Formation IA générative certifiante
Éligible CPF
affiche indiquant une formation éligible au compte formation, cadre bleu et rouge et site moncompteformation.gouv.fr.

Data Science & IA Champion : Machine Learning, Deep Learning et LLM

Concevez, entraînez et déployez des modèles de Machine Learning. Apprenez à piloter un projet de Data Science de bout en bout, de la donnée brute à la mise en production.

80 heures
Temps partiel
À distance
15 places max

Nos alumni travaillent chez :

Google
Accor
TF1
Leroy Merlin
Cartier
Toyota
Microsoft
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Decathlon
BlaBlaCar
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La Banque Postale
Galeries Lafayette
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Salomon
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Doctolib
Société Générale
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Malt
Brevo
Bricoman
Les Furets
Airbus
Converteo
Pour qui ?

Passez du reporting au Machine Learning appliqué

Vous êtes un salarié en poste et voulez soit évoluer sur un poste de Data Scientist, soit ajouter une compétence à votre profil ? Ce format condensé en 80h vous fait passer à la modélisation prédictive.

Vous êtes Data Analyst et voulez évoluer

Vous maîtrisez déjà SQL et Python, et voulez passer à la modélisation prédictive et au Deep Learning.

Vous voulez un format plus court que le bootcamp

80h suffisent pour toucher au Machine Learning, sans vous engager sur les 480h du bootcamp complet.

Vous voulez comprendre les LLM et l'IA générative

Vous voulez comprendre comment utiliser au mieux ChatGPT, les modèles de langage et les outils de génération de contenu.

Prêt à passer de la théorie à la pratique ?
Rejoignez les 4 000 professionnels formés depuis 2020, avec 80 % de pratique et 20 % de théorie.

Compétences

Ce que vous saurez faire à la sortie

Quatre compétences évaluées en fin de parcours, avec un projet appliqué à votre propre contexte professionnel.

01

Piloter un projet de Data Science

Vous identifiez vos variables de départ et communiquez avec les équipes non-tech sur les risques associés.

02

Concevoir des modèles de Machine Learning

Vous passez de l'initiation au perfectionnement en Machine Learning pour la prédiction.

03

Explorer le NLP et l'IA générative

Vous modélisez de la donnée non-structurée et vous initiez au Deep Learning.

04

Déployer un modèle ML ou GenAI

Vous conteneurisez votre modèle et le déployez via une API, jusqu'à votre projet data final.

Programme

80 heures, 3 blocs, 1 projet Data & IA de bout en bout

Un format condensé qui va droit au Machine Learning, sans repasser par tout le socle Data Analyst.

Piloter un projet Data Science

Ce module vous permettra de comprendre et piloter un projet complet de Data Science, depuis la définition des besoins métiers jusqu'à l'évaluation de la faisabilité technique. Vous apprendrez à identifier les variables clés, à analyser la qualité des données, et à structurer un plan d'action clair.

À travers des mises en situation concrètes, vous développerez les compétences nécessaires pour collaborer efficacement avec des équipes et anticiper les risques associés aux projets data.

Compétences :
Comprendre le jargon et les concepts fondamentaux de la Data Science & IA.
Identifier les variables clés et analyser la qualité d'un dataset.
Définir la problématique métier et les objectifs d'un projet data.
Évaluer la faisabilité technique d'un projet et élaborer un plan structuré.
Anticiper et documenter les risques liés à un projet data.
Bénéfices associés :
Gain de clarté dans la gestion des projets data grâce à une méthodologie étape par étape.
Amélioration de la collaboration avec les équipes métiers et techniques.
Réduction des risques liés aux problèmes de qualité de données ou de cadrage du projet.
Maximisation de la valeur business générée par vos projets data & IA.
Livrable : le cadrage de votre projet de Data Science

Machine Learning

Ce module vous apprendra à concevoir et évaluer des modèles de machine learning pourprédire des comportements ou tendances. Vous saurez structurer vos données, entraîner des modèles adaptés et analyser leurs performances.

Vous explorerez aussi la modélisation des séries temporelles pour anticiper l’évolution de vos indicateurs.

Compétences :
Initiation puis perfectionnement en Machine Learning
Modéliser de la donnée non-structurée avec le NLP
Étendre sa connaissance des outils GenAI
Bénéfices associés :
Capacité à anticiper des comportements ou tendances grâce à des modèles robustes.
Aptitude à choisir la bonne approche en fonction de la nature des données et des objectifs métier.
Gain de temps dans la mise en place de modèles prédictifs performants et réutilisables.
Amélioration des décisions business en s’appuyant sur des prédictions fiables.
Logo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IAlogo de la bibliothèque pandas python en noir et blanc évoquant l'analyse de donnéeslogo bleu avec une loupe blanche zoomant sur un graphique a barre. C'est le logo de google big querylogo google colab avec accolades blanches et triangle blanc sur carré rougelogo jupyter composé d’un cercle orange entouré d’une orbite grise illustrant un environnement de notebooks interactifsLogo bleu de facebook prophet logo de l'application PyTorch

NLP Deep Learning et GenAI

Ce module vous permettra de comprendre comment modéliser la donnée textuelle et d’explorer les techniques avancées du NLP et du Deep Learning.

Vous découvrirez les concepts derrière les modèles comme ChatGPT et apprendrez à appliquer l’IA générative dans différents contextes. Vous étudierez également les architectures de réseaux de neurones et leurs paramètres clés.

Compétences :
Modéliser des textes avec TF-IDF, wordclouds et word embeddings.
Comprendre les réseaux de neurones spécialisés et le fonctionnement des LLMs.
Maîtriser les notions de prompt enineering.
Bénéfices associés :
Maîtrise des fondamentaux du NLP pour exploiter la donnée non structurée.
Compréhension des LLMs et des réseaux de neurones.
Capacité à utiliser l’IA générative dans des cas d’usage variés.
Compétence en deep learning permettant d’initier des projets avancés.
Logo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IAlogo google colab avec accolades blanches et triangle blanc sur carré rougelogo de l'application PyTorch

Déployer des modèles de ML & GenAI

Ce module vous apprendra à transformer vos modèles en solutions prêtes à l’emploi grâce aux bonnes pratiques de déploiement. Vous saurez conteneuriser vos modèles, créer des API robustes et utiliser GitHub pour versionner et partager votre code de manière professionnelle.

Vous découvrirez aussi des outils comme MLflow et Hugging Face pour gérer vos modèles.

Compétences :
Conteneuriser un modèle avec Docker pour faciliter son déploiement.
Développer une API pour rendre unmodèle accessible via FlaskAPI.
Utiliser GitHub pour le versioning et la collaboration.
Bénéfices associés :
Industrialisation des modèles pour un usage en production.
Amélioration de la collaboration grâce au versioning.
Gain de temps et fiabilité dans le déploiement et la maintenance.
Maîtrise des outils clés du Machine Learning Engineer.
baleine bleue stylisée portant des conteneurs empilés symbolisant la containerisationflacon stylisé gris avec trois bulles associé à une formation en data et intelligence artificiellelogo github noir sur fond blanc représentant une plateforme collaborative de gestion de codelogo mlflow sur fond blanc, mettant en avant l'outil pour la gestion des modèles de machine learningsourire d'un emoji jaune avec des bras ouverts, exprimant de la joie et de l'accueil

Projet de fin de formation

Ce module vous permettra de mettre en pratique l’ensemble des compétences acquisesen menant un projet data & IA de A à Z.

Vous appliquerez les techniques de modélisation, d’industrialisation et de déploiement sur un cas business concret pour créer une solution complète et valorisable.

Compétences :
Réaliser un cas business prévoyant l’utilisation de modèles de machine learning.
Structurer et piloter un projet complet de data science, de la définition des besoins à la livraison finale.
Présenter et expliquer vos résultats demanière claire et convaincante à unpublic non technique.
Bénéfices associés :
Mise en application concrète de vos connaissances sur un projet complet.
Valorisation de vos compétences à travers un livrable professionnel.
Ajout d’un projet impactant à votre portfolio pour convaincre recruteurs etentreprises.
sourire d'un emoji jaune avec des bras ouverts, exprimant de la joie et de l'accueillogo streamlit stylisé en orange affiche un lettrage sombre sur fond blanclogo gradio en dégradé bleu et violet avec quatre blocs formant un g styliséLogo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IA
Databird

Pourquoi choisir DataBird pour votre formation Data Analyst

Notre approche repose sur une vision pratique et adaptée à votre contexte professionnel. Nous ne nous contentons pas d'enseigner les bases de l'IA générative : nous vous accompagnons pour transformer ces connaissances en résultats concrets dans votre métier.

Pédagogie par le projet

80% pratique / 20% théorie

Des cas réels dès le premier jour. Pas de théorie sans mise en application concrète.

Formateurs en poste

Experts du terrain

Data scientists, experts en IA, analystes, et bien d'autres. Ils enseignent ce qu'ils font chaque jour.

Des classes en petits groupes

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Des parcours variés

Adaptés à tous les besoins

Quel que soit votre profil (indépendant, salarié, entreprise) ou votre besoin (développement de nouvelles compétences, reconversion), nous avons la formation qu’il vous faut.

Contenu régulièrement mis à jour

Adapté au marché

ChatGPT, Claude, Dust… Les outils les plus performants et recherchés du marché.

Accompagnement et communauté

Une présence à chaque étape

Accompagnement carrière, rencontres exclusives et accès à notre groupe d’alumni : l’expérience continue même après la formation !

Ils l'ont fait

Ce que disent nos alumni

Plus de 4 000 professionnels formés depuis 2020.

« La formation Data Science & IA offre une découverte approfondie sur les sujets IA comme promis. J'ai identifié les étapes d'un projet IA et su manipuler un modèle. »

Alumni DataBird

Data Science & IA Champion
« Très belle expérience de mes formations intensives en distanciel data analyst et data scientist, avec des formateurs à l'écoute et du contenu très riche. »

Alumni DataBird

Data Scientist / Data Analyst
« Avant de commencer, j'étais novice complet en data. À la fin, je me suis sentie apte à démarrer sans passer par la case stage. »

Alumni DataBird

Data Science & IA Champion
« La formation DataBird m'a conforté dans le changement professionnel que je voulais opérer, en élargissant mes compétences. »

Justine Guégan

Data Scientist
Tarif et sessions

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Le même contenu, la même certification et le même accompagnement quelle que soit la session choisie.

Éligible CPF

Data Science & IA

80 heures · à distance
Éligible CPF, financement OPCO ou France Travail, PTP…
Des lancements de sessions réguliers, échangez avec un conseiller pour connaitre les prochaines dates
Format condensé, sans repasser par tout le socle Data Analyst
Un projet Data Science complet, de la donnée brute au modèle déployé
Accès aux supports et aux mises à jour
Contacter un conseiller
Éligible CPF

Data Science & IA

Éligible CPF, financement OPCO ou France Travail, PTP…
Prochaine session :
Des lancements de sessions réguliers, échangez avec un conseiller pour connaitre les prochaines dates
Préparation à la certification RS6776 (Inkréa Certifications)
Quiz, exercices et corrections
3 cas d'usage outillés et un projet final évalué
Accès aux supports et aux mises à jour
Accompagnement carrière et accès à la communauté alumni
Contacter un conseiller
Trois personnes en atelier data et IA discutent autour d'un ordinateur portable, bouteille verte à proximité.

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F.A.Q sur notre formation

Si vous avez des questions sur nos formations ou sur DataBird, vous êtes au bon endroit !

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des technologies capables de simuler l’intelligence humaine. Cela inclut la capacité à apprendre, raisonner, résoudre des problèmes, comprendre le langage naturel ou encore percevoir des environnements. À la base, l’IA repose sur des algorithmes et des modèles statistiques qui permettent aux machines d’exécuter des tâches complexes de manière autonome, parfois mieux que les humains.

Elle peut être faible (spécialisée dans une tâche précise, comme la reconnaissance vocale) ou forte (dotée d’une conscience artificielle, encore largement théorique). L’IA est aujourd’hui partout : dans nos téléphones, nos voitures, nos recherches sur internet ou nos outils de travail.

Quel est le public visé par notre formation à l'IA générative ?

Les salariés et demandeurs d’emploi du secteur tertiaire dont le métier inclue la productionde contenus rédactionnels (emails, notes de synthèse, rapports, comptes-rendus., articles..)ou visuels (publications réseaux sociaux, images, sites internet…). La certification estconçue pour répondre aux besoins spécifiques des professionnels exerçant dans lesdomaines de l'assistanat, du secrétariat, du marketing, de la communication, des ressourceshumaines et du juridique.

Quel est le taux de reussite de la formation ?

Il est de 100% ! Nous sommes fiers de pouvoir affirmer que tous nos élèves ressortent de leur formation avec un titre RS certifié France Compétence. Grâce à nos parcours pédagogiques créés par des experts et la qualité de nos contenus, l'ensemble de nos apprenants réussissent le passage de leur titre !

La formation Intelligence Artificielle générative est-elle certifiante ?

Oui, la formation GenAI prépare à la certification Création de contenus rédactionnels et visuels par l’usage responsable de l’intelligence artificielle générative (Inkrea), reconnue RS6776 : https://www.francecompetences.fr/recherche/rs/6776/

‍

À l’issue de votre formation, vous recevrez une attestation de fin de formation délivrée par DataBird. Ce document confirme votre participation au parcours et votre assiduité.

‍

*En fin de parcours, les apprenants s'engagent à passer l'examen en vue de l'obtention de la certification enregistrée auprès de France Compétences par Inkréa Certifications sous lenuméro RS6776. Le passage de l’évaluation est obligatoire pour tout candidat utilisant ses droits CPF pour financer la formation. En cas de refus de passer l’examen, un remboursement de la formation pourra lui être demandé.

Quelles sont les différences entre l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning ?

L’intelligence artificielle est le champ global. Elle englobe toutes les techniques qui permettent à une machine de simuler l’intelligence humaine.

Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une sous-catégorie de l’IA. Il repose sur l’idée que les machines peuvent apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche.

Le deep learning (ou apprentissage profond), quant à lui, est une forme avancée de machine learning, qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour traiter des données très complexes, comme des images, du son ou du texte.

Quelles sont les intelligences artificielles les plus connues en 2026 ?

En 2025, plusieurs IA se sont imposées dans notre quotidien professionnel et personnel. Parmi les plus populaires :

  • ChatGPT d’OpenAI, pour la génération de texte et l’assistance à la rédaction.
  • Gemini de Google, une IA conversationnelle multimodale.
  • Claude d’Anthropic, conçue pour être plus éthique et compréhensible.
  • Les copilotes IA de Microsoft intégrés à Word, Excel, etc.
  • Midjourney et DALL·E pour la création d’images à partir de textes.
  • Mistral AI ; Le Chat, le concurrent français de ChatGPT !
  • DeepSeek, la version chinoise de l’IA d’OpenAI et ses modèles d’IA

Aujourd’hui, ces IA sont utilisées dans de nombreux secteurs et par de nombreuses entreprises !

Quels sont les trois types d’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) se divise en trois grandes catégories, chacune correspondant à un niveau de complexité et de capacités croissant : l’intelligence artificielle étroite (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).

  • L’ANI (Artificial Narrow Intelligence), aussi appelée intelligence artificielle faible, est spécialisée dans des tâches précises, exécutées dans un cadre restreint. On la retrouve notamment dans la reconnaissance vocale ou les véhicules autonomes. Toutefois, elle ne peut pas sortir de son champ de programmation ni s’adapter à des tâches imprévues.
  • L’AGI (Artificial General Intelligence), ou intelligence artificielle forte, se rapproche du fonctionnement de l’intelligence humaine. Elle est capable de comprendre, apprendre et s’adapter à divers contextes sans être limitée à des tâches prédéfinies. Grâce à cette flexibilité, elle pourrait potentiellement accomplir toute activité intellectuelle qu’un humain peut réaliser.

L’ASI (Artificial Superintelligence), encore théorique, représente une IA capable de dépasser largement l’intelligence humaine. Elle pourrait s’auto-améliorer et innover bien au-delà des capacités actuelles, révolutionnant ainsi de nombreux domaines.

Qu’est ce que l’intelligence artificielle générative ?

L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA capable de créer du contenu original : textes, images, musique, vidéos, code informatique... Elle s’appuie sur des modèles comme les GANs (Generative Adversarial Networks) ou les transformers pour produire des résultats qui imitent le style humain ou répondent à des instructions.

Par exemple, ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle générative (ou IA Générative). Idem pour Mistral, DeepSeek ou encore Claude…

Ces IA génératives sont aujourd’hui utilisées pour l’automatisation de contenu par exemple en SEO, le prototypage, la créativité, l’assistance à la décision, l’analyse de données également… En bref, pour beaucoup de tâches différentes.

Que serez-vous capable de faire en fin de formation ?

La formation Gen AI (Intelligence Artificielle Générative) de DataBird est conçue pour vous permettre d'intégrer immédiatement les outils d'IA dans votre quotidien professionnel et de gagner en productivité.

À l'issue de cette formation de 4 semaines, vous serez capable de :

  1. Maîtriser le Prompt Engineering :
    • Structurer efficacement vos requêtes pour obtenir des réponses fiables et pertinentes des modèles d'IA (comme ChatGPT, Gemini, etc.).
    • Adopter la bonne méthodologie pour dialoguer avec l'IA et corriger les erreurs de prompting pour une meilleure efficacité.
  2. Booster votre Productivité avec les Outils No-Code :
    • Automatiser des tâches chronophages et répétitives en utilisant des outils de création de workflows comme Make.
    • Utiliser l'IA pour des tâches spécifiques comme :
      • Rédaction assistée et automatisation de tâches textuelles avec ChatGPT.
      • Génération de présentations et de rapports rapides avec Gamma.
      • Composition musicale et manipulation audio avec Suno AI.
  3. Comprendre et Mener des Projets IA :
    • Démystifier l'IA générative et en comprendre le rôle central dans le monde professionnel.
    • Mener un diagnostic pour définir vos besoins et identifier les tâches où l'IA peut faire la différence dans votre contexte métier.
    • Réaliser un projet concret de fin de formation, intégrant une solution d'intelligence artificielle pour résoudre une problématique professionnelle réelle.

En résumé, la formation vous donne les compétences pratiques pour simplifier vos processus, optimiser votre temps et exploiter le plein potentiel de l'IA pour transformer votre quotidien.

Est ce que je dois savoir coder pour utiliser l’intelligence artificielle ?

Non, pas forcément !

Aujourd’hui, de nombreuses plateformes d’IA sont accessibles sans avoir à coder : interfaces no-code/low-code, outils de glisser-déposer, assistants IA intégrés (comme Notion AI ou Canva AI).

Cependant, pour aller plus loin (entraîner ses propres modèles, créer des agents personnalisés, manipuler des données complexes), avoir des bases en Python ou SQL peut être très utile. C’est justement ce qu’on enseigne dans notre formation 😉

Quels sont les métiers qui ont besoin de l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) se divise en trois grandes catégories, chacune correspondant à un niveau de complexité et de capacités croissant : l’intelligence artificielle étroite (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).

  • L’ANI (Artificial Narrow Intelligence), aussi appelée intelligence artificielle faible, est spécialisée dans des tâches précises, exécutées dans un cadre restreint. On la retrouve notamment dans la reconnaissance vocale ou les véhicules autonomes. Toutefois, elle ne peut pas sortir de son champ de programmation ni s’adapter à des tâches imprévues.
  • L’AGI (Artificial General Intelligence), ou intelligence artificielle forte, se rapproche du fonctionnement de l’intelligence humaine. Elle est capable de comprendre, apprendre et s’adapter à divers contextes sans être limitée à des tâches prédéfinies. Grâce à cette flexibilité, elle pourrait potentiellement accomplir toute activité intellectuelle qu’un humain peut réaliser.

L’ASI (Artificial Superintelligence), encore théorique, représente une IA capable de dépasser largement l’intelligence humaine. Elle pourrait s’auto-améliorer et innover bien au-delà des capacités actuelles, révolutionnant ainsi de nombreux domaines.

Quel futur pour l’intelligence artificielle ?

Le futur de l’IA s’annonce à la fois prometteur et complexe. On parle d’IA généralisée, de collaboration homme-machine plus poussée, de régulations éthiques, et de nouveaux modèles encore plus puissants.

L’IA pourrait transformer encore davantage notre quotidien, créer de nouveaux métiers… mais aussi renforcer les inégalités si elle est mal encadrée. La formation et la sensibilisation sont donc clés pour l’avenir.

Quels sont les différents métiers de l’IA et du Machine Learning ?

Les métiers de l’intelligence artificielle et du machine learning sont variés et couvrent toute la chaîne de valeur des projets data : de la collecte de données jusqu’à la mise en production de modèles prédictifs. Ces rôles requièrent des compétences techniques solides, mais aussi une compréhension métier fine pour adapter les algorithmes aux besoins réels des entreprises.

Voici les principaux postes du secteur :

  • Data Scientist : conçoit des modèles prédictifs, analyse des données complexes et construit des algorithmes de machine learning.
  • Machine Learning Engineer : transforme les modèles en solutions déployables à grande échelle, avec une forte expertise en programmation (souvent Python) et en infrastructure.
  • Data Analyst : explore les données, crée des visualisations, et extrait des insights pour orienter les décisions.
  • Data Engineer : construit les pipelines de données, les bases de données et les infrastructures nécessaires pour alimenter les projets IA.
  • Research Scientist : travaille dans la R&D pour faire progresser la théorie et les algorithmes de l’IA, souvent en milieu académique ou dans les labos privés.
  • AI Product Manager : fait le lien entre les équipes techniques et les enjeux business pour intégrer de l’IA dans les produits numériques.
  • MLOps Engineer : s’occupe de la mise en production, du monitoring et du versioning des modèles ML dans un cadre industriel.

D'autres rôles émergent rapidement, comme Ethicien de l’IA, Prompt Engineer ou AI Trainer, en lien avec l’essor de l’IA générative. Ces métiers reflètent une spécialisation croissante, mais aussi une transversalité avec d’autres domaines comme le design, le droit, la cybersécurité ou le marketing.

Pourquoi se former à l’intelligence artificielle est devenu primordial en 2025 ?


En 2025, l’IA n’est plus une option, c’est un socle de compétences essentiel.

Les entreprises cherchent des talents capables d’utiliser, comprendre ou encadrer l’IA. Les métiers évoluent vite, et les outils IA deviennent des extensions de notre travail quotidien.

Se former, c’est :

  • rester compétitif sur le marché de l’emploi
  • booster sa créativité et sa productivité
  • mieux comprendre les enjeux technologiques et éthiques

C’est aussi se donner les moyens d’être acteur, et non spectateur, de la révolution en cours

Est-ce que la certification est incluse ou offerte ?

La formation et la certification sont deux éléments distincts.

C’est pourquoi la certification n’est généralement pas incluse dans le prix de la formation.

‍

Vous pouvez toutefois l’ajouter si vous souhaitez passer l’examen.

‍

A noter que dans certains cas, elle peut être offerte. N’hésitez pas à échanger avec nos conseillers pour connaître les modalités !

Qu’est ce que c’est un prompt ? Qu’est ce que le prompting ?

Un prompt, c’est une instruction que vous donnez à une intelligence artificielle pour obtenir une réponse, une action ou une création. Cela peut être une simple question, une consigne détaillée ou même une mise en contexte plus large. Par exemple, si vous écrivez « Rédigez-moi une newsletter sur l’IA », vous venez de faire du prompting !

Le prompting, c’est donc l’art de formuler ces requêtes pour obtenir des résultats pertinents, qualitatifs et personnalisés. Plus votre prompt est précis, plus l’IA vous répondra avec justesse. C’est une compétence de plus en plus recherchée, car elle permet de tirer pleinement parti des IA génératives comme ChatGPT ou Midjourney. Et bonne nouvelle : cela s’apprend !

Suis-je obligé de passer la certification ?

Non, sauf dans certains dispositifs de financement qui exigent le passage de l’examen.

Comment s'inscrire à la formation IA ?

L'inscription se fait directement via notre site internet. Après votre inscription, un entretien pédagogique est prévu pour valider votre admissibilité et adapter la formation à vos objectifs.

Y-a-t’il des délais d’accès à la formation ?

Après avoir soumis votre candidature, nous vous contacterons pour un premier entretien afin d'évaluer votre motivation et vos objectifs. Nous recommandons de postuler au moins trois semaines avant le début souhaité de la formation pour une préparation optimale. Nous nous efforçons d'accommoder les demandes urgentes dans la mesure du possible.

Combien d'heures représente la formation IA ?

La formation totalise 35 heures réparties entre cours théoriques, démonstrations pratiques et exercices appliqués. Vous serez amené(e) à travailler sur des projets concrets pour ancrer vos compétences.

La formation IA est-elle 100% à distance ?

Oui, il y a une version entièrement en ligne. Vous bénéficiez :

📅 D’une flexibilité totale : apprenez à votre rythme

📖 D’un accès illimité aux ressources pédagogiques

💬 D’un accompagnement par nos experts en IA

‍

Mais nous proposons également une version à Paris, en présentiel dans nos locaux !
‍

Dans ces deux cadres, vous aurez accès à un espace de travail dédié sur la plateforme 360Learning. Pour le format à distance, vous y retrouverez tous les contenus de la formation : modules en ligne, exercices, ressources, évaluations et espace d’échange avec l’équipe pédagogique.

La plateforme 360Learning intègre également des fonctionnalités facilitant l’accessibilité aux personnes en situation de handicap (PSH), telles que le sous-titrage automatique, des aides à la lecture et une interface pensée pour limiter la fatigue visuelle.

‍

Quels outils d’IA vais-je apprendre à utiliser dans la formation ?

Notre programme inclut une prise en main approfondie des outils incontournables de l’IA générative :

-ChatGPT → Rédaction assistée, automatisation de tâches textuelles

-Make → Création de workflows automatisés et gestion de processus

-Gamma → Génération de présentations et rapports IA

-Suno AI → Composition musicale et manipulation audio via IA

Ces outils vous permettront d’optimiser votre travail au quotidien et de créer des contenus innovants.

Comment faire une formation en intelligence artificielle ?

En 2025, plusieurs IA se sont imposées dans notre quotidien professionnel et personnel. Parmi les plus populaires :

Aujourd’hui, ces IA sont utilisées dans de nombreux secteurs et par de nombreuses entreprises !

  • ChatGPT d’OpenAI, pour la génération de texte et l’assistance à la rédaction.
  • Gemini de Google, une IA conversationnelle multimodale.
  • Claude d’Anthropic, conçue pour être plus éthique et compréhensible.
  • Les copilotes IA de Microsoft intégrés à Word, Excel, etc.
  • Midjourney et DALL·E pour la création d’images à partir de textes.
  • Mistral AI ; Le Chat, le concurrent français de ChatGPT !
  • DeepSeek, la version chinoise de l’IA d’OpenAI et ses modèles d’IA

Y a-t-il des prérequis pour suivre la formation IA ?

Aucun prérequis technique n’est exigé, cependant il est préférable d'avoir une première expérience dans le monde professionnel ainsi qu'une familiarité avec l'utilisation d'Internet.

‍

‍Curiosité et créativité seront également vos meilleurs alliés pour exploiter pleinement les IA génératives !

Comment la formation est-elle construite et structurée ?

Depuis 2020, DataBird conçoit toutes ses formations à partir du terrain et des besoins du marché. Nous échangeons avec des entreprises de toutes tailles et avec un réseau d’experts data & IA pour identifier les compétences réellement attendues, puis construire des parcours orientés pratique, cas d’usage business et employabilité.

‍

Pour la formation GenAI, le programme se divise en plusieurs modules :

‍

📌 Introduction à l’IA générative et ses enjeux

📌 Prise en main des principaux outils : ChatGPT, Make, Gamma, Suno AI

📌 Optimisation et personnalisation des modèles d’IA

📌 Mise en application avec des projets concrets

‍

L’objectif ? Rendre l’IA accessible et applicable dans vos projets professionnels et personnels.

‍

Cette approche s’applique à l’ensemble de nos formations et nos contenus sont mis à jour en continu pour rester alignés avec les évolutions du secteur.

‍

Pour en savoir plus sur nos formats, notre pédagogie et l’accompagnement proposé, rendez-vous sur notre page dédiée à notre pédagogie.

Comment accueillons nous les élèves en situation de handicap ?

Chez DataBird, nous mettons tout en œuvre pour garantir l’accessibilité de nos formations et leur bon déroulement pour les personnes en situation de handicap.

Afin de faciliter votre parcours, des aménagements peuvent être proposés en fonction de vos besoins, par exemple :

- Suivre la formation entièrement à distance, lorsque cela est préférable.

- Bénéficier d’un accompagnement renforcé par nos professeurs assistants en cas de besoin particulier.

- Obtenir un temps supplémentaire pour les évaluations, si nécessaire.

Notre plateforme d’apprentissage 360Learning est également conçue pour être accessible à tous les publics. Elle intègre notamment :

- des options d’aide à la lecture pour les personnes présentant des troubles dys,

- des sous-titres générés automatiquement pour les personnes sourdes ou malentendantes,

- une interface pensée pour limiter la fatigue visuelle (ex. texte non justifié, pas d’usage systématique de majuscules, palette de couleurs réduite).

À noter : la mise en place de certains aménagements peut nécessiter un temps de préparation supplémentaire et, dans certains cas, allonger la durée du parcours.

Nous vous recommandons de nous informer le plus tôt possible, dès votre candidature, afin que nous puissions anticiper et mettre en place les mesures adaptées à votre accompagnement individuel. Pour toute question, vous pouvez contacter notre référente handicap Jules Vicard, joignable à l'adresse : jules@data-bird.co

Comment sont évalués les étudiants dans la formation ?

Votre progression sera validée à travers :

✔ Des quiz interactifs après chaque module

✔ Des exercices pratiques sur les outils d’IA

✔ Un projet final pour démontrer vos compétences

Quelles sont les opportunités professionnelles après la formation ?

Avec l’essor de l’IA générative, les compétences acquises dans cette formation ouvrent la porte à de nombreuses opportunités :

🎯 Spécialiste en IA et automatisation

📢 Expert en création de contenu assistée par IA

🧑‍💻 Développeur ou consultant en IA

📊 Growth hacker & Marketeur IA-driven

De plus en plus d’entreprises intègrent ces technologies, et les profils maîtrisant l’IA générative sont très recherchés.

Comment aidons-nous nos apprenants à trouver un emploi ?

Cette formation n’a pas pour objectif de vous préparer à un nouvel emploi, mais plutôt de vous aider à monter en compétence et d’ajouter une corde à votre arc sur votre poste actuel.

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Cependant, dans une logique de “life-long learning” (apprentissage continu), nous avons à coeur de vous tenir au courant des actualités et opportunités du marché.C’est pourquoi vous pourrez retrouver :

  • Des événements et talks avec des professionnels du secteur de la data & de l’IA
  • Le réseau alumni, pour échanger avec d’anciens apprenants et développer votre réseau.
  • Des ressources écrites : articles, études et analyses sur le marché de l’emploi.

Existe-t-il une communauté d’alumni DataBird ?

Oui. La communauté DataBird rassemble plus de 4 000 professionnels issus de secteurs et métiers variés. L’accès au groupe LinkedIn Alumni est ouvert à vie après la formation, permettant de développer son réseau, d’échanger avec d’autres experts et de rester informé des opportunités du marché. Nous organisons également des événements réguliers (workshops, rencontres, talks alumni) pour renforcer notre communauté !

Puis-je financer ma formation chez DataBird avec mon CPF ?

Cette formation professionnelle de par son caractère certifiant peut être prise en charge par le CPF. Toute action ne rentrant pas dans le cadre de l'article L6313-1 du code du travail ne rentre pas dans ce dispositif de prise en charge.

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Vous pouvez également la financer à travers différents dispositifs selon votre situation professionnelle. Pour explorer toutes les possibilités de prise en charge, vous pouvez consulter notre page dédiée au financement : https://www.data-bird.co/financement. Notre équipe reste également disponible pour vous orienter : écrivez-nous à admission@data-bird.co ou prenez rendez-vous directement sur notre site.

Quels sont les moyens de financement disponibles ?

Plusieurs dispositifs peuvent être mobilisés selon votre situation personnelle ou professionnelle. Certaines de nos formations sont éligibles au CPF et peuvent également être prises en charge par un OPCO dans le cadre d’un financement entreprise.

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Selon votre statut, un financement peut aussi être demandé auprès de France Travail (AIF ou CSP) ou via Transitions Pro dans le cadre d’un Projet de Transition Professionnelle (PTP).

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Il est également possible de financer la formation sur fonds propres, avec des modalités de paiement permettant d’étaler le coût si nécessaire.

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Vous pouvez retrouver le détail complet des dispositifs mobilisables sur notre page dédiée : https://www.data-bird.co/financement.

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Vous pouvez également contacter directement un conseiller par mail à admission@data-bird.co ou en prenant rendez-vous sur le site.

Puis je financer ma formation avec France travail (ex Pole emploi) ?

DataBird est référencé sur Kairos, la plateforme officielle de gestion des formations pour France Travail, et nos parcours sont inscrits dans leur catalogue qualité.

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Le financement dépend exclusivement de l’évaluation réalisée par votre conseiller, en fonction de votre situation, de votre projet professionnel et de l’adéquation avec la formation visée.

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Vous pouvez déposer une demande d’Aide Individuelle à la Formation (AIF) ou de financement dans le cadre d’un CSP/CTP, selon votre statut. Les délais réglementaires exigent un dépôt de dossier de minimum 3 semaines avant le début de la formation.

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Vous pouvez consulter l’ensemble des options disponibles sur notre page dédiée au financement : https://www.data-bird.co/financement.

Vous pouvez également contacter directement un conseiller par mail à admission@data-bird.co ou en prenant rendez-vous sur le site.

Spécificité pour les financements CPF

Pour les apprenants ayant financé cette formation via leurs droits CPF dans le cadre de la certification enregistrée auprès de France Compétences par Inkréa Certifications sous le numéro RS6776, le passage de l’évaluation est obligatoire. En cas de refus de passer l’examen, un remboursement de la formation pourra lui être demandé.