M2 Internet des Objets, Sécurité, Données (ISD) – voie par apprentissage
Les objectifs de la formation sont les suivants :
- bien comprendre les évolutions technologiques de ces dernières années ;
- maîtriser un ensemble de concepts et de bonnes pratiques en Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning, TAL, IA Générative, …) et les nouvelles architectures basées sur les Technologies mobiles (telle la 5G), la Sécurité, l'Edge et Cloud Computing, le Big Data (Data Warehouse, Data Lake), ou encore la Blockchain.
- se préparer aux défis de ce monde numérique grâce aux enseignements associant théorie et mise en application au travers de travaux dirigés, de travaux pratiques et de projets dispensés par des enseignants universitaires et des spécialistes industriels.
A la fin de ce parcours, les étudiants auront acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour évoluer dans divers secteurs d’activité aussi variés que concurrentiels, dans un domaine parmi les plus impactants en termes de productivité et de croissance, ouvrant sur des enjeux sociétaux et environnementaux.
- Intelligence artificielle : maîtrise du Machine Learning, Deep Learning, algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé, traitement automatique des langues
- IoT : conception et intégration de solutions connectées, technologies sans fil et mobiles, cloud computing, traitement distribué et optimisation des performances, aide à la décision
- Sécurité : analyse et prévention des cyberattaques, sécurité des systèmes et réseaux, blockchain, contre-mesures basées sur l’apprentissage automatique
- Données : Gestion et valorisation des données, data warehouse, data lake, modélisation de données, Business Intelligence (BI)
- Développement de solutions innovantes : prototypage, intégration de nouvelles technologies, adaptation aux besoins industriels
- Travail collaboratif : expérience en hackathon, gestion de projet, co-création et résolution de problématiques réelles
- Soft skills : communication professionnelle, esprit critique, créativité, travail en équipe, compréhension des enjeux sociétaux liés aux technologies numériques
- Expérience professionnelle : mise en pratique continue via l’alternance, avec une forte immersion en entreprise
Durant deux ans, la formation permet aux étudiants de se spécialiser en intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning…) autour de trois thématiques :
- Internet des objets (technologies sans fil et mobiles, cloud, aide à la décision…) ;
- Sécurité (cyberattaques, blockchain…) ;
- Données (data warehouse, modélisation, BI…).
Des options offrent un approfondissement ciblé, par exemple en Edge Computing, en contre-mesures de sécurité par apprentissage ou en Data lake. Des modules de “soft skills” complètent l’approche, en ouvrant sur des compétences transversales et des enjeux de société. L’alternance rythme le parcours : un mois à l’université suivi de cinq semaines en entreprise. La formation se conclut par un Hackathon co-organisé par l’université, permettant de travailler en équipe sur des problématiques industrielles. Les étudiants y mobilisent leurs acquis techniques, leur créativité et leurs aptitudes à communiquer autour de projets industriels concrets.
Ayant validé le M1 Intelligence pour l'internet des objet, la Sécurité et la Data par alternance de l’Université Paris-Saclay ou avec une formation donnant des pré-requis équivalents avec le M1 Intelligence pour l'internet des objet, la Sécurité et la Data voie par alternance de l’Université Paris-Saclay.
Non.
Le détail des droits d'inscription et le montant sont détaillés sur notre site web. Attention, le montant de la formation dépend de la formation choisie et de votre situation.
Le programme sera bientôt affiché.
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Lettre de motivation.
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Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.
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Curriculum Vitae.
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Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation) https://www.universite-paris-saclay.fr/formation/formation-continue/validation-des-acquis-de-lexperience.