Parcours Vision et Machine Intelligente

Responsables :

  • Parcours VMI et formation initiale : Laurent WENDLING et Camille KURTZ
  • Formation en alternance (à partir du M2) : Nicolas LOMENIE et Sylvain LOBRY

 

 

Présentation

Le parcours VMI propose aux étudiant(e)s une formation de Master Informatique approfondie dans les domaines liés au traitement d’images, à la reconnaissance visuelle, à la vision par ordinateur et à l’apprentissage machine qui forment des branches actuelles de l’intelligence artificielle (IA). Le parcours regroupe dans ses cours des agencements cohérents allant des fondements de la discipline jusqu’aux techniques les plus avancées pour la conception et le développement de machines intelligentes. La deuxième année (M2) peut être suivie soit en formation initiale (rythme classique d’enseignement puis stage de fin d’études) soit en formation par apprentissage (alternance entre périodes d’enseignement et périodes en milieu professionnel).

 

Les enseignements sont dispensés aussi bien par des enseignants-chercheurs et enseignantes-chercheuses de l’Université Paris Cité (notamment membres du Laboratoire d’Informatique Paris Descartes – LIPADE) et d’autres établissements (Institut Pasteur, Institut national de l’information géographique et forestière – IGN, etc.) que par des intervenants industriels. Le parcours aborde tous les thèmes de l’informatique moderne, des aspects pratiques aux aspects fondamentaux pour s’orienter vers les métiers de l’ingénierie informatique (R&D), de la recherche fondamentale ou appliquée et de l’enseignement supérieur.

 

Objectifs

Développer une expertise avancée en imagerie et vision par ordinateur

→ Acquérir des compétences approfondies en traitement, analyse et interprétation d’images, reconnaissance des formes, apprentissage machine (profond) et conception de systèmes intelligents.

 

Maîtriser les processus d’indexation et de traitement sémantique des contenus numériques

→ Former des professionnels capables d’exploiter et d’automatiser l’analyse du contenu et des informations dans des bases de données multimédias et plurimédias.

 

Concevoir et mettre en œuvre des solutions innovantes dans des domaines appliqués

→ Appliquer les méthodes théoriques à des cas concrets tels que l’imagerie médicale, la télédétection, l’analyse de vidéos, de documents, l’imagerie 3D ou le contrôle (qualité) non destructif.

 

Former à la recherche et au développement (R&D) dans le domaine de la vision et de l’imagerie

→ Préparer les étudiants à contribuer à l’innovation scientifique et technologique, tant dans les laboratoires académiques que dans les entreprises du secteur.

Les concepts d’intelligence économique, de veille stratégique au service de la défense de l’entreprise seront aussi mis particulièrement en avant pour sensibiliser les étudiant(e)s à la nécessité de protéger le patrimoine informationnel.

 

Débouchés

Le parcours VMI forme des experts capables de concevoir, développer et déployer des systèmes intelligents autonomes et performants. Les diplômés acquièrent des compétences avancées en apprentissage automatique, traitement d’images, analyse de données multimédias, vision par ordinateur, intelligence artificielle (IA) et programmation logicielle, leur ouvrant l’accès à un large éventail de métiers.

Les débouchés se situent principalement dans les secteurs de la technologie, de la santé, de l’industrie, des transports, de l’édition électronique, de la sécurité/biométrie et de la recherche. Parmi les fonctions les plus courantes, on retrouve :

  • Ingénieur / concepteur en vision par ordinateur : conception d’algorithmes de détection, reconnaissance et suivi d’objets ;
  • Data scientist / Data engineer : analyse et valorisation de données multimédias (massives) pour la prise de décision ;
  • Chercheur, chef de projet ou ingénieur en IA : développement de modèles d’apprentissage profond et d’IA générative ;
  • Ingénieur en robotique intelligente : intégration de la perception visuelle et de la prise de décision dans les robots autonomes ;
  • Développeur de systèmes embarqués intelligents : conception de solutions d’IA adaptées aux contraintes matérielles ;
  • Consultant en innovation ou en transformation numérique : accompagnement des entreprises dans l’intégration de l’IA.

Les diplômés peuvent évoluer dans des entreprises technologiques, des laboratoires de recherche, des start-ups innovantes ou des centres R&D industriels, voire poursuivre en doctorat dans les thématiques du laboratoire LIPADE (ou d’autres structures) pour approfondir la recherche en IA et vision artificielle.

 

M2 en formation initiale (FI) ou en formation par apprentissage (FA)

La première année (M1) est intégralement en formation initiale. La deuxième année (M2) peut être suivie soit en formation initiale (rythme classique d’enseignement puis stage de fin d’études) soit en formation par apprentissage (alternance entre périodes d’enseignement et périodes en milieu professionnel). Le centre de formation en apprentissage (CFA) nous accompagne dans la FA, d’une part dans la recherche d’entreprises pouvant accueillir nos étudiants et d’autre part dans le suivi des apprentis dans leurs missions. L’enseignement est organisé avec un rythme de 2 à 3 jours entre l’université et l’entreprise.

 

Conditions et modalités d’admission

Être titulaire d’une L3 à dominante informatique, ou d’un diplôme dans une formation d’un niveau équivalent. Les admissions en M1 reposent sur une sélection sur dossier (plateformes MonMaster, eCandidat, etc.). Une admission directe en M2 peut être envisagée (écoles d’ingénieurs, etc.) si les pré-requis sont satisfaits. Des bases en informatique et en mathématiques sont exigées pour l’entrée en M1 et M2.

 

Rentrée : mi-septembre.

 

Candidatures

Vous trouverez sur la page des candidatures toutes les informations utiles.

M1 semestre 1 (Informatique - Parcours VMI)
  • Programmation avancée – 6 ECTS (Cours : 15h, TD/TP : 25h)
  • Bases du traitement du signal et des images – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Introduction à la reconnaissance des formes – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Représentation des connaissances et raisonnement – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Optimisation et algorithmique – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Complexité algorithmique – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Probabilités et statistiques pour l’ingénieur – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Anglais – 3 ECTS (Autre forme d’enseignement : 20h)
  • 1 UE obligatoire au choix – 3 ECTS : Administration système Unix/Linux (Cours : 13h, TD/TP : 12h) ; Engagement étudiant ; Sport ; UE d’ouverture ; UE libre : mobilité
M1 semestre 2 (Informatique - Parcours VMI)
  • Big data – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Apprentissage machine – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Géométrie algorithmique – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Analyse d’images – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Réseaux de neurones pour la vision par ordinateur – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Data science – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Programmation distribuée – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Programmation web – 3 ECTS (Cours : 13h, TD/TP : 12h)
  • Projet tutoré VMI – 6 ECTS (Projet long étudiant)
  • Stage facultatif – 0 ECTS
M2 semestre 3 (Informatique - Parcours VMI)

Bloc “Vision par ordinateur” – 6 ECTS

  • Apprentissage profond pour la vision (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Imagerie 3D (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Imagerie biomédicale (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Séquences vidéo (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
 

Bloc “Machine intelligente et perception” – 9 ECTS

  • Multi-modalité et IA générative (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Reconnaissance des formes avancée (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Méthodologie et imageries thématiques (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Recherche et extraction sémantique à partir de texte (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Interaction humain-robot (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
 

Bloc “Veille et sécurité de l’information” – 6 ECTS

  • Gouvernance et sécurité de l’information (Cours et TD/TP intégrés : 12h)
  • Sécurité de l’information appliquée (Cours et TD/TP intégrés : 12h)
  • Veille et recherche sur sources ouvertes (Cours et TD/TP intégrés : 12h)
 

Bloc “Compétences transversales” – 9 ECTS

  • Méthodes d’évaluation de la recherche (Cours et TD/TP intégrés : 15h)
  • Modélisation de systèmes intelligents (Projet long étudiant d’initiation à la recherche)
  • Projet de vision industrielle (TD/TP : 35h)
M2 semestre 4 (Informatique - Parcours VMI)
  • Stage de M2 VMI – 30 ECTS (Stage de 4 à 6 mois)