Formation concernée : M1 Data & IA, rythme initial, promotion 2025-2026.
M1 Data & IA, rythme initial, promotion 2025-2026. Je précise d'emblée que j'ai assisté aux cours, rendu les projets et passé les entretiens d'évaluation, car l'école répond systématiquement aux avis négatifs que l'étudiant n'était pas présent. Ce ne sera pas possible ici.
VOLUME HORAIRE. Vérifiable sur les emplois du temps : rentrée un mercredi, deux jours de cours, puis plus rien jusqu'en décembre. Trois jours de cours en novembre. Quatre à cinq semaines effectives sur tout le second semestre. Pour 10 000 € de frais de scolarité. Comparez avec n'importe quel autre établissement privé au même tarif.
E-LEARNING. Inscrit au planning au premier semestre, mais aucun lien, aucune visioconférence, aucun intervenant, aucun contenu déposé. Des créneaux vides qui servent à gonfler le volume horaire sur le papier.
PÉDAGOGIE. Le « 100 % projet » est vendu comme une modernité. Dans les faits : jour 1 un intervenant introduit un sujet, jours 2 à 4 vous êtes livrés à vous-mêmes, jour 5 soutenance. On exige une pipeline de data engineering complète en quatre jours à des étudiants à qui l'on n'a jamais enseigné le data engineering. Aucune progression, aucun socle : on passe d'un exercice Python de niveau débutant à un projet industriel de détection d'objets enterrés, sujet de niveau école d'ingénieurs. Ce projet était excellent, et c'est précisément ce qui rend l'absence de fondations aberrante.
CONTENU. Machine learning très superficiel (types de variables, supervisé et non supervisé, KNN, K-means) et, à côté, des modules « culture web » : le web 1.0, qui a inventé l'ordinateur. Aucun cours de Python pendant les semaines dites intensives. En revanche plusieurs jours de communication, animés par une intervenante dont la spécialité n'est pas la data. Dans un master Data & IA à 10 000 €.
ÉVALUATION. Examens sur Google Forms. Aucun proctoring, aucune épreuve sur table, aucun dispositif anti IA générative. Le reste est noté sur des projets dont toute la promotion sait comment ils ont été produits. L'école répond que la triche relève de la responsabilité de l'étudiant : c'est un renoncement, pour un établissement qui délivre un titre RNCP.
RECRUTEMENT. On m'a écrit que l'absence de Python sur mon CV relevait de ma responsabilité et que le jury refuserait probablement mon dossier ; j'ai été admis. Résultat : le meilleur intervenant de l'année, lauréat de Télécom SudParis, a dû alerter la direction parce que personne dans la salle ne savait ce qu'était le versioning. Réponse de l'école : un groupe « intensif » créé en cours d'année, réparti après des entretiens où l'on demandait aux étudiants s'ils connaissaient Zapier ou ServiceNow. Ce n'est pas un critère de niveau en data science.
ALTERNANCE ET ADMINISTRATION. Un accès JobTeaser, un workshop dans l'année, et un seul conseiller alternance. CV envoyé deux fois, sur l'adresse pro puis sur l'adresse perso, relances au service pédagogique restées sans réponse. J'ai découvert deux mois plus tard qu'un numéro erroné figurait à mon dossier.
POSITIF, pour être honnête : deux intervenants réellement excellents, un vrai projet industriel, un atelier entretien utile. Cela tient aux personnes, pas au dispositif.
VÉRIFIEZ PAR VOUS-MÊME : retrouvez les étudiants de cette promotion sur LinkedIn et demandez-leur, en privé, le nombre de jours de cours réels et ce qu'il y avait derrière les créneaux e-learning.
RÉPONSE ANTICIPÉE. On ne peut pas m'accuser d'absentéisme et m'avoir classé en groupe intensif après entretien. Les « nombreux événements » : une conférence d'un journaliste sur l'IA et un workshop JobTeaser ; VivaTech est ouvert à toutes les écoles, y compris de commerce. Les conseillers alternance : il y en avait un, contacté, sans réponse. Le CV : envoyé deux fois. Rien de tout cela ne change le fond.
En alternance avec un socle technique, cela peut fonctionner. En formation initiale, fuyez.








