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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 1 · Fil rouge et passage à l'action

Le fil rouge, le filtre et le premier pitch

L'investisseur cherche une histoire cohérente : Problème Client Solution Valeur Marché Business model Croissance Investissement

Ce que l'investisseur n'achète pas : une démo impressionnante, une architecture complexe, un marché gigantesque sorti d'un rapport, un chiffre de CA inventé, « Nous n'avons pas de concurrents », « Tout le monde va utiliser notre produit », « Notre IA est meilleure ». Il achète une conviction argumentée.

Vérifie que tu as compris

Que « achète » réellement un investisseur selon le cours ?

Le premier pitch en 30 secondes : client, problème, solution, valeur, marché, business model. Exemple du cours : « Nous aidons les entreprises B2B à réduire le temps administratif de leurs commerciaux grâce à un copilote IA intégré au CRM. Nous estimons pouvoir économiser 10 heures par commercial et par mois. Nous ciblons les entreprises de plus de 500 salariés et facturons 200 € par utilisateur et par mois. »

TP1 · Trouver une startup IA (énoncé) : on part d'un problème, jamais d'une technologie. 10 minutes sans proposer de solution, au moins 5 problèmes, notés de 1 à 5 sur cinq critères : douleur, fréquence, valeur économique, marché, IA. Total sur 25. Puis 3 minutes de pitch et 1 à 2 minutes de questions.

Dans la mission du cours, on attend : une idée, un problème, une cible, une solution, un modèle économique, un premier marché, une demande de financement et un pitch de 3 minutes. Tu n'as pas besoin d'avoir raison : tu dois expliquer pourquoi l'hypothèse mérite d'être testée.

Vérifie que tu as compris

Dans le TP1, sur combien de points est noté chaque problème ?