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

Master Informatique

Parcours :
  • Intelligence artificielle, sciences des données et santé

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 :
Les enseignements auront lieu essentiellement à Caen sur le campus 2 (Côte de nacre).

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

Présentation générale

Le master Informatique parcours IA, sciences des données et santé est porté par l’UFR des Sciences avec la collaboration de l’UFR Santé pour la construction des unités d’enseignements, ainsi que par de nombreuses collaborations avec les établissements de santé accueillant les étudiants lors de projets et stages.

Il a pour objectif de développer la culture en santé numérique chez les spécialistes en informatique pour accroître leur insertion professionnelle dans le secteur de la santé. De manière générale, ce master formera des étudiants à même de :

  • modéliser des problèmes concrets posés dans les domaines connexes de l'informatique et de la santé en utilisant des méthodes adéquates
  • concevoir et mettre en œuvre des outils intégrant ces méthodes dans le cadre de recherche et développement en milieux académique ou entrepreneurial.

Objectifs de la formation

Le parcours Intelligence artificielle, science des données et santé du master Informatique répond à une volonté d’augmenter le nombre d’étudiants formés dans ce secteur d’activité en tension. Ce parcours est basé sur l’acquisition de connaissances en informatique générale, complété par des modules spécifiques - intelligence artificielle et science de données – pour former des spécialistes au domaine de la santé.

Spécificités de la formation

Les étudiants seront capables de répondre aux nouvelles problématiques liées au traitement des données, éventuellement massives, en santé afin de transformer celles-ci en connaissances. Ces connaissances permettront aux acteurs de la santé (médecins, biologistes, pharmaciens, etc.) de poser plus rapidement et précisément les diagnostics et traitements, de développer de nouveaux médicaments, de mieux connaître les cellules, etc. Ces besoins sont en pleine croissance, notamment dans les domaines de la télémédecine, des traitements ambulatoires, de la cardiologie, des maladies respiratoires ou du système nerveux et de la psychiatrie.

Dans le cadre du projet NORMANTHIIA, ce master a bénéficié d’une aide de l’État gérée par l’Agence Nationale de la Recherche au titre de France 2030 portant la référence "ANR – 23 – CMAS – 0010".

Formation enregistrée au Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP)

Fiche RNCP N° 39278

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

M1 d'informatique ou équivalent.

Capacité d'accueil

Capacité d'acueil globale de la mention Informatique : 80

Capacité d'accueil dans ce parcours : 20

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

Enseignement en présentiel.

Contenu de la formation

Principaux enseignements

Les principales compétences acquises au cours de ce parcours sont en informatique et en santé.

Répartition des unités d’enseignement en informatique :

  • Intelligence artificielle (13 ECTS)
  • Science des données (21 ECTS)
  • Informatique générale (28 ECTS)

Compétences à acquérir dans le domaine de la santé numérique :

  • Santé générale (6 ECTS)
  • Santé numérique (12 ECTS)
  • Écosystème de la santé (2 ECTS)

En plus de ces unités d’enseignement, 38 ECTS sont dédiées à des projets et au stage.

Programme détaillé

  • Master 1 Informatique Parcours Intelligence Artificielle, Sciences des données et Santé
    • Engagement Etudiant

    • Semestre 1

      30 crédits

      • Graphes, recherche arborescente et complexité (40 h : 20 CM 10 TD 10 TP)

        4 crédits

      • Projet I (2 h)

        4 crédits

      • Base de données avancées

        4 crédits

        • Bases de données avancées (40 h : 12 CM 28 TP)

      • UE spécifique Santé 1

        7 crédits

        • Télémédecine (10 h : 10 CM)

          1 crédits

        • Système de santé et numérique (10 h : 10 CM)

          1 crédits

        • Physiologie (20 h : 20 CM)

          2 crédits

        • Intelligence artificielle en santé (30 h : 30 CM)

          3 crédits

      • Probabilités et statistiques (30 h : 30 TD)

        3 crédits

        • Probabilités et statistiques (30 h : 30 TD)

          3 crédits

      • Introduction au traitement automatique des langues (20 h : 14 CM 6 TP)

        2 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

        • Introduction à la science des données (20 h : 12 CM 8 TP)

          2 crédits

      • Sécurité réseaux (20 h : 5 CM 15 TP)

        2 crédits

        • Sécurité réseaux (20 h : 5 CM 15 TP)

          2 crédits

      • Vision par ordinateur (20 h : 10 CM 10 TP)

        2 crédits

        • Vision par ordinateur (20 h : 10 CM 10 TP)

          2 crédits

    • Semestre 2

      30 crédits

      • Patrons de conception et Interactions Humain-Machine (40 h : 20 CM 20 TP)

        4 crédits

      • Apprentissage (40 h : 20 CM 8 TD 12 TP)

        4 crédits

      • Projet II (2 h)

        4 crédits

      • UE spécifique santé 2

        6 crédits

        • Anglais médical (10 h : 10 TD)

          1 crédits

        • Pratiques professionnelles en santé (10 h : 10 TD)

          1 crédits

        • Pharmacologie et chemoinformatique (20 h : 20 CM)

          2 crédits

        • Biostatistiques (20 h : 20 CM)

          2 crédits

      • Analyse de données (30 h : 15 CM 15 TD)

        3 crédits

        • Analyse de données (30 h : 15 CM 15 TD)

          3 crédits

      • Apprentissage profond (30 h : 20 CM 10 TP)

        3 crédits

        • Apprentissage profond (30 h : 20 CM 10 TP)

          3 crédits

      • Évaluation d'un apprentissage et méthodes d'optimisation (20 h : 10 CM 10 TP)

        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

        • Apprentissage avancé (20 h : 10 CM 10 TD)

          2 crédits

      • Traitement automatique des langues (20 h : 20 CM)

        2 crédits

        • Traitement automatique des langues (20 h : 20 CM)

          2 crédits

  • Master 2 Informatique Parcours Intelligence Artificielle, Sciences des données et Santé
    • 2

      60 crédits

      • Engagement Etudiant

      • UE université annuelles

      • Semestre 3

        30 crédits

        • UE spécifique Santé 3

          7 crédits

          • Imagerie médicale (30 h : 24 CM 6 TP)

            3 crédits

          • Traitement du signal et applications (20 h : 12 CM 8 TP)

            2 crédits

          • Génomique (10 h : 10 CM)

            1 crédits

          • Sémiologie numérique (10 h : 10 CM)

            1 crédits

        • UE Université (Semestre 3)

          23 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

          • Logiciels statistiques

            3 crédits

            • Logiciels statistiques (30 h : 30 TP)

              3 crédits

          • Fouille de motifs et données structurées

            3 crédits

            • Fouille de motifs et données structurées (30 h : 24 CM 6 TP)

              3 crédits

          • Apprentissage profond avancé

            3 crédits

            • Apprentissage profond avancé (30 h : 22 CM 8 TP)

              3 crédits

          • Reconnaissances de formes

            3 crédits

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

              3 crédits

          • Algorithmique de l’image

            3 crédits

            • Algorithmique de l’image (30 h : 18 CM 2 TD 10 TP)

              3 crédits

      • Semestre 4

        30 crédits

        • Recherche en immersion (2 h)

          4 crédits

        • Stage (2 h)

          22 crédits

        • Projet collaboratif (2 h)

          4 crédits

Modalités de stage

Le stage se déroule sur 4 à 6 mois au 4e semestre du master.

Contrôle des connaissances

Les unités d'enseignement se compensent entre elles. Les semestres du M1 également. Les semestres du M2 ne se compensent pas.

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 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

Essentiellement en Français. Quelques cours peuvent avoir des intervenants anglophones.

Partenariats

Mutualisations avec l'école d'ingénieur ENSICAEN.

Compétences acquises

Compétences spécifiques aux domaines de l'intelligence artificielle, des sciences des données et de la santé pour permettre de développer des compétences solides dans ces domaines interdisciplinaires en pleine expansion.

  • Intelligence artificielle :

    • Concepts fondamentaux (apprentissage automatique, vision par ordinateur et traitement du langage)
    • Problèmes complexes (prédictions et diagnostics médicaux...)
    • Outils et bibliothèques populaires dans des projets pratiques
  • Sciences des données :

    • Analyse, traitement, visualisation de données complexes
    • Méthodes statistiques pour la modélisation et la prédiction
  • Santé :

    • Enjeux et défis du domaine de la santé (données, dossiers médicaux électroniques, systèmes d'information hospitaliers)
    • Collaborer avec des professionnels de la santé.

Poursuite d'études

Possibilité de continuer en doctorat.

Débouchés professionnels

Métiers visés

Les futurs diplômés occuperont des postes d’ingénieur ou de chef de projets en recherche et développement du numérique, tant dans le secteur de la santé privé que public. Cela peut aller de Directeur des systèmes d'information d'un CHU à l'emergence de startups dans le domaine du médical.

Secteurs d'activité

Santé et e-santé - médical

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

Contact scolarité

scolarite.sciences.mim@unicaen.fr

Responsable(s)

formation : Fabrice Maurel · fabrice.maurel@unicaen.fr

formation : Gael Dias · gael.dias@unicaen.fr

Imprimez
Partagez |
Imprimez
Partagez |