Objectifs de la formation
Le Master vise à former des chercheurs et des professionnels hautement qualifiés et capables de résoudre des problèmes complexes en utilisant des méthodes analytiques avancées, des techniques d’Intelligence Artificielle (IA) et des approches et méthodes de la Recherche Opérationnelle (RO).
Le programme permet aux étudiants de :
- Acquérir des outils théoriques et pratiques en IA & en RO.
- Être initiés à la recherche scientifique.
- Se familiariser aux domaines d’application.
- Effectuer des projets de recherche pour appliquer les techniques et les méthodes étudiées à des problèmes réels avec une approche R&D.
Conditions d’accès
Diplômes requis :
- Licence des études fondamentales
- Tout diplôme équivalent
Prérequis pédagogiques spécifiques :
Base solide en mathématiques et en programmation informatique.
Procédures de sélection :
- Etude du dossier: (Spécifier les Modalités de sélection : mentions, nombre d’années d’études, notes des matières principales etc…)
- Mention Assez Bien et plus;
- Moyenne modules Mathématiques >= 12;
- Moyenne modules Informatique >= 12;
- Bon niveau de langues française et anglaise.
- Examen écrit
- Entretien
Contenu de la formation
Semestre 1
| Intitulé du module | Volume horaire | ECTS |
|---|---|---|
| Algorithmes et structures de données avec Python | 50h | 4 |
| Optimisation dans les Graphes | 50h | 5 |
| RO & IA pour le développement durable | 48h | 5 |
| Méthodologie de travail universitaire et de la recherche scientifique | 48h | 3 |
| Bases de l’intelligence artificielle | 50h | 5 |
| Langues étrangères 1 | 46h | 3 |
| Programmation mathématique | 48h | 5 |
Semestre 2
| Intitulé du module | Volume horaire | ECTS |
|---|---|---|
| Optimisation stochastique | 50h | 5 |
| Workshop scientifique & industriel | 48h | 5 |
| Langues étrangères 2 | 46h | 3 |
| Systèmes de Gestion de Contenu (CMS) | 45h | 3 |
| Machine Learning | 48h | 5 |
| Programmation non linéaire | 48h | 5 |
| Algorithmes et programmation avancée avec Python | 48h | 4 |
Semestre 3
| Intitulé du module | Volume horaire | ECTS |
|---|---|---|
| Compétences culturelles et artistiques | 45h | 3 |
| Programmation mathématique avancée | 50h | 5 |
| Cloud & Sécurité des données | 48h | 4 |
| Science de la décision et théorie des jeux | 50h | 5 |
| Projet R&D | 48h | 5 |
| Langues étrangères 3 | 48h | 3 |
| Deep Learning | 50h | 5 |
Semestre 4
| Intitulé du module | Volume horaire | ECTS |
|---|---|---|
| Développement personnel et employabilité | 48h | 3 |
| Projet de fin d’études (PFE) | 250h | – |
Débouchés
Le diplôme ouvre des perspectives de carrière variées et dynamiques. Les diplômés peuvent trouver des opportunités dans la recherche académique, l’industrie, le consulting, les startups, le secteur public et la recherche et développement. Ces domaines offrent des débouchés pour résoudre des problèmes complexes, améliorer les processus et prendre des décisions stratégiques, que ce soit dans le cadre de la gestion des opérations ou du développement de solutions innovantes.
- Data Scientist.
- Analyste quantitatif.
- Analyste en apprentissage automatique.
- Consultant en analyse de données.
- Analyste en optimisation des opérations.
- Consultant en IA et RO.
- Chef de projet en technologie.
- Fondateur de startup en IA ou en RO.
- Chercheur en IA ou en RO.