Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle

EFELIA-MIAI : Formation en Intelligence Artificielle

OBJECTIF

Notre objectif est d'augmenter le nombre de personnes ayant des compétences dans les technologies de l'IA. À cette fin, nous proposons de créer deux programmes principaux qui qualifieraient officiellement les praticiens des technologies de l'IA. Ces programmes sont ouverts aux étudiants inscrits ainsi qu'à d'autres personnes ayant les compétences requises. Plus précisément, nous visons à créer une qualification professionnelle en IA. Cette qualification sera transversale aux diplômes existants. Elle sera délivrée par l'institut MIAI Grenoble Alpes et certifiera l'acquisition de compétences et d'aptitudes théoriques et pratiques en IA.

Tous les cours (cycles courts ou longs) seront ouverts aux personnes extérieures à l'université, sous réserve de la démonstration des capacités requises et des places disponibles. Nous estimons qu'avec le développement des labels IA labels la création de ces programmes, le nombre de diplômés en IA (label IA et intégration) passera d'environ 300 en 2018 à 500 en 2022, et que le nombre de diplômés dans les domaines d'application (pratiques et applications de l'IA) passera d'environ 400 en 2018 à 900 en 2022. Nous prévoyons donc de doubler le nombre de personnes possédant des compétences en IA dans ces deux niveaux (de 700 en 2018 à 1 400 en 2022). Nous estimons à 40 le nombre de professionnels qui suivront des cours à la demande chaque année.
 

700 ÉTUDIANTS ACTUELLEMENT FORMÉS EN IA

Comme mentionné ci-dessus, 700 étudiants suivent actuellement des cours d'IA à Grenoble dans le cadre de leurs programmes académiques en technologies et applications de l'IA. Cependant, les aspects de l'IA enseignés aujourd'hui sont spécifiques à chaque diplôme, ce qui limite à la fois la multidisciplinarité et la validation des compétences en IA acquises individuellement par les étudiants. Cette organisation empêche également le partage des ressources, notamment en ce qui concerne les pratiques des technologies de l'IA. Nous visons à améliorer la visibilité, l'attractivité et la cohérence de cette offre grâce à une nouvelle approche des formations en IA.

LE LABEL « QUALIFICATION PROFESSIONNELLE EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE »

Nous avons créé le label « Qualification professionnelle en intelligence artificielle », délivré par le MIAI, qui atteste de l'acquisition de compétences théoriques et pratiques en intelligence artificielle. Ce label est accessible via des blocs de compétences transversaux aux diplômes existants. Deux sous-catégories seront prises en compte : Coeur IA intégration, correspondant aux connaissances exploitables dans les principales thématiques de l'IA (algorithmes pour l'IA, apprentissage automatique, raisonnement symbolique, vision par ordinateur, robotique, traitement du langage naturel, systèmes multi-agents, etc.) et pratiques et applications de l'IA, correspondant aux connaissances exploitables dans l'utilisation de l'IA pour des domaines disciplinaires tels que la santé, l'environnement, l'énergie, la mobilité, l'industrie 4.0, la gestion, etc. La demande dans ces deux domaines est forte et nous anticipons une augmentation significative du nombre d'étudiants souhaitant obtenir un label IA en plus de leur diplôme.

EXIGENCES RELATIVES AUX LABELS MIAI

labels IA labels associés à des diplômes accrédités et comprendront des sessions pratiques en IA. Aux niveaux licence et master, l'obtention d'un label IA dépend de la validation d'un certain nombre de cours (mesuré par l'échelle européenne de transfert de crédits - ECTS). Pour les doctorants, cette exigence correspond au temps (estimé) consacré à la recherche et à la formation dans des domaines liés à l'IA. 
Pour améliorer les connaissances exploitables, il sera nécessaire de mettre en place des sessions pratiques en IA. Ces sessions pratiques peuvent être réalisées dans le cadre de cours existants ou dans le cadre de hackatons définis avec des partenaires industriels et pour lesquels le MIAI fournira des données et des environnements de test. Le MIAI gérera également des "projets d'innovation en IA" pour lesquels des partenaires industriels ou des étudiants proposent des projets axés sur des prototypes à court terme. Les projets prometteurs seront présentés lors des MIAI days annuelles MIAI days.

LES FORMATS DES CYCLES

LES DEUX LABELS PROFESSIONNELS LABELS ACCESSIBLES SELON TROIS MODALITÉS :

• Cycles courts de formation en IA dont les cours, coordonnés par le MIAI, sont dispensés sur une période limitée, spécifiquement aux personnes issues du monde socio-économique. Transversaux aux diplômes accrédités existants, ces cours d'IA sont ouverts aux étudiants de toutes les disciplines ;
• Cours à la demande ((formations courtes en IA), coordonnés par le MIAI, pour répondre aux besoins de formation des entreprises ou des institutions en IA (dans une perspective de formation continue) ;
• Les cycles longs de formation en IA sont articulés avec les diplômes accrédités existants. Les programmes disciplinaires intégreront davantage l'IA dans leurs formations afin de permettre aux étudiants d'acquérir une qualification professionnelle en IA. Dans chaque diplôme, les cours ayant un contenu en IA seront identifiés avec leur contribution respective à la qualification en IA (en heures de travail ou en crédits ECTS).

FORMATS DES CYCLES À DÉVELOPPER :

• Programme de Bachelor dédié à l'IA ;
• Parcours de Master, dans le cadre du Master existant en informatique appliquée à l'administration des affaires, consacré à la gestion des données et à la business intelligence ;
• Programme de Master en Business et Intelligence Artificielle (MBAI), développé conjointement par Grenoble Ecole de Management et l'Institut d'Administration des Entreprises de l'Université Grenoble Alpes ;
• Master professionnel, conçu en collaboration avec nos partenaires industriels au sein des Masters existants en informatique et mathématiques appliquées, sur l'IA pratique. Au cours de leur dernière année, les étudiants sélectionnés suivront des cours pendant un tiers de leur temps et travailleront dans une entreprise pendant les deux tiers restants ;
• Création de modules dans les programmes existants, notamment dans les domaines d'application de l'IA tels que la santé, l'environnement, l'industrie, le commerce et l'administration, le droit, les sciences humaines et sociales.