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MASTER INFORMATIQUE

Parcours Machine learning

  • Durée: 4 semestre(s)
  • Accessible en: Formation initiale , Formation continue
  • Stage: OPTIONNEL(S2),OBLIGATOIRE(S4)
  • Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+3
  • Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5
  • 20210430

Objectifs de la formation

L’apprentissage machine est désormais au coeur des techniques d’intelligence artificielle qui envahissent notre quotidien. Cette évolution transforme profondément les systèmes d’information classiques et pose de nouveaux enjeux dans la gestion et l’analyse des données. Comprendre comment collecter, organiser les données et passer à l’échelle de très grands volumes, mais surtout comprendre, comparer et mesurer les nouveaux algorithmes d’apprentissage machine font partie de ces enjeux.

Ce sont les objectifs du parcours machine learning, qui a la particularité de développer à la fois des connaissances scientifiques fondamentales poussées et des compétences techniques avancées, qualités essentielles pour appréhender les évolutions rapides d’un domaine en cours de maturation. Destiné aux métiers de la sciences de données, du big data, de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, le parcours Machine learning est une formation solide en informatique. Le programme proposé traduit la volonté assumée de privilégier les compétences de développement fortement assises sur des connaissances théoriques solides en apprentissage automatique, algorithmique et bases de données.

Spécificités de la formation

Innovation

  • RIC : un module transverse du master qui offre aux étudiants, par le biais de séminaires et de projets de laboratoires, l'opportunité de s'ouvrir à la Recherche, à l'Innovation et à la Création.
  • Les étudiants qui le souhaitent peuvent effectuer leurs stages au sein d'organismes de recherche (CRIStAL / Inria Lille - Nord Europe) et ont la possibilité de poursuivre en doctorat à l'issue de leur master.

L’ensemble des formations du département Informatique offre un environnement d’études de qualité pour réussir ses études en informatique :

  • forte employabilité à l’issue de la formation ;
  • forte interaction avec le milieu professionnel : stages, alternance ;
  • une formation à la recherche et à l’innovation ;
  • 750 étudiants dont plus de 100 alternants ;
  • des enseignants-chercheurs qualifiés ;
  • un parc de 450 postes de travail de qualité à votre disposition ;
  • des droits d’inscriptions faibles.

Les réseaux professionnels, entre stages et accompagnement :

  • accompagnement dans la découverte des métiers et la recherche de stages ;
  • stages de trois à six mois en master ;
  • interventions de nombreux informaticiens des entreprises de la métropole lilloise.

Adossement à la recherche

Les 70 enseignants/chercheurs du Département Informatique membres du Centre de recherche en Informatique et Automatique de Lille (CRIStAL) et du centre de recherche Inria Lille - Nord Europe forment un corps enseignant hautement qualifié que viennent compléter plus de 25 intervenants issus du monde de l'entreprise.

Compétences visées

  • Les compétences acquises lors de ce parcours Machine Learning sont principalement liées aux techniques d’intelligence artificielle pour l’exploitation, l’analyse et la prévision à partir de grandes masses de données. Les enseignements se concentrent sur trois piliers : l’apprentissage machine, l’algorithmique et les bases de données.
  • À l’issue du master, les étudiants participeront à la conception et la mise en oeuvre de solutions basées sur l’apprentissage machine supervisé, non supervisé et par renforcement ; les bases de données avancées au delà du modèle relationnel et du SQL; les méthodes d’optimisation au coeur de l’apprentissage ; les techniques de fouille de données, d’apprentissage profond, à partir de données textuelles ou de données en réseau.
  • La formation est complétée par des compétences permettant d’intégrer une équipe et connaître les grands principes de l’entrepreneuriat en informatique. La place de l’initiation à la recherche dans le master est essentielle dans ce domaine en révolution permanente, pour mettre en place une veille technologique et maîtriser les technologies phares tout en sachant s’adapter à celles qui les remplaceront.

Modalités d'admission/ Conditions d'accès

En master 1

L’admission en première année de master est subordonnée à l’examen du dossier du/de la candidat-e selon les modalités suivantes :

Mentions de licence conseillées : Licence mention informatique

Capacité d’accueil  : 20 places en master 1

Calendrier de recrutement :

  • Ouverture du 19/04/2021 au 29/05/2021
  • Publication admission : 30/06/2021

Modalités de sélection : dossier

Critères d’examen du dossier : L’admission dans l’un des parcours du master mention informatique est possible pour tous les étudiants diplômés d’une licence informatique généraliste et elle est subordonnée à l’examen du dossier du/de la candidat-e selon les modalités suivantes :

  • Relevés de notes, diplômes permettant d'apprécier la nature et le niveau des études suivies
  • Curriculum Vitæ
  • Lettre de motivation exposant le projet professionnel
  • Examen des dossiers, entretien

Déposez votre candidature sur sur la plateforme https://ecandidat.univ-lille.fr

En master 2

  • Pas de recrutement direct en Master 2

A titre indicatif, veuillez trouver ci-dessous la maquette des enseignements de l'année 2020/2021, déclinée par semestre et Bloc de Connaissances et de Compétences (BCC). La maquette de l'année 2021/2022 sera consultable à compter du mois d'avril 2021.

Organisation de la formation

  • Des enseignements organisés autour de Blocs de Connaissances et de Compétences (BCC). Chaque BCC représente un ensemble homogène et cohérent d’enseignements visant des connaissances et des compétences complémentaires qui répondent à un objectif précis de formation.
  • Stage obligatoire au S4.

Programme

UE 1 Algorithmique et Complexité 6 crédit(s)
UE 1 Sciences des Données 6 crédit(s)
UE 1 Projet Encadré 6 crédit(s)
UE 3 Ouverture dans un domaine de l'informatique 6 crédit(s)
UE 2 Projet de l'étudiant : Initiation à l'Innovation et à la Recherche 3 crédit(s)
UE 1 Langue vivante : Anglais 3 crédit(s)
UE 1 Algorithmique et Complexité Avancée 3 crédit(s)
UE 1 Modèles Linéaires 3 crédit(s)
UE 2 Optimisation et Apprentissage 3 crédit(s)
UE 3 Apprentissage Profond 3 crédit(s)
UE 4 Réduction de Dimensions 3 crédit(s)
UE 1 Architecture des Systèmes d'Exploitation 3 crédit(s)
UE 1 Introduction à la Sécurite Informatique 3 crédit(s)
UE 1 Base de Données Relationnelles 3 crédit(s)
UE 1 Projet Individuel 6 crédit(s)
UE 1 Systèmes Multi-Agents 3 crédit(s)
UE 3 Prise de Décision Séquentielle Dans l'Incertain 3 crédit(s)
UE 4 Apprentissage Semi-supervisé et Graphes 3 crédit(s)
UE 2 Apprentissage par Renforcement 3 crédit(s)
UE 5 Machine Learning pour le NLP 3 crédit(s)
UE 1 Bases de Données Avancées 3 crédit(s)
UE 4 Big Data 3 crédit(s)
UE 2 Fondements théoriques des bases de données 3 crédit(s)
UE 3 Fouille de Données 3 crédit(s)
UE 1 Projet de l'étudiant 3 crédit(s)
UE 1 Projet de Fin d'Études 6 crédit(s)
UE 2 Stage de Fin d'Études 9 crédit(s)
UE 3 Mémoire de Fin d'Études 6 crédit(s)
UE 1 Langue vivante : Anglais 3 crédit(s)
UE 2 Communication et Connaissance de l'Entreprise 3 crédit(s)
UE 3 Projet de l'étudiant : Préparer son projet professionnel 3 crédit(s)

Poursuite d'études

Chaque année une fraction des étudiants poursuit ses études en troisième cycle universitaire, c’est-à dire en Thèse de Doctorat en Informatique.

Insertion professionnelle

Les diplômés du master auront l’opportunité de travailler dans les secteurs en forte expansion utilisant les techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine.

Il s’agit des sociétés de service en informatique, dans les départements dédiés à la décision, la prévision, ou encore dans les services de recherche et développement de domaines variés comme : la distribution, la gestion des ventes, la stratégie commerciale, la santé, les télécommunications, la géolocalisation, les technologies du web, le développement de progiciels, la gestion de l’énergie, les transports, la banque, l’assurance...

Retrouvez les études et enquêtes de l’ODiF (Observatoire de la Direction de la Formation) sur l’insertion professionnelle des diplômés de la licence sur : https://odif.univ-lille.fr.

DEPARTEMENT INFORMATIQUE


https://sciences-technologies.univ-lille.fr/informatique/

FACULTE DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES


Campus Cité scientifique - Université de Lille
59655 Villeneuve d'ascq
https://sciences-technologies.univ-lille.fr/

Responsable Parcours


TOMMASI Marc