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L’Université de Lille propose une offre de formation complète, internationale et adossée à une recherche de pointe. Elle déploie un éventail de formations initiales et continues, adaptées aux besoins d’aujourd’hui et de demain et permettant à chaque étudiant de construire son projet personnel et professionnel dans 6 grands domaines de formation.

MASTER INGÉNIERIE DE LA SANTÉ

Parcours Data science en santé

Choisissez votre parcours:

  • Durée: 4 semestre(s)
  • Accessible en: Formation initiale , Formation continue
  • Langue(s) d'enseignement: Français
  • Stage: OBLIGATOIRE(S2),OBLIGATOIRE(S4)
  • Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+3
  • Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5
  • 20220819

Objectifs de la formation

La science des données vous interpelle à l'ère du big data ?

 Vous souhaitez prendre part aux prises de décision dans le domaine de la santé à travers l'analytique des données massives ?

 Vous souhaitez vous former à un métier d'avenir alliant santé, machine-learning, et intelligence artificielle ?

 Avec le parcours "Data Science pour la santé" en partenariat avec Polytech' Lille, vous deviendrez de véritables spécialistes dans les domaines du big data, du machine-learning et de l'intelligence artificielle appliqués au domaine de la santé !

Le parcours "Data Science pour la Santé » du Master Ingénierie de la Santé" a pour objectif de former des professionnels de haut niveau, capables de faire face aux enjeux de l’exploitation des données massives de santé, afin d’en exprimer le potentiel au maximum.

Il s’agit pour ces experts en sciences de la donnée de santé, non seulement de disposer des connaissances et savoir-faire nécessaires à la conception et implémentation d’une architecture « big data » mais aussi l’exploitation pertinente de l’information grâce à la maitrise de l'analytique de grands volumes de données afin d'en tirer des avantages pour le secteur de la santé et des sciences du vivant.

Spécificités de la formation

La révolution numérique en cours se traduit par une explosion du nombre de données de santé disponibles. De la génomique aux systèmes d’auto-mesure du « Quantified-self » via les dispositifs embarqués en passant par les écrits réalisés par les professionnels de santé ainsi que les données d’imagerie ou encore les traces laissées sur les autoroutes de l’information (e.g. : réseaux sociaux, blogs, forums), la donnée de santé présente de nombreux défis du fait de : 

  • son hétérogénéité (données "omiques", physiologiques, biologiques, sociales, environnementales, comportementales) ;
  • son format (e.g. : texte, valeurs numériques, signaux, images en 2D, 3D, séquences du génome, micro ARN, ADN bactérien) ;
  • sa dispersion au sein de plusieurs systèmes d’information (hôpitaux, laboratoires publics et/ou privés, bases de données publiques, sociétés privées).

A la massification de la donnée de santé s’ajoute la nécessité de comprendre et de prendre en compte les modalités (techniques et scientifiques) de sa production et de sa validation ; ce qui suggère un haut niveau de maîtrise des circuits et technologies de production de cette donnée.

Ces grandes masses de données de santé comportent en revanche d’importantes promesses pour les actions de santé publique, profitables au plus grand nombre, et une médecine mieux informée et s’appuyant sur des innovations adossées à l’exploitation des données. Bien accompagnée, cette révolution devrait soutenir le prochain allongement de la durée de vie des populations ou à tout le moins une espérance de vie élevée en meilleure santé. C’est précisément le rôle des "Data Scientists" en santé d’assurer cet accompagnement technique, technologique et scientifique grâce à leur profil multidisciplinaire. 

Compétences visées

Le Master Data Science pour la Santé est le résultat d'une collaboration entre le monde académique et le monde socio-professionnel. Le Master a reçu le soutien de grandes institutions à l’instar de Bayer Healthcare, Soladis, Florimond-Desprez, Genes Diffusion ainsi que d’Eurasanté et le Pôle Nutrition Santé Longévité. En outre, il bénéficie de l’appui de l’Agence française de la santé numérique (ASIP-santé) et du think tank international le « Healthcare Data Institute », qui sont des partenaires privilégiés de cette formation.

L’équipe pédagogique est composée d’enseignants, denseignants-chercheurs de l’Université de Lille (ILIS, Polytech’Lille) et de professionnels des données de santé des différentes organisations parties prenantes de ce master. La participation de ces professionnels se fera sous la forme d’enseignements directs, de séminaires, et surtout grâce à leur implication dans les stages et/ou projets de thèse professionnelle en partenariat avec les universitaires.

A l’issue de la formation, le data scientist en santé d’un profil polyvalent est doté d’une triple compétence :

  • Maîtrise de l’ingénierie (Intelligence Artificielle, Machine-learning, Big data, statistique) dans toutes ses phases (collecte et extraction des données de santé, visualisation, traitement du signal et des images, fouille de données) et toutes ses composantes (des technologies jusqu’à l’éthique)
  • Maîtrise du domaine de la santé, des sciences du vivant dans ses enjeux (organisation, grandes problématiques de santé, la médecine et les industries pharmaceutiques et agro-alimentaires) et ses composantes (médecine, santé des populations, industries)
  • Capacité à concevoir, gérer un projet « data » et surtout à communiquer ses résultats pour éclairer la prise de décision de santé, qu’elle soit clinique, industrielle ou de santé publique. 

Modalités d'admission/ Conditions d'accès

EN MASTER 1

L'admission en première année de master est subordonnée à l'examen du dossier du candidat selon les modalités suivantes :

Formation ouverte au recrutement : Oui

Ouverture au recrutement sur Etudes en France : Non

Mentions de licence conseillée : Sciences et technologies Sciences pour la santé Sciences pour l'ingénieur Sciences sanitaires et sociales Informatique Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales Mathématiques Physique, chimie Physique Sciences de la vie et de la Terre Sciences de la vie

Capacité d'accueil : 20

Campagne de recrutement principale:

  • Date d’ouverture du recrutement : 20220301
  • Date de fermeture : 20220607
  • Date publication des résultats : 20220621

Modalités de candidature :

  • Dossier
  • Entretien

Critères d’examen du dossier :

Les enseignements du Master Data Science Santé visent à promouvoir une pensée et une approche translationnelle pour le secteur des Sciences de la vie et de la santé ainsi que la médecine en pleine mutation. Les étudiants issus de formations variées peuvent tirer profit des enseignements puisque le Master a été structuré pour assurer : i) une remise à niveau en fonction de l’origine disciplinaire de chaque étudiant ; ii) un partage de connaissances entre les étudiants, avec l’équipe pédagogique et au sein même de l’équipe pédagogique ; iii) les apprentissages dans un cadre pluridisciplinaire plutôt que dans un silo spécialisé. La formation s’adresse donc aux étudiants titulaires d’une licence en Sciences pour la Santé, Biologie, Santé Publique, Sciences Sanitaires et Sociales, Informatique, Mathématiques, Physique, Chimie, ainsi qu’aux élèves-ingénieurs ou tout autre diplôme jugé équivalent. Les étudiants titulaires d’un autre master, d’un doctorat pertinent ou d’un cursus Ingénieur, et désireux d’acquérir les compétences développées dans le master peuvent y être admis.

Pour accéder à la première année du Master Data Science Santé, les candidats doivent disposer d’un socle suffisant soit en Sciences pour la Santé et Sciences du Vivant, soit en Physique, Informatique ou encore en Mathématiques. Les expériences personnelles et/ou professionnelles ou une appétence particulière dans l’une de ces disciplines pourront faire l’objet d’une évaluation spécifique par le jury de sélection.

  • Pertinence du projet professionnel ;
  • Cohérence du profil académique et dossier scientifique du candidat avec les attendus et prérequis ;
  • Capacité à argumenter devant un jury pluridisciplinaire.
  • Il est possible qu’un test pratique soit proposé à certains candidats. La réussite à ce test conditionnera la décision du jury de sélection

    Taux de pression à l’entrée dans la formation : 23.08%

    Taux d’insertion professionnelle : 97.00%

    Déposez votre candidature sur la plateforme https://ecandidat.univ-lille.fr

    EN MASTER 2

    L’accès est de droit en master 2 pour les étudiant·e·s ayant validé le master 1 correspondant à l'université de Lille.
    Les candidat·e·s issu·e·s d'une autre mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :

    Formation ouverte au recrutement : Oui

    Ouverture au recrutement sur Etudes en France : Non

    Capacité d'accueil : 15

    Campagne de recrutement principale:

    • Date d’ouverture du recrutement : 20220301
    • Date de fermeture : 20220621
    • Date publication des résultats : 20220705

    Modalités de candidature :

    • Dossier
    • Entretien

    Modalités d’examen des dossiers basées sur les pièces suivantes :

    La lettre de demande d'intégration présentant le projet professionnel et personnel de recherche.
    Les relevés de notes du Master1 (qui pourront être complétés au besoin par le programme détaillé des UE).

    Déposez votre candidature sur la plateforme https://ecandidat.univ-lille.fr

    Organisation de la formation

    Les enseignements du Master  Data Science pour la Santé doivent promouvoir une pensée et une  approche translationnelle, afin de fournir des connaissances et savoir-faire susceptibles d’être appliqués pour aider le secteur biologie-santé ainsi que la médecine en pleine mutation. Les étudiants issus de formations initiales variées peuvent tirer profit des enseignements puisque le Master a été structuré pour assurer :

    • une remise à niveau en fonction de l'origine disciplinaire de chaque étudiant ;
    • un partage de connaissances les uns avec les autres ;
    • les apprentissages dans un cadre pluridisciplinaire plutôt que dans un silo spécialisé.

    Deux périodes en entreprise sont inscrites dans le programme afin que l’étudiant mette en pratique les connaissances acquises et complètent ces compétences sur le terrain.

    • En M1, 105 jours de mars à août, sont à réaliser sous convention de stage.
    • En M2, l’expérience professionnelle obligatoire peut prendre deux formes :
      • jusqu’à 1 an de contrat (contrat de professionnalisation, CDD, CDI)
      • ou 5 mois sous convention de stage à partir de janvier.

    La seconde année de Master, un rythme d’alternance sera proposé.

    Dans les 2 cas, l’expérience professionnelle peut être réalisée en France ou à l’étranger.

    Programme

    UE 1 Projet professionnel 6 crédit(s)
    UE 2 Bases en mathématiques et informatique 6 crédit(s)
    UE Séminaire et outils de gestion et de communication 3 crédit(s)
    UE 1 Outils & Humanités 6 crédit(s)
    UE 2 Statistique & Données massives de santé (1) 6 crédit(s)
    UE Expertise fonctionnelle et langues (1) 3 crédit(s)
    UE Séminaire et outils de gestion 3 crédit(s)
    UE 1 Disciplines de Santé (1) 6 crédit(s)
    UE 2 Informatique & Données massives de santé (1) 6 crédit(s)
    UE Projet de l'étudiant 15 crédit(s)
    UE 1 Projet professionnel 6 crédit(s)
    UE 2 Séminaire et outils de gestion et de communication 3 crédit(s)
    UE 1 Disciplines de santé 3 crédit(s)
    UE 1 Statistique & Données massives de santé (2) 6 crédit(s)
    UE 2 Informatique & Données massives de santé (2) 6 crédit(s)
    UE 2 Expertise fonctionnelle (2) 3 crédit(s)
    UE 3 Langues (2) 3 crédit(s)
    UE 1 Spécialités : métiers du "Health Data Scientist" 3 crédit(s)
    UE 2 Mémoire 15 crédit(s)
    UE 3 Projet de l'étudiant 6 crédit(s)
    UE 4 Projet professionnel 6 crédit(s)

    Insertion professionnelle

    L’insertion professionnelle des titulaires du Master "Data Science pour la Santé" se fera dans le secteur de :

    • La santé,
    • L’industrie pharmaceutique,
    • L’industrie agro-alimentaire,
    • Les laboratoires, type INSERM
    • Les compagnies d’assurance santé complémentaire et les mutuelles.
    • Les agences sanitaires nationales ou internationales : ANSM, ANSES, Santé Publique France, ASIP-Santé, OMS, CDC, Banque Mondiale, etc.

    Les impétrants exerceront des métiers de Data Analyst en santé, Data Scientist en santé (puis en tant que Chief Data Manager) ou de Data scientist hospitalier à l’interface entre l’informatique et les soins de santé (cadre/ingénieur dans le secteur public ou privé).  Ils peuvent exercer ces rôles au sein d’une équipe R&D pour l’industrie pharmaceutique ou agro-alimentaire, que ce soit dans de grands groupes ou dans des PME innovantes : Sociétés de conseil, Sociétés de Service en Informatique (SSII) et au sein des start-ups. 

    UFR DES SCIENCES DE SANTE ET DU SPORT

    FACULTE INGENIERIE ET MANAGEMENT DE LA SANTE

    Responsable Parcours


    GUINHOUYA Benjamin

    Secrétariat Pédagogique


    ROGE Aline