Management et IA - 2ème année de Master
Descriptif des cours
Bloc compétences technologiques
- DATA SCIENCE
- INFRASTRUCTURE
- MANAGEMENT DES BASES DE DONNEES
- ML DEEP LEARNING
- NLP
- LLM ET APPLICATIONS
Bloc Compétences Droit/Économie/Régulation/Éthique de l'IA
Bloc Compétences économie et management des IA
- STRATÉGIE DES ACTEURS DE L'IA
- ÉCONOMIE DU DIGITAL
- GOUVERNANCE DES SI ET DES IA
- SOCIOLOGIE ET POLITIQUE DES IA
- DROIT ET ÉCONOMIE DE LA RÉGULATION
- MANAGEMENT DE L'INNOVATION
Bloc Séminaires de spécialité / Cycles de conférences (3 UE à choisir)
- INTERFACE HOMME MACHINE ET UX
- IA ET CRÉATIVITÉ
- APPLICATIONS DE L'IA AUX GRH
- PUBLICITÉ DIGITALE EA L'HEURE DE L'IA
- IA DANS LES SYSTÈMES DE GESTION DE LA RELATION CLIENT
- APPLICATION DE L'IA A L'AUDIT / CONTRÔLE
- IA ET LES MÉTIERS DU DROIT
- IA ET MÉDIAS
Bloc Professionnalisation
Formation année universitaire 2026 - 2027 - sous réserve de modification
Modalités pédagogiques
Le Master représente 476 heures de cours dispensées dès le 1er septembre. La formation repose sur une approche combinant enseignements théoriques, professionnalisation et mise en pratique.
La montée en compétences s'appuie sur une pédagogie qui alterne théorie, mises en situation et cas pratiques, grâce à une approche diversifiée comprenant des hackathons, de la pédagogie active et des cycles de conférences. Les compétences sont ainsi concrètement appliquées pour garantir leur bonne acquisition par les apprenants. En termes de pédagogie, la formation met un accent particulier sur l'application des connaissances et compétences acquises en cours.
Les enseignements sont organisés en 4 grands pôles.
- Technologique : Data sciences et IA.
- Gouvernance, droit et éthique de l’IA.
- Economie et management de l’information et de l’innovation.
- Application métiers
Rythme d'alternance : Début de formation le 1er septembre pour une semaine à l'université, puis 2 jours université / 3 jours entreprise jusqu'à mi-juin.
La formation est en apprentissage, il n’y a pas de stage. Un mémoire de recherche structure le parcours de l’étudiant et finalise son parcours.
Activités :
- Traduire les enjeux métiers en problématiques et en solutions basées sur l’IA.
- Rédiger des cahiers des charges à partir de l’expression des besoins stratégiques et opérationnels.
- Concevoir, gérer et développer des projets IA.
- Planifier les tests et le processus de validation des modèles IA.
- Déployer des solutions IA.
- Suivre, maintenir et optimiser des solutions basées sur des technologies IA.
- Collecter, analyser, stocker, sécuriser et préparer de grands volumes de données pour l’apprentissage, les tests et l’inférence.
- Elaborer des rapports de résultats sur les projets IA.
- Colla borer avec des experts métiers et gérer des équipes pluridisciplinaires et multi-profils.
- Communiquer avec les acteurs concernés et les parties prenantes, internes et externes.
- Effectuer une veille technologique et commerciale sur l’écosystème de l’IA.
- Assurer le respect de la réglementation en vigueur et des enjeux environnementaux, éthiques et juridiques.
- Auditer les IAs.
L'adossement à la Recherche
Des programmes nourris par la recherche
Les formations sont construites au contact des programmes de recherche de niveau international de Dauphine, qui leur assure exigence et innovation.
La recherche est organisée autour de 6 disciplines toutes centrées sur les sciences des organisations et de la décision.
En savoir plus sur la recherche à Dauphine