- Intelligence artificielle
- Data Mining
- Data science
- Analyse de données
Master Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
Mis à jour le
- Master
Envie d'en savoir plus sur cette formation ?
Afin d’obtenir les tarifs, le calendrier de la formation, en distanciel, en présentiel, le lieu de la formation et un contact, remplissez les critères suivants :
Afficher le centre adapté à mes besoins
Afin d’obtenir les tarifs, le calendrier de la formation et le lieu de la formation, remplissez les critères suivants :
-
- Intelligence artificielle
Certificat de spécialisation Intelligence artificielle
Certificat de spécialisation, CS9700A30 crédits Distanciel A la carte 2025/26 2026/27 2027/28Bretagne, Centre Cnam ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
Diplôme d'ingénieur, CYC9102A180 crédits Distanciel A la carte 2025/26 2026/27 2027/28Blois, Bourges, Chartres, Châteauroux, Dreux, Orléans, Pithiviers, Tours, Vierzon, Auvergne-Rhône-Alpes, Pays de la Loire, Centre Cnam ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
- Éthique
- Sciences humaines
Éthique de l'Intelligence artificielle pour les organisations
Micro-certification, MCE024Distanciel planifié A la carte 2025/26ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
- Langage Python
Apprentissage statistique : modélisation décisionnelle et apprentissage profond
Cours, RCP2096 crédits Présentiel Distanciel A la carte 2025/26 2026/27 2027/28Centre Cnam Paris, ParisVoir la formation
-
Package
-
120 crédits
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
Prérequis
Profils
La spécialité TRIED est une filière ouverte aux étudiants titulaires des licences de mathématiques appliquées, informatique, statistique, sciences de l’ingénieur et sciences de l’environnement.
L'entrée dans le Master se fait via une admission sur dossier, disponible (approximativement) du 15 avril au 15 juin sur https://r.cnam.fr/tried-inscription. Un jury évalue ensuite les candidatures. Pour les étudiants qui veulent entrer directement en M2, l'étude de dossier pourra être complétée par un entretien éventuel. Afin d’assurer un niveau suffisant pour aborder le M2 avec de bonnes chances de succès, les candidat⋅e⋅s devront justifier de pré-requis équivalents aux principaux modules du M1. Les équivalences sont évaluées librement par le jury, dans le but de favoriser les échanges avec d’autres programmes (universitaires ou autres).
L’auditeur peut demander une VAE (validation des acquis de l’expérience), une VAPP (validation des acquis professionnels et personnels) ou une VES (validation des études supérieures) pour entrer dans la formation : http://vae.cnam.fr.
Candidature
Les informations concernant le dépôt du dossier de candidature sont disponibles sur le site web du département Informatique EPN5 : https://r.cnam.fr/tried-inscription.
Informations complémentaires
Contacter les responsables du master à l'adresse : master.tried@cnam.fr.
/!\ Attention : ce programme de master ne délivre pas le statut étudiant.
Il est ouvert aux personnes susceptibles d'avoir une autorisation de séjour long en France (voir https://www.campusfrance.org/fr pour les personnes qui ne sont pas résidentes en France ou UE).
Objectifs
Le master TRIED est destiné aux auditeurs souhaitant se former aux métiers spécialisés du traitement des données, de l’intelligence artificielle, et de leurs applications.
Le cursus couvre les nombreuses facettes du domaine de l'intelligence artificielle moderne, de ses aspects statistiques (modélisations, apprentissage profond) à ses aspects informatiques (programmation, stockage & interrogation, mise en production).
Cursus
M1 - La spécialité TRIED suit la maquette du M1 Informatique du CNAM, avec un tronc commun (36 ECTS dont 6 ECTS d'anglais) et des UEs de spécialité (24 ECTS). Ces cours dispensent les connaissances fondamentales indispensables pour la poursuite des études en M2. Des choix entre UEs permettent à chaque étudiant qui le désire de se spécialiser en traitement des données, mais aussi et de garder une coloration dans un domaine d’application précis (sciences de l’environnement, sciences de l’ingénieur, informatique décisionnelle).
M2 - Les UE du M2 sont réparties en blocs thématiques : apprentissage statistique (15 ECTS), intelligence artificielle avancée (12 ECTS), gestion des données (6 ECTS), et ouverture (3 ECTS). La formation est complétée par un stage de 24 ECTS (UA332U), dont le contenu devra être validé par les responsables du Master afin d’assurer sa conformité avec les problématiques de traitement de données de la formation.
Modalités
Le master TRIED (MR11604B) est déployé en cours du soir au CNAM Paris. Une grand partie de la formation peut aussi être suivie en formation a distance (FOAD).
Les détails des modalités sont disponibles sur chaque UE dans l'onglet "Programme" de la page du Master, ou via le portail du Cnam dédié à la Foad : https://foad.cnam.fr.
Les étudiants intéressés par TIRED en formation initiale en cours du jour (MR11604B) doivent contacter l’université Paris-Saclay. Le reste de informations présentées ici sont spécifiques au Cnam.
Candidature
Les informations concernant le dépôt du dossier de candidature sont disponibles sur le site web du département Informatique EPN5 : https://r.cnam.fr/tried-inscription.
Informations complémentaires
Contacter les responsables du master à l'adresse : master.tried@cnam.fr.
Mentions officielles
Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
Inscrit au RNCP - Code de la fiche : RNCP39278
Arrêté du 30 mai 2025. Accréditation jusque fin 2029-2030.Code(s) NSF : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission (326)
Code(s) ROME : Management de groupe ou de service comptable (M1206), Expertise et support en systèmes d'information (M1802), Études et développement informatique (M1805)
Compétences et débouchés
Compétences
Maîtriser des méthodes descriptives et de modélisation avancées de données multidimensionnelles
Maitriser les méthodes d'intelligence artificielle avancées: apprentissage automatique et apprentissage profond
Déployer des modèles prédictifs sur données massives
Concevoir des applications pour les systèmes embarqués, mobiles et distribués
Informations pratiques
Contact
-
Département : EPN05 - Informatique - Master TRIED
-
Email : par_mastertried@lecnam.net
-
Adresse : - 75003 Paris
Programme
Modalités d'évaluation
L’obtention du diplôme est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs théoriques mentionnés ci-dessus (note supérieure ou égale à 10/20 pour chaque UE), et du stage.
Stage et mémoire professionnel (UA332U)
Vous devez effectuer un stage professionnel d’une durée de 6 mois en relation avec les thèmes du Master. Pour les personnes en situation d'emploi, une mission sur le poste actuel peut tenir lieu de "stage professionnel", à valider avec les responsables du master au préalable.
Une convention doit être passée entre le Cnam et l’entreprise d’accueil. Vous devrez au préalable avoir été admis par le jury et avoir régularisé votre inscription au master auprès de la scolarité. Les questions administratives sur la convention de stage sont à régler auprès de la scolarité (informations et documents à télécharger sur le site du Cnam Paris : www.cnam-paris.fr rubrique Suivre ma scolarité). Il est vivement conseillé de commencer les démarches le plus tôt possible pour prendre en compte les contraintes administratives. Un accord pédagogique devra être obtenu auprès des responsables du Master. Les tâches du stage doivent être directement liés aux thématiques de traitement de données abordées dans le master. Le stage se conclut par la rédaction d’un rapport qui décrit vos activités professionnelles en insistant sur la démarche scientifique suivie : état de l’art et contexte, méthodes utilisées, expérimentations menées et logiciels utilisés.
Calendrier
- Début des cours : fin septembre
- Fin des cours : mi-juin
- Examens du 1er semestre : fin janvier début février, avril pour la 2e session
- Examens du 2e semestre : fin juin, début septembre pour la 2e session
Description du programme
Cliquez sur l'intitulé d'un enseignement ou sur Centre(s) d'enseignement pour en savoir plus.
M1
Total
6 ECTS
Une UE à choisir parmi :
Total
6 ECTS
Une UE à choisir parmi :
M2
Total
6 ECTS
une UE à choisir parmi :
Total
6 ECTS
une UE à choisir parmi :
Total
6 ECTS
une UE à choisir parmi :
Total
6 ECTS
Une UE à choisir parmi :
Ces formations pourraient vous intéresser
-
- Intelligence artificielle
Certificat de spécialisation Intelligence artificielle
Certificat de spécialisation, CS9700A30 crédits Distanciel A la carte 2025/26 2026/27 2027/28Bretagne, Centre Cnam ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
Diplôme d'ingénieur, CYC9102A180 crédits Distanciel A la carte 2025/26 2026/27 2027/28Blois, Bourges, Chartres, Châteauroux, Dreux, Orléans, Pithiviers, Tours, Vierzon, Auvergne-Rhône-Alpes, Pays de la Loire, Centre Cnam ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
- Éthique
- Sciences humaines
Éthique de l'Intelligence artificielle pour les organisations
Micro-certification, MCE024Distanciel planifié A la carte 2025/26ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
- Langage Python
Apprentissage statistique : modélisation décisionnelle et apprentissage profond
Cours, RCP2096 crédits Présentiel Distanciel A la carte 2025/26 2026/27 2027/28Centre Cnam Paris, ParisVoir la formation
