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MASTER INGÉNIERIE DE LA SANTÉ Parcours Management de l'intelligence artificielle en santé

  • Durée: 4 semestre(s)
  • Accessible en: Formation initiale , Formation continue
  • Langue(s) d'enseignement: Français
  • Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+3
  • Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5
  • N°RNCP: RNCP34075
  • Campus: Site ILIS
  • 20240526

Objectifs de la formation

La Faculté d’Ingénierie et Management de la Santé/Université de Lille (ILIS/Univ-Lille), en collaboration avec Centrale Lille Institut, propose le master MIAS qui forme des professionnels au pilotage des projets innovants maîtrisant les outils, méthodes et approches liées à l’IA et leur intégration et appropriation selon le terrain d’application.
Cette formation fait un focus sur le domaine de la santé et notamment l’intégration de l’IA dans les établissements sanitaires, sociaux et médico-sociaux en maîtrisant les aspects managériaux, technologiques, juridiques et éthiques.

OBJECTIFS DE LA FORMATION
L’objectif est de faire face à l’intégration ainsi qu’au développement croissant de l’IA dans le domaine de la santé en formant les professionnels qui sauront :

  • Accompagner les innovations dans les établissements de santé, sociaux et médico-sociaux en manageant et pilotant les projets innovants. Le but est d’être en mesure d’établir les étapes d’un projet de développement d’une solution IA en Santé intégrant l’informatique décisionnelle, les sciences des données, le machine learning ainsi que les technologies ascendantes telles que la robotique, l’imagerie, les IoT, la Réalité Augmentée et la Réalité Virtuelle (RA/RV). Pour ce faire, il est primordial de comprendre les enjeux de l’IA en santé pour être en mesure de piloter et coordonner un projet visant à développer des systèmes innovants comme les systèmes d’aide au suivi et d’aide à la prise en charge des patients.

  • Repenser les métiers existants et inventer les métiers de demain en étant acteur du passage des établissements sanitaires, hospitaliers et médico-sociaux de la transformation numérique à l’Intelligence Artificielle.

  • Accompagner les changements sociétaux, techniques et professionnels liés à l’IA en santé en assurant un modèle économique, organisationnel, règlementaire et éthique pérenne et permettre une approche systémique de l’IA dans le cadre de l’innovation des systèmes d’information des établissements sanitaires, hospitaliers et médico-sociaux.

 

Adossement à la recherche

La formation s’appuie sur les compétences des chercheurs des laboratoires :

  • CRIStAL UMR 9189 CNRS : Centre de recherche en informatique de Lille
  • CIC-IT 1403 Centre d’Investigation clinique – Innovation technologique de Lille
  • METRICS ULR 2694 Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales
  • GRITA (EA 7365)
  • LEM UMR 9221
  • CLERSE UMR 8019
  • LGCgE Laboratoire de Génie Civil et géo-Environnement

En collaboration avec :

  • Eurasanté et la SFR-TSM1 (Structure Fédérative de Recherche – Technologies pour la Santé et Médicament).

Compétences visées

CONNAISSANCES

  • Les outils, méthodes et approches issus de l’IA, ainsi que la panoplie des technologies ascendantes et leur déploiement dans le domaine de la Santé.
  • Aspects managériaux et économiques liés au développement d’une solution IA dans le domaine de la santé.
  • Aspects juridiques, règlementaires et éthiques, liés à l’intégration de l’IA en Santé.
  • Anglais technique et scientifique.

SAVOIR-FAIRE

  • Utiliser et coordonner conformément les outils, méthodes et approches issus de l’IA au profit de la santé.
  • Gérer et piloter un projet IA-Santé.
  • Promouvoir une solution IA-Santé.
  • Participer à toutes les phases de l’élaboration d’une solution IA-Santé : établissement du cahier des charges, spécifications, conception, développement et suivi.
  • Monter, gérer et piloter un projet en IA-Santé.

SAVOIR-ÊTRE

  • S’intégrer dans un milieu professionnel.
  • Travailler en autonomie : établir des priorités, gérer son temps, s’auto-évaluer.
  • Communiquer : rédiger, préparer des supports de communication adaptés, prendre la parole en public et commenter des supports, communiquer en français et en anglais.
  • Travailler en équipe.

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 / de la candidate selon les modalités suivantes :

Formation ouverte au recrutement : Oui

Capacité d'accueil : 15 places

Langues vivantes enseignées :

  • Anglais

Mentions de licence conseillée :

  • Sciences pour la santé
  • Informatique
  • Mathématiques
  • Physique

Campagne de recrutement nationale:

  • Dépôt des candidature du 26/02/24 au 24/03/24 inclus / Phase principale d'admission : du 04 au 24/06/24
  • Phase complémentaire ouverte à tous les candidat·es qui n’auront pas accepté définitivement une proposition pendant la phase principale : du 25 au 30/06/24
  • Phase d'admission définitive du 15/07 au 31/07/24

Modalités de candidature :

  • Dossier
  • Entretien

Attendus :

  • Avoir un parcours d'élève ingénieur ou être titulaire d’une licence en Sciences pour la Santé, Informatique, Sciences pour l'ingénieur, Mathématiques, Physique ou tout autre diplôme jugé équivalent par le comité scientifique du Master MIAS
  • Une bonne base en algorithmique et en programmation informatique (exemples de langages informatiques considérés : C, C++, java, Python) sachant qu'une unité d'enseignements de remise à niveau en Informatique & algorithmes pour la Santé est programmée dès le démarrage des cours en Master 1.
  • Présenter un projet de formation motivé et un projet professionnel pertinent et en adéquation avec la formation.
  • Présenter de bons résultats (français minimum B2, anglais minimum B1).

Critères d'examen du dossier:

  • Pertinence du projet professionnel
  • Niveau du candidat en informatique
  • Cohérence du profil académique et du dossier scientifique du candidat avec les attendus et les prérequis
  • Capacité à argumenter devant un jury pluridisciplinaire
  • Un projet ou un stage réalisé en IA ou data science serait un plus
  • Informatique ; Mathématiques; Intelligence Artificielle ; Machine Learning ; DataScience Management de l'Innovation, BioInformatique ; Biotechnologie ; IoT ; Santé connectée

Pièces spécifiques :

Lettre de motivation
Lettres de recommandations (enseignants et tuteurs de stage)
Références à contacter (enseignants et tuteurs de stage)
Certifications pour des compétences spécifiques
Rapports de stages, articles scientifiques, mémoires

Déposez votre candidature en suivant ce lien https://monmaster.gouv.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, d'un autre parcours de la mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :

Formation ouverte au recrutement : Oui

Capacité d'accueil : 15 places

Langues vivantes enseignées :

  • Anglais

Campagne de recrutement principale:
  • Date d’ouverture du recrutement : 20240304
  • Date de fermeture : 20240617
  • Date publication des résultats : 20240705

Déposez votre candidature sur la plateforme Ecandidat de l'université de Lille https://ecandidat.univ-lille.fr

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).

Attendus :

-justifier d'un niveau minimum M1 avec des compétences en intelligence artificielle, machine learning, data science et informatique décisionnelle

- Adéquation du projet professionnel présenté avec les objectifs du parcours de formation souhaité et ses débouchés professionnels. 
- Analyse du CV et lettre de motivation. 
- Résultats lors des années de formation précédentes

Organisation de la formation

Ce master est composé de 3 blocs interdépendants : Santé Publique, Intelligence Artificielle et Management de l’innovation.
Les enseignants-chercheurs et les professionnels intervenant dans le master MIAS appartiennent à des laboratoires ou à des organisations dont l’activité est liée au domaine de la santé. Chaque enseignement dispensé dans les matières liées au management de l’IA en santé est illustré par des exemples de développement de projets innovants dans les établissements sanitaires, sociaux ou médico-sociaux.
En outre, des visites de sites-pilotes et des rencontres avec des start-ups sont prévues (Semestre 4) dans le cadre d’un partenariat avec Eurasanté.

Le master est composé de deux niveaux dont chacun est composé de deux semestres comme suit :

Master 1 (M1) :

  • Semestre 1 (S1) : Septembre –Janvier
  • Semestre 2 (S2) : Février - Juillet

Master 2 (M2) :

  • Semestre 3 (S3) : Septembre –Janvier
  • Semestre 4 (S3) : Février - Juillet

Les étudiants doivent réaliser deux stages :

  • En fin de première année (M1) : 5-6 mois
  • En fin de deuxième année (M2) : 5 -6 mois

Les stages (recherche, développement ou R&D) peuvent avoir lieu en entreprise, dans une structure hospitalière ou médico-sociale ou en laboratoire de recherche
Quelques exemples de stages :

  • Participation à la conception et/ou au développement d’une solution innovante pour combattre les virus respiratoires
  • Montage de projets en IA-Santé
  • Prédiction des arrivées des patients aux urgences hospitalières pour anticiper le déploiement des ressources humaines et matérielles

Programme

UE 3 Les fondamentaux de l’IA Part1 6 crédit(s)
UE 2 Techniques de management et gestion en entreprise 3 crédit(s)
UE 4 L'IA Symbolique 3 crédit(s)
UE 1 Entreprenariat 6 crédit(s)
UE 1 English for Health Sciences and Management 3 crédit(s)
UE 2 Techniques d'échantillonnage et analyses multidimensionnelles des données 3 crédit(s)
UE 1 Pilotage intelligent des systèmes hospitaliers 3 crédit(s)
UE 2 Systèmes d’Aide à la décision 3 crédit(s)
UE 1 Projet professionnel de l'étudiant 15 crédit(s)
UE 2 English for Health Sciences and Management 3 crédit(s)
UE 1 Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) 3 crédit(s)
UE 2 Ingénierie de la modélisation 3 crédit(s)
UE 1 Les fondamentaux de l’IA Part2 6 crédit(s)
UE 1 Management systémique par les risques 3 crédit(s)
UE 2 Gestion des ressources humaines 3 crédit(s)
UE 2 IA et aide à la personne Part1 9 crédit(s)
UE 3 Aide au diagnostic médical 3 crédit(s)
UE 1 IA et prévention des maladies 9 crédit(s)
UE 1 English for Health Sciences and Management 3 crédit(s)
UE 2 IA et aide à la personne Part 2 9 crédit(s)
UE 1 Big Data en Santé 12 crédit(s)
UE 1 Elaboration, rédaction et soutenance du mémoire de fin d'études 3 crédit(s)
UE 2 Projet professionnel de l'étudiant 6 crédit(s)

Poursuite d'études

Les étudiants titulaires d’un M2 MIAS pourront poursuivre en PhD.

Insertion professionnelle

Les débouchés sont principalement de 3 types :

  • Ph.D : Thèse en laboratoire de recherche sur des problématiques liés à l’intégration de l’IA en santé.
  • R&D : Ingénieur travaillant sur la conception et la mise en oeuvre de solutions IA en santé.
  • Chef de projet/Conducteur d’innovation/Sales/Entrepreneur :
    • Chef de projet IA en Santé
    • Responsable IA en Santé
    • Consultant(e) en IA Santé
    • Consultant(e) en transformation digitale Santé
    • Consultant(e) en organisation Santé
    • Head of Innovation lab en Santé
    • Auditeur de projets d’IA en Santé
    • Responsable projets, études en Santé
    • Chef de projet innovation en Santé
    • Business manager Data science et IA en Santé
    • Référent(e) manager IA en Santé
    • Business developer en IA Santé
    • CEO
  • Maître d’ouvrage (MOA), Maître d’oeuvre (MOE)

UFR DES SCIENCES DE SANTE ET DU SPORT


Université de Lille - Campus Santé
https://ufr3s.univ-lille.fr/

FACULTE INGENIERIE ET MANAGEMENT DE LA SANTE

Responsable Parcours


ZGAYA Hayfa

Responsable Mention


DENAYER Franck-Olivier