Système d’Information et de connaissance

Actuellement, l’informatique est en pleine évolution dans trois directions complémentaires. L’évolution des techniques informatiques conduit à manipuler et utiliser des vecteurs d’information nouveaux, intégrant en particulier des images. Des besoins se révèlent dans divers secteurs d’activité : citons par exemple l’analyse d’images dans l’industrie ou la synthèse d’images dans l’audiovisuel.

Les domaines d’application et usages potentiels d’une Intelligence Artificielle sont de plus en plus divers : compréhension du langage naturel, reconnaissance visuelle, robotique, système autonome, Machine Learning ….

L’émergence de l’intelligence artificielle (IA), dont les premiers concepts datent des années 1950 dans le domaine médical est la conséquence de trois bouleversements radicaux : la numérisation des images médicales permettant leur paramétrage, le développement des algorithmes autorisant l’utilisation des données saisies en langage naturel, et l’apprentissage profond (deep learning) permettant à partir de données radiologiques massives de développer des algorithmes de traitement automatique d’images médicales. Ces systèmes permettent dès aujourd’hui la détection automatique de lésion et ouvre la voie au dépistage du cancer du poumon, du sein ou de la prostate. Leur fiabilité est supérieure à celles des radiologues. Intégrées aux données médicales cliniques, biologiques, génétiques, ces techniques modifient considérablement l’organisation et la structuration du monde de la santé.

Parallèlement, le domaine des communications est en très forte croissance, liée en particulier au développement d’INTERNET. Un ingénieur ne peut plus ignorer les problèmes induits par la communication (compression des données, sécurité, navigation, etc.).

Enfin, nous vivons dans un monde où l’information devient de plus en plus complexe, volumineuse, dispersée et diverse en format comme en contenu. La recherche d’informations se spécialise, par exemple dans les bases de données techniques, ou dans l’analyse de données provenant de systèmes d’acquisition performants.

Pour cela, de nombreuses expressions sont employées pour mentionner la collecte et l’analyse de ces données : Big Data, Data Science ou encore Business Intelligence.

La Data Science consiste à mettre au point des séries d’algorithmes à partir de règles mathématiques et statistiques (ou de Machine Learning) afin de délivrer des solutions par IA. Ces techniques peuvent s’appuyer sur l’analyse d’images.

La filière est consacrée à l’étude de méthodes et outils modernes : réseaux informatiques, traitement d’images et multimédias, matériels spécialisés. Elle aborde aussi bien les aspects mathématiques que les aspects technologiques, matériels et logiciels. Elle forme des ingénieurs capables de traiter tous les aspects de traitement avancé d’informations complexes contenant en particulier des images : production, transport et communications, stockage, analyse et aide à la décision.

Résultats d’apprentissage :

Les résultats d’apprentissage siont de trois types ; Connaissances, compétences et soft skills comme résumé dans le tableau suivant :

Métiers visés :

• Analyste de données
• Architecte entreprise
• Consultant SAAS