# Spécialisation Postgraduate Industrie Digitale & IA. Canonical HTML: https://dsti.school/fr/specialisation-postgraduate-industrie-digitale-ia This Markdown copy is generated from the same DSTI static-site build as the canonical HTML page. It is intended for machine readability and concise retrieval. ENSAM x DSTI • Programme postgraduate • Industrie Digitale & IA Un programme d’un an pour ingénieurs diplômés — notamment jeunes diplômés — qui veulent compléter leur formation industrielle par des compétences opérationnelles en data, IA, cloud, cybersécurité, visualisation et jumeaux numériques. Le programme est construit en alternance, avec semaines de cours et semaines hors cours, projets appliqués et périodes en entreprise. Les candidatures sont déposées sur la plateforme ENSAM. [Candidater sur ENSAM](https://lise.ensam.eu/faces/CreationCompte.xhtml)[Échanger avec DSTI](https://meetings-eu1.hubspot.com/dsti/information-meeting)Voir les critères 1 an Spécialisation postgraduate, en alternance. 120 ECTS Programme de niveau master • RNCP niveau 7 Anglais + français Niveau B2 requis pour les non-natifs. ![Logos ENSAM et DSTI School of Engineering](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2024/12/17193102/DSTI-School-of-Engineering-ENSAM-Ecole-Nationale-Arts-et-Metier-1-768x689.avif) Admission Automne · octobre Rythme Semaines de cours / semaines hors cours Lieux Paris · Sophia-Antipolis · Bordeaux-Talence · Live Streamed en France 01 — Identité du programme ## Un complément de spécialisation pour ingénieurs de l’industrie. Le programme associe l’héritage industriel d’Arts et Métiers à l’expertise DSTI en data, IA et systèmes numériques. Fondée en 1780, Arts et Métiers est la deuxième plus ancienne école d’ingénieurs industrielle de France ; DSTI apporte son environnement spécialisé en data, IA, cloud et cybersécurité. Positionnement ### Industrie 4.0, data et IA, avec une vraie culture d’ingénierie. À l’heure où les industries combinent données, automatisation, IA et systèmes connectés, les ingénieurs doivent savoir spécifier, intégrer et piloter des solutions numériques sans perdre la compréhension des systèmes physiques et industriels. Public visé ### Ingénieurs diplômés Ingénieurs récemment diplômés, ingénieurs généralistes de l’industrie ou profils universitaires équivalents en ingénierie. Objectif ### Compétences complémentaires Ajouter data, IA, cloud, cybersécurité, visualisation et jumeaux numériques à une formation d’ingénierie initiale. Professionnalisation ### Rythme en alternance Semaines de cours, semaines hors cours, projets appliqués et périodes en entreprise relient les enseignements aux cas industriels réels. 02 — Objectifs pédagogiques ## Concevoir, analyser et déployer des solutions numériques industrielles. La spécialisation donne une grille de lecture opérationnelle des données, de l’IA et des infrastructures numériques appliquées aux environnements industriels complexes. Définition de solution ### Définir les solutions Formuler les besoins, données, algorithmes, interfaces et critères d’évaluation d’une solution IA adaptée à l’industrie. Gestion des données ### Structurer l’information Comprendre acquisition, bases de données, qualité, gouvernance et sécurité des données industrielles. Traitement & IA ### Évaluer les modèles Appliquer, interpréter et critiquer des techniques de traitement de données, machine learning et optimisation. Jumeaux numériques ### Superviser le déploiement Expliquer, concevoir et accompagner des jumeaux numériques pour améliorer les opérations et les décisions. 03 — Structure & rythme ## Un an, en alternance. Le rythme articule semaines de cours, semaines hors cours, travaux pratiques, projets, préparation aux certifications et périodes en entreprise. La formation est conçue pour des candidats déjà diplômés en ingénierie. ECTS 120 Programme de niveau master • RNCP niveau 7. Rythme indicatif 2 / 3 2 semaines d’étude, 3 semaines hors cours. Expérience Alternance Rythme en alternance, complété par des projets appliqués. Entrée Automne Rentrée en octobre. ### Langues d’enseignement et de travail Le programme exige un niveau B2 en anglais et un niveau B2 en français pour les candidats non natifs. Cette double exigence reflète à la fois l’environnement académique et la réalité des projets et de l’alternance en France. 04 — Lieux & modalités ## Un programme ancré dans les écosystèmes industriels français. Les étudiants peuvent être basés à Paris, Sophia-Antipolis ou sur le campus ENSAM Bordeaux-Talence. Le Live Streamed est possible en France uniquement, selon compatibilité académique et organisationnelle. ![ENSAM Bordeaux-Talence campus](https://s3-site.artsetmetiers.fr/public/2025-10/ENSAM%20REP%20BORDEAUX%2025%20DSC_1049_-Modifier%20HD%20%281%29.jpg) ENSAM Bordeaux-Talence ### Un campus Arts et Métiers au cœur de l’ingénierie industrielle. Le campus de Bordeaux-Talence complète les ancrages DSTI de Paris et Sophia-Antipolis pour ce programme commun. [Découvrir le campus Bordeaux-Talence](https://artsetmetiers.fr/fr/campus/bordeaux-talence) DSTI Paris ### Capitale académique et industrielle Un environnement dense pour les entreprises, l’ingénierie, le conseil, la data et l’innovation. Sophia-Antipolis ### Écosystème technologique Le campus DSTI Côte d’Azur s’inscrit dans le premier parc technologique d’Europe. Live Streamed ### En France uniquement Suivre les cours à distance en direct peut être possible pour des étudiants déjà basés en France. 05 — Programme académique ## Data, IA, infrastructure et systèmes industriels. Le curriculum couvre les briques nécessaires pour passer de l’analyse de données à l’intégration de solutions numériques dans des environnements industriels. Data Engineering ### 29h Big vs Smart Data, reporting, visualisation et préparation à Microsoft Power BI. Artificial Intelligence and Machine Learning ### 101h Python Machine Learning Labs, séries temporelles, réseaux neuronaux, réduction et hybridation de modèles. Statistics and Applied Mathematics ### 51h Statistiques, probabilités, optimisation et simulation numérique. Cyber Security ### 25h Principes de sécurité, design patterns, chiffrement, code safety et protection des systèmes. Infrastructure and Communication ### 132h SQL, AWS, communication inter-systèmes, Industrial Digital Twins, Virtual Reality et Augmented Reality. Projects ### 90h Projets pratiques autour de modèles ML, visualisation, infrastructures sécurisées et optimisation de processus industriels. 06 — Préparation aux certifications ## Une préparation aux certifications comme atout professionnel. Le programme prépare à deux certifications externes reconnues, mais aucune des deux n’est exigée pour obtenir le diplôme. L’intérêt est positif et concret : renforcer le profil des étudiants en cloud architecture, reporting et visualisation. Préparées, non obligatoires ### AWS et Power BI renforcent le parcours industrie digitale. La préparation aux certifications est intégrée aux enseignements concernés. Les étudiants peuvent choisir de passer les examens externes lorsque cela sert leur projet, mais l’obtention du diplôme repose sur le programme académique, les projets et l’alternance. Préparées dans le programme AWS Certified Solutions Architect – Associate et Exam PL-300: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate. Non obligatoires pour valider Ces certifications externes ne sont pas requises pour obtenir le diplôme. Signal professionnel Elles peuvent néanmoins renforcer l’employabilité dans le cloud, la data analytics et la transformation digitale industrielle. ![AWS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) ![Amazon Web Services logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg) Amazon Web Services ### AWS Certified Solutions Architect – Associate Préparée à travers les enseignements cloud, infrastructure et intégration de systèmes. [Page officielle 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 ### Exam PL-300: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate Préparée à travers les enseignements de reporting, visualisation et data engineering. [Page officielle de la certification](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/data-analyst-associate/) ### Ressources pédagogiques et environnements techniques Les étudiants bénéficient également de l’écosystème d’apprentissage DSTI, avec DSTI Learn, AWS Academy, Microsoft Learn for Educators, Microsoft Azure for Education, O’Reilly et des environnements techniques dédiés lorsque pertinent. 07 — Co-direction du programme ## Une co-direction ENSAM x DSTI. La direction du programme réunit la connaissance des systèmes industriels, des sciences de l’ingénieur et de la formation spécialisée en data, IA et infrastructures numériques. ![Sébastien Corniglion](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/05/25131106/Sebastien-Corniglion-DSTI-School-of-Engineering.avif) Co-directeur du programme ### Sébastien Corniglion Directeur Général de DSTI School of Engineering, ingénieur des systèmes d’information et enseignant dans les domaines data, information systems et infrastructures numériques. [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/scorniglion/) ![Pr Emmanuelle Abisset-Chavanne](https://s3-site.artsetmetiers.fr/public/2024-07/Inside%20juin%202024-coulisses-bordeaux.jpg) Co-directrice du programme ### Pr Emmanuelle Abisset-Chavanne Professeure à Arts et Métiers, spécialiste des sciences de l’ingénieur et de la modélisation pour les environnements industriels avancés. [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/emmanuelle-abisset-chavanne-7226b480/) 08 — Admissions & candidature ## La candidature se fait sur la plateforme ENSAM. Le programme est sélectif. Les candidatures sont déposées et suivies via le système ENSAM, avec examen du dossier académique, du projet et des prérequis linguistiques. Profil académique ### Ingénieur diplômé ou équivalent Le programme vise les diplômés ingénieurs et les profils universitaires équivalents en ingénierie, de préférence en ingénierie industrielle. Langues ### B2 anglais et B2 français Ces niveaux sont requis pour les non-natifs, afin de suivre les cours et réussir les projets et l’alternance en France. Formation en alternance ### Compatibilité administrative La formation en alternance suppose une situation compatible avec un rythme semaines de cours / semaines hors cours et une situation d’alternance en France. Candidature ### Plateforme ENSAM La candidature officielle s’effectue sur le système ENSAM. [Ouvrir la plateforme ENSAM](https://lise.ensam.eu/faces/CreationCompte.xhtml) 09 — Débouchés ## Des rôles à l’interface de l’industrie et du numérique. Les diplômés peuvent viser des fonctions liées à l’industrialisation de l’IA, aux systèmes numériques industriels, aux jumeaux numériques, au cloud, à la data et à la transformation digitale. Data Scientist industriel Machine Learning Engineer Digital Transformation Consultant Cloud Solutions Architect Ingénieur jumeaux numériques Chef de projet Industrie 4.0 Prochaine étape ## Candidater au programme ENSAM x DSTI. Si votre profil correspond à une spécialisation postgraduate après un diplôme d’ingénieur ou équivalent, commencez par la plateforme ENSAM ou échangez avec DSTI pour vérifier votre projet. [Candidater sur ENSAM](https://lise.ensam.eu/faces/CreationCompte.xhtml)[Prendre rendez-vous](https://meetings-eu1.hubspot.com/dsti/information-meeting) Sur cette page