M2 Data, Knowledge and Hybrid Artificial Intelligence (DKAI)

Fondements et compréhension globale

Développer une compréhension solide des fondements théoriques et méthodologiques de la science des données, de l’ingénierie des connaissances et de l’intelligence artificielle hybride, couvrant les dimensions symboliques et connexionnistes de l’IA.

Compétences en science des données et intelligence artificielle hybride

• Analyser et modéliser des problèmes complexes en mobilisant les méthodes de la science des données, de l’IA symbolique et de l’IA hybride, dans des contextes variés et en lien avec les besoins des utilisateurs.
• Associer une catégorie de problèmes à des approches adaptées : machine learning, deep learning, raisonnement symbolique, intégration de connaissances ou méthodes hybrides, et en évaluer la pertinence en termes de performance, explicabilité et robustesse.
• Identifier les problèmes nécessitant des architectures distribuées ou massivement parallèles, et déployer les outils big data appropriés.
• Concevoir, administrer et exploiter des bases de données relationnelles, graphes de connaissances ou données non structurées, et développer des interfaces de visualisation et d’interaction adaptées à la science des données.
• Développer et déployer des solutions d’IA fiables, explicables et de confiance, intégrant la représentation des connaissances, l’apprentissage et le raisonnement.
• Évaluer et interpréter les résultats des systèmes IA/data complexes selon des critères de performance, scalabilité, robustesse et pertinence des connaissances mobilisées.
• Mettre en œuvre des protocoles de validation et de test garantissant la fiabilité et la conformité des solutions d’IA et de science des données.
• Assurer la maintenance, l’évolution et l’adaptation continue des systèmes IA/data en fonction des avancées technologiques et des besoins applicatifs.
• Modéliser, raisonner sous contraintes et extraire des connaissances par des approches de fouille déclarative et de raisonnement sur graphes.

Compétences transversales

• Mobiliser des connaissances avancées en apprentissage automatique, représentation des connaissances et IA hybride pour développer des approches innovantes.
• Développer une pensée critique vis-à-vis des méthodes d’IA et de data science, notamment sur leurs limites d’interprétation et de généralisation.
• Contribuer à des projets de recherche et d’innovation en IA et science des données, dans des contextes interdisciplinaires et internationaux.
• Assumer des responsabilités scientifiques et techniques pour améliorer les pratiques et la performance des équipes IA/data.
• Communiquer efficacement, à l’oral et à l’écrit, en français et en anglais, pour diffuser, valoriser et vulgariser les résultats de projets IA et data science.
• Intégrer les principes d’éthique, de fiabilité et de responsabilité sociale dans la conception et l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle et de gestion des connaissances.

Le parcours Data, Knowledge and Hybrid Artificial Intelligence (DKAI) du Master Informatique propose une formation d’excellence sur deux ans (M1 et M2), alliant science des données et intelligence artificielle. Il associe la maîtrise de l’apprentissage automatique, une expertise en big data et une connaissance approfondie des différents paradigmes de l’IA, allant de l’IA symbolique à l’IA agentique, en passant par l’IA hybride et générative. Tout au long du cursus, les étudiants développent leurs compétences à travers de nombreux projets, challenges et deux stages en laboratoire ou en entreprise, les préparant à des carrières ambitieuses dans l’industrie comme dans la recherche.

Le parcours DKAI offre une formation de haut niveau sur deux ans (M1 et M2) en science des données et en intelligence artificielle. Il combine une maîtrise avancée des techniques d’apprentissage automatique, une expertise en gestion et analyse de données massives, ainsi qu’une compréhension approfondie des différents paradigmes de l’IA, allant de l’IA symbolique à l’IA hybride et générative. Elle offre plusieurs possibilités de mises en pratiques des acquis académiques lors de projets, de challenge ou encore de stages en laboratoire de recherche et en entreprise.

Un tremplin vers les métiers de demain

Ce programme prépare les étudiants à relever les grands défis liés à la transparence, à l’éthique et à la sécurité dans le développement de systèmes fondés sur l’IA. Ils y acquièrent les compétences nécessaires pour concevoir des solutions de pointe, fiables et explicables, conformes aux exigences réglementaires et aux attentes sociétales des secteurs sensibles. Le parcours DKAI offre de solides perspectives académiques, en dotant les étudiants de la rigueur méthodologique et de l’expertise scientifique nécessaires pour poursuivre une thèse de doctorat et contribuer à la recherche de pointe en science des données et en intelligence artificielle.

Un environnement d’excellence

Porté par un enseignement en anglais, des ressources technologiques avancées et un cadre pédagogique stimulant, le parcours DKAI forme des experts polyvalents et responsables, prêts à relever les défis de la science des données et de l’intelligence artificielle à l’échelle nationale et internationale.