr)
Chiffres clés
Taux d’insertion global à 6 mois figurant sur la fiche RNCP 38478 (année d’obtention) : 88% (2022)
Taux d’insertion dans le métier visé à 6 mois figurant sur la fiche RNCP 38478 (année d’obtention) : 70% (2022)
Paris La Défense
- Taux de présentation aux examens 2025 : 96.5%
- Taux d’obtention du diplôme 2025 : 84.0%
Rennes
- Taux de présentation aux examens 2025 : 80.7%
- Taux d’obtention du diplôme 2025 : 98.5%
Bordeaux
- Taux de présentation aux examens 2025 : 94.0%
- Taux d’obtention du diplôme 2025 : 97.9%
Nantes
- Taux de présentation aux examens 2025 : 68.4%
- Taux d’obtention du diplôme 2025 : 84.6%
Prérequis
Tu te reconnais dans ces attributs ? Alors notre Bachelor Intelligence Artificielle & Data est fait pour toi !
- Sens du contact
- Autodidacte, passionné
- Gestion du stress
- Polyvalence, flexibilité
- Capacités organisationnelles
Conditions d’admission
- Pour intégrer le bachelor en 3 ans : un niveau 4 validé ou en cours d’obtention.
- Pour intégrer le bachelor en 1 an (année de spécialisation) : un niveau 5 validé, ou niveau 4 validé avec expérience professionnelle d’au moins 1 an dans le domaine visé après étude du dossier, ou niveau 4 validé + 120 ECTS attestés.
Durée et rythme de la formation
Le Bachelor Intelligence Artificielle & Data se déroule en présentiel.
Durée
- 36 mois pour une entrée en première année
- 12 mois pour une entrée en troisième année
- Volume horaire en post-bac : 1 952 heures
- 1ère et 2ème année : 1 350 heures
- 3ème année : 602 heures
Rythme
1ère et 2ème année
- Stage B1 (stage de découverte) : obligatoire, d’une durée de 1 à 2 mois
- Stage B2 (stage de fin d’année) : obligatoire, d’une durée de 2 mois
3ème année
- En alternance : rythme de 2 semaines en formation / 2 semaines en entreprise
- En initial : stage obligatoire de 60 jours
Matériel requis
-
- OS : Windows 11 x64
- Processeur : i5/Ryzen 5 (Recommandé : i7 ou Ryzen 7)
- RAM : 16 Go (32Go recommandés)
- Stockage : SSD 512 Go minimum
Coût
- 1ère et 2ème Année (en initial) :
- Tarif : 7 200 € net de taxe / an
- Dont 700€ d’acompte
- 3ème Année :
- En alternance : Prise en charge de la formation par l’entreprise d’accueil, avec le soutien de son OPCO-Opérateur de Compétences pour une formation en alternance.
- En initial : Tarif : 7 200 € net de taxe / an
Poursuites & Débouchés
Nos différentes poursuites de parcours :
Tu souhaites aller plus loin dans tes études et te spécialiser dans un domaine d’activité pour gagner en compétences ?
Voici la liste des formations que tu peux intégrer après ton Bachelor Intelligence Artificielle & Data :
Débouchés :
- Data Analyst
- BI Analyst
- Data Quality Analyst
- Data Engineer junior
- Machine Learning Engineer junior
- Chef de projet Data junior
Intégrer le Bachelor Intelligence Artificielle & Data
1
Candidature en ligne
Remplis le formulaire de candidature en ligne. Tu recevras par mail le lien d’accès à ton espace candidat pour compléter ton dossier avec ton CV et ta pièce d’identité.
2
Tests techniques
Tu réalises des tests adaptés à ton niveau d’entrée :
En première année :
- Français – Niveau Post-BAC
- Anglais – Positionnement de niveau
- Culture Générale Niveau 1
- Aisance Informatique
En troisième année:
- Logique
- Anglais
- Culture informatique
- Bases de données
- Initiation Python / algorithmique et culture data
3
Entretien de motivation
Dès que ton dossier est complet, on programme ton entretien. On échange sur ton parcours, ton projet, tes envies.
Cet entretien est gratuit et sans engagement !
4
Admission
Après étude de ta candidature, tu reçois tes résultats d’admissibilité sous 48h.
Un chargé d’admission t’accompagne ensuite pour finaliser ton inscription :
En initial : il prépare ton contrat d’études
En alternance : il t’accompagne dans ta recherche d’entreprise
Durée de la formation
36 moisProchaine rentrée
À partir de septembre 2027
Accessibilité
Accessible aux personnes en situation de handicap
ALTERNANCE & STAGE
Apprendre sur le terrain
Tu es accompagné à 100 % dans ta recherche par le service relations entreprises : aide à la création de ton CV, mise en relation avec des entreprises partenaires, partage d’offres d’alternance, job dating…
Chaque étudiant bénéficie d’un suivi personnalisé pour trouver l’entreprise qui lui correspond.
1ère et 2ème année
• Stage B1 (stage de découverte) : obligatoire, d’une durée de 1 à 2 mois
• Stage B2 (stage de fin d’année) : obligatoire, d’une durée de 2 mois
3ème année
• En alternance : rythme de 2 semaines en formation / 2 semaines en entreprise
• En initial : stage obligatoire de 60 jours
• Collecter, nettoyer et structurer des données internes ou externes, avec des contrôles pour garantir leur fiabilité.
• Explorer les données (SQL, requêtage) pour repérer tendances, corrélations, anomalies et signaux faibles.
• Concevoir des tableaux de bord avec Power BI, Tableau, Looker Studio ou Python.
• Participer à la création de modèles simples répondant à un besoin métier.
• Documenter les traitements, modèles et indicateurs, et présenter les résultats de façon claire et orientée décision.
• Intégrer le RGPD, la sécurité, les biais et l’éthique de l’IA dans les usages data.
FAQ
Foire aux questions sur le Bachelor Intelligence Artificielle & Data
Un chiffre qui cloche dans un tableau t’intrigue, et tu veux savoir d’où il vient avant d’en tirer une conclusion ? Ce bachelor IA est fait pour toi.
La donnée y devient ta spécialité en troisième année, après deux ans de bases en informatique.
Plutôt attiré par les serveurs et la sécurité ? Le bachelor cybersécurité partage ces deux premières années.
Tu préfères développer des applications ? Regarde le bachelor développement full stack.
L’entrée en première année se fait avec le bac, en cours ou obtenu. Pour la troisième, il faut un Bac+2, ou le bac complété par 120 ECTS ou par un an d’expérience dans le domaine, après étude du dossier.
L’alternance est possible en troisième année, une fois un contrat signé ; avant, deux stages obligatoires jalonnent la première et la deuxième année. Le bachelor IA en alternance enchaîne ensuite deux semaines de formation et deux en entreprise, avec un salaire mensuel.
Sur le terrain, tu collectes et nettoies des données, tu les explores en SQL et tu construis des tableaux de bord sous Power BI, Tableau ou Looker Studio. Tu contribues aussi à des modèles simples, dans le respect du RGPD.
Si aucun contrat n’est signé, tu effectues la troisième année en initial, stage de 60 jours à la clé. Pour chercher, tu t’appuies sur l’accompagnement de l’école et sur ses annonces d’alternance, qui comptent des postes de data analyst.
Les candidatures ouvrent à l’automne, et l’école les étudie au fil de l’eau, hors Parcoursup. Tout commence quand tu déposes ta candidature sur le site, avant de compléter ton espace candidat avec ton CV.
Si tu vises directement la troisième année, les tests portent sur la logique, l’anglais, la culture informatique, les bases de données et tes bases en Python, en algorithmique et en culture data. En première année, les épreuves restent générales, de l’expression en français à l’aisance informatique.
Après l’entretien, gratuit, l’école te répond sous 48 heures.
Les deux premières années se font en initial et sont payantes, avec un acompte à verser après la signature du contrat d’études. La troisième dépend de ta voie : prise en charge par l’entreprise et son OPCO si tu es alternant, payante si tu restes en initial.
Les solutions de financement prévoient un règlement comptant, en deux ou en dix versements. En initial, le prix comprend aussi les supports pédagogiques et un accompagnement personnalisé pour décrocher tes stages.
Si tu n’obtiens pas le diplôme exigé à l’entrée, l’acompte t’est remboursé : il faut prévenir l’école par courrier recommandé, justificatif joint, dans les 15 jours suivant sa réception.
Pour sa spécialisation construite sur des cas d’entreprise : qualité des données, analyse prédictive, restitution des résultats à un client. Les gros volumes se traitent avec Spark et Databricks, en plus de Python et de SQL.
Tu utilises l’IA comme un outil d’analyse, dont chaque résultat se vérifie avant d’être présenté. Le RGPD, la sécurité et l’éthique des données font partie du programme.
Tu peux notamment viser les postes de data analyst, d’analyste BI, de data quality analyst ou de chef de projet data junior, des métiers de la data où la qualité de l’information prime.
Oui. Il prépare le même titre de niveau 6 que les autres bachelors de l’école : « Coordinateur de projets informatiques (infrastructures cloud, applicatives ou data) ».
France Compétences l’a inscrit au RNCP, et l’Association Sup de Vinci le décerne à l’issue de la troisième année.
Ta spécialisation se valide avec le bloc « Contrôler l’analyse et la qualité des données » : fiabilité d’un jeu de données, biais et anomalies, outils de visualisation et d’IA, présentation des résultats.
L’évaluation combine mises en situation, épreuves techniques et un mémoire technique défendu à l’oral. Les blocs de compétences sont validables séparément.
Le Mastère Data Engineering et IA prolonge directement ta spécialité : pipelines, lacs de données, modèles mis en production dans le cloud. C’est la voie pour devenir data engineer, au niveau 7.
Le Mastère Product Builder et IA t’emmène vers la conception de produits avec le no-code, le low-code et l’IA, de la découverte du besoin aux tests utilisateurs.
Tous deux se préparent en deux ans, en alternance ou en initial. Tu peux aussi chercher un premier emploi dans la data dès l’obtention du titre de niveau 6.
Rejoins les ingénieux
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Ici, on t’aide à transformer ta curiosité en compétences, tes passions en projets, ton énergie en futur métier concret.
