Logo République Française
UNICAEN | UNIVERSITÉ DE CAEN NORMANDIE | UFR Sciences

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)

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

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

Formation enregistrée au Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP)

Fiche RNCP N° 34126

Niveau de recrutement

Bac+3

Attendus

Fondamentaux de l'informatique : programmation, algorithmique, méthodes formelles (langages, logique, mathématiques), systèmes d’exploitation, réseaux, bases de données, technologies web.

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 : candidature

Année universitaire 2024/2025

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 26 février au 24 mars 2024 (phase principale) et du 25 juin au 31 juillet 2024 (phase complémentaire, en cas de places vacantes).

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 : 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.

 

 

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

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.

Contenu de la formation

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

        • 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

        • 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

        • 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 "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 (1)

        9 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 calculs, complexité, logique (30 h : 20 CM 10 TD)

          3 crédits

      • UE à choix (2)

        9 crédits

        • Traitement automatique des langues avancé (30 h : 30 CM)

          3 crédits

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

          3 crédits

        • Optimisation stochastique (30 h : 22 CM 8 TP)

          3 crédits

        • Systèmes multi-agents avancés (30 h : 10 CM 10 TD 10 TP)

          3 crédits

        • Approches déclaratives & interactives en fouille 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 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 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.

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.

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

Imprimez
Téléchargez
Partagez |
Imprimez
Téléchargez
Partagez |