Niveau d'étude visé
Bac +5
ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Composante
Grenoble INP - Phelma (Physique, électronique et matériaux), UGA
Langue(s) d'enseignement
Français, Anglais
Présentation
Formation co-accréditée par Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP) et Université Grenoble Alpes
Ce master tient compte des évolutions des techniques et savoirs dans le domaine du traitement du signal et des images. En particulier, une orientation plus axée vers les outils de modélisation, d’analyse et de mise en forme de l’information permettant le passage à l’échelle des données massives est proposée.
La formation bénéficiera du développement du « laboratoire commun » CEA-GIPSA (accord Cadre CEA/Grenoble-INP), actif depuis 2008. Ce projet à déjà conduit à la naissance de plus de 8 axes de collaboration ayant donné lieu à plus de 10 doctorats soutenus.
Le master propose des enseignements relatifs aux thématiques suivantes :
- Modélisation des signaux et systèmes, processus aléatoires
- Mise en forme, extraction et analyse de l’information dans les systèmes d’observations complexes : problèmes inverses, détection, apprentissage statistique
- Passage à l’échelle des grandes masses de données
- Applications en imagerie multi et hyper-spectrale, applications biomédicales, neurosciences, astro, géosciences…
Formation internationale
Formation tournée vers l’international
Dimension internationale
Les enseignements de master 2e année étant 100% en anglais, la formation est orientée vers l’international. Pour les étudiants étrangers inscrits dès la 1re année de master des cours de français langue étrangère pourront être proposés. L’offre de formation sera diffusée auprès des universités étrangères déjà partenaires de Grenoble INP - Ense3 et Grenoble INP - Phelma dans le cadre des formations d’ingénieurs.
Organisation
Programme
Spécificités du programme
- Master 1re année : La mutualisation très forte de la 1re année de master avec la filière 2A SICOM ne permet pas de garantir un enseignement 100% en anglais. Tous les documents supports seront cependant disponibles en anglais.
Master 2e année : 12 ECTS mutualisés avec 3A SICOM qui regroupent les cours « de base » du domaine. 3 ECTS peuvent être remplacés par des cours choisis dans l’offre formation Université Grenoble Alpes, à déterminer en début d’année avec les responsables de la formation. Ces derniers doivent être des cours dans un domaine scientifique proche des thèmes du master. Plus qu’une ouverture, ces cours doivent permettre de renforcer des connaissances sur des aspects méthodologiques plus particuliers, liés au TSI. 18 ECTS originaux, répartis en 2 modules (de 6ECTS chacun) fondamentaux et un module (6 ECTS) d’introduction à la recherche, construit sur la base d’une école d’Hiver et d’un cycle de séminaires. Ces modules non mutualisés SICOM (12 ECTS) sont construits sur la base de 3 cours. Les étudiants pourront (sur accord des responsables du Master) remplacer un cours dans chaque module, par un cours d’ouverture, d’autres Master du site (Sciences Co., MisCit, MSIAM, Astro, Geosciences.). L’ensemble des enseignements et des supports (100%) pour la 2e année de master sont en anglais. Le stage de fin d’étude (27 ECTS) et les cours de langues (3 ECTS) complètent la formation.
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Parcours Signal and image processing methods and applications
Ce master propose aux étudiants d'approfondir leurs connaissances et de développer leur expertise dans le domaine du traitement numérique du signal et de l'image, de l'informatique et des technologies de l'information. Un accent particulier est mis sur les outils modernes fondamentaux pour la modélisation des signaux et des systèmes, l'extraction d'informations à partir de données expérimentales ainsi que la représentation et le conditionnement d'informations.
Le programme est dédié à fournir aux étudiants les compétences nécessaires pour devenir des spécialistes créatifs dans divers domaines impliquant les technologies numériques, tels que le traitement du signal biomédical, les sciences d'observation (géosciences, surveillance, télédétection,), l'intelligence artificielle (apprentissage automatique, inférence statistique, calcul Méthodes Bayes) pour n'en citer que quelques-unes.Le master est conçu pour préparer des études de doctorat dans les domaines de l'électrotechnique et de l'informatique, avec un accent sur les méthodes numériques. Une partie importante des conférences est consacrée à présenter les sujets actuels de recherche et développement; cet enseignement est organisé en une série de courtes conférences données par des professionnels et des chercheurs d'entreprises ou de laboratoires développant des recherches ou des applications dans le domaine des technologies de l'information.
Parcours Mobile, autonomous and robotic systems
Ce parcours est un programme académique avancé sur les systèmes robotiques et autonomes mobiles. Ce programme hautement compétitif comprend des cours avancés en intelligence artificielle, théorie du contrôle, drones, systèmes embarqués, diagnostic et fiabilité, cybersécurité et mobilité intelligente. De plus, un stage de 5 à 6 mois, est réalisé dans un laboratoire ou au sein d'un centre de recherche industriel.
Voir site Grenoble INP - Ense3, UGA
Admission
Conditions d'admission
Pour intégrer une 1re année de master, vous devez être titulaire d'un niveau licence 3e année ou équivalent. Pour intégrer un master 2e année, vous devez être titulaire d'un master 1re année ou équivalent. Le cursus doit être en accord avec le master que l'on souhaite intégrer. Les modalités de recrutement et d'inscription sont précisées directement au niveau des spécialités
Candidature
Capacité d'accueil
15 étudiants en 1re année et 15 à 20 étudiants en 2e année
Et après
Poursuite d'études
Doctorat dans le domaine des STIC
Secteur(s) d'activité(s)
- Modélisation des signaux et systèmes, processus aléatoires
- Mise en forme, extraction et analyse de l’information dans les systèmes d’observations complexes : problèmes inverses, détection, apprentissage statistique
- Passage à l’échelle des grandes masses de données
- Applications en imagerie multi et hyper-spectrale, applications biomédicales, neurosciences, astro, géosciences…
Métiers visés
- Doctorat dans le domaine des STIC
- Emploi dans le secteur industriel en R&D en TSI, sciences de l’information
Les + de la formation
- Le master s’inscrit dans l’axe Data Sciences du pôle MSTIC de la Communauté Université de Grenoble Alpes.
- Implication des labex locaux : Persyval, Osug@2020
- Implication actions régionales : IXXI, SIERA
- Laboratoires d’appuis principaux :GIPSA-Lab (Grenoble), IPAG (Grenoble) , LISTIC (Annecy), Lab.Physique ENS-Lyon.
- Laboratoires partenaires : LJK, LIG, G2ELab, LTHE, LEGI.
- L’ancrage fort du Master au sein de l’Université Grenoble Alpes et de la filière ingénieur SICOM des composantes Grenoble INP - Ense3 et Phelma permet de mutualiser l’organisation d’échanges, de conférences et de séminaires portés par des industriels, partenaires des filières ingénieurs (Thalès, Trixel, STMicro, EDF, Areva…)
- Deux représentants du monde de la R&D (si possible d’entreprises ayant une large assise internationale) seront invités à participer au conseil de perfectionnement de la formation.