Durée : 
24 mois de formation (600 h) et un stage de 300 h (total de 900 h)
Début :
4 mars 2024
Fin :
29 mai 2026 (sujet à changement)
Date limite :
12 février 2024
Horaire :
Temps partiel, de soir et de fin de semaine (généralement deux soirs/semaine et quelques samedi à l’occasion)
Coût pour tout le programme :
451 $ *N'inclut pas les frais de volumes et notes de cours
Type de formation : 
Attestation d'études collégiales (AEC)

Notez que si vous résidez dans la région métropolitaine de Montréal ou dans la région de l’Outaouais, nous ne traiterons pas votre demande et nous vous invitons à vous inscrire au Collège Bois-de-Boulogne, qui offre également ce programme.

Pour les personnes qui n'ont pas la résidence au Québec (par exemple: Canadien, visiteur temporaire, étudiant international, etc.), cette formation peut être suivie à l'intérieur ou à l'extérieur du territoire québécois, et ce sans autorisation d'études, au coût non subventionné (entre 7 500 $ et 30 000 $, dépendamment de votre statut). Contactez-nous pour en savoir plus.

Description

Ce programme collégial, unique au Québec, a été élaboré conjointement par le Cégep de Sainte-Foy et le Collège de Bois-de-Boulogne pour répondre à une forte demande du marché du travail dans un secteur stratégique en pleine expansion.

Vous désirez vous spécialiser dans le domaine du développement et de la programmation d'applications en IA? Avec cette formation, vous serez apte à exercer l'ensemble des tâches techniques spécifiques en Intelligence artificielle (IA), qui se regroupent en trois blocs principaux, soit:

  • Préparer et traiter les données.
  • Mettre en œuvre une méthode d'IA.
  • Préparer des solutions d'IA pour la mise en production.

Vous vous demandez quelle est la différence entre un profil technique et un profil universitaire dans le domaine de l’intelligence artificielle?

Découvrez ici la valeur ajoutée d’un technicien en IA dans une équipe multidisciplinaire ! 

Vous voulez en savoir plus sur le programme et sur le profil de nos enseignants?

Consultez cet article écrit par notre conseillère pédagogique et publié par Propulsion Québec, sur l’apport du Cégep de Sainte-Foy dans le développement des compétences professionnelles en intelligence artificielle.

Inscription

Date limite : 
12 février 2024

Rencontre d'information

Fortement recommandée

Inscrivez-vous :

Mercredi 10 janvier 2024 à 18h30 (en ligne)

Cette rencontre se fera en ligne, via une plateforme virtuelle interactive. Elle sera d'une durée maximum d'1 h 30. Aucun document nécessaire. Vous recevrez un courriel de la veille de la rencontre vous informant de la marche à suivre pour vous connecter à la plateforme virtuelle.

Soyez informé(e) de nos prochaines formations selon vos champs d’intérêt.

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AEC et DEC accéléré :

Reconnaissance des acquis et des compétences :

Équipement requis pour les cours en ligne

Ce programme se donne en classe virtuelle interactive, où se juxtaposent la voix et l’image. Vous serez en contact direct avec l’enseignant selon un horaire préétabli et pourrez interagir avec ce dernier et les autres participants.

Équipement requis

  • Ordinateur avec environnement Windows, Linux ou MacOS
    (les tablettes ou Chromebook ne sont pas recommandés)
  • Connexion Internet haute vitesse
  • Casque d'écoute avec micro intégré
  • Caméra web

Spécifications techniques reliées à l’équipement requis

 

Pourquoi Sainte-Foy?

  • Ce programme de formation collégiale est unique au Québec. ll se distingue par la possibilité d’acquérir des compétences techniques spécialisées en IA permettant ensuite de soutenir les experts et les chercheurs dans le volet applicatif de leurs activités.
  • Les étudiants profiteront :

    • De développement de cas réels tout au long de la formation.
    • De rencontres avec les professionnels de l'industrie.
    • D'un projet de fin d'études en entreprise.

  • Le Cégep de Sainte-Foy détient une grande expertise dans le domaine de l'informatique, avec des formations de pointe, dont l'AEC Spécialiste en mégadonnées et intelligence d'affaires.
  • L’équipe de professeurs dispose d’une expertise dans le domaine de l'IA.
  • Nos étudiants sont éligibles au programme de bourse de l'OBVIA.
  • Organisation d'activité favorisant le réseautage avec la communauté en TI et les employeurs de la région.

Perspectives professionnelles

L'intelligence artificielle est en forte émergence et est déjà bien présente autour de nous, sans que nous en soyons nécessairement conscients : agent conversationnel, modérateur sur les réseaux sociaux, reconnaissance faciale, Google home, prédiction de la météo, recommandation d'achat sur les sites de commerce électronique, robots, voitures électriques, etc.

Milieux de travail 

La multitude des applications possibles de l'IA se déploiera à grande échelle dans un avenir très rapproché, et cela dans tous les secteurs d'activités de notre monde :

  • Éducationnel
  • Médical
  • Légal
  • Financier et assurance
  • Environnemental
  • Alimentaire
  • Transport urbain
  • Aérospatial
  • Chaînes de production et d'approvisionnement
  • Militaire
  • etc.

Postes offerts

  • Programmeur-analyste en apprentissage automatique (machine learning)
  • Programmeur-analyste en intelligence artificielle
  • Technicien en intelligence artificielle

Tâches et responsabilités

Vous vous demandez quelle est la différence entre un profil technique et un profil universitaire dans le domaine de l’intelligence artificielle?

Découvrez ici la valeur ajoutée d’un technicien en IA dans une équipe multidisciplinaire ! 

 

     

Grille de cours

Cliquez sur le cours pour obtenir sa description complète.

420-A51-SFInitiation à la fonction de travail45 h

Ce cours permet à l’étudiant d’acquérir une vision d’ensemble de ce qu’est l’intelligence artificielle et de comprendre les moyens de réalisation dans ce domaine. On y aborde toute l’information requise pour que les éléments fondamentaux de l’IA soient clarifiés dès le début de la formation.

Ainsi, à la fin du cours, l’étudiant sera en mesure de situer tous les cours du programme de formation (et les notions qui y réfèrent) les uns par rapport aux autres, lesquels sont structurés selon le processus séquentiel de développement d’un projet en IA, et il sera capable de mettre en perspective les notions importantes de l’intelligence artificielle qui seront abordées graduellement, au fur et à mesure de l’avancement du programme.

420-A53-SFCollecte et stockage des données60 h

Ce cours permet à l'étudiant d'aborder l'étape de préparation et de traitement des données par la mise en en place d’un processus de cueillette et de stockage des données. Cette étape est nécessaire à certaines activités prévues dans d’autres cours du programme dont l’analyse exploratoire des données ainsi que la transformation des données qui arrive en deuxième session.

Ce cours a une incidence importante sur la suite du programme puisque la qualité de la réalisation de la collecte des données influencera significativement le résultat de toute solution d’IA développée dans le cadre du programme.

420-A57-SFMise en place d'un écosystème d'IA45 h

Durant ce cours, l'étudiant met en pratique ses connaissances en informatique afin de réaliser l'installation complète d'un environnement optimal pour la solution d'IA à appliquer.

Il apprend d'abord à bien interpréter les besoins matériels de divers projets pour ensuite se consacrer aux composantes, tant matérielles que logicielles et leurs configurations respectives, sans oublier les technologies de virtualisation modernes. Une attention particulière est accordée à l'aspect pratique de la mise en place jusqu'à la validation du fonctionnement de l'écosystème. Enfin, l’étudiant est appelé à veiller au maintien de l’infrastructure mise en place.

420-A52-SFAlgorithmes d'apprentissage supervisé60 h

Ce cours comporte des éléments de théorie, des démonstrations et des exercices destinés à transmettre les compétences de base permettant de comprendre les technologies nécessaires à la mise en place d’une solution d’apprentissage supervisé incluant les éléments suivants : environnements de développement adaptés, modèles et algorithmes de régression et de classification, choix d’un modèle d’apprentissage approprié et enjeux futurs associés.

Le cours est construit autour de séances théoriques et d’ateliers traitant de plusieurs problématiques d’apprentissage supervisé dans le cadre de domaines d’applications réels. Les étudiants devront, au préalable, mettre en place un environnement logiciel adéquat.

420-A55-SFAnalyse exploratoire des données60 h

Ce cours permet aux étudiants d’acquérir les compétences nécessaires pour réaliser l’exploration d’un jeu de données, ce qui est une phase préparatoire essentielle pour être ensuite capable d’appliquer une approche d’apprentissage automatique. Il leur permet ainsi de bien comprendre le jeu de données en appliquant différentes mesures et métriques statistiques pour l’exploration des données et d’élaborer des graphiques appropriés selon les différentes catégories de données utilisées.

Ainsi, à la fin du cours, l’étudiant sera en mesure d’effectuer de l’analyse exploratoire de données incluant les éléments suivants : identification des objectifs de l’analyse, définition des concepts et du processus liés à l’exploration de données, inspection des jeux de données à utiliser en IA, évaluation de la qualité des données, reconnaissance des différentes mesures et métriques pertinentes, identification des représentations graphiques adéquates et interprétation des résultats obtenus.

420-A56-SFTransformation et manipulation des données60 h

Ce cours permet d'aborder l'étape de transformation et de manipulation des données par la mise en place d’un processus complet de transformation adapté au contexte du développement des applications d’IA. Vous y apprendrez à effectuer les opérations de sécurisation, d’anonymisation, de transformation et de manipulation de différentes structures de données ainsi que l’utilisation des extracteurs de caractéristiques de données, le croisement des données propriétaires et non-propriétaires et l’automatisation de la chaine d’extraction et de transformation des données (pipeline).

Ces étapes sont nécessaires à certaines activités prévues dans d’autres cours du programme consacrés au développement et l’application d’algorithmes d’apprentissage.

420-A58-SFAlgorithmes d'apprentissage non supervisé60 h

Ce cours comporte des séances magistrales, des démonstrations et des travaux pratiques pour acquérir les compétences de base permettant de comprendre les technologies nécessaires à la mise en place d’une solution d’apprentissage non supervisé. Plus précisément, vous y apprendrez le mode de fonctionnement et d’application des modèles et algorithmes d’apprentissage non supervisé incluant le choix des modèles adaptés aux besoins et les enjeux futurs qui y sont associés.

De nombreux exercices et ateliers adressant les problématiques d’apprentissage non supervisé dans le cadre de cas réels permettront la mise en application des notions acquises. Le niveau de difficulté de ces travaux sera approprié aux objectifs du programme et les étudiants devront, au préalable, mettre en place un environnement adéquat.

420-A59-SFAlgorithmes d'apprentissage par renforcement45 h

Ce cours comporte des cours magistraux, des démonstrations et des exercices dirigés pour acquérir les compétences de base permettant de comprendre les technologies nécessaires à la mise en place d’une solution d’apprentissage par renforcement. Vous y apprendre à décrire la nature et les caractéristiques de ce type d’apprentissage ainsi que ces différents modes de fonctionnement dans des environnements statiques et dynamiques. Vous apprendrez également à sélectionner adéquatement ce type d’algorithme selon les besoins en jeu.

De nombreux exercices et travaux pratiques adressant les problématiques d’apprentissage par renforcement dans le cadre de cas réels permettront la mise en application des notions acquises. Le niveau de difficulté de ces travaux sera approprié aux objectifs du programme et les étudiants devront, au préalable, mettre en place un environnement adéquat.

420-A60-SFAlgorithmes d'apprentissage profond60 h

Description à venir.

360-A60-SFAlgorithmes d’apprentissage profond60 h

Ce cours comporte des exposés magistraux, des démonstrations et des exercices dirigés pour acquérir les compétences de base permettant de comprendre les technologies nécessaires à la mise en place d’une solution d’apprentissage profond.

Plus précisément, l’étudiant y apprendra les connaissances et habiletés suivantes : description de l’apprentissage profond, de ses composantes et de ses environnements de développement, émergence de l’apprentissage profond à partir de modèles statistiques, contextes et architectures appropriés pour l’application de ce type de modèle.

Le cours sera construit autour de projets intégrateurs adressant une problématique d’apprentissage profond dans le cadre de domaines d’applications réels. Les étudiants devront, au préalable, mettre en place un environnement adéquat.

420-A61-SFPréparation de la solution d'IA pour la mise en production45 h

Ce cours vise à développer, chez l'étudiant, la capacité à déployer et/ou guider le déploiement d'une solution d'IA dans un environnement de production.

Cet environnement est souvent un système critique à une organisation. L'étudiant sera donc amené à valider la solution avant et pendant son implémentation afin de s'assurer de ne pas impacter négativement le reste du système. Le but étant de permettre une intégration réussie de l'intelligence artificielle dans un processus d'affaires.

360-A54-SFInteraction professionnelle en IA60 h

Ce cours vous permet de développer des habiletés et les aptitudes nécessaires pour interagir dans un milieu professionnel de même que celles requises dans la recherche d’emploi et l’intégration d’un milieu de travail. Ainsi, l’étudiant sera notamment en mesure d’intégrer un milieu professionnel dans le domaine de l’IA.

Il vous permettra également de développer les habiletés et compétences requises afin d’identifier un enjeu éthique propre au domaine de l’IA. Vous serez ainsi en mesure d’appliquer différentes approches éthiques et d’identifier les normes applicables à des enjeux spécifiques au domaine de l’IA, et ce, de manière à maintenir un comportement professionnel et éthique en milieu de travail.

420-A62-SFProjet de synthèse90 h

Ce cours, réalisé en parallèle avec le suivant (420-A63-SF) est directement lié au stage en IA. Il a pour objectif de permettre à l’étudiant de mettre en application l’ensemble des compétences acquises durant sa formation grâce à la mise en place d’une solution IA pour un besoin réel. L’étudiant sera ainsi placé en immersion complète dans une organisation ayant répondu aux critères d’acceptation d’un stage pertinent. Selon le contexte de l’organisation, il participera activement aux différentes étapes de réalisation d’un projet d’IA en milieu de travail : analyse du besoin, conception de la solution, configuration de l’environnement de développement, implémentation des composantes, assurance qualité et sécurité de la solution et déploiement en production.

420-A63-SFProjet de fin d'études210 h

Ce cours, réalisé en parallèle avec le précédent (420-A62-SF) est directement lié au stage en IA. Il a pour objectif de permettre à l’étudiant de mettre en application l’ensemble des compétences acquises durant sa formation grâce à la mise en place d’une solution IA pour un besoin réel. L’étudiant sera ainsi placé en immersion complète dans une organisation ayant répondu aux critères d’acceptation d’un stage pertinent. Selon le contexte de l’organisation, il participera activement aux différentes étapes de réalisation d’un projet d’IA en milieu de travail : analyse du besoin, conception de la solution, configuration de l’environnement de développement, implémentation des composantes, assurance qualité et sécurité de la solution et déploiement en production

Conditions d'admission

  • Détenir un diplôme ou une attestation d'études collégiales en informatique ou l'équivalent (*Vous ne détenez pas de diplôme en informatique? Consultez la section Session Passerelle ci-dessous.);
  • Avoir des compétences en programmation, en base de données, en statistiques et en système d'exploitation;
  • Réussir un test d'anglais de niveau fonctionnel (au besoin);
  • Réussir une entrevue de validation des conditions d'admission (au besoin).

et :

  • Être admissible à un programme conduisant à une AEC en satisfaisant à l'une des conditions suivantes :

    • avoir interrompu ses études à temps plein pendant au moins 2 sessions consécutives ou 1 année scolaire ou;
    • avoir poursuivi des études postsecondaires à temps plein pendant au moins 2 sessions consécutives ou 1 année scolaire ou;
    • avoir interrompu ses études à temps plein pendant une session et poursuivi des études postsecondaires à temps plein pendant une session ou;
    • être titulaire d'un diplôme d’études professionnelles (DEP) ou;
    • être  visé  par  une  entente  conclue  entre  le  collège et un employeur ou bénéficier d'un programme gouvernemental.

De plus, tout étudiant qui n'a pas étudié au Québec ou dans un établissement d'enseignement francophone doit démontrer qu’il possède le niveau de français attendu pour entreprendre des études collégiales. À noter que les cours de francisation ne sont pas considérés comme des études au Québec. L'étudiant doit se soumettre à un test de connaissance de la langue française avant d'être admis définitivement par le collège. Consultez la section Futurs apprenants, section Test de connaissance de la langue française, pour tous les détails.

Session Passerelle

Vous n'avez pas de diplôme en informatique, mais vous détenez un diplôme d'études supérieures et avez des compétences en programmation et en bases de données ? Vous pourriez tout de même être admissible au programme, grâce à notre session Passerelle !

Cliquez ici pour en savoir plus

Étudiants internationaux ou canadiens non-résidents du Québec

Ce programme étant offert entièrement en ligne, aucun document d'immigration n'est nécessaire pour les étudiants internationaux, mais certains documents sont exigés pour les étudiants canadiens non-résidents du Québec. 

Pour l'année 24-25:

  • Le coût pour un étudiant international est de 35,06$ de l'heure, plus le coût "régulier" (voir le coût en début de page).
  • Le coût pour un étudiant de nationalité française est le même que pour les étudiants "réguliers" (voir le coût en début de page), pourvus qu'il se trouve physiquement au Québec. Une preuve de nationalité française ainsi que de résidence au Québec seront à fournir. 

Étudiant canadien non-résident du Québec

  • Le coût pour un étudiant canadien non-résident du Québec est le même que pour les étudiants "réguliers" (voir le coût en début de page), pourvus qu'il fournisse les documents suivants: 

    • Preuve de citoyenneté canadienne
    • Preuve de domicile valide au Canada
    • Preuve de maîtrise du français suffisante pour suivre le programme d'études

Pour en savoir plus

Vous avez des questions ou besoin de plus d'informations?
Nous sommes là pour vous aider à trouver la formation qui vous convient.

Fatna Benazza
Agente de soutien administratif
418 659-6620
dfc@csfoy.ca