Sciences des données
Collecter des données et exploiter l’information recueillie pour résoudre des problèmes complexes dans les filières agronomiques, agroalimentaires et agro-industrielles
Spécialisation accessible dans les formations d'ingénieur agronome, alimentation, horticulture et paysage
#statistique #big data #modélisation #méthodes
Explorer, comprendre, transformer : la donnée au service du vivant
Comprendre et anticiper les évolutions dans les filières du vivant
La spécialisation en science des données répond à des besoins croissants dans de nombreux secteurs liés aux sciences du vivant : environnement, agriculture, santé, agro-industrie.
Le numérique occupe une place centrale dans ces domaines, et les données sont devenues essentielles pour éclairer les décisions, optimiser les pratiques et innover.
Des compétences pour transformer les données en leviers d’action
Cette spécialisation forme des ingénieur·es capables de gérer, analyser et valoriser de grands volumes de données souvent hétérogènes (big data), grâce à des compétences solides en informatique, mathématiques et statistiques.
Les débouchés sont variés, avec des applications concrètes :
- automatisation des mesures (imagerie, spectrométrie) pour mieux estimer les rendements agricoles,
- analyse moléculaire des aliments pour mieux comprendre leurs propriétés,
- suivi des comportements animaux via la géolocalisation ou la captation des mouvements,
- croisement de données issues du web pour anticiper les évolutions de consommation,
- analyse sensorielle ou études consommateurs pour appuyer les projets de R&D ou de marketing.
Les diplômé·es sont ainsi formé·es à :
- extraire de l'information utile à partir de données complexes,
- construire des indicateurs pour guider les stratégies des entreprises et des acteurs publics,
- analyser les impacts de décisions à partir de modélisations robustes,
- développer des outils d’aide à la décision adaptés aux enjeux des filières du vivant,
- piloter des projets associant experts métiers, data scientists et décideurs.
Public étudiant français
Formation initiale
- Spécialisation ouverte de droit aux élèves-ingénieur·es de l’Institut Agro Rennes-Angers ayant choisi le cursus de pré-spécialisation préparant à cette spécialité en S8 et ayant validé leur M1 en formation à temps plein
- Spécialisation accessible à temps plein aux étudiant·es des autres établissements d’enseignement supérieur agricole (sous réserve d’acceptation du dossier). Ces étudiant·es recevront en fin de cursus un relevé de notes / crédits ECTS à remettre à leur école d’origine pour l’obtention de leur diplôme.
Formation continue
- Spécialisation ouverte aux stagiaires de formation continue : salariés, demandeurs d’emploi justifiant d’une expérience professionnelle significative ou d’une certification en lien avec le thème de la spécialisation.
Elle est validée par un diplôme d’établissement.
Contact : formco.rennesangers@institut-agro.fr
Public étudiant international
- Spécialisation accessible via le concours DE suite à leur admission en M1 à temps plein dans le cursus d’ingénieur agronome, d’ingénieur en alimentation, d’ingénieur en horticulture ou d’ingénieur en paysage
- Spécialisation ouverte en semestre d’échange pour les étudiant·es originaires d’un établissement partenaire de l’école. À l’issue de leur mobilité, les étudiant·es reçoivent un relevé de notes / crédits ECTS à remettre à leur université d’origine pour l’obtention de leur diplôme.
Trois semestres pour se spécialiser
La spécialisation d'ingénieur Science des données se déroule en 3 semestres : S8, S9 et S10. Chaque semestre correspond à l'acquisition de 30 crédits ECTS. Il est composé d'unités d'enseignement (UE) qui sont constituées d'unités constitutives (UC).
Une pédagogie active, nourrie par le monde professionnel
Les modalités pédagogiques sont adaptées à des profils d’étudiantes et d’étudiants désireux et désireuses d’acquérir des compétences par la confrontation à des situations concrètes, notamment grâce à l’intégration active de partenaires professionnels et professionnelles dans la formation.
Détails des enseignements en M1
Au semestre 8, certains cours centrés sur les méthodes statistiques sont obligatoires, d'autres cours sont à choisir dans l'offre de l'Institut Agro Rennes-Angers.
Tronc commun - 12 ECTS
Langues vivantes, entrepreneuriat, risque, analyse de données, conduite de projet innovant
5 unités d’enseignement (UE) 20 ECTS
4 UE de Statistique/Informatique parmi :
- Programmation scientifique
- Planification expérimentale
- Sensométrie
- Statistique et aide à la décision
- Analyse de données génomiques
1 UE au choix
Semestre 9
Le semestre 9 est commun avec l'Institut Agro Montpellier. Il commence par des cours classiques de septembre à fin novembre à Rennes. Ensuite, de décembre à mi-février, 2 options sont possibles :
- Apprentissage statistique à Rennes
- Approches numériques et décisionnelles à Montpellier
Dans ces 2 options, les étudiants travaillent sur un projet d'ingénieur. Ce projet est transversal du point de vue des méthodes utilisées. Il consiste à réaliser une étude de cas complète. Il comporte une phase de recherche bibliographique, la mise en œuvre de différentes méthodes, leur comparaison et, le cas échéant, leur adaptation au problème considéré.
Détail des enseignements en M2
Le semestre 9 est commun avec l'Institut Agro Montpellier. Il commence par des cours classiques de septembre à fin novembre à Rennes. Ensuite, de décembre à mi-février, 2 options sont possibles :
- Apprentissage statistique à Rennes
- Approches numériques et décisionnelles à Montpellier
Dans ces 2 options, les étudiants travaillent sur un projet d'ingénieur. Ce projet est transversal du point de vue des méthodes utilisées. Il consiste à réaliser une étude de cas complète. Il comporte une phase de recherche bibliographique, la mise en œuvre de différentes méthodes, leur comparaison et, le cas échéant, leur adaptation au problème considéré.
Liste des UE dispensées à Rennes
- UE 1 • Visualisation de données
- UE 2 • Apprentissage de données biologiques
- UE 3 • Apprentissage statistique
- UE 4 • Méthodes informatiques
- UE 5 • Langues
- UE 6 • Projet professionnalisant sur 2 mois
Le troisième semestre, le S10, correspond à un stage professionnel d’une durée de 6 mois au moins (de mi-février à début septembre). Ce stage donne lieu à la rédaction d'un mémoire de fin d'études soutenu à l'oral devant un jury au mois de septembre.
À titre indicatif, plus de 150 offres de stage sont reçues chaque année pour environ 25 étudiants. Tous ces stages sont rémunérés et la moitié d'entre eux se prolonge par un emploi en CDD ou CDI.
| Entreprises | Sujets de stage |
|---|---|
| Eaden | Reconnaissance faciale et corporelle de vaches à partir d'analyses d’images |
| Syngenta | Développement d’une application Shiny permettant de vérifier l’adéquation entre recommandations du Site Production Research et ce qui est fait au champs |
| Abelio | Construction d’un outil d’aide à la décision pour la surveillance de culture |
| Terroïko | Comparaison de données génétiques mesurées (biblio) et simulées (SimOïko) sur diverses espèces pour évaluer le réalisme de SimOïko pour estimer la biodiversité |
| CATE | Analyse de données microbiennes des sols en culture maraîchère |
| Entremont | Développement d’outils de prédiction afin de pouvoir maîtriser la qualité finale des fromages |
| Lactalis | Explication des variations de rendement protéique des fromages |
| Inserm | Exposition aux contaminants d’origine alimentaire et risque de démence chez le sujet âgé |
| CRAN | Machine learning en génomique pour la santé humaine |
| SanofiI | Application Shiny pour visualiser les analyses de données Biomarqueurs |
| LTSI | Traitement d'images médicale cérébrale pour localiser des régions fonctionnelles |
| Inserm | Analyse spatio-temporelle de la mortalité globale au cours de l’épidémie de Covid-19, avec un regard particulier de l’impact du contexte social de chaque zone géographique sur les disparités de surmortalité observées en France |
| Chanel | Prédiction de la performance de protection solaire d'une crème solaire grâce à des données de formulation |
| Givaudan | Détection de thèmes émotionnels à travers l'analyse sémantique de données textuelles consommateurs |
| L'Oréal | Construction d'un outil Shiny pour l'analyse de données sensorielles |
| L'Oréal | Analyse et modélisation de données autour de la coloration capillaire |
| Techni’Sens | Etude de prédictivité de l’achat - mettre en évidence l’importance de certaines questions spécifiques dans la prédictivité des projections d’achat des consommateurs dans les questionnaires d’études |
| Eurosyn | Profil idéal sur l’amorti de chaussures de running |
| Crédit Agricole | Analyse de comportements bancaires des clients par Machine Learning pour optimiser le ciblage des clients les plus appétents au crédit à la consommation |
| Université Lyon | Analyse longitudinale de l’évolution du rapport aux langues lors de l’apprentissage chez l’enfant bilingue (français – anglais) |
| Université Paris Diderot | Etude de stratégies d'agrégation consensuelle en apprentissage statistique. Application au problème de classification supervisée des voyelles |
Un insertion professionnelle solide
À la croisée du numérique et des sciences du vivant, les jeunes diplômés s’insèrent rapidement dans l’emploi – que ce soit dans l’industrie, la recherche publique ou privée, ou les structures d’études. À six mois, le taux net d’emploi atteint 97 %, avec un salaire annuel brut moyen de 35 k€.
Des métiers et des secteurs variés
Les connaissances acquises au sein de la formation permettent aux étudiants d'envisager une pluralité de débouchés professionnels.
- Sensométrie : Responsable d'une unité d'analyse sensorielle : analyse statistique de données sensorielles et physico-chimiques dans la perspective de la recherche et du développement de produits nouveaux
- Études Statistiques : Chargé d'études dans une société de service, statisticien d'entreprise, responsable R&D
- Marketing : Chargé d'études marketing : intervient dans toutes les phases des études en cours : élaboration des questionnaires, suivi de la réalisation de l'étude sur le terrain, mise en forme et traitement de résultats, rédaction des synthèses et participation à l'élaboration des recommandations marketing
- Analyse et Evaluation des Risques (Banque et Assurance) : Scoring, analyste Credit Risk, chargé de produit d'assurance
- Recherche : Poursuite d'étude par un doctorat.
