3 Ans | 180 Credits
Chargée de département

Ichrak MEHREZ
Docteur Ingénieur en Informatique de l’Université de Paris-Saclay/ FST
Téléphone : +216 95 120 688
Email : i.mehrez@pi.tn
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PRÉSENTATION DU DÉPARTEMENT
Le département IRM-Opt. BD-IA est un pôle pluridisciplinaire qui regroupe les domaines de l’imagerie médicale (IRM), de l’optimisation, des bases de données et de l’intelligence artificielle. Il a pour mission principale de développer des solutions innovantes visant à améliorer l’acquisition, le traitement et l’interprétation des images IRM. En combinant l’IA et les techniques d’optimisation avec de vastes ensembles de données médicales, le département contribue à la création d’outils d’aide au diagnostic plus performants et plus rapides. Il rassemble des chercheurs, ingénieurs et cliniciens engagés dans une démarche collaborative, au service d’une médecine plus précise, plus prédictive et plus personnalisée.
Cursus
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| | Algorithmique & structures de données avancées | 3 | T.Hamrouni | Sep-Dec | P |
| | C/C++ | 4 | I.Mehrez | Sep-Dec | P |
| | Analyse et Conception Objet | 3 | A. LOUATI | Sep-Dec | P |
| | Bases de données relationnelles | 4 | Sep-Dec | P | |
| | Mathématiques pour l’ingénieur | 3 | M. HAOUALA | Sep-Dec | P |
| | Algorithmiques numériques | 3 | H. ABDELMOUMEN | Sep-Oct | P |
| | Architecture & fonctionnement des microprocesseur | 3 | L. LATRACH | Sep-Dec | P |
| | Systèmes d’exploitation | 2 | T. KOUKI | Sep-Dec | P |
| | Anglais 1 | 1.5 | K. MECHERGUI | Sep-Dec | P |
| | Français I /Allemand I | 1.5 | Sep-Dec | P | |
| | Droit des contrats | 1 | N. REJEB | Sep-Dec | P |
| | Entrepreneuriat et création d’entreprise | 1 | W.Touzi | Sep-Dec | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| Java | 3 | H. CHETTAOUI | Jan-Mar | P | |
| Programmation Embarquée | 3 | I. MEHREZ | Jan-Mai | P | |
| SGBD | 2 | B. ZEMZEM | Jan-Mar | P | |
| Développement des applications Web | 3 | Jan-Mar | P | ||
| Probabilité & statistiques | 2 | H. ABDELMOUMEN | Jan-Mai | P | |
| Recherche Opérationnelle & Optimisation | 3 | A. KHADHRAOUI | Jan-Mar | P | |
| Réseaux informatiques | 3 | M. KOUBAA | Jan-Mai | P | |
| Théorie de langages & Compilation | 3 | M. CHEHIBI | Jan-Mai | P | |
| Anglais 2 | 1.5 | K. MECHERGUI | Jan-Mai | P | |
| | Français II /Allemand II | 1.5 | Jan-Mai | P | |
| Gestion de projet | 1 | W. TOUZI | Jan-Mai | P / D | |
| Droit des affaires et de de l’innovation | 1 | N.Rejab | Mar-Mai | P / D | |
| Projet fédérateur | 4 | T. HAMROUNI | Mar-Mai | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| Java J2E | 3 | Y. CHOUIREF | Sep-Dec | P | |
| Base de données NoSQL | 3 | M. BEN HAJ AYECH | Sep-Dec | P | |
| Interaction Homme Machine | 1 | A. LOUATI | Nov-Dec | P / D | |
| Design Patterns | 2 | Y. SEYEB | Sep-Dec | P / D | |
| Méthodes agiles et scrum | 2 | S. JAFFEL | Sep-Dec | P | |
| SAP | 2,5 | K.SAIDANI | Sep-Dec | P | |
| Computer Vision | 1,5 | K. TOUATI | Sep-Oct | P | |
| Ethique de l’IA | 1 | I. MEHREZ | Nov-Dec | P | |
| Intelligence artificielle | 1.5 | M. ZEKRI | Sep-Oct | P | |
| Administration systèmes | 2,5 | K. MECHERGUI | Sep-Dec | P | |
| IoT | 1,5 | I. MEHREZ | Sep-Dec | P / D | |
| | Anglais 3 | 1,5 | K. MECHERGUI | Sep-Dec | P |
| | Français III /Allemand III | 1,5 | R. SMATI | Sep-Dec | P |
| Finance d’entreprise | 1 | F. REZGUI | Nov-Dec | P | |
| | Leadership et gestion de ressources humaines | 1 | L. HEDFI | Sep-Dec | P |
| Projet Fédérateur | 4 | M. BEN HAJ AYECH | Sep-Dec | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| Cloud computing | Dr Charles Loomis | Jan-Mai | P | ||
| Cybersécurité | Mar-Mai | P | |||
| | Numerical Computing for Data Science | M. Ala Zaalouni/ Dr Timmo van der Beek | Mar-Mai | P | |
| Optimimization for Data Science | DR. Radhia-Bessi | Jan-Mai | P | ||
| | Big Data & NoSQL | Jan-Mar | P | ||
| Data Mining et analyse des données | Mar-Ma | P | |||
| Modélisation multidimensionnelle | Mar-Ma | P | |||
| Python for Data Science | Mrs. Karima Larbi / Mr. Martin Prillard | Jan-Mai | P | ||
| Machine Learning | Dr. Salma Barkaoui | Jan-Mar | P | ||
| | Management de l’innovation | 1 | Jan-Mai | P | |
| | Marketing | 1 | Jan-Mar | P | |
| Anglais 4 | 1.5 | K. MECHERGUI | Jan-Mai | P | |
| Français IV/Allemand IV | 1.5 | ||||
| Projet fédérateur | 4 | P |
| Code | Module | Crédits | Enseignant | Période | Mode |
|---|---|---|---|---|---|
| | Traitement analytique des bases de données | 1.5 | Sep-Dec | P | |
| | Traitement automatique des langues (NLP) | 1.5 | Sep-Dec | P | |
| | Deep & Reinforcement Learning | 3 | Dr. Salma Barkaoui / Mr. Alix Saas-Monier | Sep-Dec | P |
| | Computer vision | 1.5 | Sep-Oct | P | |
| | Data Storage and Parallel Computing | 1.5 | Dr. Houda Zaidi | Sep-Dec | P |
| | Big Data avancée | 2 | Sep-Dec | P | |
| | Fouille de données massives | 2.5 | Sep-Dec | P | |
| | Machine Learning for production (MLOps) | 1.5 | Mr. Martin Prillard | Sep-Oct | P |
| | Intégration des données et ETL | 3 | Sep-Oct | P | |
| | Analyse et reporting | 3 | Nov-Dec | P | |
| | Techniques de communications | 1.5 | Nov-Dec | P | |
| | Anglais 5 | 1.5 | Nov-Dec | P | |
| | Start up | 1 | Sep-Dec | P | |
| | Management stratégique | 1 | Sep-Dec | P | |
| | Projet fédérateur | 4 | Sep-Oct | P |
Objectifs
L’option « BDIA » est fixée comme une finalité visant à former des professionnels. Ces derniers maîtriseront par la suite non seulement les aspects managériaux et techniques liés au développement des systèmes d’information, mais aussi celles relatives à la conception, au développement, la mise en œuvre et la gestion d’outils et de systèmes pour le Big Data et L’intelligence artificielle . Cette option va inclure les dernières avancées liées aux méthodes, techniques et technologies qui touchent cette discipline telles que le data mining , le data warehouse, la programmation NoSQL , le cloud computing , l’apprentissage artificiel , etc.
Les conditions d'admission
Candidats ayant réussi :
- Une Licence en Informatique ou équivalent,
- Le cycle préparatoire ou équivalent,
- Avoir réussi une première année en cycle d’ingénieur ou master en informatique ou équivalent.
compétences
Les compétences distinctives prévisibles de l’ingénieur Big Data et Business Intelligence sont réparties sur trois pôles. Ces dernières caractérisent les champs techniques ciblés par notre formation.
- L’ingestion de données depuis des sources ou API externes.
- Automatisation de la consommation de données pour alerter les utilisateurs d’événements anormaux.
- Les frameworks d’expérimentation et l’A/B testing
- La Gestion des métadonnées
les métiers visés
- Chief data Officer
Le Chief Data Officer (CDO) ou directeur des données est spécialiste de la data. Il est responsable du pilotage, du traitement des données, de leur qualité ainsi que de leur administration.
- Data scientist (AI)
Le data scientist gère, analyse et exploite la masse de données. Il a pour rôle de comprendre et de modéliser les différentes problématiques métiers ainsi que d’élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper les évolutions de la data et des tendances du secteur d’activité de son entreprise. Le data scientist possède une triple expertise en Machine learning, Deep learning et en Data Vizualisation.
- Machine Learning Engineer
Le machine learning engineer développe des algorithmes qui traitent de gros volumes de données. Il doit choisir le modèle le plus pertinent parmi tous pour répondre aux problématiques de l’entreprise. Il est chargé d’industrialiser les modèles d’intelligence artificielle et de gérer le cycle de vie des modèles et des données.
- Data analyst
Le data analyste détermine le profil d’un client type, ses attentes et ses besoins. Il en résulte des indicateurs pertinents pour influencer la stratégie opérationnelle de l’entreprise. Il est donc au cœur de la base de la stratégie marketing à construire en élaborant des critères de segmentations pour optimiser cette stratégie et en envoyant des rapports web analystics.
- Data engineer (Ingénieur Big Data)
Le rôle du data engineer est de fournir les supports nécessaires aux traitements des données . Il est à l’origine de la conception de l’architecture des données et de sa mise en place . Il doit également valoriser les données dans le sens mathématiques (IA), en triant des millions de données à travers divers logiciels afin de les transformer en informations exploitables.
Frais d'inscription
Tous les frais mentionnés sont Hors TVA (le taux en vigueur en Janvier 2020 est de 7%)
Durée | Type de Frais | Étudiants Tunisiens | Étudiants Internationaux |
|---|---|---|---|
Frais annuel d’inscription Frais annuel d’inscription(Temps aménagés) | 7450 DTHT 8600 DTHT | 3400 € HT 3900 € HT | |
3 ans | Frais de Dossier (payable une seule fois lors de la première inscription dans un cycle à PI) | 700 DTTTC | 250 € TTC |










