Composante
UFR Droit, Economie, Gestion, UFR Sciences et Techniques
Lieu(x)
Orléans
Présentation
La double licence Intelligence Artificielle : sciences des données et des organisations conduit à l’obtention simultanée de deux licences : une licence informatique et une licence économie-gestion.
Cette formation, sélective et exigeante, prépare à la poursuite d’études en Master universitaire, en école d’ingénieur ou de commerce. Elle a pour objectif de former les décideuses et les décideurs de demain à la maîtrise des techniques de traitement des données indispensables aux décisions des organisations publiques et privées (états, collectivités, organisations non gouvernementales, entreprises).
Cette formation s'adresse à toutes celles et tous ceux qui prennent plaisir à relever des défis, analyser, modéliser, résoudre des problèmes complexes. Elle nécessite des bases solides en mathématiques. Un intérêt marqué pour la programmation, une vive curiosité pour l'intelligence artificielle, un goût affirmé pour l’utilisation d’outils numériques, une envie de s'engager dans un cursus pluridisciplinaire seront appréciés.
Contacts utiles
Bureau des relations internationales de l'UFR DEG :
https://www.univ-orleans.fr/fr/deg/international
international.deg@univ-orleans.fr
Tél : +33(0) 2 38 49 47 30
ORIENTATION ET
INSERTION PROFESSIONNELLE
DOIP
02 38 41 71 72
doip[at]univ-orleans.fr
Organisation
Aménagements particuliers
La double licence se déroule en petit groupe.
Un projet de recherche sur des thèmes transversaux est attendu à la fin de chaque année universitaire.
Programme
La double licence Intelligence Artificielle : sciences des données et des organisations s’articule autour d’enseignements fondamentaux de mathématiques, d’informatique et d’économie, et d’enseignements appliqués d’intelligence artificielle, de traitement et analyse de données, ainsi que l’anglais. Elle s’appuie sur les enseignements de la licence économie-gestion et de la licence informatique, complétés par des enseignements spécifiques d’intelligence artificielle, de sciences des données et de sciences des organisations.
Avec une capacité limitée à 20 places, la formation assure des conditions d’études privilégiées. La forte sélectivité garantit un cadre d’études émulant et enrichissant. La double licence allie une approche pédagogique classique pour les enseignements fondamentaux et une approche pédagogique par projets pour les enseignements appliqués.
Double licence Economie Informatique
|
Unité d'enseignement |
Coefficient/Crédits |
Volume horaire Cours Magistraux |
Volume horaire Cours TD ou TP ou CTD |
|---|---|---|---|
|
1ère année |
|
|
|
|
Semestre 1 |
|
|
|
|
Tronc commun économie |
|
|
|
|
Principes d'économie |
4 |
30 |
- |
|
Management des organisation |
4 |
30 |
- |
|
Macroéconomie I |
4 |
30 |
15 TD |
|
Anglais 1 |
2 |
- |
15 TD |
|
Tronc commun informatique |
|
|
|
|
Stage d'intégration : Introduction à la Programmation |
- |
- |
- |
|
Programmation et Algorithmique |
8 |
20 |
20 TD 16 TP |
|
Logique et démonstration |
6 |
12 |
12 TD 6 TP |
|
Cours de la double licence |
|
|
|
|
Analyse I |
9 |
18 |
40 TD |
|
Algèbre |
4 |
- |
36 CTD |
|
Introduction à l'IA |
3 |
15 |
15 TP |
|
Semestre 2 |
|
|
|
|
Tronc commun économie |
|
|
|
|
Microéconomie I |
10 |
- |
40 CTD |
|
Statistiques pour l'économie et la gestion |
10 |
- |
30 CTD |
|
Analyse critique des digitalisations et éthique |
4 |
12 |
- |
|
Anglais 2 |
4 |
- |
20 TD |
|
Tronc commun informatique |
|
|
|
|
Mathématiques pour l'Informatique |
8 |
20 |
40 TD |
|
Mathématiques discrètes |
6 |
12 |
18 TD |
|
Fondements des bases de données |
6 |
12 |
18 TD |
|
Algorithmique et Programmation |
8 |
20 |
30 TD 16 TP |
|
Cours de la double licence |
|
|
|
|
Projet données Eco-Datalab |
2 |
- |
- |
|
Stage en entreprise (facultatif) |
- |
- |
- |
|
Conférences Métiers |
- |
- |
- |
|
2ème année |
|
|
|
|
Semestre 3 |
|
|
|
|
Tronc commun économie |
|
|
|
|
Macroéconomie II |
8 |
24 |
15 TD |
|
Microeconomics II |
8 |
30 |
15 TD |
|
Intermédiaires et marchés financiers |
6 |
24 |
- |
|
Anglais 3 |
6 |
- |
20 CTD |
|
Tronc commun informatique |
|
|
|
|
Bases de données |
9 |
15 |
20 TD 10 TP |
|
Programmation Orientée Objet I |
10 |
20 |
20 TD 20 TP |
|
Automates, Langages et Logique |
9 |
20 |
20 TD 10 TP |
|
Cours de la double licence |
|
|
|
|
Hackaton |
2 |
- |
- |
|
Semestre 4 |
|
|
|
|
Tronc commun économie |
|
|
|
|
Probabilités et Variables aléatoires |
6 |
- |
36 CTD |
|
Politiques Economiques |
4 |
24 |
- |
|
Python : traitement et analyse de données |
4 |
- |
30 CTD |
|
Environnement et enjeux de la transition écologique |
3 |
20 |
- |
|
Anglais 4 |
2 |
- |
20 CTD |
|
Tronc commun informatique |
|
|
|
|
Algorithmiques et combinatoire des structures discrètes |
10 |
24 |
10 TD 10 TP |
|
Analyse et conception d'une application |
9 |
16 |
16 TD 16 TP |
|
Cours de la double licence |
|
|
|
|
Introduction au Machine Learning |
9 |
20 |
20 TD 10 TP |
|
Projet Machine Learning |
2 |
- |
- |
|
Stage en entreprise (facultatif) |
- |
- |
- |
|
Conférences Métiers |
- |
- |
- |
|
3ème année |
|
|
|
|
Semestre 5 |
|
|
|
|
Tronc commun économie |
|
|
|
|
Finance de marché |
4 |
24 |
- |
|
Statistiques appliquées à l'économie |
4 |
24 |
15 TD |
|
Econométrie linéaire |
7 |
30 |
15 TD |
|
Anglais 5 |
2 |
- |
15 TD |
|
PPP |
2 |
- |
- |
|
Tronc commun informatique |
|
|
|
|
Programmation avancée |
8 |
15 |
30 TP |
|
Framework web 1 |
4 |
9 |
20 TP |
|
Système d'information |
7 |
15 |
20 TD 10 TP |
|
Techniques de communication |
- |
- |
20 TD |
|
Cours de la double licence |
|
|
|
|
Deep Learning |
9 |
- |
20 CTD 10 TP |
|
Projet ML |
2 |
- |
- |
|
Semestre 6 |
|
|
|
|
Tronc commun économie |
|
|
|
|
Econométrie linéaire avancée |
5 |
30 |
15 TD |
|
Statistiques approfondies |
5 |
30 |
15 TD |
|
Mathématiques financières |
4 |
24 |
15 TD |
|
Anglais 6 |
2 |
- |
15 TD |
|
Tronc commun informatique |
|
|
|
|
Framework web 2 |
4 |
18 |
20 TP |
|
Programmation n-tiers |
5 |
18 |
30 TP |
|
Algorithmique avancée |
5 |
8 |
16 TD 6 TP |
|
Projet Web |
2 |
- |
- |
|
Cours de la double licence |
|
|
|
|
Machine Learning for business |
5 |
- |
25 CTD |
|
NLP |
9 |
- |
20 CTD 10 TP |
|
Stage en entreprise (facultatif) |
- |
- |
- |
|
Conférences Métiers |
- |
- |
- |
Admission
Conditions d'admission
Être titulaire du baccalauréat de préférence général (voir les attendus sur Parcoursup)
Modalités d'inscription en licence pour les (futurs) bacheliers titulaires d'un bac français obtenu en France et s'inscrivant pour la 1ère fois : https://www.parcoursup.fr
Pour aborder cette formation, il est essentiel d’avoir suivi en terminale la spécialité mathématiques et y avoir obtenu d’excellents résultats. Sans être un pré-requis, l’option mathématiques expertes, les enseignements de spécialité NSI ou SES constituent des avantages certains.
Modalités d'inscription
Inscriptions en JUILLET dès les résultats d'obtention du baccalauréat selon les modalités communiquées lors de la pré-inscription.
Droits de scolarité
Pour les étudiants :
https://www.univ-orleans.fr/fr/univ/formation/droits-dinscriptions
Pour les adultes en reprise d'études ; consulter le SEFCO.
Pré-requis obligatoires
ELEMENTS DE CADRAGE NATIONAL
Et après
Poursuite d'études
La double licence Intelligence Artificielle : sciences des données et des organisations débouche, par exemple à l’université d’Orléans, sur le Master ÉSA (Économétrie et Statistique Appliquée) et le Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises). Ces masters bénéficient de la meilleure reconnaissance du milieu professionnel, par les partenariats de longue date qu’ils entretiennent avec des entreprises régionales, nationales et internationales. Ils sont adossés aux deux laboratoires de recherche : le Laboratoire d'Économie d'Orléans et le Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans. Leurs enseignants-chercheurs ont une longue expérience des formations de haut niveau dans leurs domaines respectifs. La poursuite d’études peut être envisagée dans tout autre master ou école des domaines de l’informatique, de l’économie, du management, de la gestion, au niveau national ou international.
Site du master ESA (externe)
Site du master MIAGE (externe)
Insertion professionnelle
De part le caractère pluridisciplinaire de cette formation, les débouchés sont nombreux. Ils regroupent tous les métiers qui conçoivent, utilisent des outils informatiques, statistiques, d’intelligence artificielle, pour traiter des données aidant aux décisions dans les organisations. Cela inclut, sans être exhaustif, les métiers de data analyst, data scientist, quantitative economist, consultant e-business, consultant ERP, business analyst, ingénieur R&D, chef de projet informatique, architecte logiciel/SI, chercheur en informatique ou économétrie…"