Nos formations IA & Data évoluent : ce qui change pour vous

Pourquoi faisons-nous évoluer nos parcours de formation ? 

Jusqu’à récemment, la Data et l’IA étaient étroitement liées, au point qu’il n’était pas pertinent de les différencier. Pour faire de l’IA, il fallait nécessairement passer par la donnée : la collecter, la nettoyer, pour entraîner un modèle puis le mettre en production. Et de l’autre côté les analyses de données intégraient très souvent de la prédiction donc une forme d’intelligence artificielle.

C’est dans ce contexte que nous avions structuré nos parcours chez Jedha, avec d’un côté un parcours en Data Analysis, et de l’autre un parcours enData Science & Engineering qui incluait notamment de l’IA et du machine learning. 

Ce modèle faisait sens : les compétences étaient encore fortement imbriquées. Mais le marché et les besoins des entreprises ont évolué extrêmement rapidement ces dernières années.

L’IA est désormais un domaine à part entière

Avec l’essor des LLMs et de l’IA générative, de nouveaux usages sont apparus, plus éloignés des pipelines data traditionnels. Le schéma classique “collecter, nettoyer, entraîner, déployer” n’est plus systématique : la Data reste omniprésente, mais elle n’est plus toujours au cœur du réacteur. Autrement dit : l’IA est devenue un domaine à part entière et doit être traitée comme telle.

Les besoins en Data des entreprises évoluent

Dans le même temps, les besoins en Data des entreprises ont également beaucoup évolué. La donnée est devenue plus diverse et plus complexe à exploiter. Elle ne se limite plus à des tableaux, mais inclut désormais des formats variés (texte, image, vidéo, son). D’autre part, les entreprises ont désormais  des exigences accrues en matière de qualité de la donnée et d’infrastructure.

Pour y faire face, les entreprises ne recherchent plus des profils spécialisés uniquement en analyse de données ou en data science, mais des professionnels de la Data polyvalents. En particulier, les experts de la Data les plus compétitifs sont ceux qui maîtrisent des compétences d’engineering en plus de leurs autres compétences. 

Il était donc nécessaire pour nous de réinventer notre parcours en Data, pour que tous les professionnels formés disposent de compétences très recherchées en data & analytics engineering et ainsi maximiser leur employabilité. 

Parcours IA : construire et piloter des systèmes intelligents

Ce parcours en IA vient remplacer notre ancien parcours Data Science & Engineering, une évolution rendue nécessaire par le développement très rapide de l'IA et les nouveaux usages liés.

Pourquoi suivre ce parcours en IA aujourd’hui ? 

La course à l'IA est lancée. Les entreprises l'intègrent massivement pour rester compétitives, bouleversant les métiers de la Tech. Si certains métiers traditionnels disparaissent, la demande pour de nouvelles expertises explose :

• + 44% d’investissements dans l’IA par les entreprises entre 2025 et 2026
• 81 000 postes créés chaque année en France dans les métiers de l’IA d’ici 2034

Ce parcours vous permet de saisir les opportunités créées par l’IA. Il vous forme aux nouveaux métiers de l’AI Engineering et de la Data Science. Vous obtiendrez les compétences clés pour concevoir, déployer et piloter des systèmes d’IA directement en production.

Nos formations en IA

• IA Essentials (75h) : découvrez les bases de l’AI Engineering, créez vos premiers agents & apps IA et intégrez l’IA dans vos processus.
• IA Fullstack (450h) : apprenez à créer des applications d’IA complètes et reconvertissez-vous vers les métiers de l'IA (Data Scientist, AI Engineer).
• IA Lead (150h) : pilotez des systèmes d’IA à grande échelle en conciliant coûts, performance et fiabilité.

Ce que vous allez apprendre

Dans ce parcours, vous apprendrez à : 

• Concevoir des applications d’IA complètes, de la donnée à la mise en production
• Développer des modèles de Machine Learning, Deep Learning et d’IA générative
• Déployer, monitorer et industrialiser des systèmes d’IA en conditions réelles

Ce qui change par rapport à l’ancien parcours Data Science & Engineering 

Notre ancien parcours Data Science & Engineering était surtout centré sur la création et l'entraînement de modèles de Machine Learning et de Deep Learning. Notre nouveau parcours en Intelligence Artificielle conserve ces compétences mais y ajoute une dimension essentielle : l'AI Engineering.

Pourquoi ? Parce que les professionnels de l'IA utilisent de plus en plus des modèles pré-existants. Pour se distinguer sur le marché du travail, ils ont besoin de savoir les personnaliser et les déployer en production, en maîtrisant performance, coûts et sécurité.

Concrètement, voici les principaux changements par rapport à notre ancien parcours Data Science & Engineering : 

• Vous ne faites plus seulement du Machine Learning classique : vous plongez au coeur de l'IA générative, des transformers aux modèles de diffusion
• Vous entraînez vos propres LLMs et apprenez à les évaluer rigoureusement, pour comprendre ce qui se passe vraiment sous le capot.
• Vous apprenez à exploiter la donnée interne d'une entreprise pour adapter un LLM à ses besoins spécifiques (RAG via Vector DB ou Graph DB).
• Vous maîtrisez le Reinforcement Learning appliqué à l'adaptation des LLMs, une compétence rare et très recherchée.
• Vous construisez des pipelines industrialisés : configuration GPU, stockage, déploiement, tout est pensé pour passer à l'échelle.
• Vous apprenez à construire des MCPs et à couvrir l'ensemble des use cases de l'IA moderne en entreprise.

Les débouchés après notre parcours IA

• Data Scientist
• AI Engineer
• ML Engineer
• AI Scientist
• Architecte IA
• ML Ops

Parcours Data : structurer, exploiter et piloter la donnée à grande échelle

Ce parcours en Data vient remplacer notre ancien parcours Data Analysis, une évolution rendue nécessaire par l'évolution de l'utilisation de la Data par les entreprises.

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Pourquoi suivre ce parcours Data aujourd’hui ? 

La Data est devenue le moteur des décisions stratégiques. Alors que ces métiers étaient encore confidentiels il y a 10 ans, toutes les équipes (Marketing, Sales, Ops) s'appuient aujourd’hui sur des experts en Data pour exploiter leurs données. D'ici à 2030, on comptera 26% de postes supplémentaires en Data Analysis et Data Engineering en France.

Ce parcours vous permettra de faire de la Data votre nouveau métier. Il vous formera aux métiers de Data Analyst, Analytics Engineer et Data Engineer. Vous apprendrez à nettoyer la donnée, à la rendre facilement accessible par tous, et à réaliser des analyses et des prédictions.

Nos formations Data

• Data Essentials (75h) : découvrez le monde de la Data, maîtrisez-en les concepts fondamentaux et réalisez votre premier projet de A à Z.
• Data Fullstack (450h) : apprenez à organiser et analyser les données d'une entreprise et reconvertissez-vous vers les métiers de la Data.
• Data Lead (150h) : devenez expert en Data Engineering et capable de créer & piloter des infrastructures complexes.

Ce que vous allez apprendre

Dans ce parcours, vous apprendrez à : 

• Collecter et stocker vos données dans les règles de l’art
• Analyser vos données à l’aide de SQL & Python
• Utiliser des outils de Data Visualisation et de Business Intelligence
• Concevoir et opérer des pipelines data et workflows robustes et scalables
• Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données dans le temps

Ce qui change par rapport à l’ancien parcours Data Analysis 

Notre nouveau parcours en Data forme des profils polyvalents, maîtrisant l'analyse, la prédiction et l'engineering. Des compétences directement alignées sur les besoins des entreprises et les métiers qu'elles recrutent en 2026 : Analytics Engineer et Data Engineer.

Concrètement, voici les principaux changements par rapport à notre ancien parcours Data Analysis :

• Vous ne faites plus seulement de l'analyse : vous développez aussi des compétences solides en Data Engineering.
• Vous apprenez à implémenter et opérer la Modern Data Stack (Airbyte, dbt, Delta Lake, S3), désormais adoptée par les entreprises les plus avancées en Data.
• Vous travaillez sur des volumes de données plus importants (Big Data) avec des enjeux de performance et de scalabilité
• Vous exploitez des données plus variées (image, son) et apprenez à adapter l'infrastructure pour aller plus loin dans vos analyses.
• Vous montez en compétence sur la Data Gouvernance : qualité, sécurité, traçabilité, conformité RGPD

Les débouchés après notre parcours Data

• Data Analyst
• Analytics Engineer
• Data Engineer
• Business Analyst
• Financial Analyst
• Consultant Data

Comment choisir entre IA et Data ?

Vous hésitez entre vous former en Data et vous former en IA ? Voici quelques éléments pour vous orienter au mieux ! 

Choisissez le parcours Data si :

• vous voulez travailler sur des problématiques variées autour de la donnée
• vous souhaitez être proche du “business” et aider les équipes métiers à prendre des décisions concrètes
• vous voulez vous reconvertir vers des métiers stables et bien établis (Data Analyst, Data Engineer)
• vous préférez un parcours plus balisé et moins technique

Choisissez le parcours IA si :

• vous voulez créer des produits concrets (apps, agents, systèmes IA, automatisations) basés sur l’Intelligence Artificielle
• vous êtes attiré par des sujets plus techniques ou même de R&D
• vous aimez construire et expérimenter
• vous n’avez pas peur de faire un peu de maths (même s’il n’y a pas besoin d’être un pro pour autant !)

Si vous avez des doutes, le mieux reste d’en discuter avec notre équipe, qui vous aidera à affiner votre projet en fonction de votre background et de vos objectifs.

En bref : IA ou Data, le vrai choix à faire aujourd’hui

Reste une question : quel parcours est le plus adapté à votre projet de reconversion ? Ce choix entre Data et IA dépend avant tout de votre projet. Mais, rassurez-vous, dans les deux cas, vous développez des compétences essentielles en 2026, très recherchées par les entreprises. 

Pour aller plus loin dans votre projet de formation :

• Téléchargez le programme complet et détaillé de nos formations
• Participez à nos Soirées Portes Ouvertes en ligne, organisées chaque semaine pour poser toutes vos questions à nos équipes.
• Prenez rendez-vous avec notre équipe d’admission pour construire votre projet de reconversion dans la Tech.