ECTS
120 crédits
Niveau d'études visé
BAC +5 (niveau 7)
Durée
2 ans
Langue des enseignements
Français
Présentation
Le développement de machines de plus en plus puissantes, de l’Internet, les interactions entre disciplines et l’émergence de nouvelles applications (véhicule autonome, taxinomie de documents…) a entraîné l’apparition de nouvelles problématiques pour gérer un passage à l’échelle de plus en plus conséquent lié au traitement des contenus numériques.
Le parcours Vision et Machine Intelligente fournit une forte compétence en vision par ordinateur avec une connaissance approfondie des mécanismes théoriques et pratiques permettant de maîtriser les principaux médias et leur impact dans le domaine de la recherche et l’industrie. Des acteurs reconnus du monde de la recherche et de l’industrie interviennent dans ce parcours (comme Altice, l’institut géographique national, l’Institut Pasteur) et intègrent dans leurs enseignements les avancées technologiques et numériques les plus récentes.
Ce parcours universitaire est intégré à la Graduate School Artificial Intelligence and Data Science d’Université Paris Cité, reliant ainsi des cours de niveau master et doctorat à des laboratoires de recherche de pointe. Cette Graduate School forme des expertes et experts sur les techniques les plus avancées en Intelligence Artificielle et science des données, avec un accent mis sur l’interdisciplinarité. En savoir plus
Objectifs
Un des objectifs du parcours Vision et Machine Intelligente est de préparer certains étudiants à la poursuite en thèse dans les thématiques du laboratoire LIPADE mais aussi d’offrir, à tous, des débouchés professionnels dans de nombreux domaines. Le niveau atteint est celui des ingénieurs concepteur, chef de projets, ingénieurs R&D.
Parmi les domaines concernés, notons : la voiture autonome, l’édition électronique, l’audiovisuel, le management des systèmes d’information multimédia, la conception et la vérification de protocoles multimédia, le traitement de l’image et de la biométrie. Le domaine de la santé dans lequel l’imagerie et les capteurs de toute nature se développent rapidement. L’usage de la téléphonie mobile et du web multiplie les domaines où les applications sont possibles. Le grand nombre d’appels d'offre de l'ANR dans ce domaine est une preuve du caractère dynamique de ces secteurs d’activité.
Compétences visées
Le parcours Vision et machine intelligente est par essence pluridisciplinaire et les étudiants acquièrent les aspects fondamentaux de la vision par ordinateur, en intégrant des notions d’intelligence artificielle pour modéliser des systèmes allant de l’acquisition des données à l’extraction de connaissances et leur interprétation (ingénierie des connaissances). Les concepts d’intelligence économique, de veille stratégique au service de la défense de l’entreprise sont aussi mis particulièrement en avant pour une sensibilisation à la protection du patrimoine informationnel.
De nombreuses entreprises sont directement intéressées par les compétences des étudiants et la plupart des stages, dont une partie non négligeable à l’international (Chine, Canada, Irlande, Australie), se traduisent directement par une proposition d’embauche avant la fin de ce dernier (PME, Altran, Huawei, Thales, Alcatel, Dassault).
Programme
Outre un enseignement scientifique de haut niveau en M2, le socle généraliste du M1 permet de fournir une culture informatique suffisamment large, bien adaptée aux métiers visées. Environ un tiers des enseignements du M1 (reconnaissance des formes, le traitement d’images, la géométrie algorithmique, projet tuteuré…) correspondent à des prérequis obligatoires pour le parcours VMI.
Le premier semestre du M2 est organisé autour de 4 UE. « Vision et Perception » et « Ingénierie des connaissances » couvrent les enseignements fondamentaux (3D, biomédicale, séquence vidéo, aide à la décision, web sémantique…). « Mobilité et sécurité » offre un contenu pédagogique axé sur la veille stratégique et technologique, et les enjeux de la vision dans les secteurs émergeants. Cet enseignement scientifique et technique est complété par un ensemble de cours professionnalisant et d’initiation à la recherche regroupé dans l’UE « Compétences transversales » qui intègre aussi un projet transversal sur la modélisation d’un système de vision.
Stages et projets tutorés
La formation requière de réaliser un projet tutoré en première année, et un stage de 4 à 6 mois dans une entreprise ou un laboratoire de recherche en France ou à l’International.
Contrôle des connaissances
100 % contrôle continu
Pour connaitre le détail des modalités de contrôle des connaissances et compétences, nous vous invitons à prendre contact avec l’UFR (voir le lien en savoir+)
Aménagements particuliers
Admission
Public cible
La formation Vision et Machine Intelligente est ouverte à toute personne ayant un bagage informatique (pratique et théorique) conséquent et voulant se spécialiser dans les techniques récentes de vision par ordinateur et leur intégration dans des mécanismes de perception (indexation d’images et de documents, « pattern recognition », fusion de données multimédia, « deep learning », bio-informatique, imagerie satellitaire…).
Le parcours VMI s’adresse à des étudiants voulant soit poursuivre des études en doctorat (entre 20% et 30% de la promotion chaque année) soit entrer directement dans le monde professionnel (la majorité des étudiants - et l’ensemble des étudiants cette année – reçoivent des propositions d’embauches durant leur stage) pour travailler sur des problématiques innovantes.
La formation est en co-diplomation avec l’ENIT (Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis).
Conditions d'admission
Un bon niveau en programmation est requis (algorithmique, C++, Java…) ainsi que dans des enseignements complémentaires (structures de données, théorie des graphes, complexité).
Des connaissances en analyse d’images sont aussi les bienvenues mais ces dernières ne sont pas rédhibitoires pour un accès en première année de master. Néanmoins celles-ci le seront pour une admission passerelle en 2ème année.
Enfin, la qualité du dossier est primordiale et une attention particulière est apportée sur les compléments de dossier (lettre de motivation et éventuellement lettres de recommandation).
Pré-requis
Prérequis pour entrer en M1 : Licence d’informatique ou validation d'acquis personnels et professionnels (VAPP D. 23/08/1985)
Prérequis pour entrer en M2 : Master 1 en informatique, diplôme d’ingénieurs ou validation d'acquis personnels et professionnels (VAPP D. 23/08/1985)
Modalités de candidature
Droits de scolarité
Les droits d'inscription nationaux sont annuels et fixés par le ministère de l'Enseignement supérieur de la Recherche. S’y ajoutent les contributions obligatoires et facultatives selon la situation individuelle de l’étudiant.
Des frais de formation supplémentaires peuvent s’appliquer au public de formation professionnelle. Plus d’informations ici.
Et après ?
76,5 %
Taux de réussite (Taux de réussite sur l’année de diplomation 2020-2021 (nombre d’admis par rapport au nombre d’inscrits administratifs))
Poursuites d'études
Avec l’obtention du master, vous pouvez ensuite si vous le souhaitez poursuivre vos études en doctorat et réalisé ainsi une thèse en contrat doctoral ou CIFRE en partenariat avec une entreprise.
Passerelle
A l’issue de la première année, une réorientation en seconde année vers un autre parcours du Master Informatique est envisageable.
Insertion professionnelle
Taux insertion professionnelle 100%
*Enquête du MESRI sur les diplômés 2019, 30 mois après obtention du diplôme.
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Effectif des diplômés |
Effectif des répondants |
Taux de réponse |
Part des diplômés en formation initiale |
Part des diplômés en formation apprentissage |
Part des diplômés en formation continue |
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13 |
7 |
54% |
100% |
- |
- |
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Part des cadres et des professions intermédiaires |
Part des emplois stables |
Part des emplois à plein temps |
Part des emplois en adéquation avec le niveau d'études |
Part des emplois en adéquation avec la formation suivie |
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100% |
83% |
100% |
17% |
50% |
Référentiel
Référentiel ROME
- Production et exploitation de systèmes d'information
- Etudes et prospectives socio-économiques
- Etudes et développement informatique
- Recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivant
- Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
Référentiel RNCP
34126
Contacts
Dernière mise à jour le 22 novembre 2023
