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M2 Industrie du Futur et Systèmes Intelligents

Candidater à la formation
  • Capacité d'accueil
    24
  • Langue(s) d'enseignement
    Anglais
    Français
  • Régime(s) d'inscription
    Formation initiale
Présentation
Objectifs pédagogiques de la formation

Le parcours Industrie du Futur et Systèmes Intelligents / Advanced Manufacturing and Smart Systems s'inscrit dans le cadre d'une formation de chercheurs spécialisés dans
le domaine de l'ingénierie des systèmes complexes. Il répond à un réel besoin industriel en termes d'ingénierie-recherche combinant des thèmes majeurs du développement de l’industrie du futur et en particulier l’optimisation des procédés et processus de fabrication d’une part et la commande des systèmes critiques associés d’autre part.
Les objectifs de ce parcours sont de deux natures :
- acquérir les connaissances scientifiques disciplinaires, théoriques et pratiques, nécessaires pour le futur ingénieur-chercheur, en génie mécanique et/ou en automatique.
- acquérir et savoir mettre en œuvre les compétences transversales permettant de participer à un projet de recherche et développement (analyse d’articles et de brevets, développement de prototypes informatiques, communication orale, rédaction de rapports, etc.)
Afin de personnaliser leur formation en cohérence avec leur projet professionnel, les étudiants peuvent choisir des enseignements optionnels de spécialisation portant sur deux principaux thèmes : l’optimisation des processus et procédés de fabrication ou la commande sûre des systèmes intelligents.

Lieu(x) d'enseignement
GIF SUR YVETTE
Pré-requis, profil d’entrée permettant d'intégrer la formation
Les étudiants pouvant candidater peuvent provenir de différentes formations dans le domaine de l’ingénierie (génie mécanique / électrique / informatique). La formation exige des compétences solides dans des domaines transversaux tels que les mathématiques appliquées, la modélisation multi physiques des systèmes mécaniques et des procédés de fabrication, la modélisation et le pilotage des systèmes linéaires et des systèmes à évènements discrets.
Compétences
  • Proposer et conduire une démarche scientifique de résolution d’un problème nouveau.

  • Modéliser un système multi physique et identifier les paramètres caractéristiques.

  • Identifier et poser un problème d’optimisation, associer une méthode de résolution.

  • Analyser des publications scientifiques ou brevets, conduire et présenter un état de l’art.

  • Concevoir un algorithme et développer le prototype logiciel associé dans un langage informatique.

  • Produire un rapport scientifique.

Profil de sortie des étudiants ayant suivi la formation

Bases scientifiques pour la maîtrise des modèles nécessaires à la formalisation des interactions d’un système complexe, pour l’optimisation de systèmes au travers d'environnement virtuels et de confrontations expérimentales.
Aptitudes à l’élaboration de prototype logiciel (Python, Matlab).
Capacités à communiquer aussi bien à l’oral qu’à l’écrit.

Débouchés de la formation

En termes de débouchés professionnels, cette formation vise à la fois les carrières industrielles (Ingénieur R&D des grands comptes) et académiques (chercheur et enseignant-chercheur). Elle permettra aux étudiants de trouver un emploi en R&D après le master ou de conduire des recherches dans le cadre de thèses de doctorat à orientation industrielle (thèses CIFRE), et dans le cadre de doctorats dans les laboratoires traitant de sujets plus académiques. Les domaines industriels d'application principaux sont l'industrie aéronautique, spatiale et de défense, les transports terrestres (ferroviaire, automobile), l'énergie (nucléaire, réseaux de distribution...), l'industrie pétrolière et chimique.

Collaboration(s)
Laboratoire(s) partenaire(s) de la formation

Laboratoire Universitaire de Recherche en Production Automatisée
Laboratoire Génie Industriel
Laboratoire des Signaux et Systèmes.

Programme

La formation du premier semestre s'appuie sur un tronc commun dont l'objectif est d'acquérir des compétences disciplinaires (modélisation, optimisation) d'une part et des compétences transversales d'autre part (anglais scientifique, méthodologie de la recherche, langages de programmation). La deuxième partie est composée d'UE disciplinaires selon le sous parcours choisi.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Anglais scientifique 2 10 10
Exploration de données et optimisation 3 12 18
Méthodologie de la recherche 2 12 8
Modélisation des systèmes multi physiques 4 16 4 8
Techniques et outils pour la preuve de concepts 4 12 6 12
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Ingénierie Système 3 15 15
Méthodes et outils pour la prévention et la tolérance aux fautes 3 20 10
Méthodes et outils pour l'élimination des fautes 3 16 14
Modélisation comportementale des Systèmes à Evénements Discrets 3 20 10
Relability and Risk 3
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
3D digitizing and geometric processing 3 13 5 10
Advanced Manufacturing 3 12 4 12
Computer Aided Manufacturing 3 14 14
Modélisation géométrique des assemblages et systèmes 3 14 14
Modelling and control of robotic systems 3 12 12 4

Le deuxième semestre est composée d'un stage de recherche en laboratoire ou dans le service de R&D d'une entreprise.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Stage de recherche 30
Modalités de candidatures
Période(s) de candidatures
Du 01/02/2022 au 30/06/2022
Pièces justificatives obligatoires
  • Curriculum Vitae.

  • Lettre de motivation.

  • Lettre de recommandation ou évaluation de stage.

  • Classement Année Précedente et taille promotion.

  • Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.

Pièces justificatives complémentaires
Contact(s)
Responsable(s) de la formation
Secrétariat pédagogique