Master Informatique — Parcours Traitement de l'information et exploitation des données (TRIED)

Code diplôme/certificat: MR11604A-PAR

  • 120 crédits

Niveau d'entrée

  • Niveau 6 (Bac+3 et 4)

Niveau de sortie

  • Niveau 7 (Bac+5)

Responsable(s)

Habilitation

Arrêté du 10 avril 2025. Accréditation jusque fin 2029-2030.

Voir la fiche Rncp et les blocs de compétences

Public, conditions d’accès et prérequis

Profils
La spécialité TRIED est une filière ouverte aux étudiants titulaires des licences de mathématiques appliquées, informatique, statistique, sciences de l’ingénieur et sciences de l’environnement.
L'entrée dans le Master se fait via une admission sur dossier, disponible (approximativement) du 15 avril au 15 juin sur https://r.cnam.fr/tried-inscription. Un jury évalue ensuite les candidatures. Pour les étudiants qui veulent entrer directement en M2, l'étude de dossier pourra être complétée par un entretien éventuel. Afin d’assurer un niveau suffisant pour aborder le M2 avec de bonnes chances de succès, les candidat⋅e⋅s devront justifier de pré-requis équivalents aux principaux modules du M1. Les équivalences sont évaluées librement par le jury, dans le but de favoriser les échanges avec d’autres programmes (universitaires ou autres).
L’auditeur peut demander une VAE (validation des acquis de l’expérience), une VAPP (validation des acquis professionnels et personnels) ou une VES (validation des études supérieures) pour entrer dans la formation : http://vae.cnam.fr.
Candidature
Les informations concernant le dépôt du dossier de candidature sont disponibles sur le site web du département Informatique EPN5 : https://r.cnam.fr/tried-inscription.
Informations complémentaires
Contacter les responsables du master à l'adresse : master.tried@cnam.fr.
 
/! Attention : ce programme de master ne délivre pas le statut étudiant
Il est ouvert aux personnes susceptibles d'avoir une autorisation de séjour long en France (voir https://www.campusfrance.org/fr pour les personnes qui ne sont pas résidentes en France ou UE). 

Objectifs

Le master TRIED est destiné aux auditeurs souhaitant se former aux métiers spécialisés du traitement des données, de l’intelligence artificielle, et de leurs applications. 
Le cursus couvre les nombreuses facettes du domaine de l'intelligence artificielle moderne, de ses aspects statistiques (modélisations, apprentissage profond) à ses aspects informatiques (programmation, stockage & interrogation, mise en production).
Cursus 
M1 - La spécialité TRIED suit la maquette du M1 Informatique du CNAM, avec un tronc commun (36 ECTS dont 6 ECTS d'anglais) et des UEs de spécialité (24 ECTS). Ces cours dispensent les connaissances fondamentales indispensables pour la poursuite des études en M2. Des choix entre UEs permettent à chaque étudiant qui le désire de se spécialiser en traitement des données, mais aussi et de garder une coloration dans un domaine d’application précis (sciences de l’environnement, sciences de l’ingénieur, informatique décisionnelle).
M2 - Les UE du M2 sont réparties en blocs thématiques : apprentissage statistique (15 ECTS), intelligence artificielle avancée (12 ECTS), gestion des données (6 ECTS), et ouverture (3 ECTS). La formation est complétée par un stage de 24 ECTS (UA332U), dont le contenu devra être validé par les responsables du Master afin d’assurer sa conformité avec les problématiques de traitement de données de la formation.
Modalités
Le master TRIED (MR11604B) est déployé en cours du soir au CNAM Paris. Une grand partie de la formation peut aussi être suivie en formation a distance (FOAD). 
Les détails des modalités sont disponibles sur chaque UE dans l'onglet "Programme" de la page du Master, ou via le portail du Cnam dédié à la Foad : https://foad.cnam.fr.
Les étudiants intéressés par TIRED en formation initiale en cours du jour (MR11604B) doivent contacter l’université Paris-Saclay. Le reste de informations présentées ici sont spécifiques au Cnam.
https://www.universite-paris-saclay.fr/formation/master/electronique-energie-electrique-automatique/m2-traitement-de-linformation-et-exploitation-donnees#contact
Candidature
Les informations concernant le dépôt du dossier de candidature sont disponibles sur le site web du département Informatique EPN5 : https://r.cnam.fr/tried-inscription.
Informations complémentaires
Contacter les responsables du master à l'adresse : master.tried@cnam.fr.

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique Parcours Traitement de l'information et exploitation des données

Inscrit RNCP

Code(s) NSF : Informatique, traitement de l information, réseaux de transmission (326)

Code(s) ROME : -

Modalités d'évaluation

L’obtention du diplôme est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs théoriques mentionnés ci-dessus (note supérieure ou égale à 10/20 pour chaque UE), et du stage.
Stage et mémoire professionnel (UA332U)
Vous devez effectuer un stage professionnel d’une durée de 6 mois en relation avec les thèmes du Master. Pour les personnes en situation d'emploi, une mission sur le poste actuel peut tenir lieu de "stage professionnel", à valider avec les responsables du master au préalable.
Une convention doit être passée entre le Cnam et l’entreprise d’accueil. Vous devrez au préalable avoir été admis par le jury et avoir régularisé votre inscription au master auprès de la scolarité. Les questions administratives sur la convention de stage sont à régler auprès de la scolarité (informations et documents à télécharger sur le site du Cnam Paris : www.cnam-paris.fr rubrique Suivre ma scolarité). Il est vivement conseillé de commencer les démarches le plus tôt possible pour prendre en compte les contraintes administratives. Un accord pédagogique devra être obtenu auprès des responsables du Master. Les tâches du stage doivent être directement liés aux thématiques de traitement de données abordées dans le master. Le stage se conclut par la rédaction d’un rapport qui décrit vos activités professionnelles en insistant sur la démarche scientifique suivie : état de l’art et contexte, méthodes utilisées, expérimentations menées et logiciels utilisés.
Calendrier
  • Début des cours : fin septembre
  • Fin des cours : mi-juin
  • Examens du 1er semestre : fin janvier début février, avril pour la 2e session
  • Examens du 2e semestre : fin juin, début septembre pour la 2e session
 

Description

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M1

  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 2nd semestre : Formation à distance planifiée soir ou samedi
 
  • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
 

Total
6 ECTS

Une UE à choisir parmi :

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  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 1er et 2nd semestre : Formation à distance planifiée soir ou samedi, Formation hybride soir ou samedi
 
  • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 

Total
6 ECTS

Une UE à choisir parmi :

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  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
  • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
 
  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
 

M2

  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
  • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
 

Total
6 ECTS

une UE à choisir parmi :

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  • 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
  • 2nd semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
 

Total
6 ECTS

une UE à choisir parmi :

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  • 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
 

Total
6 ECTS

une UE à choisir parmi :

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  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 

Total
6 ECTS

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  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
 

Total
6 ECTS

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  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 
  • 1er semestre : Formation ouverte et à distance
 

Compétences

Maîtriser des méthodes descriptives et de modélisation avancées de données multidimensionnelles
Maitriser les méthodes d'intelligence artificielle avancées: apprentissage automatique et apprentissage profond
Déployer des modèles prédictifs sur données massives
Concevoir des applications pour les systèmes embarqués, mobiles et distribués

 

Contact

EPN05 - Informatique - Master TRIED
75003 Paris
par_mastertried@lecnam.net

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation