Objectif de la Formation
Profils et compétences visées
La discipline des Ingénierie des Systèmes Intelligents a connu une évolution rapide ces dernières années dans le monde. Des programmes de master en intelligence artificielle et systèmes intelligents sont dispensés dans la plupart des universités du monde. Ce n’était qu’une question de temps pour que l’intelligence artificielle moderne soit intégrée dans les cursus de graduation. Dans la société d’aujourd’hui, l’intelligence artificielle et l’apprentissage des machines deviennent de plus en plus répandus. Avec l’avènement du web, des millions de personnes sont déjà familières avec des logiciels intégrant l’intelligence artificielle comme la recherche sur le web, le e-commerce, des sites de jeux. Beaucoup de techniques d’intelligence artificielle sont utilisées en bio- informatique et en chimio-informatique, en sécurité informatique : filtrage de spam, jeux modernes d’ordinateurs et en robotique. L’informatique médicale et les systèmes à base de connaissances ont déjà pénétré les hôpitaux. L’imagerie informatique est déjà employée dans les systèmes de surveillance dans le domaine de la sécurité informatique. N’oublions pas enfin l’industrie des TICs qui a vu le jour grâce en grande partie au concours de l’intelligence artificielle.
L’entreprise algérienne a accusé beaucoup de retard dans ces différentes disciplines et l’université doit jouer un rôle d’avant-gardiste dans ce domaine.
Les objectifs spécifiques à cette formation est de compléter les enseignements dispensés par les masters déjà opérationnels par des cours non encore disponibles au département d’informatique afin que l’ensemble des masters puisse couvrir toutes les thématiques de cette vaste discipline qu’est l’informatique. Cette offre de Master peut être considérée comme un diplôme unique ne distinguant pas entre le type Académique et le type Professionnel.
La formation proposée permet aux étudiants avant tout d’acquérir des connaissances pointues dans le domaine de l’informatique mais en plus d’aborder des problèmes complexes avec des techniques intelligentes d’actualité. Cette formation est nécessaire pour appréhender des problèmes réels en entreprise car la plupart des problèmes rencontrés en entreprise sont complexes et nécessitent une maîtrise importante de techniques puissantes pour les résoudre. L’intelligence artificielle offre par essence des approches intelligentes de résolution de problèmes. Les lauréats de cette formation seront à même par la suite de choisir librement et de s’orienter vers la spécialité qu’ils désirent comme la sécurité informatique, l’informatique médicale, le e-commerce, la recherche sur le web, les services web, en industrie des TICs, en informatique documentaire etc …
Programme du Master en Ingénierie des Systèmes Intelligents (IA)
Télécharger : Le Caneva
1ere Année
Semestre 1
Unité d’Enseignement |
VHS | V.H hebdomadaire |
Coeff |
Crédits |
Mode d’évaluation | |||||
14-16 sem | C | TD | TP | T.personn el | Continu | Examen | ||||
UE Fondamentales | 18 | |||||||||
UEF1.1 : | 18 | |||||||||
Algorithmique avancée | 67H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 3 | 6 | 40% | 60% | |
Intelligence artificielle | 67H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 3 | 6 | 40% | 60% | |
Méta-heuristiques et Algorithmes évolutionnaires | 67H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 3 | 6 | 40% | 60% | |
UE Méthodologie | 9 | |||||||||
UEM1.1 : | ||||||||||
Architecture Avancée des ordinateurs | 45H | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 2 | 4 | 40% | 60% | ||
Représentation des Connaissances
et raisonnement1 |
45H | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 2 | 3 | 40% | 60% | ||
Analyse de données | 22H30 | 1H30 | 1H | 2 | 2 | 100% | ||||
UE Découverte | 2 | |||||||||
UED1.1: | ||||||||||
Mathématiques pour l’IA | 45H00 | 1H30 | 1H30 | 1H | 1 | 2 | 40% | 60% | ||
UE transversales | 1 | |||||||||
UET1.1: | ||||||||||
Visualisation des données | 22H30 | 1H30 | 1H | 1 | 1 | 100% | ||||
Total Semestre 1 | 382H30 | 12H | 9H00 | 4H30 | 10H30 | 17 | 30 |
Semestre 2
Unité d’Enseignement | VHS | V.H hebdomadaire | Coeff | Crédits | Mode d’évaluation | ||||
14-16
sem |
C | TD | TP | T.perso nnel | Conti
nu |
Exame
n |
|||
UE Fondamentales | 18 | ||||||||
UEF2.1: | 18 | ||||||||
Réseaux de Neurones et Apprentissage automatique |
67H30 |
1H30 |
1H30 |
1H30 |
1H30 |
3 |
6 |
40% | 60% |
Représentation et raisonnement des connaissances 2 |
67H30 |
1H30 |
1H30 |
1H30 |
1H30 |
3 |
6 |
40% | 60% |
Traitement automatique de la langue |
67H30 |
1H30 |
1H30 |
1H30 |
1H30 |
3 |
6 |
40% | 60% |
UE Méthodologie | 9 | ||||||||
UEM2.1: | |||||||||
Data mining | 45H | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 2 | 4 | 40% | 60% | |
Bases de Données Avancées | 45H | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 2 | 3 | 40% | 60% | |
Traitement de paroles | 22H30 | 1H30 | 1H | 2 | 2 | 100% | |||
UE Découverte | 2 | ||||||||
UED2.1: | |||||||||
Réseaux | 45H | 1H30 | 1H30 | 1H | 1 | 2 | 40% | 60% | |
UE Transversales | 1 | ||||||||
UET2.1: | |||||||||
Entreprenariat | 22H30 | 1H30 | 1H | 1 | 1 | 100 % | |||
Total Semestre 2 | 382H30 | 12H | 6H | 7H30 | 10H30 | 17 | 30 |
2eme Année
Semestre 3
Unité
d’Enseignement |
VHS | V.H hebdomadaire |
Coeff |
Crédits |
Mode d’évaluation | ||||
14-16
sem |
C | TD | TP | T.pers onnel | Continu | Examen | |||
UE Fondamentales | 18 | ||||||||
UEF3.1: | 18 | ||||||||
Machine Learning Avancé | 67H30 | 1H30 | 3H00 | 1H30 | 3 | 6 | 40% | 60% | |
Entrepôt de données et Big Data | 67H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 3 | 6 | 40% | 60% |
La Technologie des agents | 67H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 3 | 6 | 40% | 60% |
UE Méthodologie | |||||||||
UEM3.1 : | 9 | ||||||||
Traitement d’images | 45H | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 2 | 4 | 40% | 60% | |
Vision Artificielle | 45H | 1H30 | 1H30 | 1H30 | 2 | 3 | 40% | 60% | |
Ontologies et web
sémantique |
22H30 | 1H30 | 1H | 2 | 2 | 100% | |||
UE Découverte | |||||||||
UED3.1: | 2 | ||||||||
Sécurité des Systèmes Informatiques | 45H | 1H30 | 1H30 | 1H | 1 | 2 | 40% | 60% | |
UE Transversales | |||||||||
UET3.1: | 1 | ||||||||
Rédaction de mémoires et d’articles scientifique | 22 H 30 | 1H30 | 1H | 1 | 1 | 100% | |||
Total Semestre 3 | 382H30 | 12H00 | 4H30 | 9H00 | 10H30 | 17 | 30 |
Semestre 4
- Récapitulatif global de la formation : (indiquer le VH global séparé en cours, TD, pour les 04 semestres d’enseignement, pour les différents types d’UE)
UE
VH |
UEF | UEM | UED | UET | Total |
Cours | 202,5 | 202,5 | 67,5 | 67,5 | 540 |
TD | 180 | 67,5 | 45 | 292,5 | |
TP | 225 | 67,5 | 22,5 | 315 | |
Travail personnel | 202,5 | 180 | 45 | 45 | 472,5 |
Autre (stage) | 280H | ||||
Autre (séminaire) | 21H | ||||
Total | 810 | 517,5 | 180 | 112,5 | |
Crédits | 84 | 27 | 6 | 3 | 120 |
% en crédits pour chaque UE | 70% | 22,5% | 5% | 2.5% | 100% |