Anne et son frère sont des NIMA (non issus du milieu agricole). Ils ont visité de nombreuses fermes en élevages bovins laitiers notamment, dans l'idée initiale d'ouvrir une fromagerie. Du bon fromage nécessite du bon lait, une belle ferme.

Or le constat : le métier d’agriculteur et d'éleveur est, à ce jour, difficile, peu rémunérateur et peu durable. Le pivot est vite arrivé : travailler sur un projet visant à déployer la génération autonome d’énergie verte, grâce à la valorisation du gisement de matière première que sont les défécations animales des élevages.

Anne, ingénieure du Programme Grande Ecole d'Arts et Métiers (Cl213), a toujours eu une volonté personnelle d’harmonie entre le monde animal et le monde humain.

👉 Avec son frère, ingénieur en intelligence artificielle, ils sont aujourd’hui incubés à l’incubateur du campus Arts et Métiers de Paris et ont récemment gagné le Prix Entreprendre pour demain de la Fondation Sopra Steria-Institut de France !

Grâce à ce Prix, la start-up GERARD FARM va bénéficier d’une dotation financière de 10 000 €, d’un accompagnement complet sur le projet et la méthodologie entrepreneuriale avec Vianeo, d’une incubation dans des locaux à Paris, Planetic Lab pendant 6 mois. Un(e) parrain / marraine, collaborateur/trice de Sopra Steria accompagnera également le projet sur la durée.

Ce programme répond au constat que les besoins actuels des industriels sont de pouvoir gérer de manière pertinente les grandes quantités de données, savoir quel apport pourra avoir l’analyse de données et l’IA dans le développement de l’activité et comment déployer ces méthodes si cela s’avère intéressant.

Ce programme se concentre sur l’application pratique des données et de l’IA dans l’industrie, combinant connaissances théoriques et formation pratique. Les étudiants développent des compétences spécialisées en analytique, machine learning et gestion des données, se préparant à des rôles d’ingénierie dans la numérisation de l’industrie.

L’objectif de ce programme est donc de proposer une formation axée sur l’utilisation concrète des data et de l’IA dans l’industrie, et de coller au plus près des problématiques des entreprises, et non former à des aspects technologiques purs (fonctionnement des algorithmes, implémentation…).

La formation se déroule en alternance, sur les supports de contrats d’apprentissage ou de professionnalisation, avec une partie théorique sur un mode pédagogique hybride distanciel et/ou présentiel sur campus, et une partie immersion en entreprise selon le rythme suivant :  2 semaines école / 2 semaines entreprise, puis 2 semaines / 3 semaines.

Un ensemble significatif des enseignements est délivré en langue Anglaise.

OBJECTIFS DE LA FORMATION INDUSTRIE DIGITALE & IA

A l’issue de la formation, les diplômés seront capables de : 

• Mettre en œuvre les étapes nécessaires au déploiement de l’IA dans l’industrie :
  • Concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives
  • Détecter et évaluer l’état de l’art de l’intelligence artificielle pour développer des projets innovants
• Construire et justifier les spécifications relatives aux données, infrastructures, algorithmes et interactions homme machine impliqués,
• Spécifier les caractéristiques d’un jumeau numériques et ses potentiels apports dans un cadre donné,
• Construire et développer une démarche d’analyse et de traitement des données pour un objectif défini.

Structure du programme

Le Postgraduate Programme in Digital Industry & AI est un programme d’un an destiné aux ingénieurs en fin de cursus ainsi qu’aux ingénieurs en exercice désireux de se former sur les aspects opérationnels du déploiement de l’IA. Ce programme offre une vue d’ensemble des compétences nécessaires et des points clés de ce déploiement. Il est réalisé en mode apprentissage, où les étudiants alternent entre la participation à des cours en campus ou en ligne pendant deux semaines et le travail en entreprise pour deux ou trois semaines.

PRÉREQUIS

• Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou niveau équivalent Master en sciences ou en ingénierie. 
• Niveau d’anglais minimal B2 du référentiel Européen

PUBLIC CIBLE

• Ingénieurs en fin d’étude
• Ingénieur en poste souhaitant se former sur le côté opérationnel du déploiement de l’IA, avoir une vue transverse des compétence et point clé de ce déploiement.

MODALITES D’EVALUATION

• La formation se déroule en 400h
• Chaque cours fait l’objet d’une évaluation, par examen ou projet d’application, selon le contexte. 
• Certification industrielle Microsoft

DEBOUCHES

Le programme est suivi dans l’optique de carrière de « rester » un ingénieur de l’industrie et de se donner des capacités supplémentaires dans l’exercice de ses missions, pour être à l’interface des projets de digitalisation de l’industrie.

Ingénieur R&D - Datascientist - « Data Analyst » spécialisé industrie - Ingénieur Bureau d’Etudes - Ingénieur Modélisation & Simulation - Ingénieur Maintenance - Ingénieur Production - Ingénieur Qualité - Ingénieur Logistique

TARIF

• Parcours complet : 12 500 €
• Les frais de formation sont pris en charge par l’entreprise et/ou l’OPCO dans le cas des contrats de professionnalisation et d’apprentissage.

CONTACT

• Adresse : 151, bd de l’Hôpital 75013 Paris
• Mail : ContactAMTALENTS@ensam.eu

ADMISSIONS

• Si vous candidatez pour la première fois et ne disposez pas de compte ⇒ enregistrez-vous en ligne afin de recevoir un mot de passe pour candidater
• Si vous possédez un compte ⇒ accédez au portail de candidature en ligne

Accréditations

Leader en data et IA en France, DSTI School of Engineering propose un programme de Bachelor au niveau RNCP 6. Nos programmes MSc sont au niveau RNCP 7. Ils sont également labellisés 3IA Cote d’Azur . Enfin, DSTI est accrédité Qualiopi RNQ affirmant la qualité de nos process de formation. Le certificat Qualiopi est téléchargeable en cliquant sur ce lien.

Remote video URL

Le programme AITech Ready a pour objectifs de développer les compétences nécessaires à la réduction de modèles et à la modélisation hybride des systèmes industriels afin de pouvoir innover dans un contexte d’entreprise industrielle internationale.

Après une période de formation théorique à distance et en anglais, l’apprenant met en œuvre ses connaissance lors d’un mini-projet accompagné par un tuteur académique Arts et Métiers. Il sera ensuite encadré et suivi par ce même tuteur lors d’une immersion professionnelle comprise entre 4 et 6 mois, basée sur une pédagogie de la formation en situation de travail (analyses réflexives, suivi de la progression, etc.)

OBJECTIFS DE LA FORMATION AITECH READY

À l’issue de la formation, les diplômés seront capables de développer des modèles hydriques de systèmes issus des sciences de l’ingénieur mixant approches physique et basée sur les données, permettant la prise de décisions en temps réel, des prédictions rapides et précises et la préparation de l’intégration des modèles développés dans des environnements immersifs.

Pour cela, il devra : 

• Acquérir le fond scientifique, les méthodes et outils nécessaires pour mettre en œuvre des techniques de réduction de modèles et de « Machine Learning » pour bâtir des modèles
• Mettre en œuvre des modèles hybrides, prêts à être insérés dans un environnement immersif
• Proposer des innovations dans un contexte d’entreprise industrielle international

PRÉREQUIS

• Titulaire d’un Master (ou niveau équivalent) en sciences ou en ingénierie
• Titulaire d’un Bachelor (ou niveau équivalent) en sciences ou en ingénierie avec au moins 5 ans d’expérience professionnelle dans le domaine industriel

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES

Le programme utilise une pédagogie basée sur le « learning by doing », par des projets académiques et en immersion dans un service R&D d’une entreprise ou en laboratoire de recherche. Des enseignements à distance et des mini-projets, de niveau Master et Doctorat, sont proposés en parallèle des périodes d’immersion. L’ensemble des activités pédagogiques est réalisé en langue anglaise. 

• La formation utilisera comme moyens pédagogiques : 
• Des apports théoriques en distanciel asynchrone (e-learning)
• Du tutorat académique (personnel Arts et Métiers) et professionnel (entreprise et laboratoire d’accueil). Un ou des tuteurs seront attribués à chaque candidat pour la réalisation des projets. 
• Une plateforme digitale pour partages d’expériences, rendus de travaux, compléments

PUBLIC CIBLÉ

• Cadres et techniciens en besoin d’upskilling
• Jeunes diplômés à la recherche d’une première expérience professionnalisante

PROGRAMME

La formation est organisée en quatre certificats. Deux certificats scientifiques et méthodologiques composés d’au moins 20 h de cours à distance et de 30 h de mini projet encadré par un enseignant-chercheur Arts et Métiers expert du domaine. Le mini-projet peut être réalisé en entreprise, en laboratoire de recherche ou dans tout autre endroit choisi par l’apprenant. 

• Certificat 1 : Réduction de modèles pour une ingénierie avancée, qui a pour objectif d’acquérir les méthodes et outils permettant la mise en œuvre de techniques de réduction de modèles de systèmes des sciences de l’ingénieur. 
• Certificat 2 : Modèles basés sur les données pour une ingénierie avancée, qui a pour objectif d’acquérir les méthodes et outils permettant la mise en œuvre de modèles de systèmes des sciences de l’ingénieur basés sur les données. 

Deux certificats de développement de compétences personnelles et professionnelles composés de période de 4 à 6 mois contigus en immersion dans un service R&D d’une entreprise ou dans un laboratoire de recherche, encadrés par un enseignant-chercheur Arts et Métiers expert du domaine.

• Certificat 3 : Période d’immersion permettant de découvrir un environnement professionnel, culturel et pratique afin de développer les compétences nécessaires pour innover par la mise en œuvre du concept de jumeau hybride. 
• Certificat 4 : Même objectif que la première période d’immersion, le niveau taxonomique des objectifs est cependant plus élevé.

MODALITÉS D'ÉVALUATION

La réussite aux certificats est validée par des fiches d’évaluation des acquis d’apprentissage

LES DEBOUCHES

Ingénieurs R&D en entreprise, Thèse doctorale dans le domaine de la modélisation hybride…

DATE ET DURÉE

À partir de septembre 2023 sur 12 mois.

COUT DE LA FORMATION

• Inscription au programme (4 certificats) : 12 500 €
• Inscription à un certificat : 3 900 €

CONTACT

• Adresse : 151, bd de l’Hôpital 75013 Paris
• Mail : ContactAMTALENTS@ensam.eu

ADMISSIONS

• Si vous candidatez pour la première fois et ne disposez pas de compte ⇒ enregistrez-vous en ligne afin de recevoir un mot de passe pour candidater
• Si vous possédez un compte ⇒ accédez au portail de candidature en ligne

Les Evolutive Learning Factories (ELF) sont :

• Des lignes de production représentatives de l’industrie du futur, entièrement digitalisées et doublées de jumeaux numériques,
• Des équipements évolutifs permettant à nos étudiants d’imaginer des solutions pour faire monter en maturité l’industrie face aux défis technologiques et environnementaux,
• Des lieux ouverts aux lycéens et au collégiens pour montrer aux plus jeunes à quoi ressemblera l’usine du futur !

Chaque campus Arts et Métiers évolue vers une organisation en Learning Factories. Réels et virtuels, connectés et évolutifs, ces espaces pédagogiques permettent de faire monter en maturité technologique, numérique, sociétale et environnementale les expertises à partir des équipements présents dans chaque campus.

L'ambition des Evolutive Learning Factories

1. DEVELOPPER des compétences au travers de réalisations pratiques axées sur des enjeux de transitions digitale et écologique et une exposition forte aux réalités industrielles
2. ACCOMPAGNER les industries au travers de la formation continue, la recherche partenariale et le co-développement
3. ETRE une vitrine des solutions de l’industrie du Futur

Les objectifs du programme Evolutive Learning Factories d’ici à 5 ans

• Moderniser et transformer nos plateformes technologiques actuelles en Usine Ecole connectée, soutenable et responsable sur chaque campus
• Décloisonner les activités pédagogiques et développer de nouvelles pratiques pédagogiques axées sur les technologies 4.0 et la techno-diversité des 4 scénarios Transition Neutralité Carbone de l’ADEME
• Accompagner les personnels dans leur montée en nouvelles compétences et dans l’adaptation  à des modes de travail différents

Les 9 grands projets Evolutive Learning Factories

Axe 1 : Révolution numérique et technologique dans l'industrie  

• Fabrication connectée
• Fabrication robotisée
• Jumeaux numériques
• Production Agile
• Usine connectée

Axe 2 : Eco-responsabilité et leadership en durabilité 

• Impact énergétique
• Recyclage des alliages métalliques

Axe 3 : Ingénierie collaborative innovante 

• Learning centers et learning spaces
• Reconstruction de la voiture mythique Delage V12 Labourdette

Liste des correspondants Evolutive Learning Factories en campus

• Aix-en-Provence : Jean-Philippe PERNOT
• Angers : Julien ARTOZOUL
• Bordeaux : Emmanuelle CHAVANNE et Fabian MAGNIN
• Châlons-en-Champagne : Francis CLOVIS
• Cluny : Guillaume FROMENTIN
• Lille : Maurice LEPOIVRE
• Metz : Tudor BALAN
• Paris : Vincent MEYRUEIS