Le parcours DSML offre des bases solides en science des données, apprentissage automatique, statistique et intelligence artificielle, formant des spécialistes capables de comprendre, modéliser et exploiter efficacement les données.

Il repose sur des enseignements fondamentaux liés à l’apprentissage automatique, à la fouille de données et au traitement d’images, complétés par des modules permettant d’approfondir les connaissances dans des domaines tels que l’intelligence artificielle, les bases de données, l’optimisation ou les architectures de systèmes intelligents. Les étudiants peuvent également suivre des unités spécialisées portant sur l’apprentissage profond, le traitement de données massives, l’équité et la transparence des algorithmes, ou l’analyse de réseaux complexes.

Ces enseignements permettent de maîtriser les données structurées et hétérogènes, en mettant l’accent sur les techniques d’intégration de données issues de sources variées. Ils couvrent également la gestion de grandes quantités d’images et de données multimodales, combinant outils d’analyse d’images, techniques d’apprentissage et approches avancées d’intégration afin d’exploiter pleinement la diversité et la complexité des sources.

Les principaux débouchés concernent la recherche et le développement dans ces domaines, ainsi que la poursuite d’une thèse en vue d’une carrière d’enseignant-chercheur ou de chercheur R&D en entreprise.