Développeur AI

Parcours disponible sur deux campus

Campus Youssoufia
Campus Safi

Parcours Développement IA

L’intelligence artificielle transforme aujourd’hui les métiers, les produits et les services. Le parcours Développement IA de YouCode forme des profils capables de passer de la donnée au déploiement, en construisant des solutions concrètes, utiles et exploitables en entreprise.

Les apprenants apprennent à manipuler la data, préparer des datasets, entraîner et évaluer des modèles, créer des APIs intelligentes, intégrer des services IA externes et mettre en place des pratiques de monitoring et de MLOps.

Capacité forte

Passer d’un prototype IA à une solution industrialisable, monitorée et créatrice de valeur pour l’entreprise.

Livrables

Ce que l’apprenant sait livrer

Analyse exploratoire des données et choix de modèle adapté
Préparation de datasets et création d’API data
Micro-API IA avec endpoint de prédiction
Benchmark de modèles et intégration de services IA externes
Suivi de métriques, monitoring et runbook
Projet full-stack IA industrialisé
Stack

Technologies & outils

Développement
Python Pandas NumPy Git Jupyter
Machine Learning
Scikit-Learn TensorFlow Métriques Validation croisée
Data Engineering
SQL PySpark Airflow Data Profiling
IA Générative & NLP
spaCy Embeddings Vector DB RAG LLMs
APIs & Déploiement
FastAPI Swagger JWT OAuth2 Docker
MLOps
MLflow Grafana Monitoring Drift Detection

Programme de la formation

01

Warm-up Python & Git

Python, logique de programmation, manipulation de données et bonnes pratiques Git/GitHub.

02

Machine Learning & évaluation

Modèles supervisés et non supervisés, métriques, validation croisée et choix de modèle.

03

Deep Learning

Réseaux de neurones, TensorFlow, entraînement et évaluation de modèles IA.

04

Data Engineering & NLP

Airflow, PySpark, SQL avancé, data profiling, NLP, embeddings et bases vectorielles.

05

Apps IA & APIs

Création de services IA avec FastAPI, documentation Swagger/OpenAPI et sécurité JWT/OAuth2.

06

MLOps, RAG & Agents

MLflow, Docker, monitoring, drift detection, intégration LLM, RAG et agents IA.

Apport en entreprise

Le profil Développeur IA accompagne les équipes dans la réalisation de PoC IA, l’automatisation documentaire, la création d’assistants RAG, la mise en place de pipelines data, le développement d’APIs prédictives et l’intégration de services IA externes.

1

Manipuler, nettoyer et préparer des données pour des usages IA.

2

Entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning et Deep Learning.

3

Exposer un modèle via une API documentée et sécurisée.

4

Déployer, monitorer et améliorer une solution IA dans un cadre proche de la production.