NOUVEAU
AEC intelligence artificielle

En ligne de soir et de fin de semaine

Demande d'admission
Début des cours : 19 août 2026

Durée : 12 mois ( 735 heures )

Demande d'admission

Maîtrise l’intelligence artificielle pour transformer les entreprises!

Au Collège O'Sullivan de Québec, it works !

Deviens une ressource stratégique capable de transformer l’IA en outil concret pour les organisations où tu interviendras!

Maîtrise l’implantation de l’intelligence artificielle, l’exploitation des données et de l’IA prédictive, ainsi que l’automatisation intelligente des processus pour aider les entreprises à gagner en efficacité, réduire les erreurs et prendre de meilleures décisions.

Deviens un spécialiste informatique capable de comprendre, implanter, configurer et exploiter des solutions d’intelligence artificielle, et de les adapter aux processus, aux données et à la culture des entreprises dans lesquelles tu interviendras.

735 heures
3 sessions

Le programme AEC Intelligence artificielle est rapide et complet.

3 sessions

En ligne de soir
En ligne mode synchrone?

Les cours en ligne synchrones sont animés en direct par des enseignants à dates et heures fixes. Tes collègues de classe sont donc connectés en même temps que toi.

De soir et de fin de semaine: approximativement 4 soirs par semaine et plusieurs samedis avant-midi. 

De soir et de fin de semaine

Admissible à l’aide financière aux études !

Contacte-nous dès maintenant afin de demander une simulation qui te donnera une idée du montant qui pourrait t’être accordé par le Programme de prêts et bourses !

– 418 529-3355 –

Admissible aux prêts et bourses

L’AEC intelligence artificielle, la formation concrète et reconnue qu’il te faut !

Communique avec nous dès maintenant!

Tu as des questions au sujet du programme, de l’admission, du coût des études, de l’aide financière, des stages ou encore au sujet des préalables? Appelle-nous, il nous fera plaisir de te répondre.

Tél. : 418 529-3355 / Sans frais : 1 866 944-9044

Conditions générales d’admission AEC >
Conditions particulières d’admission :
  • Base en informatique et en programmation (DEC en informatique un atout);
  • Réussir un test d’admission 
Admissible à l’aide financière aux études

Le Collège est un établissement d’enseignement privé subventionné admissible à l’aide financière aux étudiants. Plusieurs modalités sont proposées pour faciliter le paiement des frais de scolarité.

Contacte-nous pour en savoir plus >

Session 1

Ce cours permet à l’étudiant de s’introduire aux différents concepts de l’intelligence artificielle et de reconnaître ses différents domaines d’application. Le cours explorera les considérations éthiques en lien avec l’utilisation de solutions intelligentes. Il vise également à préparer l’étudiant aux autres cours de la formation, en lui fournissant les outils et compétences nécessaires.
Ce cours vise à permettre à l’étudiant de sélectionner et installer adéquatement un logiciel de collecte de données. En effet, une fois les sources de données identifiées, l’approche utilisée sera composée des étapes d’extraction, transformation et chargement des données (ETL – extract, transform et load) dans des entrepôts et comptoirs de données.

Ce processus sera expérimenté au moyen d’outil ETL (SISS, Talend, Informatica).

Ce cours porte sur les méthodes d’automatisation des tâches difficiles ou impossibles à réaliser avec les algorithmiques classiques. Ces méthodes permettent de concevoir des modèles de classement, de régression ou de prise de décision, à partir d’observations annotées. En effet, le cours permet de se familiariser aussi avec les étapes élémentaires de l’apprentissage supervisé: la préparation des données, la phase d’entrainement, la phase de validation, jusqu’à la phase de test et d’optimisation des modèles. 
Dans le cadre de ce cours, l’étudiant sera amené à explorer différentes méthodes d’analyse de données dans un contexte de données massives. En effet, une fois les données traitées et les variables dépendantes et indépendantes identifiées, l’étudiant sera en mesure de choisir le modèle statistique approprié et analyser les résultats obtenus.

Session 2

Lors de ce cours, l’étudiant sera invité à définir les composantes matérielles ainsi que les logiciels d’une solution d’intelligence artificielle. Il apprendra à faire une analyse judicieuse du contexte d’application ainsi que des besoins logiciels et matériels en plus de participer au déploiement de la solution intelligente.
Ce cours vise à présenter les concepts théoriques et techniques de base du traitement automatique du langage naturel (TALN). Il permet à l’étudiant de développer des compétences spécifiques au TALN en étudiant des exemples pratiques. 
Le cours proposera à l’étudiant de se familiariser avec l’apprentissage machine et d’en définir les caractéristiques. Il sera amené à analyser le fonctionnement des systèmes basés sur l’apprentissage non supervisé et d’implémenter les algorithmes à la suite d’une analyse rigoureuse.
Ce cours aura pour objectif d’analyser le fonctionnement des systèmes basés sur l’apprentissage par renforcement ainsi que leurs caractéristiques. Rendu à ce stade de la formation, l’étudiant sera en mesure d’évaluer correctement les limites de chaque type d’apprentissage.

Session 3

Le cours d’anglais vise à permettre à l’étudiant de développer ses compétences, autant à l’oral qu’à l’écrit, afin de communiquer efficacement en anglais dans un contexte professionnel. Une attention particulière sera apportée afin d’approfondir et d’utiliser adéquatement la terminologie en lien avec le domaine de l’informatique et de l’intelligence artificielle.
Dans le cadre de ce cours, l’étudiant sera amené à définir et analyser ce qui caractérise l’apprentissage profond. Il verra les algorithmes pour ce type d’apprentissage en plus d’en implémenter afin de construire une application. Ultimement, il sera aussi question d’une gestion adéquate des erreurs.
Arrivant au terme de la formation, le cours Projet d’intégration permettra à l’étudiant d’utiliser les compétences acquises tout au long de son parcours de formation. De l’analyse des besoins, la gestion des données, la détermination de l’apprentissage machine, la sélection des composantes matérielles et logiciels, la mise en fonction des algorithmes jusqu’au contrôle de la qualité de la solution.