Master (M1) en Ingénierie des Systèmes d’Information et Services Connectés, option Ingénierie des Services et Objets Connectes (ISOC) Description de la formation

Ce parcours de Master (M1 et M2 en Ingénierie des Systèmes d’Information et Services Connectés) est consacré entre autres à la maitrise des évolutions théoriques et pratiques (concepts, complexité, approches…) sur des Sciences computationnelles et la mise en œuvre des solutions réelles autour de l’Internet des Objets, les Sciences de données, l’Apprentissage machine (Machine Learning), l’Analyse mathématique Big Data, etc.

En effet, Internet ne se limite plus aux ordinateurs et autres smartphones. Désormais, avec la mise en œuvre du protocole IPv6, pratiquement tous les objets peuvent être connectés à internet (équipements, montres, lunettes, bracelets, réfrigérateurs, compteurs, voitures, ampoules électriques, vêtements, télévisions, maisons, engins agricoles, ou encore les machines industrielles…). Ces objets et appareils sont souvent d’une certaine mobilité avec une certaine capacité intelligente d’action/réaction. De tels appareils connectés constituent ce que l’on appelle l’Internet des Objets (IdO / IoT). Tout en étant connectés à Internet, ils génèrent des données qui peuvent être analysées pour dégager des tendances et informations à des fins diverses. A mesure que le nombre d’objets connectés augmente, le volume de données générées par l’Internet des Objets explose. Ainsi, pour pouvoir les prendre en charge et les analyser en temps réel, il est nécessaire de croiser des données massives, d’origines multiples, grâce à des techniques innovantes du Big Data. Dans de multiples domaines (santé, agriculture, environnement, industrie, aménagement urbain…), la bonne exploitation de ces données pourrait avoir un impact technique et surtout socio-économique remarquable.

Compétences acquises à l’issue de la formation
Les compétences et acquis au terme de ce master sont les suivants :

  • Capacité de concevoir, développer et déployer des systèmes et micro-services à infrastructures réparties ;
  • - Savoir concevoir des prototypes, puis réaliser des applications mettant en œuvre des services connectés ;
  • Mettre en place des dispositifs de capture et organisation de données via l’Internet des objets ;
  • Savoir déployer les approches d’apprentissage profond (deep-learning) sur le big data ;
  • Maitriser les technologies de développement utiles (comme par exemple : J2E, Big-Data-Hadoop, IA-Python/R, Angular, Spring boot, BlockChain-Ethereum, techniques des systèmes Android/IOS, etc.) ;
  • Maitriser les algorithmes distribués de programmation des robots modulaires pour la matière programmable ;
  • Maitriser la programmation des micro-contrôleurs modernes ;
  • Comprendre les techniques de la virtualisation et la programmation multi-core ;
  • Sécuriser les systèmes répartis et micro-services à objets connectés.
  • Maitriser les aspects non fonctionnels (stockage, mémoire, sureté de fonctionnement, vitesse, autonomie…).

Finalités opérationnelles de la formation
L’Internet des objets, le Big Data et les Technologies de services connectés et mobiles présentent d’énormes applications réelles autour de nous, pouvant être réalisées par des étudiants formés, ouvrant ainsi la voie à leur insertion professionnelle (y compris l’auto-emploi).

• Eau

  • Détection des tuyaux de canalisation cassés : pertes/fuites d’eau
  • Gestion automatique du réseau d’eau d’une ville (détection automatique des fuites/dépôt de fer, rationnement des messages en eaux, ...)
  • Fermeture automatique de robinets lorsque l’eau revient (en cas de déplacement en ayant oublié de fermer)
  • Gestion automatique et distant des drainages d’eaux ou de vannes d’arrosage des grandes plantations.

• Electricité

  • Développement de nouveaux systèmes de collecte automatique des consommations électriques des ménages, basés sur les cartes à puce intégrées aux compteurs domestiques (avec possibilité d’envoyer la consommation au serveur automatiquement en fin de période en vue d’une facturation systématique,…)
  • Extinction automatique d’ampoules lorsque les personnes dorment (ou sortent de la maison), et allumage lorsqu’elles se réveillent

• Ramassage d’ordures

  • Mise en place de centre de vidéo surveillance urbain chargé de surveiller les ouvrages stratégiques de la ville (les poubelles, les édifices publiques, les toilettes publiques, les écoles, etc.)
  • Poubelles intelligentes (signalement pour ramassage)
  • Reconnaissance biométrique faciale de personnes qui jettent hors de bac à ordure (avec d’autres possibilités : sanctions éventuelles,…).

• Caniveaux bouchés entrainant parfois des inondations

  • Systèmes de prévention et d’alerte rapide

• Obstacles sur les routes

  • Détection d’obstacles (engins, arbres…) sur nos routes puis analyse et retour d’information pour éviter des accidents
  • Détection de nids de poules

• E-agriculture (Agriculture « intelligente ») [Plusieurs problèmes attendent d’être résolus]

  • Gestion des engrais
  • Surveillance contre insectes et protocole de lutte
  • Contrôles (du degré) d’attaques d’insectes et autres germes néfastes
  • Contrôle de production
  • Engins agricoles connectés
  • Plantes connectées et contrôlées (en rapport avec les phases prévisionnelles)
  • Automatisation du dosage de produits, de l’arrosage
  • Contrôle et adaptation aux conditions climatiques (températures, humidité, eau…)

• Domotique

  • Equipements électroménagers connectés ;
  • Maisons intelligentes ;

• E-santé

  • Diagnostic assisté
  • Biométrie dans le système de dossier médical électronique
  • Sécurisation du transfert de données médicales

• Surveillance et évaluation de la production agricole.

Il est possible de déterminer le degré de maturation des cultures, la quantité d’eau nécessaire pour l’irrigation, le rendement moyen... On peut ainsi établir des prévisions à large échelle de la récolte à venir, en analysant les données collectées (via des réseaux de capteurs).

Débouchés et métiers liés au parcours
• Entrepreneur (auto-emploi) ou promoteur de projet de développement utilisant des services connectés et intelligents (villes connectées, e-santé, énergie, sécurité urbaine, gestion des risques catastrophes, aménagement du territoire, agriculture, contrôle qualité et contrôle non destructif, télédétection, robotique, météorologie, sécurité et armement…) ;
• Responsable de la Division des Systèmes d’Information ;
• Chef de grands projets impliquant : IoT et Objets Connectés, Vision par ordinateur, Services Web, Big Data, IA et Machine Learning, Systèmes d’Information, Applications de recommandations, Systèmes automatisés et robotique, Sécurité des systèmes ;
• Architecte réseau de capteurs et d’objets connectés ;
• Maître d’œuvre des projets de déploiement, programmation, administration et maintenance de systèmes de positionnement et de drones ;
• Ingénieur support Technique de conception, développement et maintenance d’applications logicielles IoT, mobiles ou réparties ;
• Ingénieur domotique (support architecture bâtiment) ;
• Ingénieur de recherche-développement (métiers de l’industrie orientés recherche et développement)
• Enseignant-Chercheur de haut niveau (poursuite d’études).

  • Organisation Pédagogique L’année est divisée en deux semestres et chaque semestre possède 30 crédits regroupés en unités d’enseignements (UE). La formation s’articule autour de six axes principaux : - Enseignements fondamentaux scientifiques - Enseignements de spécialité, technologies et applications… - Enseignements complémentaires (management, gestion, langues et communication…) - Projets tutorés - Stage professionnel - Mémoire de fin d’études (ayant une finalité selon les cas : soit de recherche, soit industrielle).
  • Projets et stages En plus des projets tuteurés, d’autres études de cas pratiques se dérouleront également par le biais de stages en entreprises. Le stage de M1 est souhaitable pour une durée de 2 à 3 mois. Par contre, celui de M2 est obligatoire pour une durée minimale de 4 à 5 mois. Au vu du contexte actuel, il est prévu que certains de ces stages puissent se dérouler avec un suivi et un encadrement à distance (moyennant des conditions techniques à aménager selon le type d’entreprise et les technologies utiles). La périodicité des stages est négociée avec les partenaires professionnels et le suivi des stagiaires assuré par les enseignants et les professionnels en entreprise.
  • Diplôme La formation offerte est diplômante, couvrant globalement les niveaux Master 1 et Master 2. Mais les sélections à ces deux niveaux seront faites de manière indépendante. A l’issue du M1, une attestation de fin de formation peut être délivrée à la demande de l’étudiant. A l’issue du Master 2, le diplôme est délivré par l’Université de Dschang et garanti par le Ministère de l’Enseignement Supérieur du Cameroun.

 Public cible et objectif de la formation

Public cible
Pour le présent appel, les candidatures sont ouvertes en priorité aux ressortissant(e)s des pays de l’Afrique Subsaharienne et de l’Océan indien.

Objectifs de la formation

Objectifs Généraux

  • Renforcer la Professionnalisation des enseignements, en mettant véritablement l’accent sur le métier que nos étudiants exerceront après leur diplôme de manière à faciliter leur insertion dans le monde du travail.
  • Former des étudiants disposant de compétences et d’un savoir-faire véritables : ce qui les rendrait davantage opérationnels à la sortie de l’école, non seulement avec un niveau d’expertise élevé, mais aussi de grandes capacités de recherche appliquée au développement.
  • S’ouvrir à des formations industrielles afin d’accroître notre niveau d’appropriation de technologies nouvelles.
  • Consolider notre leadership en termes de « Mode formation », « Mode d’évaluation », « Insertion professionnelle », « Evolutivité et adaptabilité des contenus ».

Objectifs Spécifiques du parcours : « Systèmes d’Information et Services Connectés (SISC) »
De façon spécifique, ce parcours a pour objectif de façonner des experts pouvant intervenir dans la résolution de problèmes et besoins de services/applications liés à l’Internet des Objets (IoT - Internet of Things), au Big Data, à la conception et à la réalisation de services et applications connectées devant aider à résoudre des problèmes concrets de développement tels que la santé, l’agriculture, la sécurité routière, l’assainissement urbain, etc. les orientations principales couvriront :

  • Intégration des technologies Mobiles et Biométriques (Dimensionnement, Communication, Programmation) ;
  • Réalisation de solutions techniques de l’Internet des Objets et du Big data (Programmation des capteurs, Objets intelligents, Processus sur microcontrôleurs télécommandés, Analyse de données…)
  • Déploiement des applications de vision artificielle (Connaissances et techniques pour appréhender les problèmes technologiques complexes dans les domaines de la vision par ordinateur, de la capture et l’analyse des signaux/images, de la robotique, ainsi qu’une maîtrise d’outils associés)
  • Compétences en Sécurité des réseaux d’objets connectés IoT (applications, systèmes, cyber-sécurité…)
  • Techniques Multimédia (Equipements, Protocoles, Haut-débit, Applications…)
  • Concepts et techniques de Maintenance de haut niveau, du matériel et des terminaux connectés.

 Dispositif de la formation

Dispositif général

La formation se fait en FOAD (Formation Ouverte et à Distance) via une plate-forme dédiée, permettant de dispenser des cours aussi bien en mode synchrone (vidéoconférences, discussions via des chat…) qu’en mode asynchrone (forums d’échanges, messagerie…).
Des évaluations régulières en ligne aident les étudiants à mieux assimiler les cours.
Des regroupements périodiques de type présentiel sont prévus au campus principal du Partenaire ou dans les campus partenaires associés et dans les CNF (Campus Numériques Francophones de l’AUF) pour certains cours/travaux pratiques très spécialisés, mais aussi pour les évaluations (examens finaux) et éventuellement les soutenances de Mémoires.

Enseignements en ligne

Au démarrage, une session virtuelle permet de procéder à la présentation de la formation et du dispositif de la plateforme FOAD, à la maîtrise des procédures diverses, à la familiarisation avec les outils utilisés. Cette session se fait en moins d’une journée (quelques heures).
Les plannings de cours seront publiés de façon hebdomadaire, avec plusieurs types d’activités selon les cours.

  • Cours magistraux : Présentations/Explications en ligne par l’enseignant (1H en moy par leçon)
  • Travaux dirigés : Enrichissement/Tutorat de TD par groupes d’étudiants accompagnés par des Tuteurs
  • Travaux Pratiques : Scénario de réalisation du TP (mis en ligne) par les Tuteurs
  • Outils de simulation (Laboratoires virtuels)
  • Outils de communication : annonces, alertes, messagerie…
  • Espace de travail et de dépôt/évaluation des travaux d’étudiants (TD, TP, Projets)
  • Espace de mise en ligne des corrections de TD…

Ressources sur la plateforme (activées par les enseignants en fonction de la progression)

  • Syllabus du cours
  • Support de cours Magistral
  • Présentation(s) des chapitres
  • Fiches de TD/TP à traiter et remettre
  • Fiches d’énoncés de projets à réaliser
  • Ressources bibliographiques (complémentaires) et liens éventuels.

Evaluations continues et examens de fin de semestre ou d’année

Des évaluations continues régulières peuvent prendre plusieurs formes :

  • Évaluation du parcours de l’étudiant, participations aux forums et autres activités en ligne (plateforme)
  • Évaluation écrite avec transmission des rapports en ligne
  • Fiches de compte rendu de TP/TD / capture de résultats / démo live
  • Évaluations “orales” avec échange / discussion avec le Tuteur
  • Évaluations interactive en ligne (Dissertation, Q-synthèse, ou encore QCM, QCU…)

Des examens finaux lors de regroupements en présentiel (fin de semestre ou d’année) selon un planning qui sera communiqué au démarrage de la formation

  • Feuille physique
  • Feuille numérique

Regroupements en présentiel

Il convient de rappeler que les frais éventuels de ces regroupements sont à la charge de l’apprenant (transport et frais de séjour).
Au moins trois regroupements sont prévus chaque année :

  • Le premier regroupement physique est celui de la session des travaux pratiques très spécialisés (durée moyenne : 2 semaines).
  • Le deuxième regroupement est consacré à la session d’examens de fin de semestre ou d’année, selon les niveaux (durée moyenne : 1 semaine)
  • Les soutenances des Mémoires de fin d’études se font à la suite du dernier regroupement. Ils peuvent se faire par visioconférence dans les centres relais et les CNF (Campus Numériques Francophones) de l’AUF.

Appel à tuteurs

En parallèle à cet appel à candidatures, la Faculté des Sciences de l’Université de Dschang et ses partenaires, avec le concours de l’AUF (Agence Universitaire de la Francophonie), lancent un « appel à tuteurs » afin d’intégrer dans l’équipe pédagogique de la formation des enseignants de divers pays (universitaires et experts dans certaines technologies en entreprise).

Ces enseignants, après une éventuelle période de formation au tutorat à distance, pourront être en charge d’une partie du tutorat ou servir de référent local pour les étudiants et apprenants sélectionnés.
Si vous êtes intéressés, envoyez votre curriculum vitae et une lettre de motivation à l’une des adresses ci-dessous :

Renseignements complémentaires

Pour tout renseignement complémentaire vous pouvez contacter le secrétariat pédagogique à l’une des adresses ci-dessous :

Le site web de la plateforme FOAD (Formation Ouverte et à Distance) est le suivant :
foad-master.univ-dschang.org

Un site miroir sera mis en place à l’adresse :
foad2-master.univ-dschang.org