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

Rythme de l’alternance :

• 1re 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.
• 2e 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 temps plein en entreprise sur le second semestre.

• 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’état ou fréquentielle ; synthèse de lois de commande ; synthèse d’observateurs ; commande robuste
• Vibrations (3 ECTS) : modélisation de systèmes vibrants ; étude fréquentielle ; étude de résonance; fréquences propres et modes propres
• Introduction à la robotique (3 ECTS) : Introduction aux différents types de systèmes robotiques; modélisation cinématique ; introduction aux capteurs ; introduction aux architectures de contrôle et de perception
• Python (3 ECTS) : Bases de la programmation en python ; programmation orientée objet ; classes et objets ; héritage
• Anglais 3 ECTS
• Mission en entreprise (3 ECTS)
• Introduction à la gestion de projet (3 ECTS)

• Modélisation et simulation robotiques (6 ECTS) : Géométrie des systèmes multi-corps ; modélisation dynamique des robots ; résolution numérique des équations de mouvement ; dynamique contrainte ou non régulière ; gestion d’un projet de programmation
• ROS et Robotique expérimentale (6 ECTS) : Introduction au langage ROS ; notions de middleware ; introduction aux composants hardwares, middleware, et software d’un robot ; projets sur maquettes
• CAO/DAO (3 ECTS) : Construction et dessin assistés par ordinateur ; modélisation paramétrique et volumique ; construction d’assemblages ; dimensionnement des liaisons
• C++ (3 ECTS) : Extension de la programmation orientée objet vue au S1 avec python au langage C++
• Mission en entreprise (12 ECTS)

• 24 ECTS, à choisir en accord avec le responsable de la formation parmi les UEs suivantes : Automatique avancée (6 ECTS) • Estimation d’état et identification pour la robotique (6 ECTS) • Interfaces haptiques/Réalité virtuelle (6 ECTS) • Robots manipulateurs (6 ECTS) • Robotique mobile (6 ECTS) • Perception pour la robotique (3 ECTS) • Simulation physique (3 ECTS)
• Anglais 3 ECTS
• Mission en entreprise (3 ECTS)

• Mission en entreprise (27 ECTS) : La période en entreprise est 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 M2, des projets intégratifs (impliquant 4 spécialités différentes du Master Sciences de l’ingénieur) sont proposés. 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 entreprise :
  D’une durée de 31 semaines (M1) ou 39 semaines (M2). Elles sont validées par l’écriture d’un rapport et une soutenance devant un jury mixte composé d’universitaires et de professionnels. Cette évaluation a lieu à la fin de chaque année du Master.

Exemples de missions proposées aux M2 SAR :

• Commande prédictive basée modèle pour un robot collaboratif
• Caractérisation par dynamométrie 3D des propriétés musculaires passives et actives chez les enfants atteints de paralysie cérébrale
• Réalisation d’une interface pour la restitution multidigitale de texture
• Contrôle du procédé de fabrication par projection laser « LMD »
• Manipulation d’objets par qualité-diversité et gap simulation-réalité
• Cartographie 3D par un essaim de drones
• Planification et supervision d’équipes multi-robots
• Estimation de cap par fusion de capteurs
• Support de formation multimodale basé sur la réalité augmentée et l’haptique
• Maîtrise de l’orientation d’un joystick via des accéléromètres et gyromètres en vue du pilotage d’un fauteuil roulant électrique
• Détection et suivi d’obstacles dynamiques
• Simulation des mécanismes de natation bioinspirés à bas nombre de Reynolds et optimisation des nageurs hélicoïdaux
• Guidage robuste d’un drone miniature en présence d’obstacles dynamiques
• Autonomisation d’un robot d’inspection de canalisations
• Algorithme de machine learning pour la caractérisation de lancer de drone
• Planification de tâches d’un manipulateur mobile en environnement logistique
• Maîtrise de la robotisation d’un procédé d’assemblage
• Etude pour un dispositif d’automatisation de contrôle de radioactivité

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

• Concevoir et modéliser un système mécatronique
• Simuler un système complexe
• Développer des algorithmes de contrôle
• Développer des algorithmes de perception robotique
• Mettre en œuvre des expérimentations sur des systèmes mécaniques complexes
• Piloter des projets de R&D en robotique
   

 Les perspectives professionnelles se situent aussi bien au niveau des entreprises du secteur privé qu’au niveau des laboratoires de recherche publics ou semipublics.

La formation met l’accent sur les problématiques de R&D et conduit donc naturellement à des postes dans ces domaines.

Les principaux débouchés concernent les secteurs suivants :

• Industrie automobile, transport, aéronautique, robotique manufacturière
• Robotique de service, domotique
• Secteur des technologies pour la santé
• Laboratoires de recherche publics ou privés, enseignement supérieur
• Domaines civils ou militaires