ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Structure de formation
Faculté des Sciences
Langue(s) d'enseignement
Français
Présentation
Ce parcours Intelligence Artificielle et Science des Données forme des spécialistes, dotés d’un haut niveau en programmation, de la conception et du développement de systèmes d’information intelligents, de l’analyse automatique des données. La formation comporte quatre aspects étroitement reliés :
1) l’apprentissage, l’extraction ou acquisition des données (machine learning)
2) l’analyse automatique des données, notamment textuelles, c’est-à-dire le traitement automatique du langage naturel (natural language processing)
3) la représentation et le stockage des données et de leur sémantique
4) le traitement des données et le raisonnement sur les connaissances sémantiques par exemple pour l’aide à la décision.
La programmation de ces méthodes est présente dans chaque cours ainsi que dans les cours de génie logiciel du parcours.
Pour les étudiants ayant validés une licence informatique labellisée CMI (Cursus Master Ingénierie), il est possible de pour suivre en cursus CMI dans les parcours Algorithmique (Algo), Génie logiciel (GL), Imagine (Imagine) et Intelligence artificielle et science des données (IASD). Pour rappel, le Cursus Master Ingénierie en Informatique est une formation exigeante et renforcée en 5 ans qui complète la formation du cycle Licence – Master Informatique par l’ajout d’UE spécifiques. Le CMI a été élaboré comme un modèle complémentaire de formation aux métiers de l’ingénieur passant par une formation diplômante de cinq ans donnant un titre de Master en Ingénierie, correspondant au modèle international de Master of Engineering. Ce label CMI garantit un cursus cohérent et exigeant de formation universitaire au métier d’ingénieur expert. A l’issue du CMI Informatique, les étudiants diplômés obtiennent en supplément du Master Informatique, un Master de Management de l’Institut d’Administration des Entreprises (IAE), le label du réseau Figure ainsi qu’un diplôme universitaire (D.U.) cursus master ingénierie – Informatique. Le CMI Informatique est ouvert en Master 2 en alternance.
Pour les étudiants souhaitant la co-diplomation IAE Master Management des Technologies et des Sciences : possibilité offerte (sur dossier) de réaliser en parallèle de la formation initiale une formation en management donnant le grade de master en Management des Technologies et des Sciences. Sur les deux années de la formation, le cursus alterne des enseignements d’informatique (dispensés par la FdS) et des enseignements de management (dispensés par l’IAE) avec un stage commun validé par les deux composantes en deuxième année. Cette co-diplomation permet aux étudiants de sortir avec le master Informatique et le master Management des Technologies et des Sciences.
Objectifs
Ce parcours a pour objectif de former des experts et des cadres en informatique de haut niveau en programmation, dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la science des données, maîtrisant aussi bien les méthodes statistiques que formelles. Les titulaires du master informatique parcours Intelligence Artificielle et Science des Données sont capables de concevoir et de développer des logiciels d’analyse automatique des masses de données, notamment textuelles, ainsi que les algorithmes d’acquisition automatique de données et de représentation de leur sémantique ; ils sont aussi capables de programmer les méthodes et algorithmes du Big Data, du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle; ils savent aussi modéliser et automatiser le raisonnement sur les données et leur sémantique.
Savoir faire et compétences
Le parcours dispense de manière équilibrée des bases théoriques et conceptuelles, et une formation par la programmation aux technologies les plus actuelles, ce qui permet à la fois une insertion professionnelle rapide ainsi que le recul scientifique nécessaire à l’adaptabilité aux évolutions futures de l’informatique. Le contenu de la formation permet aux étudiants de s’approprier et mettre en œuvre les méthodes et outils de l’ingénierie des langues, des données et des connaissances, entre intelligence artificielle, apprentissage automatique et gestion de données tout en renforçant leurs compétences en programmation ainsi que leur maîtrise des technologies de systèmes d’information et du web.
Organisation
Contrôle des connaissances
https://mcc.umontpellier.fr/ regroupe l'ensemble des unités d'enseignements (UE) et leurs modalités de contrôles des connaissances.
Ouvert en alternance
Type de contrat | Contrat d'apprentissage, Contrat de professionnalisation |
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La seconde année (M2) est possible en alternance, via les contrats de professionnalisation ou d'apprentissage. L'étudiant alternant devient salarié le temps de son M2 (sous contrat généralement du 1er septembre au 31 août). L'année universitaire prend la forme suivante : pendant la période cours/TD/TP universitaire, l'étudiant alternant est à la faculté pour suivre les enseignements ; pendant les périodes de vacances universitaires et de stage, l'étudiant alternant est en entreprise (1 semaine en novembre, 2 semaines en décembre, et de la dernière semaine de janvier au 31 août ; ce qui fait une présence en entreprise de 8 mois sur 12).
On rappelle ici qu'un contrat de professionnalisation ou d'apprentissage est un contrat triparti étudiant/entreprise/université : l'accord du responsable de mention est nécessaire ; son avis se base sur les résultats académiques du M1 et sur l'avis des responsables de parcours. Ainsi d'excellents résultats en M1 sont attendus afin d'avoir un avis favorable à l'alternance.
Programme
Sélectionnez un programme
M1 - Intelligence artificielle et science des données
Anglais S1
2 créditsProbabilités, statistiques
2 créditsFondements de l'IA symbolique
4 créditsCHOIX 1
4 créditsAu choix : 1 parmi 4
Architectures logicielles distribuées
4 créditsFondements cryptographiques pour la sécurité
4 créditsPOA/SMA
4 créditsGraphes : structures et algorithmes
4 crédits
Algèbre, géométrie, transformation, calcul numérique
2 créditsLogique, calculabilité et complexité
4 créditsIngénierie logicielle
4 créditsProgrammation répartie
4 créditsEntrepôts de données et Big-Data
Machine learning 1 (méthodes classiques)
4 créditsT.E.R
4 créditsAnglais S2
2 créditsTraitement sémantique des données
4 créditsLogique pour le génie logiciel et l'IA
4 créditsDéveloppement et programmation pour supports mobiles
4 créditsLangage naturel 1 (syntaxe)
4 créditsCHOIX 2
4 créditsAu choix : 1 parmi 2
Épistémologie de l'informatique
4 créditsConduite de projet
4 crédits
M2 - Intelligence artificielle et science des données
Langage naturel 2 (sémantique des mots et de la phrase)
4 créditsAide à la décision
4 créditsMachine learning 2 (méthodes avancées)
4 créditsThéorie des bases de données et connaissances
4 créditsConférences
2 créditsGestion des données au delà de SQL (NoSQL)
4 créditsCHOIX 1
8 créditsAu choix : 2 parmi 3
Administration des bases de données
4 créditsDéveloppement mobile avancé, IoT et embarqué
4 créditsContraintes
4 crédits
CHOIX 2
30 créditsAu choix : 1 parmi 2
Stage industriel
30 créditsStage académique
30 crédits
Admission
Conditions d'accès
Le master est accessible sur dossier aux titulaires d’une licence informatique (ou équivalent).
Modalités d'inscription
Les candidatures se font sur les plateformes suivantes :
Étudiants français & Européens :
- Pour le M1, suivre la procédure « Mon Master » depuis le site : https://www.monmaster.gouv.fr/
- Pour les M2, l'étudiant.e devra déposer son dossier de candidature via l'application e-candidat : https://candidature.umontpellier.fr/candidature
Étudiants internationaux hors UE : suivre la procédure « Études en France » pour le M2 : https://pastel.diplomatie.gouv.fr/etudesenfrance/dyn/public/authentification/login.html
Capacité d'accueil
Et après
Poursuites d'études
Doctorat (sur concours).
Insertion professionnelle
Secteurs d’activités :Tous les domaines d’activités en lien avec l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique (machine learning), la science des données (BigData) ou le traitement automatique du langage naturel (natural language processing) c’est-à-dire avec en lien avec la gestion, l’exploitation et le traitement informatiques de documents et de données.
Types d’emplois :Data Scientist (Ingénieur BigData) , NLP engineer / scientist, IA engineer / researcher, ML engineer, ML expert, Knowledge engineer