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UNICAEN | UNIVERSITÉ DE CAEN NORMANDIE | UFR Sciences

Master Informatique

Parcours :
  • Intelligence artificielle et facteurs humains

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 :
Cours majoritairement effectués sur le campus 2 (Caen - Côte de Nacre). Certains cours des unités spécifiques associées aux facteurs humains pourront être donnés sur le campus 1 (Caen).

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

Présentation générale

Le master Informatique parcours Intelligence artificielle et facteurs humains a pour objectif de former des étudiants aux aspects théoriques et techniques de l’intelligence artificielle dans un cadre pluridisciplinaire. Ainsi, cette formation intègre des enseignements de base en IA (informatique) mais aussi des enseignements d’autres disciplines (neurosciences, psychologie, sociologie, sciences cognitives, droit) afin d’appréhender le concept d’intelligence dans sa globalité en s’attachant à l’humain et son interaction avec l’IA. 

Cette formation devra ainsi permettre à ses étudiants de mieux appréhender les défis de la mise en place de solutions en IA dans les domaines de la santé, des sports et de la réalité virtuelle qui serviront de supports applicatifs privilégiés au master.

Ce parcours résolument orienté recherche s’appuiera sur une pédagogie par projets.

Le parcours se base donc sur l’offre de formation existante du master Informatique parcours à la carte - Algorithmiques et systèmes intelligents.

Objectifs de la formation

Le parcours se base pour pour 20% sur des enseignements donnant à comprendre l'intelligence artificielle sous différents angles pluridisciplinaires et pour 80% sur l’offre de formation existante du « Master Parcours à la carte » dédiée à l'intelligence artificielle et à la science des données.  Son objectif est de former avant tout des futurs responsables de projets à la fois éclairés et spécialistes de ces champs disciplinaires de l'informatique pour : 

  • modéliser et 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

Intelligence artificielle

L' IA 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.

Sciences 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 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. 

Ces deux spécialités sont adossées 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.

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).

Capacité d'accueil

Capacité d'accueil globale pour la mention Informatique : 80

Capacité d'accueil pour 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

Enseignements assurés en présentiel.

Evaluation par contrôles continus et réguliers, mise en situation par immersion et pédagogie par projets de différentes tailles (projets à 2, 4 et 10 étudiants).

Pédagogie mobilisant une salle de formation en réalité virtuelle et une salle de formation en e-sport.

Contenu de la formation

Principaux enseignements

Semestre 1

UE de base

  • Bases de données
  • Graphes, recherche arborescente et complexité
  • Projet annuel (première partie)

UE Intelligence artificielle et science des données

  • Raisonnement
  • Vision par ordinateur
  • Introduction au traitement automatique des langues
  • Systèmes multi-agents
  • Introduction à la science des données

UE Facteurs humains

  • Intelligence artificielle, données et sport
  • Socio-anthropologie des techniques et de l'intelligence artificielle
  • Neurosciences

Semestre 2

UE de base

  • Patrons de conception et interactions humain machine
  • Apprentissage
  • Projet annuel (seconde partie)

UE Intelligence artificielle et science des données

  • Logiques
  • Apprentissage profond
  • Processus décisionnels
  • Traitement Automatique des Langues
  • Apprentissage avancé

UE Facteurs humains

  • Psychologie
  • Droit et intelligence artificielle
  • Séminaires

Semestre 3

UE de base

  • Programmation parallèle et distribuée
  • Programmation par contrainte et programmation linéaire

UE Intelligence artificielle et science des données

  • Traitement automatique des langues avancé
  • Processus décisionnels avancés
  • Fouille de motifs et données structurées
  • Systèmes multi-agents avancés
  • Apprentissage profond avancé

UE Facteurs humains

  • Intelligence artificielle, données et réalité virtuelle
  • Sciences cognitives
  • Sémiologie numérique
  • Intelligence artificielle et sciences sociales

Semestre 4

  • Projet collaboratif
  • Recherche en immersion
  • Stage

Programme détaillé

  • Master 1 Informatique P. Intelligence Artificielle et Facteurs Humains
      • Engagement Etudiant

      • UE spécifiques Facteurs Humaines annuelles

      • UE université annuelles

      • Semestre 1

        30 crédits

        • UE spécifiques Facteurs Humains (semestre 1)

          7 crédits

          • Intelligence artificielle, données et sport (30 h : 12 CM 18 TP)

            3 crédits

          • Socio-anthropologie des techniques et de l'IA (20 h : 20 CM)

            2 crédits

          • Neurosciences (20 h : 20 CM)

            2 crédits

        • UE Université (Semestre 1)

          23 crédits

          • Raisonnement

            3 crédits

            • Raisonnement (30 h : 15 CM 15 TP)

              3 crédits

          • Systèmes multi-agents

            2 crédits

            • Systèmes multi-agents (20 h : 10 CM 10 TP)

              2 crédits

          • Vision par ordinateur

            2 crédits

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

              2 crédits

          • Introduction au traitement automatique des langues

            2 crédits

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

              2 crédits

          • Introduction à la science des données

            2 crédits

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

              2 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

          • Projet I (2 h)

            4 crédits

      • Semestre 2

        30 crédits

        • UE spécifiques Facteurs Humains (semestre 2)

          6 crédits

          • Psychologie (20 h : 20 CM)

            2 crédits

          • Droit et intelligence artificielle (30 h : 30 CM)

            3 crédits

          • Séminaires (10 h : 10 CM)

            1 crédits

        • UE Université (Semestre 2)

          24 crédits

          • Logiques

            3 crédits

            • Logiques (30 h : 20 CM 10 TP)

              3 crédits

          • Apprentissage profond

            3 crédits

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

              3 crédits

          • Traitement automatique des langues

            2 crédits

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

              2 crédits

          • Apprentissage avancé

            2 crédits

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

              2 crédits

          • Processus décisionnels

            2 crédits

            • Processus décisionnels (20 h : 10 CM 10 TP)

              2 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

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 UEs d'informatique peuvent se compenser entre eux ainsi que les UEs spécifiques Facteurs Humains. En rechanche les UEs d'une de ces deux catégories ne pourront pas compenser des UEs de l'autre.

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

Principalement en français, néanmoins, certains cours sont dispensés en anglais.

Compétences acquises

Les compétences acquises apporteront une spécialisation particulière dans les domaines suivants :

  • Intelligence Artificielle
  • Science des données
  • Approches pluridisciplinaires des projets informatiques en intelligence artificielle

 

 

 

 

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

fabrice.maurel@unicaen.fr

gael.diaz@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

Autres sources d'informations

https://ufr-sciences.unicaen.fr/

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