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Master mention Informatique, Spécialité ILC (en formation initiale en apprentissage)Ingénierie du Logiciel et des Connaissances

Présentation et objectifs

Cette formation poursuit un double objectif :
- former des spécialistes en modélisation, conception, programmation, validation et intégration de logiciels capables de conduire des projets de développement d'applications et de mise en place de systèmes d'information,
- compléter ces compétences par une maîtrise des méthodes et outils de valorisation des données (conception et accès à de grandes bases de données, visualisation et analyse de ces données) et d'extraction et gestion de connaissances.
Par un parcours spécifique, il s'agit aussi de former des spécialistes dans trois domaines de la recherche : modélisation et optimisation de systèmes complexes ; compréhension et mise en œuvre de méthodes et algorithmes bioinformatiques ; extraction et gestion de connaissances et fouille de données.

Accès et pré-requis

Admission en M1
- Sur dossier pour tout étudiant titulaire d'une licence mention informatique d'une université française ou équivalent.
- Sur dossier et entretien pour tout étudiant titulaire d'une licence professionnelle mention informatique d'une université française ou équivalent.

Admission en M2
- Accès de plein droit pour tout étudiant titulaire du M1.ILC et sur dossier et entretien pour les titulaires d'un autre M1mention informatique ou équivalent.

L'accès à un mode de formation en Apprentissage est soumis à condition : être éligible au contrat d'apprentissage, déposer un dossier de candidature examiné par le jury d'admission (entretien de sélection avec le responsable de la formation), signer un contrat d'apprentissage avec une entreprise du secteur.
CFAU : l'apprentissage à l'université : www.cfau.fr

Savoir-faire et compétences

Être capable de développer les logiciels complexes et de gérer toutes les étapes d'un projet de développement, depuis l'étude des besoins jusqu'à la fourniture de code validé. Être capable de mettre en place des systèmes d'information en présence de données complexes, volumineuses et hétérogènes. Être capable de définir et d'utiliser des outils et des méthodes de fouille de données et d'extraction/visualisation de connaissances. Savoir optimiser des problèmes industriels et résoudre des problèmes de bioinformatique. Maîtriser des technologies en évolution constante, les méthodes, les outils et les environnements de conception et de développement de logiciels informatiques et de bases de données volumineuses et réparties.

Débouchés et insertion professionnelle

Cette formation débouche sur des emplois dans l'industrie des services (chef de projets, ingénieur de développements, analyste, architecte de systèmes d'information, administrateur de bases de données et de systèmes d'aide à la décision, consultant...) ou dans la recherche publique ou privée, avec une possibilité de poursuite en thèse de doctorat pour les métiers d'enseignants chercheurs.

Informations importantes

INNOVATION PÉDAGOGIQUE : UNE FORMATION EN ALTERNANCE
Les deux années de cette spécialité reposent le principe de l'alternance entre enseignement théorique à l’Université de Strasbourg et enseignement du métier chez l'employeur ou dans un laboratoire de recherche.
Grâce à la complémentarité entre enseignements fondamentaux, projets significatifs réalisés en groupe et les périodes en entreprise ou en laboratoire, les étudiants acquièrent des compétences en mobilisant leurs connaissances dans leur environnement professionnel.
L’accès à un mode de formation en Apprentissage est soumis à condition : être éligible au contrat d’apprentissage, déposer un dossier de candidature examiné par le jury d’admission (entretien de sélection avec le responsable de la formation), signer un contrat d’apprentissage avec une entreprise du secteur.
CFAU : l’apprentissage à l’université : www.cfau.fr

Organisation des semestres

S1
UE obligatoires
• Algorithmes distribués ECTS: 3
• Compilation ECTS: 6
• Complexité et calculabilité ECTS: 3
• Entrepôts de données et informatique décisionnelle ECTS: 3
• Extraction et modélisation de connaissances ECTS: 3
• Fouilles de données ECTS: 3
• Langues vivantes ECTS: 3
• Mission S1 (en entreprise ou en laboratoire) ECTS: 3
UE obligatoires à choix
Info ILC M1S1 Projet S1
1 UE à choisir parmi 2
• Projet professionnalisant S1 ECTS: 3
• Projet recherche S1 ECTS: 3
S2
UE obligatoires
• Algorithmique avancée ECTS: 3
• Ingénierie de la preuve ECTS: 3
• Langues vivantes ECTS: 3
• Optimisation stochastique inspirée par la nature ECTS: 3
• Problèmes et méthodes algorithmiques en bioinformatique ECTS: 3
• Sémantique ECTS: 3
UE obligatoires à choix
Info ILC M1S2 Mission S2 (en entreprise ou laboratoire)
1 UE à choisir parmi 2
• Stage professionalisant S2 ECTS: 9
• Stage recherche S2 ECTS: 9
Info ILC M1S2 Projet S2
1 UE à choisir parmi 2
• Projet professionnalisant S2 ECTS: 3
• Projet recherche S2 ECTS: 3
S3
UE obligatoires
• Données et applications distribuées ECTS: 9
- Algorithmes de recherche    
- Architecture et développement Web    
- Parallélisme, systèmes distribués et grille    
- Traitement et données répartis    
• Ingénierie logicielle ECTS: 9
- Analyse et architectures logicielles orientées objet    
- Certification du logiciel    
- Méthodologie et conduite de projet    
- Qualité et ERP    
• Recherche ECTS: 6
- Algorithmes et logiciels usuels en bioinformatique    
- Evolution artificielle massivement parrallèle    
- Fouille de données avancée    
• Vie professionnelle ECTS: 6
- Anglais CRL    
- Droit    
- Management    
- Sécurité    
S4
UE obligatoires à choix
Info ILC M2S4 Mission S4 (en entreprise ou laboratoire)
1 UE à choisir parmi 2
• Stage professionnalisant S4 ECTS: 30
• Stage recherche S4 ECTS: 30

Responsables

Gabriel FREY

MC Info
Bureau C304

g.frey@unistra.fr
Stella MARC-ZWECKER

MC Info
Bureau 304

stella@unistra.fr