Master Informatique
Parcours :- À la carte - Algorithmiques et systèmes intelligents (ASI)
-
- Diplôme national
- domaine·s :
- Sciences, Technologies, Santé
- niveau de diplôme :
- Grade de Master (Bac+5)
- crédits ECTS :
- 120
- durée du programme :
- 2 années
- lieu·x :
- Caen
- Précision du lieu :
- L'essentiel des cours est délivré sur le campus 2 Côte de nacre dans les bâtiments de sciences et de l'école d'ingénieurs Ensicaen
Ce diplôme peut être obtenu dans le cadre de la Validation des Acquis de l'Expérience (VAE).
Présentation générale
Le Master "à la carte" est structuré de la manière suivante :
- un socle de base obligatoire :
- S1, S2, S3 : UE programmation, UE intelligence artificielle, UE pratiques professionnelles
- S4 : UE Stage
- M1 : UE projet Annuel
- M2 : UE grand projet collaboratif, UE projet de recherche en immersion
- un socle avancé "à la carte" :
- S1, S2 : 2 UE au choix parmi 4 proposées
- un socle expert "à la carte" :
- S1, S2 : 4 UE au choix parmi 8 proposées
- S3 : 6 UE au choix parmi 13 proposées
Le choix des UE "à la carte" est entièrement libre mais des tuteurs de parcours sont désignés pour finaliser la construction de son enseignement lors de la réunion de rentrée. Les 3 grands types d'orientation principales proposées dans le master sont :
- Intelligence artificielle (IA)
- Science des données (SD)
- Algorithmique et structures informatiques (AS)
Objectifs de la formation
De manière générale, le Master Informatique parcours formera des étudiants à même de :
- modéliser et de résoudre les problèmes concrets posés dans les domaines de l'informatique en utilisant des méthodes et outils adéquats, typiquement pour les grands groupes qui ont un besoin croissant de solutions numériques
- concevoir et mettre en œuvre de tels outils, que ce soit pour une société spécialisée ou pour les bases spécifiques d'une organisation
- concevoir des méthodes et des outils, que ce soit dans le milieu de la recherche académique ou dans les services de recherche de grands groupes
Spécificités de la formation
Outre les Unités d'enseignement génériques de programmation et de sécurité, les principales Unités d'enseignement peuvent se décrire selon trois grands domaines de spécialité :
Intelligence artificielle
L' Intelligence artificielle propose d'étudier les techniques permettant à une machine de comprendre et d'analyser du texte et/ou des images, d'en extraire des informations ou des connaissances, de raisonner et de prendre des décisions de manière autonome. Cela passe par un approfondissement des concepts théoriques en terme d’outils formels et méthodes avancées dans les domaines de la théorie de la décision, du raisonnement logique, du raisonnement probabiliste, des systèmes multi-agents, du traitement de la langue naturelle, du web sémantique et de la vision par ordinateur. Cette spécialité est adossée à la recherche via les équipes de recherche CODAG (Contraintes, Ontologies, Données, Annotations, Graphes), IMAGE et MAD (Modèles, Agents et Décision), du laboratoire GREYC apportant leurs expertises dans tous les domaines cités précédemment.
Science des données
La Science des données permet d'étudier différentes techniques d'analyse et de traitement des données. L'objectif est de permettre de maîtriser l'ensemble de la chaîne de traitement permettant de passer d'une donnée brute à sa compréhension et son exploitation dans un programme informatique. Il y est abordé les méthodes de fouilles de données, d'ingénierie des données, d'analyse statistique et d'apprentissage statistique dont notamment les approches par réseaux de neurones. Les enseignements seront à la fois théoriques et pratiques avec notamment l'étude de librairies et d'outils standards du monde professionnel. Cette spécialité est adossée à la recherche via les équipes de recherche CODAG (Contraintes, Ontologies, Données, Annotations, Graphes), IMAGE et MAD (Modèles, Agents et Décision), du laboratoire GREYC apportant leurs expertises dans tous les domaines cités précédemment.
Algorithmique et les structures informatique
L'Algorithmique et les structures informatique préparent les étudiants à devenir des développeurs éclairés. L'objectif est de savoir au mieux s'adapter à des problèmes donnés:
- en choisissant une stratégie efficace pour stocker, transférer ou traiter l'information.
- en comprenant la difficulté intrinsèque des problèmes.
La spécialité s'appuie sur des intervenantes de toutes les équipes du laboratoire GREYC, en particulier l'équipe AMACC qui apporte son expertise en algorithmique et en structures de données.
Formation enregistrée au Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP)
Attendus
Fondamentaux de l'informatique : programmation, algorithmique, méthodes formelles (langages, logique, mathématiques), systèmes d’exploitation, réseaux, bases de données, technologies web.
Conditions d'accès
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.
Capacité d'accueil
Capacité d'accueil globale de la mention Informatique : 80
Capacité d'accueil dans ce parcours : 40
Procédure d'inscription
La procédure d’inscription se passe en 3 étapes :
Candidature
Vous êtes en formation initiale ou en alternance ? Les candidatures en première année de la formation se font sur la plateforme nationale de candidature MonMaster.
Vous souhaitez reprendre des études en formation continue, faire valider une expérience professionnelle pour obtenir un master ou vous relevez de la procédure Études en France ? Consultez dès à présent la plateforme eCandidat pour prendre connaissance des différents calendriers de dépôts de candidatures.
Vous souhaitez mobiliser votre compte personnel formation (CPF) pour entrer dans la formation ? Consultez les modalités d’inscription pour nos formations éligibles au CPF.
Vous relevez d'une procédure spécifique (redoublement, validation d'études supérieures, transfert de dossier...) ? Découvrez comment candidater à l'université de Caen Normandie
Inscription administrative
Votre candidature est retenue et c’est la première fois que vous vous inscrivez à l’université de Caen Normandie ? Vous devez dans un premier temps procéder à l’inscription administrative, payer la Contribution vie étudiante et de campus et les droits d’inscription. Retrouvez toutes les informations sur les tarifs et modes de paiement.
Inscription pédagogique
Dans un second temps, vous devez procéder à l’inscription pédagogique, où vous choisissez notamment votre emploi du temps.
Plus d'informations sur les inscriptions
Retrouvez le détail des inscriptions sur le site de l'université de Caen Normandie. Si vous faites déjà partie de l'université, consultez notre page concernant les réinscriptions.
Accueil des étudiants internationaux
Depuis 2019, l’université de Caen Normandie détient le label « Bienvenue en France » délivré par Campus France, gage de la qualité de son accueil des étudiants internationaux.
Organisation des études
Les études se font en présentiel
Contenu de la formation
Principaux enseignements
Semestre 1
UE de base
- Bases de données
- Graphes, recherche arborescente et complexité
- Projet annuel (première partie)
- Anglais, communication, préprofessionnalisation
UE avancées (3ECTS - 2 au choix)
- Raisonnement
- Probabilités et statistiques
- Ingénierie des données
- Structure de données avancée
UE expertes (2ECTS - 4 au choix)
- Vision par ordinateur
- Introduction au Traitement Automatique des Langues
- Systèmes multi-agents
- Introduction à la science des données
- Sécurité réseaux
- Transmission des données
- Algorithmique du texte
- Algorithmique avancée
Semestre 2
UE de base
- Patrons de conception et interactions humain machine
- Apprentissage
- Projet annuel (seconde partie)
- Anglais, communication, préprofessionnalisation
UE avancées (3ECTS - 2 au choix)
- Logiques
- Analyse de données
- Apprentissage profond
- Sécurité données, des systèmes et des applications
UE expertes (2ECTS - 4 au choix)
- Processus décisionnels
- Traitement Automatique des Langues
- Apprentissage avancé
- Sécurité avancée
- Analytique du web et confidentialité
- Complexité et calculabilité
- Algorithmique du web
- Évaluation d'un apprentissage et méthodes d'optimisation
Semestre 3
UE de base
- Programmation parallèle et distribuée
- Programmation par contrainte et programmation linéaire
- Anglais, communication, préprofessionnalisation
UE expertes 1 (3ECTS - 6 au choix)
- Traitement Automatique des Langues avancé
- Processus décisionnels avancés
- Logiciel statistiques
- Fouille de motifs et données structurées
- Forensique
- Fouille déclarative de données
- Modèles de calculs probabilistes et complexité
- Systèmes multi-agents avancés
- Web sémantique
- Reconnaissance de formes
- Apprentissage profond avancé
- Biométrie
- Combinatoire et analyse d'algorithmes
- Algorithmique de l'image
- Aide à la décision des systèmes d'information des entreprises
Semestre 4
- Projet collaboratif
- Recherche en immersion
- Stage
Programme détaillé
UE à choix ou facultatif
- Master 1 Informatique parcours A la carte Algorithmiques et Systèmes Intelligents.
Engagement Etudiant
Stage Facultatif
Semestre 1
30 crédits
Base de données avancée
4 crédits
Bases de données avancées (40 h : 12 CM 28 TP)
Graphes, recherche arborescente et complexité (40 h : 20 CM 10 TD 10 TP)
4 crédits
Pratiques professionnelle 1
4 crédits
Anglais (20 h : 20 TD)
2 crédits
Communication (10 h : 10 TD)
1 crédits
Préprofessionnalisation (10 h : 10 TD)
1 crédits
Projet I (2 h)
4 crédits
UE à choix (1)
6 crédits
Probabilités et statistiques (30 h : 30 TD)
3 crédits
Ingénierie des données (30 h : 20 CM 10 TD)
3 crédits
Raisonnement (30 h : 15 CM 15 TP)
3 crédits
Structures de données avancées (30 h : 10 CM 8 TD 12 TP)
3 crédits
UE à choix (2)
8 crédits
Introduction au traitement automatique des langues (20 h : 14 CM 6 TP)
2 crédits
Introduction à la science des données (20 h : 12 CM 8 TP)
2 crédits
Sécurité réseaux (20 h : 5 CM 15 TP)
2 crédits
Vision par ordinateur (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
Systèmes multi-agents (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
Transmission des données (20 h : 10 CM 10 TD)
2 crédits
Algorithmique du texte (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
Algorithmique avancée (20 h : 10 CM 10 TD)
2 crédits
Semestre 2
30 crédits
Patrons de conception et Interactions Humain-Machine (40 h : 20 CM 20 TP)
4 crédits
Pratiques professionnelles 2
4 crédits
Anglais (20 h : 20 TD)
2 crédits
Communication (M1-S4) (10 h : 10 TD)
1 crédits
Préprofessionnalisation (10 h : 10 TD)
1 crédits
Apprentissage (40 h : 20 CM 8 TD 12 TP)
4 crédits
Projet II (2 h)
4 crédits
UE à choix (3)
6 crédits
Analyse de données (30 h : 15 CM 15 TD)
3 crédits
Sécurité des données, des systèmes et des applications (30 h : 14 CM 8 TD 8 TP)
3 crédits
Apprentissage profond (30 h : 20 CM 10 TP)
3 crédits
Logiques (30 h : 20 CM 10 TP)
3 crédits
UE à choix (4)
8 crédits
Algorithmique du Web (20 h : 20 CM)
2 crédits
Évaluation d'un apprentissage et méthodes d'optimisation (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
Apprentissage avancé (20 h : 10 CM 10 TD)
2 crédits
Complexité et calculabilité (20 h : 10 CM 10 TD)
2 crédits
Traitement automatique des langues (20 h : 20 CM)
2 crédits
Processus décisionnels (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
Analytique du web et confidentialité (20 h : 20 CM)
2 crédits
- Master 2 Informatique parcours A la carte - Algorithmiques et Systèmes Intelligents.
Engagement Etudiant
Semestre 3
30 crédits
Programmation parallèle et distribuée (40 h : 20 CM 20 TP)
4 crédits
Programmation par contraintes et programmation linéaire (40 h : 20 CM 10 TD 10 TP)
4 crédits
Pratiques professionnelles 3
4 crédits
Anglais (20 h : 20 TD)
2 crédits
Communication (10 h : 10 TD)
1 crédits
Préprofessionnalisation (10 h : 10 TD)
1 crédits
UE à choix
18 crédits
Logiciels statistiques (30 h : 30 TP)
3 crédits
Processus décisionnels avancés (30 h : 20 CM 10 TD)
3 crédits
Web sémantique (30 h : 16 CM 4 TD 10 TP)
3 crédits
Apprentissage profond avancé (30 h : 22 CM 8 TP)
3 crédits
Fouille de motifs et données structurées (30 h : 24 CM 6 TP)
3 crédits
Aide à la décision des systèmes d’information des entreprise (30 h : 20 CM 5 TD 5 TP)
3 crédits
Forensique (30 h : 20 CM 10 TD)
3 crédits
Modèles de calcul probalistique et Complexité (30 h : 20 CM 10 TD)
3 crédits
Traitement automatique des langues avancé (30 h : 20 CM 10 TP)
3 crédits
Reconnaissance de formes (30 h : 20 CM 2 TD 8 TP)
3 crédits
Systèmes multi-agents avancés (30 h : 10 CM 10 TD 10 TP)
3 crédits
Fouille déclarative de données (30 h : 20 CM 10 TP)
3 crédits
Algorithmique de l’image (30 h : 18 CM 2 TD 10 TP)
3 crédits
Biométrie (30 h : 20 CM 10 TD)
3 crédits
Combinatoire et analyse d’algorithmes (30 h : 20 CM 10 TD)
3 crédits
Semestre 4
30 crédits
Projet collaboratif (2 h)
4 crédits
Recherche en immersion (2 h)
4 crédits
Stage (2 h)
22 crédits
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.
Modalités particulières pour la formation à distance
Non concernée.
Aménagements d'études pour des publics spécifiques
L’université de Caen Normandie accompagne ses étudiantes et étudiants bénéficiant du régime spécial d’études.
- Étudiant·es en situation de handicap ou rencontrant des problèmes de santé susceptibles d’impacter vos études, reconnus ou non par la Maison Départementale pour les Personnes Handicapées
- Étudiant·es avec un statut spécifique entraînant des contraintes d’emploi du temps
Que votre situation soit ponctuelle ou permanente, l’université de Caen Normandie vous permet de réaliser une demande d’aménagements pour votre scolarité, autant sur le suivi de vos études que le passage de vos examens.
Langue(s) d'enseignement
Principalement en français, néanmoins, certains cours sont dispensés en anglais.
Compétences acquises
Le choix des UE "à la carte" est entièrement libre mais selon le parcours construit en collaboration avec les tuteurs de parcours, les compétences apporteront une spécialisation particulière dans les domaines suivants :
- Intelligence artificielle
- Science des données
- Algorithmique et structures informatiques
Poursuite d'études
La préparation d’un doctorat dans un laboratoire de recherche académique ou non.
Débouchés professionnels
Métiers visés
Spécialisation IA
En terme d’insertion des diplômés, hors la préparation des diplômés à un cursus doctoral, les principaux débouchés visés par la spécialité sont l’embauche par des sociétés de services en informatique pour des missions de mise en place d'outils d’aide à la décision ou d'ingénierie des connaissances, et l’embauche dans le département Recherche & Développement d’un grand groupe ou d'une entreprise dans le domaine de l’intelligence artificielle
Spécialisation SD
Le marché du traitement des données et de la mise en place de techniques d’apprentissage automatique telle que les réseaux de neurones est en plein essor. Les principaux débouchés professionnels visés par cette spécialisation sont :
- Ingénieur en Informatique notamment dans les services R&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 science de données, traitement du signal ou apprentissage statistique
Spécialisation CS
Les principaux débouchés professionnels visés par la spécialisation cybersécurité sont :
- Ingénieur Recherche & Développement dans le domaine de la protection de l'information (sécurité réseaux et d'applications, cryptographie, biométrie et identité numérique)
- Consultant / chef de projet/ développeur d'applications sécurisées, administrateur système et réseaux
- Enseignant chercheur en informatique
Spécialisation AS
Débouchés : développeuse, scrum master, chef de projet, recherche et développement (R&D), recherche en informatique théorique.
Chiffres clés orientation/insertion
Selon notre enquête réalisée en 2023, sur l'ensemble des titulaires d’un master obtenu en 2020 à l'université de Caen Normandie, deux ans et demi après leur entrée sur le marché du travail :
- Le taux d'insertion professionnelle est de 95,2 %
- 82 % déclarent que l’emploi occupé est en adéquation avec le domaine de formation du master
- 94 % disent être satisfaits des missions qui leur sont confiées dans leur emploi
Université de Caen Normandie
UFR des Sciences
Boulevard Maréchal Juin · CS 14032 · 14032 Caen Cedex 5
Responsable du diplôme : Fabrice MAUREL | fabrice.maurel@unicaen.fr
Contact scolarité
scolarite.sciences.mim@unicaen.fr
Responsable(s)
formation : Fabrice Maurel · fabrice.maurel@unicaen.fr
formation : Gael Dias · gael.dias@unicaen.fr