Master 2 Human & System Intelligence for Management - HSIM

ORGANISATION DE LA FORMATION ET DU STAGE :

Le Master 2 HSIM est un parcours du Master Management des Systèmes d'Information, organisé dès le Master 1.

• Cours de début septembre à fin février
• Les enseignements sont assurés par des enseignants-chercheurs de l’iaelyon et par des intervenants professionnels, experts reconnus dans leur métier
• L’insertion professionnelle est favorisée par la réalisation d’un stage obligatoire  en entreprise ou dans un environnement recherche
• Un stage alterné peut également être réalisé de septembre à fin février : convention de stage ou contrat de professionnalisation
• La rigueur académique est confirmée par la réalisation d’un mémoire de fin d’étude (avec une soutenance en septembre).

VOLUME HORAIRE :

• 344h pour les étudiants en Formation Initiale
• 448h pour les étudiants en alternance

LE CONTENU DU PROGRAMME DE MASTER 2

SEMESTRE 3

Introduction to Decision-making, Strategy and Management
Qui prend la décision ? Comment ? Quels enjeux et verrous à lever ? Ce sont entre autres les questions et aspects à traiter pour l’alignement de la chaîne de traitement des données avec les processus et la stratégie de l’entreprise.
Ce module est assuré par des professionnels du monde socio-économique.  

Big Data Storage and Management
Les données de plus en plus massives constituent aujourd’hui l’or des entreprises et l’essence de la prise de décision. Ce cours vise à fournir aux apprenants une compréhension de base des technologies de stockage et de la gestion des données d'entreprise, en traitant des concepts clés des nouvelles tendances dans l'industrie du stockage et au cloud computing. L'objectif de la deuxième partie du cours est d'étudier les principaux aspects de la gestion distribuée des données et leur analyse pour le besoin de la Business Intelligence, en considérant l'utilisation de systèmes et d'environnements de gestion de données hétérogènes (Datalakes, Datalakehouses, etc.).

Introduction to AI, Machine Learning & Knowledge ExtractionLa connaissance constitue l’essence de la décision. L’objectif de ce module est d’appréhender les domaines de l’apprentissage automatique et de l'extraction de connaissances pour l'aide à la décision et l’informatique décisionnelle ainsi que développer la capacité à utiliser correctement ces techniques pour l'analyse automatisée de grandes quantités de données.

Designing Interfaces for Decision Support
L'efficacité d'un système support à la prise de décisions dépend de la qualité des interactions utilisateur pour la visualisation et la manipulation des données. Ce module permet aux étudiants d’acquérir les outils et méthodes pour concevoir des interfaces décisionnelles aussi simples, efficaces et intuitives que possible pour les managers. Il apportera plus particulièrement une approche centrée utilisateur de la conception et de l’évaluation de systèmes de décision et les principes et les exemples de conception qui produisent des interactions utilisateur efficaces.

Adaptive Interactive Systems
Ce cours formera les étudiants aux enjeux et méthodes de conception de systèmes décisionnels interactifs auto-adaptatifs, c’est-à-dire des systèmes adaptés aux utilisateurs et à leur contexte d’usage. Les méthodes couvriront un ensemble de représentations et d'algorithmes pour modéliser les utilisateurs et l'environnement afin de permettre l'adaptation. Le cours couvrira également les enjeux actuels des systèmes adaptatifs, tels que l'intelligence ambiante, et la distribution des interactions sur des espaces multi-surfaces (murs d’écrans, tables interactives…).


SEMESTRE 4

06260274 - International seminar

Research in Smart Environments for Management: Interactions, Data and Services
Les environnements intelligents ont le potentiel de permettre aux utilisateurs de s'engager et d'interagir de façon transparente avec leur environnement immédiat. Cela a été rendu possible par l'introduction de technologies intelligentes, couplées à des solutions orientées services. Les récents progrès ont ouvert une nouvelle ère pour l’exploitation, le traitement et l’analyse des données et faciliter la vision des environnements intelligents. Ce module offre aux étudiants une formation de base concernant les méthodes et techniques de recherche couvrant les défis liés aux données volumineuses, ainsi que les questions d'interaction humain-machine et l’expérience utilisateur.

Understanding users for optimal decision-making
Ce module apporte les fondamentaux des analyses statistiques à appliquer aux données, guidées par des théories issues de la psychologie cognitive et des facteurs humains, afin d’identifier à partir des données brutes des comportements utilisateurs. Les étudiants apprennent à compléter la très grande quantité de logs généralement exploités par les spécialistes des données, par des données qualitatives. Les étudiants développeront de solides bases en mathématiques et en statistiques pour effectuer des tests A/B, des analyses de données et autres méthodes d’évaluation.

User-Centred Data Visualization
Afin de mettre en œuvre des solutions de visualisation de données de bonne qualité, il est essentiel de connaître les principes intrinsèques des théories de représentation des données et les meilleures représentations de sortie. Il s'agit d'un cours d'introduction à la conception et à l'évaluation des visualisations interactives pour l'analyse des données. Les sujets abordés comprennent la perception visuelle humaine, la conception de la visualisation, les techniques d'interaction et les méthodes d'évaluation.