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Grenoble INP Institut d'ingénierie et de management

Grenoble Institute of Engineering and Management
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Master Traitement du Signal et des Images - TSI

Mis à jour le 17 janvier 2022
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Présentation

  • Master

    Diplôme national
  • Grade : MasterVille : GRENOBLE

    Accessible en :

    • Formation initiale
    • Formation continue
    Année de sortie : Bac + 5Tarif : Frais universitaires (étudiants européens)
    Niveau de sortie : Niveau 7
    Durée : 2 ans
  • Mention : Traitement du Signal et des Images

RESPONSABLE(S)

Grenoble INP : Ronald Phlypo
UGA : Hachème Ayasso

Résumé

Formation co-accréditée entre Grenoble INP - UGA et l'Université Grenoble Alpes (UFR PhITEM).

Ce master tient compte des évolutions des techniques et savoirs dans le domaine du traitement du signal et des images. En particulier, une orientation plus axée vers les outils de modélisation, d’analyse et de mise en forme de l’information permettant le passage à l’échelle des données massives est proposée. 

Ce master offre deux parcours en langue anglaise :

Grenoble INP - Phelma


Grenoble INP - Ense3

  • Formation en collaboration avec

    Recherche 

    Le master s’inscrit dans l’axe Data Sciences du pôle MSTIC de la Communauté Université de Grenoble Alpes.
    Implication des labex locaux : Persyval, Osug@2020
    Implication actions régionales : IXXI, SIERA
    Laboratoires d’appuis principaux :GIPSA-Lab (Grenoble), IPAG (Grenoble) , LISTIC (Annecy), Lab.Physique ENS-Lyon.
    Laboratoires partenaires : LJK, LIG, G2ELab, LTHE, LEGI.

    Enseignement supérieur

    Formation co-accréditée entre Grenoble INP - UGA et l'Université Grenoble Alpes (UGA).

    Entreprise

    La formation bénéficie du développement du « laboratoire commun » CEA-GIPSA (accord Cadre CEA/Grenoble-INP), actif depuis 2008.
    L’ancrage fort du Master au sein de l’Université Grenoble Alpes et de la filière ingénieur SICOM des composantes Grenoble INP - Ense3 et Phelma permet de mutualiser l’organisation d’échanges, de conférences et de séminaires portés par des industriels, partenaires des filières ingénieurs (Thalès, Trixel, STMicro, EDF, Areva, …)
    Deux représentants du monde de la R&D (si possible d’entreprises ayant une large assise internationale) sont invités à participer au conseil de perfectionnement de la formation.

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Admission

  • Niveau(x) de recrutement : Bac + 3, Bac + 4
  • Ville : GRENOBLE
  • Tarif : Frais universitaires (étudiants européens)
  • Accessible en :
    • Formation initiale
    • Formation continue

Conditions d'admission

Pour intégrer un master 1, vous devez être titulaire d'un niveau Licence 3 ou équivalent. Pour intégrer un Master 2, vous devez être titulaire d'un Master 1 ou équivalent.

Votre cursus doit être en accord avec le master que vous souhaitez intégrer.

Les modalités de recrutement et d'inscription sont précisées directement au niveau des spécialités.

Contacts

Responsable(s) de la formation

Grenoble INP : Ronald Phlypo
UGA : Hachème Ayasso

Contact scolarité

Recrutement
Grenoble INP - Phelma

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Programme

  • Durée des études : 2 ans

Programme

Master1


Parcours TSI - Signal ImaGe processing Methods and Applications (SIGMA)
La mutualisation très forte du M1 avec la filière 2A SICOM ne permet pas de garantir un enseignement 100% en anglais. Tous les documents supports sont cependant disponibles en anglais.
 
Programme parcours TSI - Mobile, Autonomous and Robotic Systems (MARS)
100% en anglais


​​​​​​​Master 2


​​​​​​​L’ensemble des enseignements et des supports (100%) pour le M2 sont en anglais.
  • 12 ECTS mutualisés avec 3A SICOM qui regroupent les cours « de base » du domaine. 3 ECTS peuvent être remplacés par des cours choisis dans l’offre formation de l'Université Grenoble Alpes, à déterminer en début d’année avec les responsables de la formation. Ces derniers doivent être des cours dans un domaine scientifique proche des thèmes du master. Plus qu’une ouverture, ces cours doivent permettre de renforcer des connaissances sur des aspects méthodologiques particuliers, liés au TSI.
    Ces modules non mutualisés SICOM (12 ECTS) sont construits sur la base de 3 cours. Les étudiants pourront (sur accord des responsables du Master) remplacer un cours dans chaque module, par un cours d’ouverture, d’autres Master du site (Sciences Co., MisCit, MSIAM, Astro, Geosciences.).
  • 18 ECTS originaux, répartis en 2 modules (de 6ECTS chacun) fondamentaux et un module (6 ECTS) d’introduction à la recherche, construit sur la base d’une école d’hiver et d’un cycle de séminaires.
  • le stage de fin d’étude de M2 (27 ECTS) et les cours de langues (3 ECTS) complètent la formation.



​​​​​​​Volume horaire de la formation


Master 1
  • S7=102CM+120(TD/TP/Projets)
  • S8 = 102 CM+ 124(TD/TP/Projets) +stage (eq. 10 semaines).

Master 2
  • S9 160 CM + 40 (TD+TPs) + Ecole d’hiver/Colloquium : 1 semaine + Projet recherche biblio.
  • S10 Stage 4 à 5 mois (semestre4)

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International

  • Langue(s) d'enseignement :
    M1 : documents support en anglais
    M2 : 100 % en anglais.
  • Stage à l'étranger : Non

Echanges internationaux

Les enseignements de M2 étant 100% en anglais, la formation est orientée vers l’international. Pour les étudiants étrangers inscrits dès le M1, des cours de français langue étrangère peuvent être proposés.
 
L’offre de formation est diffusée auprès des universités étrangères déjà partenaires de Grenoble INP - Ense3 et Grenoble INP - Phelma dans le cadre des formations d’ingénieurs.

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Débouchés

  • Année de sortie : Bac + 5
  • Niveau de sortie : Niveau 7

Compétence(s) visée(s)

Le master propose un parcours unique, tout en permettant aux étudiants de substituer un cours de leur choix à un cours du cursus proposé (après accord du responsable de la formation) ; les compétences acquises reposeront donc sur un socle commun à tous les étudiants et se déclinent sur les thématiques suivantes, au coeur des sciences des données (data sciences) :

  • modélisation des signaux et systèmes, processus aléatoires ;
  • mise en forme, extraction et analyse de l’information dans les systèmes d’observations complexes : problèmes inverses, détection, apprentissage statistique. Passage à l’échelle des grandes masses de données.
  • applications en imagerie multi et hyper-spectrale, applications biomédicales, neurosciences, astro, géosciences…
 

Débouchés professionnels

Emploi dans le secteur industriel en R&D en TSI, sciences de l’information.
 

Poursuites d'études

Doctorat dans le domaine des STIC

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mise à jour le 17 janvier 2022

Université Grenoble Alpes