# Executive MSc in Artificial Intelligence for Digital Transformation.

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Executive MSc • Intelligence artificielle • Transformation digitale

Un parcours de niveau master pour professionnels expérimentés qui doivent comprendre, évaluer et piloter la transformation par l’IA sans interrompre leur carrière.

DSTI met sa culture d’école d’ingénierie au service de la formation Executive : IA, data, cloud, analytics et systèmes d’information sont enseignés comme des compétences liées, au service de décisions organisationnelles éclairées.

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Conçu pour les professionnels Des profils souvent dans la trentaine, la quarantaine ou au-delà, déjà en activité et souvent responsables de projets, d’équipes ou de clients.
Online asynchrone au centre Étudier à votre rythme avec ressources enregistrées, supports numériques et accompagnement académique structuré.
Références DSTI Des centaines de professionnels expérimentés ont déjà obtenu leur diplôme grâce au modèle flexible de DSTI.

![DSTI Executive MSc in Artificial Intelligence for Digital Transformation](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2024/11/29150346/DSTI_Executive_MSc_in_Artificial_Intelligence_Featured_Image-scaled.avif)

Centre de gravité du programme
Des compétences en IA pour la transformation digitale, ancrées dans la data et les systèmes.

Pour les professionnels qui doivent piloter des choix éclairés en IA : quoi construire, quoi acheter, quoi automatiser, quoi gouverner et quoi questionner.

120 ECTS Programme de niveau master • RNCP niveau 7
500h Cours et travaux pratiques
Flexible Parcours online asynchrone central

01 — Positionnement Executive

## Pour des professionnels prêts à transformer l’IA en capacité organisationnelle.

L’Executive MSc s’adresse à des personnes qui ont déjà construit un jugement professionnel. L’objectif est d’ajouter à une carrière existante des compétences solides en IA, data et systèmes numériques, afin d’ancrer les décisions stratégiques dans la réalité technique.

Pourquoi ce parcours existe

## La transformation digitale exige désormais une culture technique au niveau décisionnel.

Une transformation par l’IA réussie dépend de professionnels capables de discuter qualité de la data, architecture, automatisation, limites des modèles, gouvernance, sécurité et mise en œuvre avec les équipes techniques comme avec les parties prenantes métier.

Profondeur d’école d’ingénierie

### Une substance technique pour les décisions Executive

Le programme s’adresse aux professionnels qui doivent comprendre comment les systèmes d’IA sont construits, intégrés, évalués et gouvernés dans de vraies organisations.

Structure de niveau master

### Large, sérieuse et connectée

Le curriculum relie IA, data science, data engineering, cloud, analytics, systèmes d’information et cyber security à un rythme adapté aux professionnels.

Profils professionnels hybrides

### Pour les leaders entre métier et technologie

Managers, consultants, ingénieurs, analystes, entrepreneurs et responsables de transformation peuvent tous en bénéficier lorsque leur projet exige une compétence durable en IA.

02 — Public visé

## Un programme pour des profils à forte maturité professionnelle.

Le ton, le rythme et l’expérience d’apprentissage doivent correspondre à des adultes expérimentés : clairs, exigeants, flexibles, respectueux du temps disponible et directement liés à de vrais enjeux organisationnels.

01

### Managers et responsables de transformation

Professionnels qui doivent piloter des projets d’IA ou de transformation digitale sans dépendre entièrement de fournisseurs ou d’équipes spécialisées.

02

### Consultants et directeurs de projet

Personnes qui conseillent des organisations sur des choix digitaux, data ou d’automatisation et qui ont besoin d’une crédibilité technique plus forte.

03

### Ingénieurs et professionnels IT

Profils techniques évoluant vers l’architecture, le leadership, la gouvernance, le product ownership ou des opérations augmentées par l’IA.

04

### Entrepreneurs et spécialistes seniors

Professionnels qui construisent des produits, services ou capacités internes où IA, data et systèmes d’information doivent être compris ensemble.

03 — Flexibilité

## L’Online asynchrone n’est pas secondaire ici. Il est central.

Pour ce public, la flexibilité n’est pas un confort : c’est la condition qui rend des études sérieuses possibles tout en conservant responsabilités professionnelles et personnelles.

Expérience principale pour de nombreux apprenants Executive

## Étudier online, en asynchrone, au rythme d’un professionnel.

Le modèle de DSTI donne aux apprenants expérimentés accès à des contenus académiques structurés, des enregistrements, des ressources numériques et des modalités d’évaluation sans imposer une interruption complète de carrière. Le programme est conçu pour organiser l’apprentissage autour du travail, des déplacements, de la famille et des responsabilités de projet.

Apprentissage enregistré

### Revenir sur les contenus complexes

IA, statistiques, cloud et systèmes data demandent souvent plusieurs visionnages et de la pratique. L’apprentissage asynchrone respecte cette réalité.

Connexion en direct lorsque c’est utile

### Du soutien sans logique de présence rigide

L’accès Live Streamed et des sessions d’accompagnement peuvent compléter le parcours asynchrone lorsque cela est disponible et pertinent.

Même sérieux académique

### La flexibilité ne réduit pas les exigences

L’objectif reste une compétence de niveau master, avec travaux évalués et application professionnelle, pas une simple consommation passive de contenus.

04 — Structure du programme

## Quatre piliers techniques, un objectif de transformation.

Le programme combine 500 heures de cours et travaux pratiques avec une expérience professionnelle intégrée. Sa structure donne aux professionnels une compréhension large et connectée des systèmes numériques rendus possibles par l’IA.

500h Cours et travaux pratiques

120 ECTS, programme de niveau master

4 Unités d’Enseignement centrales

4–6 Mois d’expérience professionnelle

05 — Programme académique

## Un contenu de programme transparent, cours par cours.

L’Executive MSc conserve un curriculum large et connecté : data science, data engineering, cloud et cyber security, analytics et application professionnelle. Les cartes ci-dessous présentent le contenu le plus récent du programme avec les heures, les heures d’accompagnement le cas échéant, et les ECTS.

Quatre unités d’enseignement

### Data, IA et systèmes numériques

Le programme s’organise autour des fondations techniques dont les cadres et professionnels expérimentés ont besoin pour évaluer et piloter la transformation liée à l’IA.

Transparence au niveau du cours

### Pas seulement des intitulés généraux

Chaque unité d’enseignement s’ouvre sur des cartes de cours indiquant le contenu académique, les heures, l’accompagnement éventuel et les ECTS.

Pertinence Executive

### Profondeur technique pour décideurs

Le curriculum est conçu pour des professionnels expérimentés qui doivent comprendre assez techniquement pour diriger, questionner et appliquer avec responsabilité.

Data Science
5 cours

### Mathématiques, statistiques, machine learning et représentation des connaissances

Cette unité construit les bases quantitatives et de modélisation nécessaires pour comprendre les systèmes d’IA modernes, au-delà d’un simple usage de surface.

25h 5h accompagnement 4 ECTS

#### Applied Mathematics for Data Science

Ce cours couvre les notions de mathématiques appliquées nécessaires pour étudier l’optimisation en data science : calcul, algèbre linéaire et nombres complexes.

25h 5h accompagnement 4 ECTS

#### Foundations of Statistical Analysis and Machine Learning - Part 1

Un cours d’introduction aux fondamentaux des statistiques descriptives, de la théorie des probabilités et de leurs applications avec le langage R pour l’analyse de données.

25h 6 ECTS

#### Artificial Neural Networks

Couches, poids, biais, hyperparamètres et algorithmes d’optimisation des réseaux de neurones, avec des applications de classification et de régression mises en œuvre en Python avec TensorFlow.

25h 5h accompagnement 6 ECTS

#### Python Machine Learning Labs

Structures de données, techniques de nettoyage et de préparation des données, feature engineering et modélisation de machine learning avec des bibliothèques Python.

25h 5h accompagnement 6 ECTS

#### Semantic Web Technologies

RDF et SPARQL pour représenter et interroger des données riches du web, ainsi que l’usage de connaissances sur le web avec des cadres standardisés.

Data Engineering
5 cours

### Systèmes d’information, SQL, graph data et pipelines

Cette unité relie l’IA et l’analytics aux systèmes de données, à la conception des systèmes d’information et aux méthodes projet nécessaires dans de vraies organisations.

25h 4 ECTS

#### Analysis & Design of Information Systems

Principes et méthodologies de conception et d’analyse des systèmes d’information.

25h 3 ECTS

#### IT Project Management: Traditional and Agile Approaches

Cycle de vie de la gestion de projet et bonnes pratiques pour travailler avec des approches traditionnelles et Agile.

25h 5h accompagnement 6 ECTS

#### Data Wrangling with SQL

Bases de données relationnelles, requêtes SQL avancées, procédures stockées, déclencheurs, SQL dynamique et applications avec Microsoft SQL Server.

25h 4 ECTS

#### Graph Databases NoSQL Part 1

Préparation à la certification Neo4j Certified Professional et modélisation de problèmes avec des graphes, avec mise en œuvre pratique dans Neo4j.

25h 5h accompagnement 4 ECTS

#### Data Pipeline Part 1

Flux de données XML, DTD et schémas, transformations XSL et formats de données JSON pour construire des data pipelines efficaces et évolutifs.

Cyber Security & Cloud Engineering
4 cours

### Cloud platforms, cyber security et systèmes numériques réglementés

Cette unité donne aux apprenants Executive la compréhension du cloud, de la sécurité, des plateformes de données et des enjeux réglementaires nécessaire pour évaluer de manière responsable la transformation liée à l’IA.

50h 9 ECTS

#### Cloud Computing - Amazon AWS

Utiliser différents services cloud sur la plateforme AWS et préparer la certification AWS Certified Solutions Architect – Associate.

25h 4 ECTS

#### Fundamentals of Cyber Security Practices

Modèles de conception pour la sécurité des systèmes, sécurité des infrastructures, chiffrement des données au repos et en transit, et sûreté du code.

25h 5h accompagnement 4 ECTS

#### Data Pipeline Part 2

Apache Spark, Kafka, composants modernes de plateformes de données, architectures Lambda et Kappa, « anything as code » et pratiques CI/CD.

25h 3 ECTS

#### Data Laws & Regulations - Philosophies, Geopolitics & Ethics

Principes et cadres de la confidentialité et de la sécurité des données, incluant les réglementations européennes et américaines ainsi que les différences entre common law et code law.

Data Analytics
5 cours

### Business analytics, reporting, CRM et applications métier

Cette unité relie le curriculum technique au reporting, aux tableaux de bord, aux données clients, aux problèmes métier et aux travaux analytiques orientés management.

5h 2 ECTS

#### Warm Up

Rappels sur l’AI Awareness.

25h 5h accompagnement 6 ECTS

#### Advanced Excel for Data Analytics

Formules, data visualisation, PowerPivot, Solver et Visual Basic for Application.

25h 6 ECTS

#### Reporting & Visualisation

Introduction aux modules utilisés dans la préparation à la certification Analysing Data with Microsoft Power BI.

25h 5 ECTS

#### Data Analytics Domain Applications

Applications pratiques de data analytics dans le marketing, la finance, l’industrie et la gestion des risques.

25h 4 ECTS

#### CRM Data Management

Préparation à Microsoft Power Platform Functional Consultant (PL-200) et introduction aux logiciels de CRM data management.

06 — Certifications professionnelles

## Un parcours de certification ciblé, aligné avec le programme.

Les étudiants de l’Executive MSc doivent valider Neo4j. Une seconde certification approuvée est optionnelle mais recommandée ; elle donne droit à la distinction « with Honours » à l’obtention du diplôme.

Règle Executive MSc

### Neo4j est obligatoire. Une seconde certification ciblée peut renforcer le profil diplômé.

Le programme est court et ciblé : le parcours de certification reste donc clair. Neo4j valide la composante graph databases, tandis qu’AWS ou Microsoft PL-200 peuvent être choisis comme seconde certification optionnelle lorsque cela correspond au rôle et aux objectifs de l’apprenant.

Obligatoire Certification Neo4j pour chaque étudiant Executive MSc.

Distinction with Honours Une seconde certification approuvée donne droit à la distinction « with Honours ».

Orientation optionnelle AWS Certified Solutions Architect – Associate ou PL-200: Microsoft Power Platform Functional Consultant.

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Neo4j

### Certification Neo4j

Contexte de cours : Graph Databases NoSQL Part 1

[Site de la certification](https://graphacademy.neo4j.com/certifications/neo4j-certification/)

![AWS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg)

AWS

### AWS Certified Solutions Architect – Associate

Contexte de cours : Cloud Computing - Amazon AWS

[Site de la certification](https://aws.amazon.com/certification/certified-solutions-architect-associate/)

![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg)

Microsoft

### PL-200: Microsoft Power Platform Functional Consultant

Contexte de cours : CRM Data Management

[Site de la certification](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/exams/pl-200/)

07 — Références DSTI

## DSTI a été construite pour ce type d’apprenant.

Avant que l’enseignement hybride ne devienne à la mode, DSTI était déjà pensée comme une école d’ingénierie connectée pour adultes en activité, apprenants internationaux et professionnels qui ne pouvaient pas toujours déménager ou arrêter de travailler.

Des centaines de diplômés

### Des professionnels expérimentés sont déjà passés par DSTI

DSTI a diplômé de nombreux apprenants dans la trentaine, la quarantaine et au-delà, dont des professionnels conciliant études, travail et responsabilités familiales.

Culture d’école d’ingénierie

### L’IA reliée aux systèmes

Le programme s’ancre dans la data, le logiciel, le cloud, l’analytics et la cyber security, plutôt que dans des discours managériaux isolés sur l’innovation.

Respect professionnel

### Une pédagogie adulte, sans infantiliser le public

La page, le ton et la structure doivent parler à des personnes qui ont déjà une carrière, des contraintes et des responsabilités de décision.

08 — Galerie de diplômés

## Des diplômés qui ont étudié avec travail, responsabilité et ambition.

Les apprenants Executive et professionnels de DSTI étudient souvent tout en gérant équipes, clients, organisations et responsabilités familiales. Cette galerie met en avant de vrais parcours de diplômés : des adultes expérimentés qui ont utilisé des études rigoureuses et flexibles pour renforcer leur rôle dans la transformation liée à l’IA.

![Olivier Gschwind](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/05125339/Olivier-Gschwind.jpeg)

Spring 2019

### Leader de transformation

Olivier Gschwind

[Profil LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/olivier-gschwind/)

![Razan Nofal](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2024/12/16115714/Razan-Nofal-774x1024.avif)

Autumn 2019

### Conseil ou direction de projet

Razan Nofal

[Profil LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/razan-nofal-0b6310149/)

![Arun Chinega](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/05125138/Arun-Chinega.jpeg)

Autumn 2025

### Leadership ingénierie ou IT

Arun Chinega

[Profil LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/arunchinega/)

![Diego Carriel Lopez](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2024/12/22165922/diego.avif)

Autumn 2022

### Responsabilité data et analytics

Diego Carriel Lopez

[Profil LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/diego-carriel-lopez-phd-03325545/)

![Guillaume Pealat](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2024/12/18164151/1705667075112.avif)

Spring 2024

### Parcours entrepreneurial

Guillaume Pealat

[Profil LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/gpealat/)

![Lorena Romeo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2024/12/13113713/Lorena-883x1024.avif)

Autumn 2019

### Repositionnement professionnel

Lorena Romeo

[Profil LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/lorena-romeo-2ba19621/)

09 — Carrières

## Utiliser le programme pour structurer une vraie évolution professionnelle.

L’expérience professionnelle intégrée relie les apprentissages à un projet concret d’IA, de data ou de transformation digitale, que ce soit via un poste, une mission, un stage, un projet de conseil ou un cadre professionnel validé.

30 ECTS

## L’application professionnelle compte.

L’expérience professionnelle finale valide la capacité à utiliser les connaissances en IA et systèmes numériques dans un contexte organisationnel. Pour les apprenants Executive, cela signifie souvent relier le programme à une orientation de carrière ou à un projet de transformation déjà existant.

Transition professionnelle

### Évoluer vers un leadership lié à l’IA

Utiliser le programme pour se repositionner depuis le management général, le conseil, l’ingénierie, les opérations ou l’IT vers l’IA et la transformation digitale.

Employeur actuel

### Créer de la valeur là où vous travaillez déjà

Pour certains professionnels, le projet le plus pertinent peut être lié à leur organisation actuelle et validé académiquement.

Application à court terme

### Renforcer un rôle ou un projet existant

Les débouchés courants incluent AI Project Owner, Data / AI Product Owner, Digital Transformation Project Lead ou des responsabilités d’analytics manager dans une organisation existante.

Progression professionnelle

### Évoluer vers le leadership de transformation

Avec la séniorité et des réalisations prouvées, le programme peut soutenir une évolution vers AI Transformation Lead, Digital Transformation Manager ou Head of Data / AI initiatives. Il n’est pas présenté comme un raccourci instantané vers un titre exécutif.

10 — Admissions

## Une admission sélective pour professionnels expérimentés.

Les admissions doivent évaluer à la fois la préparation académique et la cohérence professionnelle. Ce programme s’adresse à des apprenants mûrs, avec une raison claire de développer leurs compétences en IA et transformation digitale.

Niveau académique

### Un niveau master est attendu

Les candidats sont généralement déjà diplômés de niveau master, ou capables de démontrer une préparation académique équivalente.

Expérience professionnelle

### Généralement 4 ans ou plus

L’expérience professionnelle doit montrer maturité, responsabilité et un lien plausible avec l’IA, la data, les systèmes numériques ou la transformation.

Mise à niveau si nécessaire

### Examen d’entrée en ligne si pertinent

Les candidats dont les études antérieures n’incluent pas suffisamment de mathématiques, statistiques ou informatique peuvent être invités à passer l’examen d’entrée en ligne de DSTI.

English

### Niveau professionnel opérationnel

Le programme est enseigné en anglais. Les candidats doivent pouvoir étudier des contenus techniques et communiquer professionnellement en anglais.

## L’IA fait partie de votre prochaine étape professionnelle ?

Venez avec votre contexte professionnel. La bonne question n’est pas seulement de savoir si l’IA vous intéresse, mais quel type de transformation liée à l’IA vous devez comprendre, piloter ou évaluer.

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[Candidater](https://dsti.school/fr/candidater)
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