À partir de septembre 2026, l’École polytechnique ouvrira un nouveau parcours dans son programme de Master of Science & Technology (MSc&T). Baptisé « Large Language Models, Graphs and Applications » (LLGA), ce cursus formera des spécialistes capables de concevoir et de déployer les nouvelles générations de systèmes d’intelligence artificielle.
L’objectif est de former des ingénieurs capables de passer de la recherche sur les modèles d’IA à leur utilisation concrète dans les entreprises, notamment dans des secteurs comme la santé, la finance ou les systèmes de recommandation.
Un master en intelligence artificielle à l’École polytechnique
Le programme Large Language Models, Graphs and Applications s’inscrit dans l’offre de MSc&T de l’École polytechnique, des formations internationales destinées aux étudiants souhaitant se spécialiser dans des domaines scientifiques et technologiques avancés.
L’objectif de ce nouveau master IA à Polytechnique est de former des ingénieurs capables de transformer les innovations de la recherche en applications concrètes pour les entreprises.
Le programme s’intéresse notamment aux systèmes d’intelligence artificielle capables de traiter des données structurées en réseaux. Ces technologies sont utilisées dans des domaines variés comme les réseaux sociaux, les infrastructures énergétiques ou encore l’analyse de molécules dans la recherche médicale.
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Des compétences avancées autour des Large Language Models
Les étudiants du MSc&T Large Language Models, Graphs and Applications travailleront sur plusieurs technologies aujourd’hui au cœur de l’écosystème de l’intelligence artificielle.
Ils apprendront notamment à maîtriser le LLM Ops, une approche qui permet de déployer et de superviser des modèles de langage à grande échelle.
Le programme abordera également les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui permettent de connecter les modèles d’intelligence artificielle aux données internes des organisations afin d’obtenir des réponses plus fiables.
Les étudiants seront aussi formés à la conception d’agents autonomes, capables d’exécuter des tâches complexes, ainsi qu’à l’IA appliquée aux graphes, une technologie utilisée pour analyser des réseaux de données dans des secteurs comme la finance ou la santé.
Un MSc&T destiné aux étudiants scientifiques
Comme les autres programmes MSc&T de l’École polytechnique, ce nouveau parcours s’adresse à des étudiants disposant d’un solide bagage en mathématiques, informatique ou data science.
La formation combine enseignements théoriques, projets appliqués et immersion dans l’écosystème industriel de l’intelligence artificielle. Les étudiants travailleront avec des chercheurs et des experts du secteur sur des problématiques réelles liées au développement de systèmes d’IA. Le programme intègre également une réflexion sur les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’intelligence artificielle.
Deux ans pour se spécialiser dans l’intelligence artificielle
Le MSc&T de l’École polytechnique se déroule sur deux ans. La première année est consacrée aux fondamentaux. Les étudiants suivront des cours de statistiques, de machine learning et de deep learning avant d’effectuer un premier stage en entreprise ou en laboratoire de recherche.
La deuxième année permet d’approfondir la spécialisation. Les enseignements porteront notamment sur l’ingénierie des modèles de langage, la sécurité des systèmes d’IA et les approches d’intelligence artificielle frugale. Les étudiants devront également réaliser un projet appliqué en collaboration avec l’industrie avant de conclure leur cursus par un stage de recherche.
Quels débouchés après le MSc&T en IA (LLM) de l’École polytechnique?
Les diplômés de ce programme pourront viser plusieurs postes stratégiques dans l’écosystème de l’intelligence artificielle.
Parmi les métiers envisagés figurent notamment :
- Ingénieur spécialisé en Large Language Models
- Architecte de solutions en intelligence artificielle
- Product manager IA
- Expert en Graph AI ou chercheur en intelligence artificielle
Ces profils sont aujourd’hui recherchés dans des secteurs comme la Big Tech, la finance, la santé ou les institutions publiques.
