Profil des candidats – Master GPIA

Une double compétence unique : procédés avancés & IA appliquée

Le Master GPIA forme des ingénieurs capables de comprendre, modéliser et optimiser les procédés industriels tout en intégrant les approches modernes d’intelligence artificielle. Conçue conjointement par Mines Saint-Étienne et l’Université Claude Bernard Lyon 1, la formation associe excellence scientifique, innovation et immersion dans la recherche.

Ancré dans le Laboratoire Georges Friedel (LGF – UMR CNRS 5307), le Master s’appuie sur un environnement de recherche de haut niveau et un vaste réseau de partenaires industriels liés à l’énergie, aux procédés et aux matériaux.

Compétences développées

À l’issue du Master, les diplômés maîtrisent :

Les bases scientifiques du génie des procédés

Transferts thermiques et de matière
Cinétiques et thermodynamique avancée
Modélisation et simulation des opérations unitaires
Conception et optimisation de procédés

Les approches IA et numériques

Machine learning appliqué aux procédés
Reconnaissance de formes & statistiques avancées
Simulation numérique
Traitement de données expérimentales

Les compétences transversales

Conduite de projet scientifique
Communication scientifique en anglais
Travail d’équipe dans des environnements internationaux
Capacité d’innovation dans un contexte industriel

Profils des candidats

Le Master accueille :

étudiants titulaires d’une Licence (180 ECTS) ou d’un M1 (240 ECTS) en génie des procédés, chimie, physique, mécanique, matériaux ou disciplines proches
étudiants internationaux avec équivalence
candidats motivés par la modélisation, l’énergie, la simulation ou l’IA appliquée

La formation est entièrement dispensée en anglais.

Deux parcours au choix en Master 2

Parcours Génie des Procédés

Pour se spécialiser dans les procédés complexes, la conversion énergie-matière, l’ingénierie thermique et la simulation.

Parcours Intelligence Artificielle

Pour comprendre et appliquer les outils IA aux problématiques du génie des procédés (machine learning, reconnaissance de motifs, statistiques avancées).