Intelligence Artificielle et Masses de données

IAMD

IA • Big Data • Data Science • Visualisation de données • Data Base

A lire, nos actualités en lien avec le Big Data et l’intelligence artificielle :

• Un étudiant de TELECOM Nancy récompensé au Hackathon Generative AI 2026 à Paris
• Neura’TN remporte l’IA-kathon 2026 : un triplé gagnant pour TELECOM Nancy
• Un élève de TELECOM Nancy réalise un outil de visualisation des données de l’épidémie de Covid-19
• Le site développé par Guillaume Rozier cité dans de nombreux médias
• Urbanloop, moyen de transport du futur, établit un record du monde écologique
• Nancy : la navette autonome Urbanloop devient le transport le plus propre et économique au monde
• Plateforme Images et vidéo pour la santé numérique
   

L’intelligence artificielle façonne déjà notre quotidien et transforme les métiers, les sciences et les technologies. Santé, transports, environnement, communication : les données sont partout, et savoir les comprendre devient essentiel.
Cet approfondissement explore le coeur de cette révolution — l’apprentissage automatique, la modélisation et la prise de décision assistée par l’IA. Il ouvre la voie à une compréhension fine des enjeux scientifiques et sociétaux liés à la donnée, pour imaginer des innovations responsables et porteuses de sens

Entreprises cibles

Les débouchés de cet approfondissement sont divers et en pleine croissance puisque IAMD concerne directement les activités liées aux notions de Big Data, d’intelligence artificielle et de data science. Les outils et méthodes associés à ces notions sont utilisés par les grands acteurs de l’informatique (par exemple Google, SAP, Oracle, Amazon), par les entreprises du web (comme AirBnB, Pinterest, Deezer) et une multitude d’autres organismes qui possèdent des données et cherchent à les valoriser en utilisant ce type d’approche (comme les banques, les assurances, les entreprises de la distribution, du transport, de l’énergie, de la santé, les collectivités territoriales et la Bibliothèque Nationale de France).

Compétences développées

• Intelligence Artificielle, apprentissage
• Analyse statistique
• Bases de données NoSQL
• Cloud Computing
• Fouille de données et extraction de connaissances
• Gestion des masses des données
• Systèmes distribués et parallèles
• Visualisation de données
• Vous êtes sensibilisés aux problèmes posés par les données réelles
• 2 orientations : Données biomédicales, Données des villes intelligentes.

Métiers

• Data Scientist
• Data Management & Operations Engineer
• Data engineer
• Data architecte
• Business analyst