Master Informatique
Parcours :- À la carte
-
- 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
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 : deux fois 3 UE au choix parmi 8 proposées
Le choix des UE "à la carte" est entièrement libre mais 4 parcours types sont proposés. S'inscrire dans un de ces parcours ouvre le droit à l'inscription au diplôme d'une ou plusieurs spécialisations mineures voire une spécialisation majeure. Les 4 spécialisations proposées sont :
- Intelligence Artificielle (IA)
- Science des données (SD)
- Cybersécurité (CS)
- Algorithmique et Structures Informatiques (AS)
Retrouverez la présentation détaillée de ce nouveau Master à la carte faites au L3.
Principaux enseignements
4 spécialisations optionnelles (avec inscription au diplôme) sont proposées :
- Intelligence Artificielle (IA)
- Science des données (SD)
- Cybersécurité (CS)
- Algorithmique et Structures Informatiques (AS)
12 ECTS en M1 dans la même spécialisation ouvrent le titre de mineure (double mineure parfois possible) avec les contraintes supplémentaires suivantes :
- les UE avancées de la spécialisation sont obligatoires
- au moins 1 UE par semestre de la spécialisation
17 ECTS sur les deux années dans la même spécialisation + au moins une UE experte 1 et une UE experte 2 + un stage dans le domaine ouvrent le titre de majeure (mineure/majeure possible mais double majeure non possible).
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 (IA)
- Probabilités et statistiques (SD)
- Ingénierie des données (SD)
- Cryptographie (CS)
UE expertes (2ECTS - 4 au choix)
- Vision par ordinateur (IA)
- Introduction au Traitement Automatique des Langues (IA)
- Systèmes multi-agents (IA)
- Introduction à la science des données (SD)
- Sécurité réseaux (CS)
- Transmission des données (AS)
- Algorithmique du texte (AS)
- Algorithmique avancée (AS)
Semestre 2
UE de base
- Patrons de conception et structures de données avancées
- Apprentisssage
- Projet annuel (seconde partie)
- anglais, communication, préprofessionnalisation
UE avancées (3ECTS - 2 au choix)
- Logiques (IA, AS)
- Analyse de données (SD)
- Apprentissage profond (SD)
- Sécurité réseaux, systèmes, applications (CS)
UE expertes (2ECTS - 4 au choix)
- Processus décisionnels (IA)
- Traitement Automatique des Langues (IA)
- Apprentissage avancé (SD)
- Sécurité avancée (CS)
- Cryptographie avancée (CS)
Semestre 3
UE de base
- Programmation parallèle et distribuée
- Programmation par contrainte et programmation linéaire
- anglais, communication, préprofessionnalisation
UE expertes 1 (3ECTS - 3 au choix)
- Traitement Automatique des Langues avancé (IA)
- Processus décisionnels avancés (IA)
- Logiciel statistiques (SD)
- Optimisation stochastique (SD)
- Fouille de motifs et données structurées (SD)
- Forensique (CS)
- Aide à la décision au sein des SIE (AS)
- Modèles de calculs, complexité, logique (AS)
UE expertes 2 (3ECTS - 3 au choix)
- Systèmes multi-agents avancés (IA)
- Web sémantique (IA)
- Reconnaissance de formes (IA)
- Approches déclaratives et interactives pour la fouille de données (SD)
- Apprentissage profond avancé (SD)
- Biométrie (CS)
- Combinatoire et analyse d'algorithmes (AS)
- Algorithmique de l'image (AS)
Semestre 4
- Projet collaboratif
- Recherche en immersion
- Stage
Chiffres clés orientation/insertion
Sur l'ensemble des diplômés des Masters de l'université de Caen Normandie, le taux d'insertion professionnelle est de 95,3% pour les diplômés 2019, deux ans et demi après être entrés sur le marché du travail (enquête réalisée en 2022).
Pour en savoir plus sur le devenir des diplômés de chaque Master.
Formation enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP)
Admission - Inscription
Niveau de recrutement
Bac+3
Attendus pour ce Master
Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation.
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, Licence MIASHS.
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
80
Procédure d'inscription : candidature
Année universitaire 2023/2024
En formation initiale ou en alternance, les candidatures en première année de master se font sur la plateforme nationale de candidature monmaster.gouv.fr du 22 mars au 20 avril 2023.
Vous souhaitez reprendre des études en formation continue, faire valider une expérience professionnelle pour être admis en 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.
Procédure d'inscription : administrative
Procédure d'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
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
Spécialisation IA
La spécialité 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.
Spécialisation SD
La spécialisation 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.
Spécialisation CS
La spécialisation des étudiants en cybersécurité passe par un approfondissement des concepts théoriques en terme d’outils formels et méthodes avancées dans les domaines de la sécurité des réseaux, la sécurité des applications et systèmes, la cryptographie et de la biométrie. Le but est de former des personnes ayant une vision et une compréhension approfondie des mécanismes de sécurité et les capacités de les mettre en application. Plus précisément, il s'agit :
- d'approfondir les notions de systèmes et de réseau dans le domaine de la sécurité informatique
- d'approfondir les notions cryptographiques, de biométrie et Forensique d'un point de vue algorithmique et appliqué au monde industriel
- de développer un véritable projet professionnel tout en sensibilisant les étudiants aux métiers de la recherche (par leur participation aux séminaires).
Le parcours Cybersécurité s’appuie sur les équipes SAFE et AMACC qui apportent une expertise dans les domaines de la sécurité des réseaux, de la cryptographie, de la biométrie et de la sécurité informatique en général.
Spécialisation AS
La majeure Algorithmique et Structures Informatique prépare les étudiantes à devenir des développeuses éclairées. 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.
Contenu de la formation
UE à choix ou facultatif
- Master 1 Informatique parcours A la carte avec combinaisons Majeures/Mineures optionnelles
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
Cryptographie (30 h : 15 CM 15 TD)
3 crédits
Ingénierie des données (30 h : 20 CM 10 TD)
3 crédits
Raisonnement (30 h : 15 CM 15 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 TP)
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 structures de données avancées (40 h : 15 CM 25 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
EC Sécurité réseaux, systèmes et applications (30 h : 15 CM 15 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
Cryptographie avancée (20 h : 20 CM)
2 crédits
Structuration & contrôle d’un processus d’aide à la décision (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
Apprentissage avancé (20 h : 10 CM 10 TD)
2 crédits
Complexité et calculabilité avancées (20 h : 10 CM 10 TD)
2 crédits
Traitement automatique des langues (20 h : 20 CM)
2 crédits
Sécurité avancée (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
Processus décisionnels (20 h : 10 CM 10 TP)
2 crédits
- Master 2 Informatique parcours A la carte avec combinaisons Majeures/Mineures optionnelles
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)
Communication (10 h : 10 TD)
Préprofessionnalisation (10 h : 10 TD)
UE à choix (1)
9 crédits
Logiciels statistiques (30 h : 30 TP)
Processus décisionnels avancés (30 h : 20 CM 10 TD)
Web sémantique (30 h : 16 CM 4 TD 10 TP)
Apprentissage profond avancé (30 h : 22 CM 8 TP)
Fouille de motifs et données structurées (30 h : 24 CM 6 TP)
Aide à la décision des systèmes d’information des entreprise (30 h : 20 CM 5 TD 5 TP)
Forensique (30 h : 20 CM 10 TD)
Modèles de calculs, complexité, logique (30 h : 20 CM 10 TD)
UE à choix (2)
9 crédits
Traitement automatique des langues avancé (30 h : 30 CM)
Reconnaissance de formes (30 h : 20 CM 2 TD 8 TP)
Optimisation stochastique (30 h : 22 CM 8 TP)
Systèmes multi-agents avancés (30 h : 10 CM 10 TD 10 TP)
Approches déclaratives & interactives en fouille de données (30 h : 20 CM 10 TP)
Algorithmique de l’image (30 h : 18 CM 2 TD 10 TP)
Biométrie (30 h : 20 CM 10 TD)
Combinatoire et analyse d’algorithmes (30 h : 20 CM 10 TD)
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.
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 dispensés en anglais.
Compétences & perspectives
Compétences acquises
Le choix des UE "à la carte" est entièrement libre mais 4 parcours types sont proposés. S'inscrire dans un de ces parcours ouvre le droit à l'inscription au diplôme d'une ou plusieurs spécialisations mineures voire une spécialisation majeure. Les 4 spécialisations proposées sont :
- Intelligence Artificielle (IA)
- Science des données (SD)
- Cybersécurité (CS)
- Algorithmique et Structures Informatiques (AS)
Poursuite d'études
La préparation d’un doctorat dans un laboratoire de recherche académique ou non.
Objectifs 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.
Contact
Université de Caen Normandie
UFR des Sciences
Boulevard Maréchal Juin · CS 14032 · 14032 Caen Cedex 5