Nouvelle formation - ModIAModélisation et Intelligence Artificielle

L’INSA Toulouse et l'N7 s’associent pour délivrer un double diplôme d’ingénieur sur la thématique de l’Intelligence artificielle.
Ce projet vient d'obtenir l'habilitation de la Commission des Titres d'Ingénieurs pour la durée maximale pour une nouvelle formation (3 ans).

 

La nouvelle formation ModIA (Modélisation et Intelligence Artificielle) par apprentissage, en lien avec le Centre de Formation d’Apprentis (CFA) MidiSup, comprend des périodes d’alternance entre l’entreprise et les écoles pendant la quatrième et la cinquième année post-bac.

 

Cette formation délivrera au final un diplôme INSA spécialité Mathématiques Appliquées et un diplôme INP-ENSEEIHT spécialité Informatique et Télécommunications.

 

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Objectifs

 

La formation ModIA vise principalement la thématique de l’Intelligence artificielle hybride, qui associe les techniques d’apprentissage automatique à partir des données et la modélisation mathématique qu’elle soit aléatoire ou déterministe.

 

L’objectif de la formation par apprentissage est de permettre aux apprentis d’acquérir les notions incontournables pour que la compréhension des enjeux sur les données réelles et la créativité puissent s’exercer. La formation comporte donc un volet mathématique et informatique solide dont les matières centrales sont la statistique, l’optimisation, le machine learning, le deep learning, le traitement du signal, et le calcul scientifique, qui se trouvent au coeur de l’IA numérique moderne - par opposition à l’IA historique, dite symbolique, basée davantage sur la logique mathématique.

 

Outre l’enseignement des fondamentaux de l’IA, cette formation présente deux originalités notables. De nombreuses applications de l’IA sont attendues dans les transports, la maintenance prédictive, l’utilisation de champs physiques, par exemple météorologiques, le suivi de véhicules, et concernent donc des phénomènes gouvernés par des équations mathématiques. Il est donc important que cette formation soit enrichie par des enseignements autour des techniques de prévision dans les systèmes régis par des équations, telles que l’assimilation de données. D’autre part, l’utilisation industrielle de l’IA, notamment lorsqu’elle mène à la prise de décision dans les systèmes critiques, nécessite de rendre les logiciels de l’IA explicables. Il s’agit de prouver mathématiquement et de certifier qu’un logiciel réalise une implantation sans erreur d’un algorithme mathématique donné. La formation comporte à cet effet une unité d’enseignement autour des systèmes dits de confiance.

 

La formation ModIA et le projet ANITI

 

Cette nouvelle formation placée au coeur de l’IA, mais adressant aussi les hybridations avec les équations physiques ainsi que l’explicabilité des phénomènes, s’insère parfaitement dans le projet toulousain ANITI (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, faisant partie des 4 Instituts 3IA nationaux, avec Grenoble, Nice et Paris) dont le but est de « développer une nouvelle génération d’intelligence artificielle dite hybride, associant de façon intégrée des techniques d’apprentissage automatique à partir de données et des modèles permettant d’exprimer des contraintes et d’effectuer des raisonnements logiques ». Le volet formation du projet ANITI prévoit notamment de multiplier par deux le nombre d’étudiants formés à l’IA, effort national dans lequel s’insère résolument cette formation.

 

Le rythme d'alternance

La formation s'effectuera pendant le cycle Master en apprentissage, en lien avec le Centre de Formation d’Apprentis Midisup (CFA MidiSup), comprend des périodes d’alternance entre l’entreprise et les écoles pendant la quatrième et la cinquième année post-bac. 
Le premier semestre de la sixième année constitue le Projet de Fin d’Études (PFE).


Calendrier d'alternance donné à titre indicatif et non contractuel

 

Programme

 

 

Liens utiles
http://www.math.insa-toulouse.fr/
https://midisup.com
https://aniti.univ-toulouse.fr

 

 

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2, rue Charles Camichel - BP 7122
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+33 (0)5 34 32 20 00

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