Programme & enseignements | Master CPS2 – IA & IoT

Une formation internationale, pluridisciplinaire et entièrement enseignée en anglais

Le Master Cyber-Physical and Social Systems (CPS2) est un cursus d’excellence qui forme les futurs experts des systèmes intelligents. Le programme se concentre sur l’intégration des dimensions physiques, numériques et sociales des systèmes complexes (Internet des Objets, Intelligence Artificielle et Web sémantique).

Structure générale du cursus

Organisée sur deux ans (M1 et M2), la formation totalise 120 crédits ECTS et est dispensée intégralement en anglais, préparant ainsi les étudiantes et étudiants à une carrière de recherche et d’innovation de dimension internationale.
Le programme comprend :

des enseignements fondamentaux en informatique avancée ;
des modules spécialisés couvrant l’intelligence artificielle, l’IoT, le cloud/edge computing, la cybersécurité et les systèmes socio-techniques ;
des projets tutorés et projets de recherche ;
un stage long de recherche ou d’ingénierie en M2 (4 à 6 mois) ;
de nombreuses interactions avec des laboratoires et des entreprises partenaires ;
un environnement international et multidisciplinaire.

Le M1 fournit une base solide en informatique avancée et en systèmes distribués, tout en introduisant progressivement les technologies clés du Master.

Principaux enseignements du M1

Programmation avancée (Python, Java, C/C++)
Algorithmique et structures de données
Bases des réseaux et protocoles
Introduction à l’Internet des Objets
Bases de données & systèmes répartis
Introduction au machine learning
Développement Web & Mobile
Modélisation de systèmes complexes
Cybersécurité – fondamentaux
Anglais scientifique & communication

Projets

Projet informatique en équipe
Première approche de projets IoT / systèmes connectés

Stage (optionnel selon les cas)

Possibilité d’un stage court ou d’une immersion en laboratoire.

Le M2 constitue le cœur du programme, avec une montée en expertise sur les systèmes cyber-physiques intelligents et les défis socio-techniques.

Domaines d’enseignement du M2

1. Internet of Things & Cyber-Physical Systems

Architectures IoT
Protocoles de communication (MQTT, CoAP, LoRa, NB-IoT…)
Edge & Fog computing
Capteurs, actionneurs, systèmes embarqués
Jumeaux numériques (Digital Twins)

2. Artificial Intelligence & Data Processing

Machine learning appliqué aux systèmes physiques
Deep learning
IA embarquée & IA distribuée
Traitement du signal & des données massives
Systèmes autonomes et adaptatifs

3. Web, Mobile & Ubiquitous Computing

Développement Web avancé
Applications mobiles et systèmes ubiquitaires
Interaction homme-système (UX, vie privée, confiance)

4. Cloud Computing & Systèmes Distribués

Architectures Cloud
Microservices
Conteneurisation (Docker, Kubernetes)
Gestion de données distribuées
Scalabilité & performance

5. Cybersecurity of CPS & IoT

Cybersécurité appliquée aux environnements physiques
Sécurité IoT & IoT-by-design
Sécurité des systèmes distribués
Architecture Zero Trust
Protection et confidentialité des données

6. Dimensions sociales et comportementales

Privacy-by-design
Confiance, adoption et acceptabilité des systèmes
Modèles socio-techniques
Impact des technologies sur les usages et les communautés

7. Compétences Scientifiques et Recherche

Rédaction scientifique
Méthodologies de recherche
Analyse et critique d’articles
Préparation au doctorat

Projet CPS2 & projets en équipe

Chaque année inclut des projets concrets :

Développement et sécurisation d’un système IoT complet
Modélisation d’un système socio-technique
Déploiement d’applications Web/mobile connectées
Intégration IA + IoT dans une application en conditions réelles

Stage final & Thèse de master (30 ECTS)

Le Master se termine par un stage de 5 à 6 mois, en entreprise ou en laboratoire, donnant lieu à :

un rapport scientifique,
une présentation orale,
une soutenance devant un jury académique.

Les stages sont proposés dans :

entreprises du numérique,
laboratoires de recherche,
startups deeptech,
acteurs de l’industrie 4.0,
entreprises IoT, smart city, smart building, mobilité, énergie, etc.

Pédagogie et Environnement de Recherche

Mines Saint-Étienne met à disposition des étudiantes et étudiants un environnement d’apprentissage basé sur la recherche, l’expérimentation et la collaboration :

Pédagogie active
Les enseignements théoriques sont complétés par des Travaux Pratiques intensifs et des projets de groupe stimulant l’autonomie et le travail multidisciplinaire.
Plateformes de pointe
Les étudiantes et étudiants ont accès aux plateformes de l’Institut Fayol pour l’expérimentation des architectures IoT, le développement de Jumeaux Numériques et l’application de modèles d’Intelligence Artificielle.
Collaboration académique
Le Master est le fruit d’une collaboration avec l’Université Jean Monnet et est rattaché à l’Université de Lyon, garantissant un haut niveau de recherche et un large réseau académique.