Diplôme d'ingénieur, ESIEA Laval, Changé

Le nom du parcours est littéral : récupérer des données, les nettoyer, les stocker, puis entraîner des modèles qui en sortent quelque chose d'utile. Tu touches à toute la chaîne, du fichier brut au modèle testé.

• Python
• Statistiques
• Bases de données
• Machine learning
• Deep learning
• Langage naturel
• Vision par ordinateur
• Cybersécurité
• Gestion de projet

• Beaucoup de code, en Python d'abord, puis avec les bibliothèques de la data et de l'IA.
• Des données réelles, souvent incomplètes ou sales, loin des exercices tout propres.
• Entraînement de modèles pour la prédiction, la classification, la recommandation ou l'analyse d'images et de textes.
• Un modèle se teste et se mesure avant d'être cru : tu apprends à repérer quand il se trompe.
• Un peu de sécurité, parce qu'une appli qui manipule des données doit protéger ses utilisateurs.

Concrètement, tu peux analyser un jeu de données, construire un système de recommandation, repérer des objets sur des images ou faire parler un modèle de texte. L'enjeu, c'est de comprendre quand le modèle tient la route et quand il déraille.

Ici, la pédagogie passe par les projets et les mises en situation. Tu passes peu de temps à recopier un amphi : tu conçois quelque chose à plusieurs, tu le testes, tu le rates parfois et tu recommences.

• Travail en équipe, avec un rôle, des délais et un livrable à rendre.
• Présentation orale et écrite, comme en entreprise.
• Technique et humain mélangés : communication, anglais et gestion de projet.
• Contact avec l'entreprise par les stages, des intervenants et des projets de terrain.
• Ouverture internationale possible, avec des séjours d'études et des doubles diplômes en tech et management.

Ce mode de travail change ton quotidien. Tu es plus autonome qu'au lycée, mais aussi plus exposé : ton code est relu, tes choix sont discutés et il faut les expliquer. Si tu aimes bidouiller et comprendre par toi-même, tu vas t'y plaire. Si tu préfères les exercices guidés de A à Z, prévois un temps d'adaptation au début.

1. Choisir un sujet, avec un problème précis et des données à exploiter.
2. Construire une première version, même imparfaite, et la tester.
3. Corriger et documenter, pour que d'autres puissent reprendre ton travail.
4. Présenter le résultat en montrant ce qui marche, ce qui coince et la suite envisagée.

Le campus de Laval-Changé, c'est le petit campus à côté de Paris. Les promos sont plus resserrées, les enseignants te connaissent vite et tu trouves ta place sans chercher longtemps.

• On te repère vite, dans les deux sens : on voit qui avance et qui décroche.
• Beaucoup de travail en groupe, le soir ou entre deux cours, parce que les projets l'exigent.
• Une ville étudiante modeste, loin de l'agitation parisienne, qui aide à rester concentré.
• Lien gardé avec Paris pour les ressources, les événements et le réseau de l'école.

Avant de trancher entre Laval et Paris, demande-toi ce que tu préfères : une ambiance resserrée où tout le monde se connaît, ou une grande ville à la vie étudiante immense ? Le diplôme visé reste le même, mais ton quotidien pendant cinq ans n'aura rien à voir.

En portes ouvertes ou en parlant avec des étudiants, demande à voir un projet de première année et un de quatrième année. Tu verras d'un coup d'œil la marche à gravir, et si elle te donne envie.