Ce parcours autour de la thématique des Capteurs couvre un large champ de disciplines et intègre une part importante de projets interdisciplinaires collectifs, réalisés en Fablab. La formation est complétée par un stage en laboratoire de recherche ou en milieu industriel.
Les compétences disciplinaires acquises en sortie de M2 seront complétées pour contribuer aux activités de R. et D. des sociétés et start’up à travers la thématique capteur.
La formation se déroule sur un an, soit deux semestres :
Un premier semestre consacré
- aux UEs disciplinaires
- aux projets en groupes pluridisciplinaires au FabLAb.
Un second semestre consacré au stage en industrie ou en laboratoire académique.
Informations
Compétences
Compétence 1: Concevoir un dispositif de capteur
Listes des apprentissages critiques :
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Maîtriser le vocabulaire lié aux performances des capteurs
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Intégrer les contraintes
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Connaître l’état de l’art et les solutions existantes
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Elaborer une stratégie dans un contexte en constante évolution : enjeux, environnement
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Identifier les différentes étapes de développement
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Schématiser l’ensemble de la chaîne de mesure
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Formuler/rédiger les exigences en matière de traitement du signal et de traitement de données
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Travailler en équipe pluridisciplinaire
Liste des composantes essentielles:
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En respectant les besoins d’un cahier des charges
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En respectant la législation (RGPD…)
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En proposant une solution à la fois originale, créative et réaliste (concrète et intelligente)
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En ayant une vision globale des ressources à mobiliser
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En appréhendant les enjeux sociaux et écologiques
Compétence 2 : Construire un dispositif de mesure opérationnel
Listes des apprentissages critiques :
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Prototyper et expérimenter
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Connecter /Combiner/Assembler les différents éléments de la chaîne de mesure
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Adopter une démarche de validation incrémentale
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Piloter le dispositif
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Analyser les performances du dispositif final
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Sélectionner les collaborateurs, aller chercher les ressources
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Intégrer les contraintes
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Anticiper les difficultés rencontrées sur le terrain et agir en fonction pour mener à bien le projet
Liste des composantes essentielles:
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En respectant le budget, les contraintes de temps, la disponibilité des ressources
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En réalisant un objet concret en état de marche et répondant au cahier des charges
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En analysant les performances du dispositif final
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En étant force de proposition sur les améliorations à apporter
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En adoptant une posture d’apprentissage actif
Objectifs pédagogiques
Une part importante est consacrée à la pratique et au prototypage en FabLab.
- Explorer les différents aspects disciplinaires des capteurs (principes chimiques et physiques de la mesure, pilotage du dispositif, transmission et analyse des données, volets juridique et environnementaux).
- Concevoir et construire un dispositif de mesure opérationnel avec une vision globale de l’ensemble de la chaîne de mesure.
- Travailler en équipe pluridisciplinaire par projet, et développer la créativité et l’engagement vers la recherche de solutions techniques.
Débouchés
Poursuite d’études
Chargé·e d’études
Chef de projet
Chef·fe de projet/de mission
Chercheur/chercheuse en R&D ou expert·e en modélisation et analyse de données dans des entreprises ou laboratoires de pointe.
Data Scientist, Data Analyst, Ingénieur·e en Machine Learning dans des secteurs innovants (tech, finance, santé, énergie, etc.) ;
DevOps
Doctorat
domaines de l’apprentissage statistique, de l’intelligence artificielle ou de l’analyse de données avancée
Ingénieur
PhD
Tarifs et bourses
Les montants peuvent varier selon les formations et votre situation.
Capacité d’accueil
Places
Public visé et prérequis
Etudiant en Sciences et Ingénierie ayant validé un niveau Master 2.
Période(s) de candidature
Du 15/05/2026 au 30/08/2026
Pièces justificatives
Obligatoires
Copie diplômes.
Lettre de motivation.
Curriculum Vitae.
Relevés de notes obtenues au cours des études supérieures.