71 496 896
Ministère de l'Ens. Sup. et de la Rech. Sc. - Université de Tunis
5, avenue Taha Hussein, 1008 Tunis
Partager sur

Diplôme Mastère de Recherche

M2-Ingénierie de Conception et Production Mécanique (ICPM)

Durée

1 an (M2)

🎯 Objectifs de la formation

Le Mastère de Recherche Ingénierie de Conception et Production Mécanique (ICPM) à l’ENSIT vise à former des experts et des chercheurs de haut niveau capables de mener des travaux innovants dans les domaines de la conception mécanique, de la production industrielle et de l’optimisation des systèmes mécaniques. Ce programme met l’accent sur la recherche appliquée et le développement de solutions avancées pour l’industrie.

Objectifs spécifiques :
• Approfondir les connaissances théoriques et pratiques en conception et production mécanique.
• Développer des compétences en modélisation, simulation et optimisation des systèmes mécaniques.
• Initier à la recherche scientifique et à l’innovation technologique dans le domaine de la mécanique.
• Préparer les étudiants à poursuivre des études doctorales ou à occuper des postes à haute responsabilité dans l’industrie et la R&D.

🛠️ Compétences visées

⚙️ Concevoir & optimiser

des systèmes mécaniques complexes à l’aide d’outils de CAO/FAO avancés.

🖥️ Simuler & analyser

le comportement des structures et des processus de fabrication par des méthodes numériques (éléments finis, dynamique des fluides, etc.).

💡 Innover

Proposer des solutions innovantes pour améliorer les performances des produits et des processus de production.

🔬 Rechercher

Mener des projets de recherche fondamentale ou appliquée en mécanique.

📋 Manager

des projets technologiques complexes, de la conception à la production.

👥 Collaborer

avec des équipes pluridisciplinaires (informatique, électronique, matériaux).

🎓 Débouchés professionnels

🔬 Recherche & R&D
Chercheur en mécanique, ingénieur de recherche et développement.
🖥️ Simulation numérique
Expert en simulation numérique et méthodes numériques avancées.
💡 Innovation
Chef de projet innovation et transformation technologique.
🏭 Production avancée
Responsable de production avancée et optimisation industrielle.
💼 Conseil en ingénierie
Consultant en ingénierie mécanique et transformation industrielle.
🎓 Recherche & enseignement
Enseignant-chercheur après doctorat, carrière académique.

📋 Conditions d’accès

  • Étudiant titulaire d’un diplôme d’ingénieur dans la spécialité
  • Une Maîtrise dans la spécialité
  • Un mastère professionnel dans la spécialité
  • Étudiant en dernière année de formation ingénieur en génie électrique à l’ENSIT

📚 Documents

M2-Data Science

Durée

1 an (M2)

🎯 Objectifs de la formation

Le Mastère de Recherche Data Science à l’ENSIT vise à former des experts et des chercheurs de haut niveau capables de comprendre, de concevoir et de mettre en œuvre des solutions complexes basées sur l’analyse de données massives (Big Data).

Objectifs spécifiques :
• Approfondissement Théorique : Fournir une base solide en mathématiques (statistiques inférentielles, algèbre linéaire, calcul stochastique) et en informatique fondamentale (algorithmique avancée, architectures distribuées).

• Maîtrise des Technologies Avancées : Former les étudiants à l’utilisation des frameworks et outils les plus récents pour le traitement du Big Data et le Machine Learning profond.

• Développement de l’Esprit Critique et de Recherche : Apprendre aux étudiants à lire, comprendre et critiquer les articles scientifiques de pointe, à identifier les limites des méthodes existantes et à proposer des voies d’amélioration.

• Préparation au Doctorat : Ce mastère est la voie privilégiée pour poursuivre en thèse de doctorat, incluant la rédaction d’un mémoire de recherche substantiel.

• Résolution de Problèmes Complexes : Former à modéliser des problèmes business ou de recherche réels, multidisciplinaires, en problèmes de data science pouvant être résolus algorithmiquement.

🛠️ Compétences visées

🧐 Évaluer

de manière critique les architectures techniques, les performances des modèles de Machine Learning et les articles scientifiques pour choisir la méthodologie la plus robuste.

⚙️ Concevoir & développer

des pipelines de données complets (ETL) et des modèles prédictifs avancés (Deep Learning) pour résoudre des problèmes business ou de recherche complexes.

📊 Analyser & interpréter

des résultats complexes de modélisation statistique et d’apprentissage automatique pour en extraire des insights actionnables et valides scientifiquement.

🚀 Mettre en œuvre

des algorithmes de Big Data (Spark) et des librairies de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch) dans des environnements de production pour traiter des données massives.

🧮 Expliquer & formaliser

les concepts théoriques fondamentaux (mathématiques, statistiques, algorithmiques) qui sous-tendent les méthodes de Data Science et de Deep Learning.

🎤 Présenter & défendre

oralement et par écrit, auprès d’un public expert ou non, les résultats d’une analyse ou les spécifications d’une solution technique.

🎓 Débouchés professionnels

🎓 Doctorat (PhD)
Poursuite en thèse en Tunisie, France, Canada ou à l’international pour devenir chercheur ou enseignant-chercheur.
📊 Data Scientist Senior
Lead Data Scientist : concevoir les stratégies ML et implémenter les algorithmes les plus innovants.
🔬 Research Scientist / Chercheur IA
Dans les laboratoires de R&D des grandes entreprises ou startups pour repousser les limites de l’état de l’art.
🏗️ Data Architect & ML Engineer
Concevoir l’architecture technique des plateformes de données et assurer le déploiement des modèles en production.
💼 Consultant Expert Data & IA
Conseiller de grandes entreprises sur leur stratégie data et IA dans des cabinets de conseil spécialisés.
🏛️ Secteur Public & Académique
Enseignant-chercheur (après doctorat), chef de projet data dans des institutions publiques ou organismes de recherche.

📋 Conditions d’accès en M2

  • Diplôme d’Ingénieur en génie mathématiques appliquées et modélisation
  • Diplôme d’ingénieur en informatique
  • M1 en mathématique ou informatique
  • Diplôme d’ingénieur en génie industriel ou équivalent

📚 Documents

Matériaux et Energies Renouvlables (MER)

Mastère de recherche (MER)

🎯 Objectifs de la formation

La formation vise à développer les compétences théoriques et pratiques nécessaires à la compréhension et à l’analyse des matériaux appliqués dans les systèmes d’énergies renouvelables, ainsi qu’à l’acquisition des outils indispensables à l’innovation dans ce domaine.

Le mastère MER ouvre la voie à une poursuite en recherche doctorale dans les domaines des matériaux, des énergies renouvelables et de leurs applications technologiques.

🛠️ Compétences visées
  • Appliquer les techniques avancées de caractérisation pour investiguer la structure et la morphologie de nouveaux matériaux.
  • Utiliser des logiciels de modélisation (DFT, simulations multiphysiques) pour prédire le comportement de matériaux et de dispositifs énergétiques.
  • Analyser et interpréter des données expérimentales complexes pour établir des relations structure‑propriétés‑performance.
  • Diagnostiquer les causes des limitations de performance ou de défaillance dans des dispositifs de conversion ou de stockage d’énergie.
  • Évaluer de manière critique les mérites et limites des différentes technologies énergétiques présentées dans la littérature scientifique.
  • Argumenter et défendre le choix d’un matériau ou d’une architecture de dispositif, basé sur une analyse scientifique rigoureuse.
  • Concevoir un protocole expérimental original pour synthétiser un matériau ou caractériser une propriété spécifique.
  • Proposer (créer) de nouvelles voies de recherche ou solutions technologiques pour adresser un défi dans le domaine des matériaux pour l’énergie.
  • Rédiger un article scientifique ou un mémoire de recherche synthétisant une démarche complète de recherche, de la problématique à la discussion des résultats.
💼 Débouchés et métiers visés

Le mastère MER forme des cadres capables de s’intégrer dans les laboratoires du secteur industriel, ainsi que dans les structures de recherche en Tunisie et à l’étranger, s’intéressant au domaine des matériaux et des sources d’énergies renouvelables.

  • Enseignant et/ou chercheur en sciences des matériaux et énergies renouvelables.
  • Ingénieur en R&D matériaux et systèmes énergétiques.
  • Installateur et concepteur de systèmes photovoltaïques et énergétiques.
  • Expert‑consultant dans des bureaux d’études en énergie et matériaux.
  • Formateur et animateur dans le domaine des énergies renouvelables.

Télécharger la brochure : Mastère de recherche MER

M2-Signal, Image et Automatique Avancée (SIAA)

🎓 Mastère de Recherche (SIAA) – M2

🎯 Objectifs de la formation

Le mastère de recherche SIAA vise à former des chercheurs de haut niveau capables de maîtriser les méthodes avancées de traitement du signal et de l’image, ainsi que les techniques d’automatique avancée pour la modélisation et la commande des systèmes complexes.

  • Concevoir des algorithmes et des systèmes intelligents pour la vision, la communication et le contrôle.
  • Concevoir des projets de recherche et d’innovation en lien avec les laboratoires de l’ENSIT et ses partenaires industriels.
  • Se préparer à une thèse de doctorat dans les domaines du Génie Électrique, Automatique, Vision et Intelligence Artificielle.
Illustration Signal, Image et Automatique Avancée
📚 Contenu et axes de formation

Le programme couvre un ensemble de modules spécialisés, parmi lesquels :

  • Traitement avancé du signal (filtrage, analyse spectrale, modélisation stochastique).
  • Traitement et analyse d’images (vision par ordinateur, reconnaissance de formes, apprentissage profond appliqué à l’image).
  • Automatique avancée (systèmes dynamiques, commande robuste, commande optimale, systèmes non linéaires).
  • Méthodes numériques et simulation.
  • Outils logiciels et programmation scientifique (Matlab/Simulink, Python, etc.).

Un mémoire de recherche constitue l’aboutissement du cursus et permet aux étudiants de contribuer à des projets en partenariat avec les laboratoires de recherche de l’ENSIT et ses partenaires académiques et industriels.

🧑‍🔬 Compétences développées

Les diplômés du mastère SIAA acquièrent des compétences solides en :

  • Conception d’algorithmes de traitement du signal et de l’image.
  • Modélisation et commande des systèmes dynamiques.
  • Utilisation d’outils numériques et logiciels pour la simulation et l’optimisation.
  • Méthodologie de la recherche scientifique et rédaction académique.
💼 Débouchés professionnels et académiques
  • Doctorat : poursuite naturelle en thèse dans les domaines du Génie Électrique, Automatique, Informatique Industrielle, Vision et IA.
  • R&D industrielle : secteurs des télécommunications, de l’imagerie médicale, de la robotique, de l’automobile, des systèmes embarqués et intelligents.
  • Centres de recherche et laboratoires nationaux et internationaux.
📥 Conditions d’accès en M2
  • Titulaire d’un diplôme d’ingénieur dans la spécialité génie électrique ou informatique industrielle.
  • Diplôme de maîtrise dans une spécialité proche (traitement du signal, automatique, informatique industrielle).
  • Mastère professionnel dans le domaine des systèmes intelligents, de l’automatique ou du traitement du signal.
  • Étudiant en dernière année de formation ingénieur en génie électrique ou informatique industrielle à l’ENSIT.

Télécharger la brochure : Mastère de recherche SIAA

Télécharger le plan d’études : Plan d’études SIAA

M2-Réseau d'Energie Intelligent et Technologie Avancée (REITA)

Mastère de Recherche REITA-M2

🎯 Objectifs
  • Former des experts en systèmes électriques avancés pour une mobilité durable, une gestion optimisée des ressources énergétiques et une transition vers une société dé‑carbonée.
  • Développer des compétences en gestion et optimisation des réseaux d’énergie en intégrant les défis technologiques, environnementaux et économiques.
  • Encourager l’innovation dans les Smart Grids en explorant les tendances émergentes et les nouvelles technologies pour améliorer l’efficacité énergétique.
🛠️ Compétences visées
  • Concevoir et optimiser des systèmes électriques avancés : Modélisation, simulation et développement d’architectures Smart Grids intégrant les énergies renouvelables.
  • Maîtriser les outils et technologies avancées : Utilisation de logiciels pour l’optimisation des réseaux, la gestion en temps réel de l’énergie et l’amélioration des performances des systèmes électriques.
  • Innover et piloter des projets en transition énergétique : Développement de solutions technologiques innovantes pour la gestion des flux énergétiques et la réduction des émissions de carbone.
🎓 Débouchés professionnels
  • Expert en Smart Grids et systèmes électriques avancés : conception, mise en œuvre et optimisation des infrastructures énergétiques pour une gestion efficace et durable.
  • Intégration dans des startups et entreprises innovantes en Tunisie développant des solutions intelligentes d’optimisation des réseaux énergétiques et de gestion de la demande pour une énergie plus efficace et durable.
  • Chef de projet en énergies renouvelables au sein d’industriels, sociétés de services, ou agences de développement et d’énergie.
📘 Quelques modules enseignés
  • Smart Grids
  • Power System Stability and Control
  • Systèmes à énergies renouvelables
  • Commandes avancées des machines électriques
  • Commandes intelligentes
  • Capteurs intelligents
  • Traction et Véhicules Électriques
📥 Conditions d’accès en M2
  • Étudiant titulaire d’un diplôme d’ingénieur dans la spécialité.
  • Une maîtrise dans la spécialité.
  • Un master professionnel dans la spécialite.
  • Étudiant en dernière année de formation ingénieur en génie électrique à l’ENSIT.

Télécharger : Plan d'études

Télécharger la brochure : Mastère de recherche REITA

M2-Informatique Systèmes Intelligents (ISI)

Durée

1 an (M2)

🎯 Objectifs de la formation

Le Mastère de Recherche Informatique Systèmes Intelligents (ISI) de l’ENSIT vise à former des experts et des chercheurs de haut niveau dans les domaines de l’intelligence artificielle, des systèmes intelligents et de l’informatique avancée. La formation combine une solide base théorique et des applications pratiques afin de préparer les étudiants aux défis scientifiques et technologiques liés à l’IA, à l’analyse de données et aux systèmes autonomes.

Elle permet également aux étudiants de s’initier à la recherche scientifique et de se préparer à une poursuite d’études en doctorat ou à des carrières d’expertise en recherche et développement.

🛠️ Compétences visées

🤖 Concevoir

des systèmes intelligents utilisant les techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.

📊 Analyser

de grands volumes de données afin d’en extraire des connaissances pertinentes.

🧠 Implémenter

des algorithmes avancés de deep learning, vision par ordinateur et traitement du langage naturel.

🔬 Mener des recherches

dans les domaines de l’IA, de la robotique et des systèmes autonomes.

👥 Collaborer

au sein d’équipes pluridisciplinaires intégrant informatique, robotique et data science.

⚙️ Optimiser

les performances et l’efficacité des modèles et architectures intelligentes.

🎓 Débouchés professionnels

🤖 Intelligence artificielle
Ingénieur IA, expert systèmes intelligents.
📊 Data Science
Data Scientist, analyste de données avancées.
🧠 Machine Learning
Ingénieur en apprentissage automatique et deep learning.
👁️ Vision par ordinateur
Expert en analyse d’images et reconnaissance visuelle.
💼 Conseil & transformation digitale
Consultant en IA et technologies numériques.
🎓 Recherche & enseignement
Poursuite en doctorat et carrière académique.

📚 Documents

Rejoignez notre mailing-list

Copyright | ENSIT. All Rights Reserved

logo
ENSIT +