Objectifs de la formation
 

Cette formation a pour objectif de former des ingénieurs spécialisés dans la conception et le développement de solutions Big Data, en s’appuyant sur les techniques les plus récentes de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de la fouille de données, au sein d’architectures distribuées. Les diplômés seront capables de concevoir et de maîtriser le traitement de données structurées et non structurées, numériques et textuelles, et de dialoguer efficacement avec des experts métiers, en mobilisant les compétences en mathématiques appliquées nécessaires au domaine.

Structurée sur deux années, cette formation permet une acquisition progressive et approfondie des compétences, offrant ainsi à nos étudiants un avantage distinctif par rapport aux formations équivalentes organisées sur une seule année. La demande sur ces profils est particulièrement forte. Proposée initialement en présentiel, la formation a rencontré un vif succès auprès des acteurs socio-économiques et industriels du territoire, conduisant à la mise en place de partenariats.

L’IED a ouvert le Master Informatique Big Data et Fouille de données à la rentrée 2020-2021. Il s’agit d’une formation en deux ans, adossée aux laboratoires PARAGRAPHE et LIASD (Laboratoire d’Informatique Avancée de Saint-Denis – Université Paris 8). La première année conduit à l’obtention d’un Master 1 Informatique, orienté Big Data, et la seconde à un Master 2 Informatique, parcours Big Data et Fouille de données.

Débouchés professionnels

Cette formation offre de solides perspectives d’insertion professionnelle, de poursuite en doctorat, ou encore la possibilité de combiner les deux parcours. Sur le plan professionnel, elle prépare aux métiers de l’ingénierie des données (data engineer, data steward, data analyst, data scientist ) ainsi qu’aux fonctions liées au développement en intelligence artificielle, au traitement distribué et concurrent de données massives, et à la conception d’architectures Big Data.

En matière de poursuite d’études, la formation constitue un socle solide pour l’accès à des thèses en intelligence artificielle et en traitement des données massives. La combinaison d’une activité professionnelle et d’un travail de recherche est également envisageable grâce à des dispositifs dédiés, tels que les conventions CIFRE.

Les principaux secteurs d’insertion de nos diplômés couvrent notamment :

• les banques et assurances (HSBC, Boursorama, Société Générale, BNP, etc.) ;
• les grands groupes industriels et de services gérant des volumes importants de données (SNCF, EDF, Mutuelle Générale, Carrefour, etc.) ;
• les start-ups spécialisées en intelligence artificielle, notamment dans les domaines des ressources humaines, de l’aide à la décision et de la gestion financière.

Projet et stage

La formation accorde une place centrale à la mise en pratique des connaissances, notamment à travers des projets tuteurés encadrés par des enseignants-chercheurs.

Le projet final (Projet innovant 2 dans la maquette pédagogique) est réalisé durant le stage ou l’alternance. Il est défini conjointement par l’encadrant universitaire et le tuteur en entreprise ou en laboratoire, qui assurent ensemble le suivi et l’encadrement de l’étudiant.

Pour les étudiants ne suivant pas la formation en alternance, le stage peut être effectué dans un contexte académique ou industriel, en France ou à l’international. Dans le cas d’un stage en entreprise, il est indispensable que celle-ci soit informée de la nécessité d’une coordination étroite avec l’équipe pédagogique afin de garantir l’adéquation du projet avec les objectifs de la formation.

Le projet final donne lieu à la rédaction d’un mémoire et à une soutenance orale publique, permettant d’évaluer conjointement la qualité du projet, les compétences acquises, ainsi que le travail réalisé dans le cadre du stage ou de l’alternance.

 

Master 1 : Informatique et Ingénierie des Données (IID)

Le Master 1 Informatique et Ingénierie des Données (IID) forme aux fondamentaux de la gestion, du traitement et de l’analyse des données.
Il combine informatique, statistiques et bases de la science des données pour maîtriser les architectures et systèmes de données.

Les étudiants acquièrent des compétences en programmation, bases de données et modélisation.
La formation accorde une place importante aux projets pratiques encadrés.
Elle constitue un socle solide pour une poursuite en Master 2 Big Data / Data Science ou vers la recherche.

Master 2 : parcours Big Data & Fouilles de données

La formation Master Big Data et Fouille de Données a pour objectif de former des spécialistes capables de collecter, gérer, analyser et interpréter de très grands volumes de données, afin d’en extraire des informations à forte valeur ajoutée pour l’aide à la décision dans des contextes professionnels variés. Elle repose sur une approche pluridisciplinaire combinant informatique, statistiques et intelligence artificielle, permettant aux étudiants d’acquérir une maîtrise solide des méthodes et outils avancés de la science des données.

Le programme couvre un large spectre de thématiques, incluant le traitement et l’analyse de données massives, l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive, la visualisation de données, ainsi que la gestion de projets Big Data. Les étudiants sont formés à l’utilisation de technologies et plateformes de référence, telles que Hadoop et Spark, ainsi qu’à des outils d’analyse et de visualisation largement utilisés dans le monde professionnel, comme Python, R, Tableau et Power BI.

Cette formation vise ainsi à doter les étudiants de compétences techniques avancées, directement mobilisables dans des environnements industriels et de recherche en constante évolution.

En Résumé

Langue d’enseignement : Français
Nombre de points ECTS : 60 ECTS pour le M1, 60 ECTS pour le M2
Modalités de contrôle des connaissances : Contrôle continu
Niveau de diplôme validé à la sortie : BAC+5
Contact : Assistance utilisateurs 
Pour les étudiants déjà inscrits des permanences téléphoniques sont assurées par votre gestionnaire, selon les informations disponibles sur la plateforme Moodle.

 

Contact

Responsable de formation du Master mention Informatique

Rakia JAZIRI

Gestionnaire du Master mention Informatique :

Aldo TECHER
IED - Bureau D 239
aldo.techer@iedparis8.net

Assistance inscription et accueil (OsTicket IED)

 

Conditions d’accès au diplôme
 

Tous les étudiants doivent passer par la phase des Candidatures.

Espace Candidature Master 1 : Mon Master

Espace Candidature Master 2 : Ecandidat

La liste de l’ensemble des pièces demandées pour le Master 1 est à retrouver sur la plate-forme Mon Master, au moment de la candidature.

Prérequis

 Les candidats doivent avoir comme prérequis la maîtrise de :

• plusieurs langages de programmation de haut niveau (C, C++, Java, Python...) ;

• plusieurs paradigmes de programmation (fonctionnel, impératif, objets) ;

• environnements et outils de développement (Linux, shell, versionning, testing, compilation, debugging…)

• l’algorithmique ;

Et avoir des bases en IA ou en fouille de données.

Ils doivent disposer d’une licence d’informatique ou d’un équivalent, et / ou d’une expérience professionnelle dans la conception et le développement d’algorithmes.

 

Accès

 L’accès au diplôme s’effectue sur dossier, entretien et test. Il sera apprécié :

• Les motifs justifiant le choix de ce master par le candidat
• Les compétences en développement et en programmation du candidat
• L’adéquation du projet professionnel avec la formation

Le dossier doit comprendre :

• un CV
• des réalisations montrant les compétences en développement et programmation du candidat
• des lettres de recommandation permettant d’évaluer ces mêmes compétences
• une lettre de motivation

Si le dossier le permet, le candidat sera ensuite convoqué à un entretien et à un test sur ses compétences en programmation.

 

Dates de rentrée et d’admission

La date de rentrée est fixée au 19 octobre 2026. A partir de cette date, il sera possible d’accéder à vos cours sur Moodle. (après activation de votre compte EP8)

Les inscriptions sont possibles dans la limite des capacités d’accueil de l’IED. Aucune place ne peut donc être garantie avant la finalisation de l’inscription.

Diplômes	Candidatures	Inscriptions administratives via Pégase	Réinscriptions administratives via Pégase
MASTER 1	17 février au 16 mars 2026 via Mon Master	6 juillet au 24 juillet 2026	6 juillet au 24 juillet 2026
MASTER 2 parcours BIG DATA	26 mai au 26 juin 2026 via Ecandidat	6 juillet au 24 juillet 2026	6 juillet au 24 juillet 2026

 

Tarifs annuels 2025-2026

Droits universitaires et frais pour l’enseignement à distance (pour une année)

Diplôme	Droits Universitaires (+ CVEC)	Frais Pédagogiques
M1	254 € (+ 105 €)	2103 €
M2	254 € (+ 105 €)	2103 €

Les tarifs définitifs pour 2026-2027 seront publiés prochainement.

Programme du Master 1 – Informatique et Ingénierie des Données (IID)

UE	EC	ECTS	Volume Horaire
Semestre 1
De la théorie à la pratique	Machine Learning	4	30h
	Sécurité et logiciels libres	3	30h
	Cadre logiciel pour les données massives	3	30h
Mathématiques et Informatique	Outils mathématiques pour l’informatique	3	30h
	Algorithmes pour le diagnostic	3	30h
	Fusion d’informations hétérogènes	4	30h
Programmation avancée	Introduction aux technologies hypermédia	3	30h
	Programmation concurrente	3	30h
Communication et culture industrielle	Conférences industrielles	2	30h
	Anglais scientifique	2	30h
Semestre 2
Logiciels et matériels	Technologies sans fil et IoT	3	30h
	Interfaces des systèmes embarqués	3	30h
	Accessibilité numérique et applications	3	30h
Traitement de données	Réalisation de projets Big Data	3	30h
	Traitement du langage naturel	3	30h
	Visualisation de données massives	3	30h
Langages et composants	Programmation des composants embarqués et systèmes	3	30h
	Langages et technologies du web	3	30h
Pratique et initiation à la recherche	Avenir Tremplin Doctorat	2	30h
	Stage ou TER	4	-

Programme du Master 2 – Big Data (BD)

UE	EC	ECTS	Volume Horaire
Semestre 3
Apprentissage pour le Big Data	Algorithmes distribués pour le Big Data	3	30h
	Techniques récentes en fouille de données	3	30h
	Évolutions récentes en apprentissage automatique	3	30h
Modélisation pour le Big Data	Intelligence artificielle générative	3	30h
	Indexation de données massives	3	30h
	Modèles formels pour le Big Data	3	30h
Recherche et développement	Protection et sécurité des données	3	24h
	Méthodologies de la recherche	3	24h
	Objets connectés et données massives	3	30h
	Cas d’usage en Big Data	3	24h
Semestre 4
Pratique	Stage en entreprise (5 à 6 mois)	30	-