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UNICAEN | UNIVERSITÉ DE CAEN NORMANDIE | UFR des Sciences

Master Informatique

Parcours :
  • Image & données multimédia · IDM

Diplôme national
domaine·s :
Sciences, Technologies, Santé
niveau de diplôme :
Grade de Master (Bac+5)
crédits ECTS :
120
durée du programme :
2 années

Ce diplôme peut être obtenu dans le cadre de la Validation des Acquis de l'Expérience (VAE).

Présentation

Présentation générale

Le parcours IDM a pour objectif de former des femmes et des hommes aux métiers d’ingénieurs et de chercheurs dans les métiers scientifiques liés aux sciences des données, d’apprentissage statistique et/ou utilisant des techniques d’imagerie et d’analyse numérique de données multimédia. Le parcours s’articule autour de deux thématiques complémentaires : le traitement du signal et les méthodes d’apprentissage automatique. Vous partirez de l’étude et du traitement bas-niveau de l’information (images 2D, 3D, sons, graphe…) jusqu’à son traitement haut-niveau par des techniques d’intelligence artificielle tel que les réseaux de neurones.

Principaux enseignements

Semestre 1
  • anglais
  • communication
  • mathématiques pour l'informatique
  • réseaux et système
  • analyse numérique et calcul spécifique
  • analyse fonctionnelle
  • ingénierie des langues
  • graphes et recherche arborescente
Semestre 2
  • anglais
  • communication
  • bases de données non traditionnelles
  • calculabilité et complexité
  • synthèse d'images
  • classification
  • analyse de données
Semestre 3
  • anglais
  • programmation mathématique
  • traitement d'images et du son
  • reconnaissance de formes
  • outils pour les réseaux profonds
  • génération automatique d'images et transfert de style
  • apprentissage
  • analyse de données en grande dimension
  • moteurs de recherche multimédias
  • transmission d'information : Compression et codage
Semestre 4
  • communication
  • exposé scientifique
  • travail personnel encadré
  • stage (d'une durée de 4 à 6 mois)

Chiffres clés orientation/insertion

Sur l'ensemble des diplômés des Masters de l'université de Caen Normandie, le taux d'insertion professionnelle est de 93% pour les diplômés 2018, deux ans et demi après être entrés sur le marché du travail (enquête réalisée en 2021).

Pour en savoir plus sur le devenir des diplômés de chaque Master.

Formation enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP)

Fiche RNCP N° 34126

Admission - Inscription

Niveau de recrutement

Bac+3

Conditions d'accès en première année du diplôme

L'accès à la première année de master est sélectif, les critères d'admission et de capacité d'accueil sont définis par l'université.

Licences conseillées : Licence Informatique.

Modalités de sélection : Examen sur dossier (qualité du cursus antérieur, motivation(s) et CV).

Conditions particulières

Conditions d'accès en 2e année

L’accès en 2e année de master s’opère de plein droit dès lors que l’étudiant a validé sa 1re année au sein de la mention.

Le Master d'informatique parcours IDM accueille des étudiants ayant un niveau M1 informatique ou équivalent. Le recrutement se fait sur dossier.

Capacité d'accueil

Accès sélectif - Capacité d’accueil au sein de la mention pour l’ensemble des parcours : 70 places.

Procédure d'inscription : pédagogique

Inscription pédagogique

Tarif pour une inscription en formation initiale

L'inscription administrative comprend le règlement de la Contribution Vie Étudiante et de Campus et le règlement des droits d'inscription. Le détail est à retrouver sur le portail des formations.

Accueil des étudiants internationaux

L’université de Caen Normandie a obtenu en juillet 2019 le label « Bienvenue en France » délivré par Campus France pour 4 ans. Gage de la qualité de son accueil des étudiants internationaux.

 

 

Programme

Organisation des études

Les études se font en présentiel

Objectifs de la formation

Le parcours IDM comporte des cours à la fois théoriques et pratiques pour éprouver des modèles et des algorithmes. Il s’agit d’introduire certains concepts et modèles mathématiques et/ou informatiques de haut niveau applicables aux domaines suivants :

  • traitement d’images et du son,
  • reconnaissances de formes,
  • analyse d’images et vidéo,
  • analyse de données en grandes dimension,
  • recherche d’informations images/données multimédia,
  • classification et apprentissage supervisé.

Les secteurs de l’imagerie numérique, du traitement du signal et de l’intelligence artificielle, notamment reposant sur l’utilisation d’algorithme d’apprentissage statistique tel que les réseaux de neurones profond sont en plein essor économique. Les étudiants étudieront durant leurs formations aussi bien les fondements théoriques de ces approches que les principales librairies utilisés dans le domaine professionnel. À l’issue de cette formation, ils pourront rapidement s’intégrer à des projets industriels autour des méthodes modernes d’apprentissage supervisé. Ils pourront trouver place dans les services de recherche et de développement des grands groupes industriels (aéronautique, espace, sécurité et défense, télécommunications, médical, jeu vidéo, etc.), dans les sociétés de service en informatique, dans des start-up spécialisées, dans des grandes sociétés internet comme Google ou Facebook, ainsi que dans les laboratoires de recherche académiques pour une poursuite d'études en doctorat.

Spécificités de la formation

L’adossement à la recherche du Master informatique :

Le Master informatique comporte, des UE de recherche permettant de préparer les étudiants à un cursus doctoral. Cela passe par un approfondissement des concepts théoriques en terme d’outils formels et méthodes avancées dans les domaines abordés au sein du master. Une initiation à la recherche est proposée via des projets, des stages au laboratoire GREYC et des unités d’analyse d’articles scientifiques. Cette formation s’appuie principalement sur l’équipe IMAGE du laboratoire GREYC pour une expertise en analyse de l’information multimédia et en apprentissage automatique.

Contenu de la formation

  • Master 2A Informatique P. IDM (Image et Données Multimédia)
    • Semestre 3 M2 IDM

      30 crédits

      • Anglais

        2 crédits

        • Anglais S3 (24 h : 24 TD)

      • Programmation mathématiques (20 h : 20 CM)

        4 crédits

      • Analyse de données en grande dimension (30 h : 20 CM 10 TP)

        3 crédits

      • Transmission d'information : Compression et Codage (20 h : 14 CM 6 TP)

        2 crédits

      • Moteur de recherche multimédia (35 h : 25 CM 10 TD)

        4 crédits

        • Moteur de recherche multimédia (20 h : 14 CM 6 TP)

      • Traitement d'images et du son (50 h : 34 CM 4 TD 12 TP)

        5 crédits

        • Traitement d'images et du son (50 h : 34 CM 4 TD 12 TP)

      • Reconnaissance des formes (30 h : 20 CM 2 TD 8 TP)

        3 crédits

        • Reconnaissance des formes (30 h : 20 CM 2 TD 8 TP)

      • Analyse d'images et vidéos (28 h : 18 CM 2 TD 8 TP)

        4 crédits

        • Outils pour les réseaux profonds (17 h : 9 CM 8 TP)

        • Génération automatique d'images et transfert de style (11 h : 9 CM 2 TD)

      • Apprentissage (30 h : 20 CM 2 TD 8 TP)

        3 crédits

        • Apprentissage (30 h : 20 CM 2 TD 8 TP)

    • Semestre 4 M2 IDM

      30 crédits

      • Exposé scientifique

        3 crédits

        • Exposé scientifique (1 h)

      • Travail personnel encadré

        6 crédits

        • Travail personnel encadré (1 h)

      • Communication (12 h : 12 TD)

        1 crédits

        • Communication S4 (12 h : 12 TD)

      • Stage

        20 crédits

        • Stage (1 h)

Modalités de stage

Afin de compléter la formation, un stage doit être effectué pendant le S4 dans un laboratoire de recherche ou une entreprise. La durée de ce stage est de 6 mois.

Contrôle des connaissances

Le Master est décerné aux étudiants qui ont obtenu une moyenne générale égale ou supérieure à 10 sur 20 à l'ensemble des unités d'enseignement.

La compensation est organisée sur le semestre et sur la base de la moyenne générale des notes obtenues pour les diverses unités d'enseignement pondérées par les coefficients.

Les règles applicables au contrôle des connaissances et des compétences pour l’université de Caen Normandie sont disponibles sur le site web de l’université.

Aménagements d'études pour des publics spécifiques

L’université de Caen Normandie accompagne les étudiants en situation de handicap ou rencontrant des problèmes de santé susceptibles d’impacter leurs études. Il est ainsi possible pour tout étudiant, que sa situation de handicap soit ponctuelle, permanente ou bien reconnue ou non par la MDPH, de réaliser une demande d’aménagements (d’examens et ou d’études).

Langue(s) d'enseignement

Principalement en Français, néanmoins, certains cours sont disposés en Anglais.

Compétences & perspectives

Compétences acquises

Les étudiants auront acquis des compétences des thématiques de :

  • Traitement d’image et du son
  • Programmation mathématique
  • Analyse de données en grandes dimensions
  • Transmission et codage,
  • Reconnaissance des formes
  • Apprentissage statistique tel que les SVM et les réseaux de neurones.

Ils auront acquis aussi bien les outils théoriques mathématiques et algorithmes de modélisation de ces problèmes que les aspects pratiques via la réalisation de projets et de TP. Ils seront à même :

  • de modéliser et résoudre des problèmes de traitement d'image et d'apprentissage supervisé
  • de concevoir et mettre en place des solutions logiciels et algorithme de ces problèmes
  • de travailler en recherche académique ou sein d'un service de recherche et de développement d'un grand groupe.

Poursuite d'études

Possibilité de poursuite en Doctorat

Objectifs professionnels / métiers visés

Le marché du traitement des données et de la mise en place de technique d’apprentissage automatique tel que les réseaux de neurones est en plein essor. Les principales débouchées professionnels visés par notre formation sont :

  • Ingénieurs en Informatique notamment dans les services R et D des grands groupes, des collectivités, des organismes de recherche ou au sein de PME où ils pourront apporter leurs connaissances sur les thématiques du traitement des données et de l’apprentissage automatique.
  • Experts au sein d’une entreprise de conseil en science des données, en traitement du signal ou en apprentissage automatique
  • Chercheurs ou enseignant chercheurs en intelligence artificiel, traitement du signal ou apprentissage statistique

Contact

Université de Caen Normandie

UFR des Sciences

Boulevard Maréchal Juin · CS 14032 · 14032 Caen Cedex 5

Responsable du diplôme : Alexis LECHERVY | alexis.lechervy@unicaen.fr

Contact scolarité

scolarite.sciences.mim@unicaen.fr

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