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.

24 enseignants et formateurs8 docteurs (PhD)Bachelor · Mastère · Bootcamp2025-2026 et 2026-2027
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24enseignants et formateurs depuis 2025
8docteurs (PhD) dans l’équipe
≤ 20étudiants par groupe de TP
3 + 1jury : trois professionnels externes et un membre AI2

Direction et équipe de l’école

Yacine Aslimi, Fondateur et président

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).

  • Keynote à l’IEEE World Skills Conference, Indore, 2026
  • Cinq accords académiques signés en Inde et au Sri Lanka en 2026
  • Conférence publique sur l’IA à Nogent-le-Rotrou, octobre 2026
DirectionPartenariats
NC
Responsable coordination pédagogique

Nina Cazamajor

Coordonne l’organisation pédagogique : plannings, intervenants, suivi des étudiants et des candidats tout au long de l’année.

Enseigne aussi l’anglais informatique et prépare au TOEIC (Bachelor 1 et Mastère 1, 2025-2026).

Coordination pédagogiqueSuivi étudiantsEnglish for IT
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

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.

Nedia Aouani, enseignant AI2

Data science · BI

Nedia Aouani

PhD · doctorat

Formation d’ingénieur en informatique industrielle et doctorat en automatique, puis reconversion dans la data. Enseigne SQL, Python, machine learning, Power BI et Tableau.

Machine learningTableauPower BICloud computingAnalyse des besoins SI
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 12026-2027Mastère 2
Voir l’interview
Nouha Othman, enseignant AI2

Machine learning · NLP

Nouha Othman

PhD · doctorat

Doctorat en informatique (Université de Tunis, en collaboration avec le LORIA). Spécialiste du traitement automatique du langage et de la recherche d’information.

Deep learningML non superviséProjet MLNLP et Transformers
2025-2026Mastère 1 · Bootcamp2026-2027Mastère 2
Abdelhak Touiti, enseignant AI2

IoT · Edge AI · MLOps

Abdelhak Touiti, PhD

PhD · doctorat

Ingénieur en systèmes embarqués et calcul, spécialiste IoT. Doctorat en mathématiques appliquées ; data science et architectures cloud.

ML industrielPrototypage et simulationIoTMLOps
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 1 · Bootcamp2026-2027Mastère 2
LinkedInVoir l’interview
Manel Boumaiza, enseignant AI2

Data engineering · NLP

Manel Boumaiza

Data engineering, traitement automatique du langage et deep learning. Plus de 15 ans de R&D data et IA, notamment chez Sagemcom ; à l’origine de MyDataMentor.

Data engineeringNLPDeep learningPower BIInsertion professionnelle
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 1 · Bootcamp
LinkedIn
Ammar Djebabla, enseignant AI2

Cloud · DevOps · IA générative

Ammar Djebabla

Cloud computing et systèmes distribués ; plus de cinq ans d’expérience en cloud, DevOps et automatisation d’infrastructures.

IA générativePythonGreen ITArchitecture SICybersécurité
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 1 · Bootcamp2026-2027Mastère 2
LinkedIn
Djihane Houfani, enseignant AI2

Bases de données · SQL

Djihane Houfani

PhD · doctorat

Doctorat en informatique (Université de Biskra) ; travaux de recherche en prédiction médicale, deep learning et systèmes multi-agents.

SQLBases de donnéesAnalyse des besoins SIData analyst
2025-2026Mastère 1 · formation professionnelle
RO

Python · Data science

Rania Othman

PhD · doctorat

Doctorat ; recherche en machine learning, analyse de sentiments et text mining.

PythonData scienceAnalyse pour l’IA
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 1
KB

Deep learning · Imagerie

Khawla Brahim

PhD · doctorat

Doctorat en génie électrique et informatique de l’image (2021) ; deep learning appliqué à l’imagerie médicale.

Analyse des SI industrielsSQLPython
2026-2027Mastère 2 · Bachelor 1
HG

IA · Vision par ordinateur

Hadhami Garbouge

PhD · doctorat

Doctorat en intelligence artificielle (Université d’Angers) ; vision par ordinateur et deep learning sur images multicomposantes.

Gouvernance des donnéesÉthique de l’IA
2026-2027Mastère 2
RJ

Mathématiques · Automatique

Rami Jradi

PhD · doctorat

Formation d’ingénieur et doctorat en automatique (Université Paris-Est Créteil) ; conception et validation de systèmes automatisés.

Probabilités pour l’IA
2025-2026Bachelor 1
WG

Systèmes industriels

Walid Guendouz

Ingénierie et systèmes industriels ; analyse des systèmes d’information industriels.

BC01 · Analyse des SI industriels
2026-2027Mastère 2
OJ

Éthique · Gouvernance des données

Othmane Jaouhari

Formation et accompagnement de projets en IA ; éthique, gouvernance des données et insertion professionnelle.

Éthique de l’IAGouvernance des donnéesProjet professionnelRecherche d’alternance
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 12026-2027Mastère 2
SU

Projets IA · Architecture SI

Serge Ulrich Kuate Foko

Pilotage de projets IA, administration systèmes et DevOps ; architecture des systèmes d’information industriels.

PythonStatistiquesArchitecture SI industrielsPréparation RNCP
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 1 · Bootcamp
AB

Gestion de projet agile

Alain Biangho Swelly

Gestion de projet AMOA senior et systèmes d’information des marchés financiers ; méthodes agiles.

Gestion de projet agileData et IA
2025-2026Bachelor 1 · Mastère 1
JY

IoT industriel

Jamal Yousfi

Projets d’IA appliquée aux données de capteurs et à la maintenance industrielle.

IA et maintenance prédictiveDonnées IoT industrielles
2025-2026Mastère 1
SD

Mathématiques

Samuel Diwouta

Cours et évaluations de mathématiques pour l’intelligence artificielle en Bachelor 1.

Mathématiques pour l’IA
2025-2026Bachelor 1
ZK

Data engineering · Big data

Zakaria Khchiche

Data engineering et tech lead IA dans de grands groupes, dont SNCF ; Databricks, Spark et architectures big data.

Programmation avancéePythonSQLGestion des données
2025-2026Bootcamp
HA

Deep learning appliqué

Hanae Al Kaddouri

Gestion de projets d’innovation ; deep learning appliqué aux problématiques industrielles.

Deep learningRéseaux de neuronesAteliers pratiques
2025-2026Bootcamp
EC

Deep learning

Esther Chabi Adjobo

Enseignement et recherche en data ; encadrement du projet deep learning.

Projet deep learningAteliers pratiques
2025-2026Bootcamp
SA

Data visualisation · Power BI

Sabri Abid

Data engineering et conseil Power BI ; visualisation des données au service de la décision industrielle.

Data visualisationStorytellingPower BI
2025-2026Bootcamp
AL

MLOps · Cloud

Andric Leo

Lead data engineer ; AWS, cloud et mise en production de modèles d’IA.

Déploiement de modèles IAMLOpsAWS
2025-2026Bootcamp
AG

Gestion de projet agile

Aymen Gammoudi

Nouveau 2026-2027

Gestion de projet agile appliquée aux projets data et IA.

Gestion de projet agile
2026-2027à partir d’octobre 2026
IB

Bachelor 1

Islem Ben Hnia

Nouveau 2026-2027

Rejoint l’équipe pour la rentrée 2026.

Module de Bachelor 1
2026-2027Bachelor 1
SAS

Intervenant entreprise : Grégoire de Lassence, SAS FranceResponsable pédagogie et recherche au département académique de SAS France · webinar data science avec SAS Viya et SAS Studio, novembre 2025.


Qui enseigne quoi

Machine learning et deep learningML supervisé, non supervisé, réseaux de neurones

Nedia AOUANI – équipe pédagogique AI2Nedia AouaniNouha Othman – équipe pédagogique AI2Nouha OthmanRania OthmanKhawla BrahimHanae Al KaddouriEsther Chabi Adjobo
NLP et recherche d’informationTraitement du langage, Transformers

Nouha Othman – équipe pédagogique AI2Nouha OthmanManel Boumaiza – équipe pédagogique AI2Manel Boumaiza
Data engineering et big dataPipelines, Spark, Databricks

Manel Boumaiza – équipe pédagogique AI2Manel BoumaizaZakaria KhchicheAbdelhak Touiti PhD – équipe pédagogique AI2Abdelhak Touiti
BI et data visualisationPower BI, Tableau, storytelling

Nedia AOUANI – équipe pédagogique AI2Nedia AouaniSabri AbidManel Boumaiza – équipe pédagogique AI2Manel Boumaiza
SQL, Python et bases de donnéesFondamentaux de la donnée

Djihane houfani – équipe pédagogique AI2Djihane HoufaniRania OthmanSerge Ulrich Kuate FokoKhawla Brahim
Cloud, DevOps et MLOpsDéploiement et industrialisation

Ammar djebabla – équipe pédagogique AI2Ammar DjebablaAndric LeoAbdelhak Touiti PhD – équipe pédagogique AI2Abdelhak Touiti
SI industriels, IoT et maintenanceSystèmes industriels, capteurs, edge AI

Walid GuendouzKhawla BrahimAbdelhak Touiti PhD – équipe pédagogique AI2Abdelhak TouitiJamal YousfiSerge Ulrich Kuate Foko
Mathématiques et probabilitésBases mathématiques de l’IA

Rami JradiSamuel Diwouta
Gestion de projet, éthique et gouvernanceAgile, AI Act, gouvernance des données

Othmane JaouhariHadhami GarbougeAlain Biangho SwellyAymen Gammoudi
Anglais et certificationsEnglish for IT, TOEIC

Nina Cazamajor

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.

Interview en anglais, sous-titres français.

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

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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