Rentrée janvier 2027 : candidatures ouvertes · campus d’Écouen
Équipe pédagogique et direction
Des ingénieurs, data scientists et chercheurs qui enseignent ce qu’ils pratiquent : projets, études de cas industrielles et soutenances devant des professionnels.
Candidater Nous contacter6
enseignants en data, IA, IoT et cloud
≤ 20
étudiants par groupe de TP
3 + 1
jury : trois professionnels externes et un membre AI2
1
référent pédagogique pour chaque étudiant
Direction et équipe de l’école
Fondateur et président
Yacine Aslimi
Dirige la stratégie pédagogique et les partenariats internationaux d’AI2. Intervenant sur les compétences de l’Industrie 5.0, notamment à l’IEEE World Skills Conference (Indore, 2026).
DirectionPartenariats
PV
Responsable marketing international
Pavithra Vishwanath
Développe les partenariats avec les établissements d’Inde et du Sri Lanka ; a co-piloté la tournée académique 2026 et les accords signés à cette occasion.
International
NC
Responsable coordination pédagogique
Nina Cazamajor
Coordonne l’organisation pédagogique : plannings, intervenants, suivi des étudiants et des candidats tout au long de l’année.
Coordination pédagogiqueSuivi étudiants
L’équipe enseignante
Les affectations sont confirmées à chaque rentrée par l’équipe pédagogique. Des professionnels externes siègent dans tous les jurys de blocs de compétences.
Professeur
Abdelhak Touiti, PhD
Ingénieur en systèmes embarqués et calcul, spécialiste IoT. Enseigne les modules pratiques IoT, data engineering et edge AI.
IoTEdge AIData engineering
Professeure
Manel Boumaiza
Data engineering, traitement automatique du langage et deep learning.
NLPDeep learningPipelines
Enseignant assistant
Ammar Djebabla
Cloud computing et systèmes distribués ; accompagne les modules cloud, DevOps et déploiement.
CloudDevOps
Professeure
Nedia Aouani
Data science et IA appliquée pour les programmes Bachelor et Mastère.
Data scienceIA appliquée
Professeure
Nouha Othman
Data science et IA appliquée pour les programmes Bachelor et Mastère.
Data scienceIA appliquée
Professeure
Djihane Houfani
Data science et IA appliquée pour les programmes Bachelor et Mastère.
Data scienceIA appliquée
Interview en anglais, sous-titrée.
Abdelhak Touiti : enseigner l’IA appliquée
Il explique comment AI2 relie la théorie aux projets concrets :
- comprendre l’impact métier de chaque choix technique ;
- s’appuyer sur les mathématiques pour concevoir des pipelines de données efficaces ;
- maîtriser le cloud, l’ETL et le data engineering sur des cas réels.
Nedia Aouani : la data au service de la décision
Ingénieure en informatique industrielle et docteure en automatique, Nedia Aouani s’est reconvertie dans la data il y a trois ans. Elle enseigne aujourd’hui à AI2 :
- SQL, data warehouses et data lakes
- Python et la visualisation de données
- le machine learning supervisé et non supervisé
- Power BI et Tableau pour la business intelligence
« Tableau et Power BI sont très demandés par les entreprises : les étudiants qui maîtrisent ces outils ont de vraies chances de trouver un emploi. »
Nedia Aouani, traduit de l’anglais
Interview en anglais, sous-titres français.
Comment nous enseignons
Projets d’abord
Chaque module se termine par un exercice pratique ; chaque année par un projet soutenu devant un jury.
Jurys professionnels
Les blocs de compétences sont soutenus devant des professionnels externes, comme en entreprise.
Petits groupes
TP en groupes de 20 étudiants au plus et un référent pédagogique pour chacun.
L’IA en classe
Les étudiants utilisent les outils d’IA du marché et apprennent à vérifier ce qu’ils produisent.
Vous êtes professionnel de la data ou de l’IA et souhaitez enseigner ?
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