MASTER STAPS MENTION INGENIERIE ET ERGONOMIE DE L’ACTIVITE PHYSIQUE – PARCOURS « SPORT, SANTE, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE » (2SIA)
L’objectif de cette formation est de former des spécialistes en ingénierie et ergonomie du mouvement et du numérique pour le sport et la santé.
Le parcours Sport, Santé, Intelligence Artificielle (2SIA) forme des spécialistes en ingénierie, avec des compétences avancées pour la conception de produits et de services interfaçant les sciences du numérique et du mouvement pour des applications dans le domaine de la santé et du sport. La majorité des diplômés a vocation à postuler sur des postes dans le secteur privé.
Public VISÉ
Formation initiale et continue
Le public visé est celui des acteurs de la transition numérique tournée vers l’humain dans le monde du sport, du sport-santé, et de la santé. Il s’agit :
- Prioritairement de titulaires d’une Licence (Informatique/Données, STAPS, Santé) en formation initiale
- Secondairement d’ingénieurs (du numérique, du sport, de la santé) en formation continue
organisation pédagogique
Durée de la formation : 2 ans
Lieu de la formation : Montpellier, STAPS
Programme
MASTER 1
Semestre 1
- UE Experimental Design and Ethics
- UE Mathematical Analysis
- UE Python, R and Git for data analysis
- UE Mechanical Principles, Kinematics, Kinetics, Muscle and Join
- UE Neuroscicences of movement and learning
- UE Physiological Adaptations to exercise
- UE Exercise psychology, Emotions
- UE Modeling using dynamical systems
- UE Probablities and statistics
- UE Time series analysis
- UE Machine learning
- UE Conduite de projet
- UE Gestion de l’innovation
- UE Projet transversal en ingénierie numérique
- PRJ Projet tutoré
Semestre 2
Stage en entreprise
MASTER 2
Semestre 1
- UE Measurement and Analysis Chain for Biofeedback
- UE Multimodal data fusion and analysis
- UE Advanced statistics: Bayesian, Fuzzy, Multivariate, Proba
- UE Open Science and Open data
- UE System plasticity and rehabilitation
- UE Optimal control of human movements
- UE Neuromechanics
- UE Brain and Behavior Connections
- UE Optimisation for machine learning
- UE Deep Learning and Recommander Systems
- UE Human Machine Interaction
- UE Graph analysis
- UE Reinforcement learning
- UE Ergonomie numérique et interraction homme machine
- UE Démarche qualité
- UE Projet tutoré
Semestre 2
Stage en entreprise
Ressources pédagogiques
La formation est construite dans une logique de pédagogie de précision, visant à apporter une réponse individuelle à chaque apprenant, et de compagnonnage, où les apprentissages se font en immersion au contact de professionnels de la recherche et de l’ingénierie. Chaque étudiant construit sa montée en compétences en learning by doing, au travers de projets tutorés (individuels et en équipe), de travaux dirigés et surtout lors de stages (6 mois/an dès le M1).
L’enseignement est réalisé en langue anglaise.
Évaluation
Contrôle continu, contrôle terminal
Compétences acquises
Les compétences acquises sont celles de la fiche RNCP du diplôme (RNCP38699), déclinées dans la logique de double compétence qui fait l’originalité du diplôme de Montpellier : des compétences à l’interface entre les sciences du numérique et des sciences du mouvement, appliquées aux besoins en sport et en santé.
Connaissances spécifiques apportées
Le tronc commun s’articule autour de trois axes principaux :
- La recherche expérimentale (éthique, mesure, statistiques, mathématiques…)
- Les sciences du mouvement (biomécanique, contrôle sensori-moteur, apprentissage, physiologie de l’exercice, psychologie de l’activité physique…)
- Les sciences des données (analyse des séries temporelles, modélisation, dynamique des systèmes, visualisation des données, intelligence artificielle…)
Conditions d’inscription
Licence (Informatique/Données, STAPS, Santé) ou équivalent
Constitution d’un dossier de candidature en ligne sur le site « Mon master » :