Ce que vous saurez faire
L'apprentissage machine est désormais au cœur 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 science 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.
Le déroulé, étape par étape
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 :
MASTER 1- Semestre 1 (30ECTS)
BCC 1 : ALGORITHMIQUE - CONCEVOIR ET ANALYSER DES ALGORITHMES ET DES STRUCTURES DE DONNEES ADAPTES
BCC 2 : GENIE LOGICIEL - MAITRISER LES OUTILS ET LES METHODES DE DEVELOPPEMENT DU LOGICIEL, LE CYCLE DE VIE D'UN LOGICIEL ET SAVOIR GARANTIR SA QUALITE
BCC 6 : PROJET - REALISER UN PROJET INFORMATIQUE DE DIMENSION IMPORTANTE
BCC 7 : COMPETENCES TRANSVERSALES - DEVELOPPER DES COMPETENCES TRANSVERSALES INDISPENSABLES A LA VIE PROFESSIONNELLE
MASTER 1 - Semestre 2 (30ECTS)
BCC 1 : ALGORITHMIQUE - CONCEVOIR ET ANALYSER DES ALGORITHMES ET DES STRUCTURES DE DONNEES ADAPTES
BCC 2 : GENIE LOGICIEL - MAITRISER LES OUTILS ET LES METHODES DE DEVELOPPEMENT DU LOGICIEL, LE CYCLE DE VIE D'UN LOGICIEL ET SAVOIR GARANTIR SA QUALITE
BCC 3 : SYSTÈMES D'EXPLOITATION - MAITRISER LE FONCTIONNEMENT DES SYSTEMES D'EXPLOITATION
BCC 4 : SÉCURITÉ - COMPRENDRE LES DIFFERENTES VULNERABILITES DES SYTEMES INFORMATIQUES ET SAVOIR DEVELOPPER DES LOGICIELS SECURISES
BCC 5 : BASES DE DONNES - MAITRISER ET SAVOIR METTRE EN OEUVRE LES TECHNIQUES AVANCEES DE GESTION ET D'EXPLOITATION DE DONNEES
BCC 6 : PROJET - REALISER UN PROJET INFORMATIQUE DE DIMENSION IMPORTANTE
MASTER 2 - Semestre 3 (30ECTS)
BCC 2 : GENIE LOGICIEL - MAITRISER LES OUTILS ET LES METHODES DE DEVELOPPEMENT DU LOGICIEL, LE CYCLE DE VIE D'UN LOGICIEL ET SAVOIR GARANTIR SA QUALITE
BCC 5 : BASES DE DONNES - MAITRISER ET SAVOIR METTRE EN OEUVRE LES TECHNIQUES AVANCEES DE GESTION ET D'EXPLOITATION DE DONNEES
BCC 7 : COMPETENCES TRANSVERSALES - DEVELOPPER DES COMPETENCES TRANSVERSALES INDISPENSABLES A LA VIE PROFESSIONNELLE
MASTER 2 - Semestre 4 (30ECTS)
BCC 6 : PROJET - REALISER UN PROJET INFORMATIQUE DE DIMENSION IMPORTANTE
BCC 7 : COMPETENCES TRANSVERSALES - DEVELOPPER DES COMPETENCES TRANSVERSALES INDISPENSABLES A LA VIE PROFESSIONNELLE
À la fin de la formation
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 étudiant·e·s participeront à la conception et la mise en œuvre 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 cœur 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.
Selon l’organisme
- 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 étudiant·e·s dont plus de 100 alternants ;
Où se déroule la formation
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Texte rédigé par l’organisme de formation. Source : « Moncompteformation – L’offre de formation », Caisse des Dépôts et DGEFP, données ouvertes sous Licence Ouverte 2.0, mise à jour du 16/10/2026. WorkDispo n’est pas affilié à Mon Compte Formation.
