Programme détaillé par matière

Les étudiant·es ayant suivi l'option "Artificial Intelligence: big data, optimization and algorithms" devront être capables de:     

• Identifier et mettre en oeuvre une classe de méthodes et de techniques permettant à un logiciel de résoudre des problèmes complexes qui, résolus par un être humain, nécessitent de l' "intelligence",
• Comprendre et appliquer à bon escient des méthodes et techniques relevant de l'intelligence artificielle telles que raisonnement automatisé, recherche et heuristiques, acquisition et représentation de connaissances, apprentissage automatique, problèmes de satisfaction de contraintes, traitement de grands volumes de données,
• Identifier des classes d'applications où ces méthodes et outils peuvent être appliqués; appréhender des classes particulières d'applications et leurs techniques spécifiques - par exemple, robotique, vision par ordinateur, planification, fouille de données, traitement de la langue naturelle et de données bioinformatiques,
• Formaliser et structurer des corps de connaissances complexes en utilisant une approche systématique et rigoureuse pour développer des systèmes "intelligents" de qualité.

Les étudiant·es ayant suivi l'option "Software engineering and programming systems" devront être capables de :

• Comprendre et expliquer les problèmes rencontrés dans la conduite de gros projets logiciels, ainsi que l'impact critique du choix de solutions tout au long de leur cycle de vie (dimensions de construction, de validation, de documentation, de communication et de gestion de projet impliquant de grosses équipes ainsi que des coûts et délais à respecter),
• Choisir et appliquer des méthodes et outils d'ingénierie de systèmes logiciels complexes répondant à des critères stricts de qualité: fiabilité, adaptabilité, évolutivité, performance, sécurité, utilisabilité...,
• Modéliser les produits et processus nécessaires à l'obtention de tels systèmes et analyser ces modèles,
• Concevoir et réaliser des programmes d'analyse, de conversion et d'optimisation de représentations informatiques,
• Utiliser à bon escient différents paradigmes et langages de programmation, en particulier en ce qui concerne la programmation fonctionnelle, orientée-objet et concurrente,
• Comprendre les enjeux des différents modèles de programmation concurrente et répartie et utiliser le modèle approprié,
• Définir un nouveau langage (syntaxe et sémantique) approprié à un contexte spécifique.

Les étudiants ayant suivi l'option "Data Science and applied mathematics" devront être capables de :

• Appréhender des domaines de l'ingénierie nécessitant une synergie entre mathématiques appliquées et informatique, tels que l'algorithmique, le calcul scientifique, la modélisation de systèmes informatiques, l'optimisation,  l'apprentissage automatique ou la fouille de données,
• Comprendre et appliquer à bon escient des méthodes et algorithmes relevant de data sciences,
• Identifier et mettre en oeuvre des modèles et des techniques relevant des statistiques, de l'apprentissage automatique et de la fouille de données;
• Appréhender des classes d'applications telles que le traitement de données bruitées, la reconnaissance des formes ou l'extraction automatique d'informations dans de grandes collections de données.

Les étudiants ayant suivi l'option "Cybersécurité et technologies de l'information" seront capables de :

• appréhender des domaines de l'ingénierie nécessitant une synergie entre sécurité informatique, réseaux et systèmes, tels que la cryptographie, la protection des données, la sécurité des applications, l'architecture de sécurité ou la programmation ;
• comprendre et appliquer à bon escient des méthodes et techniques relevant de la cybersécurité, notamment la prévention, la détection et la réponse aux cybermenaces ;
• identifier et mettre en œuvre des pratiques et des normes de sécurité pour protéger les infrastructures, les systèmes et les données des organisations ;
• appliquer les connaissances à des cas concrets au travers de projets.

Les étudiant·es ayant suivi l'option “Réseaux et systèmes" seront capables de :

• comprendre et expliquer les différents dispositifs et protocoles utilisés dans les réseaux informatiques et cellulaires, réseaux informatiques et cellulaires ;
• concevoir, configurer et gérer des réseaux informatiques en tenant compte des besoins des applications en tenant compte des besoins des applications ;
• comprendre le fonctionnement des réseaux cellulaires et de l'IdO ;
• expliquer les problèmes qui affectent les réseaux cellulaires et IoT et développer des solutions pour y faire face ;
• comprendre comment optimiser les applications pour utiliser efficacement les cœurs parallèles ;
• comprendre, mettre en œuvre et utiliser des structures de données sans verrou ;
• comprendre les interactions entre les systèmes d'exploitation en temps réel et le matériel ;
• concevoir et mettre en œuvre des applications fonctionnant sur des systèmes embarqués.

Les étudiant·es ayant suivi l'option "Informatique médicale" seront capables de :

• identifier et mettre en oeuvre une classe de méthodes et de techniques permettant à un logiciel de résoudre des problèmes complexes rencontrés dans le milieu hospitalier, dans les environnements biopharmaceutiques, dans les sciences de la vie ou dans la santé numérique ;
• s'intégrer dans des projets multidisciplinaires rassemblant des expertises médicales, biologiques et polytechniques au bénéfice de la santé du patient ;
• comprendre et appliquer à bon escient des méthodes et techniques relevant de l'informatique médicale et de la bioinformatique, telles que l'intelligence artificielle, l'interopérabilité médicale, la structuration de l'information clinique, les statistiques appliquées, la sécurité de l'information, la qualité logicielle, ou encore la gestion et le traitement de grands volumes de données ;
• appréhender des classes d'applications où ces méthodes et techniques peuvent être appliqués, telles que l'aide au diagnostic, l'assistance thérapeutique, les systèmes informatiques hospitaliers, l'imagerie médicale et biomédicale, les objets connectés, les études cliniques, la fouille de données de santé, ou encore le traitement automatisé du langage médical;
• formaliser et structurer des corps de connaissances complexes en utilisant une approche systématique et rigoureuse pour développer des systèmes d'information médicaux et biomédicaux de qualité.

Commune à la plupart des masters de l'EPL, cette option a pour objectif de familiariser l'étudiant·e avec les spécificités de l'entrepreneuriat et de la création d’entreprise afin de développer chez lui les aptitudes, connaissances et outils nécessaires à la création d'entreprise.
La formation interdisciplinaire en entrepreneuria (INEO) est une option qui s’étend sur 2 ans et s’intègre dans plus de 30 masters de 9 facultés ou écoles de l’UCLouvain.
Le choix de l’option INEO implique la réalisation d’un mémoire interfacultaire (en équipe) portant sur un projet de création d’entreprise.
L’accès à cette option, ainsi qu'à chacun des cours, est limité aux étudiant·es sélectionnés sur dossier.
Toutes les informations à ce sujet sont accessible à cette adresse : www.uclouvain.be/ineo.
L'étudiant·e qui choisit de valider cette option doit sélectionner au minimum 20 crédits et au maximum 25 crédits. Cette option n'est pas accessible en anglais et ne peut être prise simultanément avec l'option « Enjeux de l'entreprise ».