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.
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.
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)
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
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 : 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 : 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.
Organisation des études
Enseignement en présentiel.
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.
Contenu de la formation
- 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 4
30 crédits
Patrons de conception et structures de données avancées (40 h : 15 CM 25 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
UE université annuelles
Semestre 3
30 crédits
UE spécifique Santé 3
7 crédits
Imagerie médicale
3 crédits
Traitement du signal et applications
2 crédits
Génomique
1 crédits
Sémiologie numérique
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
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 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
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.
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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
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Sciences des données :
- Analyse, traitement, visualisation de données complexes
- Méthodes statistiques pour la modélisation et la prédiction
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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.
Objectifs 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 professionnels
Santé et e-santé - médical
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
Autres sources d'informations
Site internet de l'UFR des Sciences
Article "Un nouveau master pour former des spécialistes en informatique et santé"