Master Informatique

parcours Intelligence Artificielle
CATALOGUE DE LA RENTREE 2024-2025
Type de formation : Master
Localisation : Reims
Faculté, Ecole, Institut,… : UFR Sciences Exactes et Naturelles
Modalités d’enseignement : Presentiel
Niveau à l'entrée en formation : niveau II (licence ou maîtrise universitaire)
Niveau à la sortie de la formation : niveau I (supérieur à la maîtrise)
Niveau à la sortie de la formation Bac + 5
ECTS 120
Durée 2 an(s)
Lieu de formation Reims
RNCP 34126

Présentation

Organisation de la formation

La formation possède un parcours unique.

Objectif de formation

  • Le parcours propose une formation complète en Intelligence Artificielle.

Compétences acquises


  • BC 1 - RNCP34126BC01 - Usages avancés et spécialisés des outils numériques
    • 1A - - Identifier les usages numériques et les impacts de leur   évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
    • 1B - - Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour   un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
  • BC 2 - RNCP34126BC02 - Développement et intégration de savoirs hautement spécialisés
    • 2A - - Mobiliser des savoirs hautement   spécialisés, dont certains sont à l'avant-garde du savoir dans un domaine de   travail ou d'études, comme base d'une pensée originale
    • 2B - - Développer une conscience critique des   savoirs dans un domaine et/ou à l'interface de plusieurs domaines
    • 2C - - Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de   nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
    • 2D - - Apporter   des contributions novatrices dans le cadre d'échanges de haut niveau, et dans   des contextes internationaux
    • 2E - - Conduire une analyse réflexive   et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la   complexité d'une demande ou d'une situation afin de proposer des solutions   adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation
  • BC 3 - RNCP34126BC03 - Communication spécialisée pour le transfert de connaissances
    • 3A - - Identifier, sélectionner et   analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour   documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
    • 3B - - Communiquer à des fins de formation ou de transfert de   connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue   étrangère
  • BC 4 - RNCP34126BC04 - Appui à la transformation en contexte professionnel
    • 4A - - Gérer des   contextes professionnels ou d'études complexes, imprévisibles et qui   nécessitent des approches stratégiques nouvelles
    • 4B - - Prendre   des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles   et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe
    • 4C - - Conduire un projet (conception,   pilotage, coordination d'équipe, mise en Å“uvre et gestion, évaluation,   diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un   cadre collaboratif
    • 4D - Analyser ses actions en situation professionnelle, s'autoévaluer   pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité
    • 4E - - Respecter les principes   d'éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale
  • BC 5 - Analyse d'un questionnement en mobilisant des concepts disciplinaires
    • 5A - Concevoir et dimensionner un espace de stockage pour une analyse de données pour un domaine donné
  • BC 6 - Mise en Å“uvre de méthodes et d'outils du champ disciplinaire
    • 6A - Savoir choisir une méthode d'apprentissage automatique pour résoudre un problème
  • BC 7 - Identification d'un questionnement au sein d'un champ disciplinaire
    • 7A - Concevoir une solution d'analyse de données

Résultats attendus de la formation

Au sortir de la formation, les étudiants maîtrisent les techniques contemporaines de l'Intelligence Artificielle, ils/elles maîtrisent la conduite de projets intégrant de l'IA, et sont en mesure d'évoluer professionnellement et techniquement en s'appropriant les champs d'évolution.

Niveau à la sortie de la formation

niveau I (supérieur à la maîtrise)

Contenu de la formation

Le parcours IA du master informatique offre une très bonne formation dans le domaine des techniques de la modélisation et de l'ingénierie des systèmes intelligents.
Le programme de ce parcours IA offre une approche holistique de l'intelligence artificielle en combinant à la fois l'IA symbolique et le deep learning. Il aborde les fondements théoriques de l'IA symbolique, en étudiant des sujets tels que la logique et l'ingénieure de connaissances. En parallèle, il explore le monde passionnant du deep learning, en apprenant différentes techniques de modélisation, de réseaux de neurones et de génération de données.ainsi que la collecte et l'analyse de données.
En plus de cela, parcours met également l'accent sur le Devops et la gestion de projet, permettant de développer des compétences pratiques pour la mise en œuvre et le déploiement de solutions d'IA. Il permet d'apprendre à travailler efficacement en équipe, à gérer des projets d'IA complexes et à intégrer les meilleures pratiques de l'industrie.
Grâce à ce programme de Master en IA, les étudiants seront prêts à relever les défis de l'IA dans divers domaines, que ce soit dans la recherche, l'industrie ou l'entrepreneuriat.

Organisation pédagogique

Modalités de l’alternance

Toutes les 2/3 semaines, les étudiant(e)s alternant(e)s transitent de l'Université à leurs sites industriels et réciproquement

Rythme de la formation

Temps partiel

Tant en M1 qu'en M2, le calendrier est produit avec l'idée directrice de créer une alternance de 2/3 semaines à l'Université avec 2/3 semaine en milieu industriel ou sociétal d'application.

Stages

Un stage M1 de 8 semaines minimum
Un stage M2 de 32 semaines minimum

Projets tuteurés

Un projet tutoré est prévu en M2 (SEM 10)

Mise(s) en situations professionnelles

Non concerné

TER/Mémoire de recherche

Un TER est prévu en M1 (SEM 7)


Maquette de la formation

Maquette et modalités de contrôle de la formation au format PDF

Calendrier universitaire

Admission

Niveau à l'entrée en formation

niveau II (licence ou maîtrise universitaire)

Niveau à l'entrée en formation obligatoire

oui

Modalités d'admission


  • Pour entrer en M1 :
Les modalités relatives aux inscriptions en Master 1 sont disponibles sur le lien suivant :
http://www.univ-reims.fr/portail-master

  • Pour entrer en M2 :
Les modalités relatives aux inscriptions en Master 2 sont disponibles sur le lien suivant :
http://www.univ-reims.fr/admission-master-2

  • Vous êtes de nationalité étrangère :
Les modalités relatives à l'admission des étudiants étrangers sont disponibles sur le lien suivant : http://www.univ-reims.fr/etudiants-internationaux
Pour plus d'informations, vous pouvez également envoyer un e-mail : etudiants.etrangers@univ-reims.fr

Calendrier d'inscription

Adresse d'inscription

Université de Reims Champagne-Ardenne
2 Avenue Robert Schuman 51724 REIMS CEDEX

Conditions spécifiques et prérequis

Prérequis obligatoires :
  • Pour le M1 : être titulaire d'une L3 ou équivalent (180 crédits ECTS).
  • Pour le M2 : être titulaire d'un M1 ou équivalent (240 crédits ECTS).

Niveau de français requis :
B2 (Utilisateur indépendant avancé)

Prérequis recommandés :
L'équivalence d'une L3 en informatique est requise, ainsi qu'une bonne initiation à l'Intelligence Artificielle et une excellente culture générale

Formation continue et apprentissage

Objectif général de la formation

Certification

Organisme de formation

Université de Reims Champagne-Ardenne (SIRET : 19511296600799) (Code Activité : 2151P001151)

Action de formation

Code de public visé : 00000

Prise en charge des frais de formation possible : oui

Poursuite d'études

Une inscription en thèse est possible pour les étudiant(e)s motivé(e)s qui ont brillamment réussit, les thèse CIFRE, en lien avec l'industrie, étant particulièrement encouragées

Débouchés

• Ingénieur en Systèmes d'information et de
télécommunication
• Management et ingénierie études, recherche
et développement industriel
• Data scientist / Études et prospectives socioéconomiques
• Conseil en organisation et management
d'entreprise
• Direction de petite ou moyenne entreprise
• Réalisateur de contenus multimédias

Codes ROME

  • H1583
  • H1561
  • K1571
  • K1584
  • M1557
  • M1586
  • M1583
  • M1112
  • M1224
  • M1425
  • M1093
  • M3809
  • M3897
  • M3871

Le ROME est le répertoire des métiers et d'emplois de Pôle Emploi.


Devenir des étudiants

Infos pratiques

Restauration

Restaurants Universitaires CROUS

Hébergement

Résidences Universitaires CROUS

Transport

Transports en commun


Pour en savoir plus sur l'orientation et l'insertion professionnelle :


Pour tout renseignement sur la scolarité :


Pour tout renseignement sur les aménagements proposés par la mission handicap :

Vous avez des besoins d'aménagements d'études et d'examens, la Mission Handicap vous accompagne tout au long de votre cursus universitaire.
Elle vous renseigne sur tous les aspects de la vie universitaire : déroulement des études, accessibilité des lieux universitaires, participation à la vie des campus, accès aux ressources de la Bibliothèque Universitaire.
Pour toute demande ou information : handicap@univ-reims.fr

Pour tout renseignement sur la formation continue :

Vous avez de l'expérience et/ou un parcours de formation à valoriser ? Des procédures de validation des acquis sont possibles pour vous permettre d'accéder à la formation ou pour valider le diplôme.
Pour plus d'informations, vous pouvez envoyer un e-mail à : vae@univ-reims.fr

Pour en savoir plus sur les relations internationales à l'Université :


Lien vers les associations étudiantes :

Sous réserve de modifications et d'ouverture

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Référent pédagogique - Hacene FOUCHAL