Ingénieur diplômé de Télécom Saint-Etienne de l'Université Jean Monnet, spécialité génie industriel et systèmes numériques

Codes NSF 110 | Spécialités pluri-scientifiques 201 | Technologies de commandes des transformations industrielles 250 | Spécialites pluritechnologiques mécanique-electricite
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Formation continue Contrat de professionnalisation VAE

Prérequis : Télécom Saint-Etienne recrute en première année du cycle ingénieur de 3 ans selon différentes voies de concours pour des candidats justifiant d’une formation scientifique et technologique de niveau 5 ou 6.

Certificateurs :

Certificateur	SIRET
TELECOM SAINT-ETIENNE	93850168100069

Activités visées :
Les activités professionnelles visées dans le cadre de cette formation d'ingénieur se concentrent sur les axes principaux suivants : 1.
L’analyse et le traitement des signaux et des données issues de capteurs : identification des besoins industriels, analyse des problématiques techniques, et utilisation d’outils pouvant relever de l'intelligence artificielle, pour interpréter et valoriser les données.
2.
La conception et l’optimisation de systèmes industriels : développement de systèmes de mesure, mise en œuvre de capteurs virtuels et low-cost, création de modèles prédictifs pour la maintenance et optimisation des performances en assurant fiabilité et conformité.
3.
L'installation de systèmes pluritechniques : intégration des technologies dans des environnements complexes, collaboration avec des équipes pour une mise en œuvre efficace, et respect des exigences de sécurité, de norme et de durabilité.
4.
Le pilotage et l'innovation : conduite de projets, exploitation des technologies avancées (IoT, big data), contrôle des processus et systèmes intelligents, intégration des enjeux environnementaux dans les solutions développées, rédaction de documents techniques et veille technologique.
5.
La gestion de projets : coordination, animation de réunions, communication, reporting, management d’équipe.

Capacités attestées :
L’ingénieur diplômé maîtrise les sciences et technologies de l’information appliquées aux systèmes industriels : traitement du signal, analyse de données, modélisation des systèmes physiques, architectures de mesure et de contrôle, et technologies numériques associées (IA scientifique, IoT, systèmes communicants). Il mobilise ces connaissances pour analyser, concevoir et optimiser des systèmes complexes en intégrant modélisation, simulation, approches numériques et démarche d’ingénierie systémique. Il est capable d’identifier et de résoudre des problèmes, même imprécis ou incomplètement définis, de concevoir et valider des solutions technologiques, et de conduire des projets d’ingénierie en intégrant les contraintes techniques, économiques, réglementaires, environnementales et sociétales. Il sait développer des modèles, des algorithmes d’analyse et de prédiction, évaluer les performances et la fiabilité, et déployer des solutions dans des environnements industriels réels. L’ingénieur prend en compte les enjeux de l’entreprise et de la société : compétitivité, qualité, impacts environnementaux, transitions numériques et énergétiques. Il intègre les responsabilités sociales et professionnelles, la gestion des risques, ainsi que les enjeux de santé, sécurité et diversité au travail. Il dispose des compétences humaines et organisationnelles attendues : travail en équipe pluridisciplinaire, communication écrite et orale efficace, capacité à œuvrer dans des environnements internationaux, éthique professionnelle, autonomie, gestion du temps et leadership. Il adopte une démarche responsable et durable, s’implique dans l’innovation, l’entrepreneuriat et la conduite de projets, et exerce son activité avec un sens affirmé des enjeux sociétaux, économiques et environnementaux.

Secteurs d'activité :
La digitalisation de l’industrie et les enjeux de la transition numérique existent dans la quasi-totalité des secteurs économiques. On peut toutefois citer plus spécifiquement les secteurs d’activités suivants : * Industrie * Production (automobile, aéronautique, ferroviaire, mécanique, électronique, chimie) * Aéronautique / Aérospatial / Transport * Santé * Défense * Recherche * Énergie

Types d'emplois accessibles :
Exemple de métiers : - Responsable de la transformation digitale d'entreprises manufacturières - Ingénieur technique sur des projets IoT et systèmes embarqués - Consultant en architecture de systèmes d'information industriels - Coordinateur de projets d'innovation industrielle - Ingénieur en traitement de données massives industrielles - Ingénieur en systèmes temps réel - Consultant en intégration de solutions IoT - Ingénieur en intégration de systèmes - Consultant en transformation numérique - Ingénieur en automatisation industrielle - Ingénieur automaticien - Ingénieur en maintenance prédictive - Ingénieur R&D - Ingénieur méthodes & process

Objectif contexte :
Les secteurs liés au traitement de l’information, qu’il s’agisse des signaux physiques, des données numériques ou des systèmes hybrides mêlant capteurs, réseaux et calcul, connaissent une évolution rapide sous l’effet de plusieurs dynamiques convergentes. La transformation numérique des industries, l’essor massif de l’Internet des objets (IoT), la prolifération de capteurs intelligents et l’importance croissante de la donnée dans la prise de décision transforment en profondeur les chaînes de production, les infrastructures et les services. Parallèlement, l’intégration de techniques avancées d’Intelligence Artificielle, au sens scientifique du terme, ouvre la voie à des systèmes capables d’analyser, de modéliser, de prédire et d’optimiser de manière autonome des phénomènes complexes. Ces tendances créent un besoin marqué d’ingénieurs compétents pour concevoir et maîtriser des systèmes où la capture, le traitement et l’exploitation intelligente des signaux et des données jouent un rôle déterminant. Face à ces enjeux, la formation, dont le nom d’usage est « Signaux, Données et Décisions », vise à former des ingénieurs capables de relever les défis technologiques, économiques et environnementaux des industries d’aujourd’hui et de demain. Le programme met l’accent sur la capacité à concevoir et optimiser des architectures intégrant des capteurs, des techniques de mesure, de traitement de signaux et de données, ainsi que des approches avancées d’analyse et d’aide à la décision. Un accent particulier est porté sur la transversalité des compétences : documentation technique, veille technologique, travail collaboratif et approche systémique. Il s’agit en effet de préparer les ingénieurs à s’adapter à la diversité des secteurs industriels, à anticiper les mutations technologiques et à participer activement à la conception de systèmes intelligents et durables, au service d’une industrie plus efficiente et responsable. NOTA : Dans ce document, le terme « Intelligence Artificielle » (IA) est utilisé dans son acception scientifique, à savoir l’ensemble des méthodes scientifiques et des applications technologiques visant à automatiser des tâches, tout en allant au-delà de la simple résolution algorithmique de problèmes. Cela inclut : les techniques d’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, avec ou sans réseaux de neurones), les approches numériques de résolution de problèmes inverses, ainsi que les heuristiques et méta-heuristiques.

Partenaires actifs :

Partenaire	SIRET	Habilitation
FORMA SUP ARL	43903961100025	HABILITATION_ORGANISER