Management et IA - 2ème année de Master

Description

Le Master Management et IA forme les étudiantes et les étudiants à relever les défis stratégiques, technologiques et éthiques liés à l’intégration de l’IA dans les organisations.

L’intelligence artificielle, et en particulier l’IA générative, connaît une croissance rapide dans le monde de l’entreprise. De plus en plus de structures explorent ces technologies comme leviers de transformation, d’innovation et de performance. Cette dynamique soulève des enjeux complexes, exigeant des professionnels à la fois une maîtrise technique des outils d’IA et une compréhension approfondie de leurs impacts organisationnels.

Le Master Management et IA répond à cette exigence en préparant les étudiants à appréhender les dimensions multiples de l’IA : de la science des données à la gouvernance des systèmes, en passant par l’analyse des risques, la modélisation des processus et la gestion du changement. L’adoption de ces technologies ne se limite pas à leur déploiement opérationnel : elle suppose une transformation en profondeur des pratiques de management et des logiques de décision.

Ainsi, la formation développe des compétences en apprentissage automatique, traitement du langage naturel et éthique des algorithmes, tout en formant les étudiants à piloter des projets innovants, à mobiliser des équipes pluridisciplinaires et à accompagner la transition numérique de manière responsable. Les futurs diplômés sont préparés à des fonctions à fort enjeu, où il s'agit non seulement de mettre en œuvre des solutions d’IA, mais aussi d'en assurer la cohérence stratégique, la valeur ajoutée économique et l’acceptabilité sociale.
Les objectifs de la formation :

• Concevoir des solutions innovantes
• Assurer l'efficacité et la performance des solutions IA déployées
• Garantir la conformité, la sécurité, l'acceptabilité et l'éthique de leur mise en œuvre
• Accompagner le changement et former les collaborateurs

L'objectif de ce parcours est de former des managers disposant d'une solide maîtrise des technologies et d'une compréhension approfondie des enjeux métier.

L'ouverture en alternance s'inscrit dans la continuité des autres parcours existants en apprentissage au sein du Master, et reflète la volonté des équipes pédagogiques de proposer aux entreprises des futurs collaborateurs expérimentés.

Programme

• Nombre de crédits préparés : 60
• Nombre de places (à titre indicatif) : 30
• Langue du programme : français

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.

1. Technologique : Data sciences et IA.
2. Gouvernance, droit et éthique de l’IA.
3. Economie et management de l’information et de l’innovation.
4. 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.

Admission

L’admission se fait en 3 étapes :

1. Candidature en ligne
2. Décision d'admissibilité pour les entretiens, sur la base du dossier de candidature
3. Entretien avec les candidats admissibles, puis décision d'admission

Pré-requis obligatoires

• Titulaires d'un diplôme BAC +4 (240 crédits ECTS) ou équivalent à Dauphine, d’une université ou d’un autre établissement de l’enseignement supérieur dans les domaines suivants : sciences de gestion, sciences de l’ingénieur ; CPEG, CPES, licence informatique, gestion, économie.
• Les candidats doivent être familiers avec les outils du digital et avoir des connaissances en r/python.
• L’autonomie et la créativité sont des qualités attendues.
• Les BBA donnant le grade de licence ne sont pas reconnus par le Master comme équivalent à un M1. Les titulaires de BBA sont invités à candidater pour une admission en M1.