La formation se déroule en 1 ou 2 ans sur le mode de l'alternance université / entreprise.

Rythme de l'alternance :

• 1ère année Master 'M1)
   -  Plus de 31 semaines équivalentes passées en entreprise, sur 1 an
  -  Rentrée début septembre de l'année n à septembre de l'année n+1,
      alternance université / entreprise de 3 jours / 2 jours sur la période universitaire
• 2ème année Master (M2)
  -  39 semaines équivalentes passées en entreprise, sur 1 an
  -  Rentrée début septembre de l'année n à fin septembre de l'année n+ 1,
      alternance université / entreprise de 3 jours - 2 jours sur le premier semestre, puis plein temps en entreprise sur le second semestre.
   

Organisation de la formation :

• La formation s'étend sur les deux années de master :
  en M1 sur 2 ans
  en M2 sur 1 an
• Les fondamentaux scientifiques sont introduits en 1ère année au cours du tronc commun de mention et des enseignements spécifiques du parcours. 
• La 2ème propose un tronc commun obligatoire à tous les étudiants et un choix d'UEs optionnelles permettant à l'étudiant de spécialiser sa formation dans l'un des 4 piliers disciplinaires du parcours ISI :
       -  intelligence artificielle
       -  traitement de l'information
       -  robotique
       -  informatique         - 

• Traitement numérique du signal et Programmation scientifique (6 ECTS) :
  Tronc commun : outils nécessaires au traitement numérique du signal ; analyse et synthèse de filtres numériques ; outils algorithmiques pour la résolution numérique de problèmes physiques.
• Automatique linéaire (6 ECTS) :
  Analyse de systèmes de contrôle linéaires en représentation d' é tat ou fréquentielle ; synthèse de lois de commande ; synthèse d'observateurs ; commande robuste
• Signaux aléatoires (3 ECTS) :
  Outils nécessaires au traitement de signaux ; bruits, moment d'ordre 1 et 2 ; Filtrage des processus aléatoires et analyse spectrale des processus aléatoires.
• Introduction à la robotique (3 ECTS) :
  Introduction aux différents types de systèmes robotiques ; modélisation cinématique ; introduction aux capteurs ; inroduction aux architectures de contrôle et de perception

• Traitement des images et du son (6 ECTS)
   Représentation des images, amélioration / restauration, morphologie mathématique, segmentation.
   Traitement numérique du son, éléments de psycho-acoustique, écoute binaurale, spatialisation, modélisation du signal de parole, 
   compression.
• Intelligence Artificielle et apprentissage machine (6 ECTS) :
   Introduction à l'intelligence artificielle et aux techniques d'apprentissage automatique
• C++ et C++ avancé (6 ECTS) :
   Extension de la programmation orientée objet vue au S1 avec python au langage C++ ;
   programmation d'applications de grande taille, librairie standard.
• Mission en entreprise (12 ECTS) 
    

• 18 ECTS d'enseignement de spécialité (par exemple)
   -  Intelligence artificielle (6 ECTS)
    -  Management de l'ingénierie et base de données (6 ECTS)
•  Projet intégratif (6 ECTS)
•  Anglais (3 ECTS)
• Mission en entreprise (3 ECTS)

• Mission en entreprise (27 ECTS)
  La période en entreprise en validée en M1 et M2. Elle donne lieu à la rédaction d'un rapport et à une soutenance devant un jury mixte composé d'universitaires et de professionnels.
• Formalisation du projet professionnel (3 ECTS)

L'apprenti est évalué dans le cadre du contrôle continu à l'université en Master 1 et en Master 2.
 

Projets intégratifs :

• En Master 2, des projets intégratifs ( impliquant 4 spécialités différentes des Mentions de Master Sciences de l'ingénieur) sont proposées. Il s'agit ici de mettre en oeuvre les méthodes et techniques de gestion de projet., tout en appliquant concrètement les aspects théoriques et pratiques vus en cours, sur des sujets pouvant être proposés par les apprentis eux-mêmes, leurs professeurs ou des industriels.

Périodes en entreprises :

d'une durée de 31 semaines (M1) ou 39 semaines (M2)

• Elles sont validées par l'écriture d'un rapport et d'une soutenance devant un jury mixte composé d'universitaires et de professionnels d'entreprise.. Cette évaluation a lieu à la fin de chaque année du Master.

Savoir-faire et compétences

• Modéliser les interactions et les interfaces homme-systèmes.
• Développer des systèmes de traitement et de reconnaissance des formes de signaux physiologiques, audio ou vidéo.
• Concevoir des systèmes embarqués intelligents
• Analyser, modéliser les signaux, choisir et utiliser les outils logiciels et matériels appropriés à leur traitement.
• Développer des systèmes d’automatique avancée, de robotique manufacturière ou mobile, faisant intervenir la perception de l’environnement, l’analyse de scènes et la stratégie de résolution de problèmes.

Le diplômé sera qualifié pour exercer un métier d'ingénieur dans les fonctions suivantes :

• Modéliser les interactions et les interfaces hommes-systèmes
• Développer des systèmes de traitement et de reconnaissance des formes de signaux physiologiques, audio ou vidéo
• Concevoir des systèmes embarqués intelligents
• Analyser, modéliser les signaux, choisir et utiliser les outils logiciels et matériels appropriés à leur traitement
• Développer des systèmes d'automatique avancés, de robotique manufacturière ou mobile, faisant intervenir la perception de l'environnement, l'analyse de scènes et la stratégie de résolution de problèmes
  
  
  Le parcours ISI favorise également l'insertion des étudiants dans les laboratoires de recherche, par l'accès aux études doctorales dans ces domaines. 

• Simulation imagerie en mode comptage en radiologie et scanner X
• Simulation numérique et modélisation du Jaugeage Carburant dans les aéronefs
• Calcul des incertitudes de mesures d’une chaîne d’acquisition numérique
• Étude des différentes technologies utilisables en comptage de flux de personnes, et réalisation d’un scanner qui respecte des dimensions réduites
• Utilisation des ondes ultrasonores dans les matériaux cimentaires : résistance et endommagement
• Étude d’une solution de diagnostic filaire en présence de forte atténuation
• Développement d’un modèle de calcul du positionnement des miroirs élémentaires constituant le miroir d’un télescope de grande taille
• Calcul et dimensionnement des installations électriques et le contrôle sur le terrain
• Système de comptage communiquant à destination des clients résidentiels
• Identification d’une technique de mesure du flux IR montant embarquable sous ballon
• Caractérisation optique de l’atmosphère terrestre
• Définition des besoins métrologies d’un laboratoire d’essai visant la norme ISO17025 et ISO10012 et mise en place d’un logiciel de calcul d’incertitude Epsilon
• Analyse de mise en œuvre de surveillance IP d’une distribution électrique tertiaire par traitement des signaux U et I
• Mise en place, réception, et mise en œuvre d’une Plate-forme d’Intégration Électronique (PIE)
• Contrôle santé intégré des moteurs d’avion Mesure acoustique sur béton : contrôle non destructif de l’endommagement et effets de la température
• Software programming for laser ultrasonic application using labview
• Analyse des propriétés optiques de fluides pétroliers à l’aide d’un dispositif d’imagerie numérique
• Développement de détecteurs gazeux micromegas à micropixels pour des faisceaux intenses de hadrons
• Développement d’un piège mixte pour l’analyse de traces
• Étude technique et bilan financier sur intégration de nouveaux capteurs
• Growth of silver studied by differential reflectance
• Étude et implémentation d’un algorithme de correction des atténuations pour un système d’analyse par interrogation neutronique
• Conception de dispositifs expérimentaux pour la mesure des propriétés mécaniques d’échantillons de ciment
• Détection et discrimination d’agents chimiques gazeux ultra-dilués par spectroscopie
• Raman Capteur miniature dédié à l’analyse en ligne de gaz naturels
• Conception d’un calorimètre adiabatique
• Détermination de la mouillabilité de roches poreuses à l’aide de l’observation du comportement de fluides par une méthode optique
• Évaluation de MCNP pour des calculs de fluence cuve dans des REP

La formation ouvre aux emplois dans l'ensemble des secteurs de l'industrie et de la recherche nécessitant une expertise dans les systèmes intelligents, en particulier dans les domaines :

• automobile, ferroviaire, spatial, transport aérien,
  au sein de petites ou de grandes entreprises du secteur privé, ou dans les laboratoires de recherche publics ou semi-publics.