Formation

Semestre 1 (M1)

1 module de remédiation à choisir en fonction des besoins de mise à niveau de l’étudiant + possibilité de prendre un module facultatif

Remédiation

  • Modélisation statistique (3 ects)
  • Algorithmique et programmation (3 ects)
  • Bases en physiologie et biomécanique de l’exercice (3 ects)
  • Bases scientifiques de la préparation physique (3 ects)

Modules communs obligatoires à tous les étudiants

Tronc commun

  • Modélisation biomécanique (2 ects)
  • Physiologie intégrée de l’exercice (2 ects)
  • Introduction aux données sensibles
  • Gestion de bases de données (2 ects)
  • Visualisation des données (2 ects)
  • Programmation (3 ects)
  • Sciences pour l’ingénieur (2 ects)
  • Numérique et sport : enjeux de leur transformation (2 ects)
  • Méthodologie de la recherche et projet professionnel
  • Anglais (3 ects)

2 modules + possibilité de prendre 1 module facultatif

Mineure

Sciences du sport

  • Méthodologie de l’optimisation de l’entraînement et de la préparation physique (3 ects)
  • Couplage physiologie-biomécanique pour l’analyse du sportif (3 ects)
  • Processus psychosociaux et activité physique (3 ects)
  • Capteurs et évaluation du comportement physique (3 ects)

Électronique

  • Capteurs et instrumentation 1 (3 ects)

Il est recommandé de choisir ce module afin de suivre la majeure « Métrologie du mouvement humain et capteurs innovants » au semestre 2

1 projet à mener

Projet

Projet de recherche interdisciplinaire en groupe (4 ects)

Tronc commun

Les modules du tronc commun sont obligatoires pour tous les étudiants du master « Sciences du Numérique et Sport ».

Le tronc commun comprend les enseignements fondamentaux de la formation.

Mineure

La mineure permet à l’étudiant de se spécialiser ou d’élargir ses compétences.

L’étudiant doit choisir au 1er semestre deux modules de mineure. Un troisième module facultatif peut également être pris selon la motivation de l’étudiant.

Projet

Le module projet a pour objectif de former l’étudiant à la recherche, à l’interdisciplinarité et au travail collaboratif.

Semestre 2 (M1)

Tronc commun

  • Besoins, de mesure et contraintes liées aux pratiques sportives
  • Modélisation statistique avancée (2 ects)
  • Outils et méthodes de mesure en contexte de pratique (2 ects)
  • Acquisition du mouvement en laboratoire 1 (2 ects)
  • Tutorat et accompagnement de stage (2 ects)
  • Développement et pilotage de projet sportif (1 ects)
  • Anglais (3 ects)

1 majeure à choisir

Majeure Métrologie du mouvement humain et capteurs innovants

  • Capteurs et instrumentation niveau 2 (3 ects)

Il est recommandé d’avoir suivi le module « Capteurs et instrumention » au 1er semestre ou pouvoir justifier de bases en électronique suffisantes pour suivre cet enseignement

  • Évaluation du mouvement en condition écologique (3 ects)
  • Méthodologie de l’entraînement et de la préparation physique (3 ects)

Majeure Solutions numériques d'interaction pour le sport

  • Programmation C# (3 ects)
  • Génie Logiciel (3 ects)
  • Méthodologie de l’entraînement et de la préparation physique (3 ects)

Majeure Analyse, modélisation et simulation du mouvement

  • Évaluation du mouvement en condition écologique (3 ects)
  • Modélisation biomécanique 2 (3 ects)
  • Méthodologie de l’entraînement et de la préparation physique (3 ects)

Majeure Sciences des données appliquées au sport

  • Fouilles de données (3 ects)
  • Évaluation du mouvement en condition écologique (3 ects)
  • Méthodologie de l’entraînement et de la préparation physique (3 ects)

2 modules de mineure à choisir + 1 module facultatif

Mineure

Sciences du sport

  • Entraînement et efficience du geste (3 ects)
  • Ingénierie de l’entraînement (3 ects)

Électronique

  • Capteurs et instrumentation niveau 2 (3 ects)

Il est recommandé d’avoir suivi le module « Capteurs et instrumentation niveau 1 » au 1er semestre pour pouvoir justifier de bases en électronique suffisantes pour suivre ce module

Informatique

  • Programmation C++ (3 ects)
  • Génie logiciel (3 ects)

L’étudiant doit choisir le module « Programmation C++ » ou pouvoir justifier de bases en informatique suffisantes pour suivre le module « Génie Logiciel »

Sciences des données

  • Fouilles de données/data mining (3 ects)
  • Modèles de durée (3 ects)

L’étudiant doit choisir le module « Fouilles de données » ou pouvoir justifier de bases en sciences des données suffisantes pour suivre le module « Modèles de durée »

Modélisation

  • Modélisation biomécanique niveau 2 (3 ects)
  • Évaluation du mouvement en condition écologique (3 ects)

Projet de recherche

Projet

Projet de recherche interdisciplinaire en groupe (1 ects)

Tronc commun

Les modules du tronc commun sont obligatoires pour tous les étudiants du master « Sciences du Numérique et Sport ».

Le tronc commun comprend les enseignements fondamentaux de la formation.

Majeure

La majeure comprend des modules de spécialisation à choisir en fonction du profil métier visé.

Mineure

La mineure permet à l’étudiant de se spécialiser ou d’élargir ses compétences.

L’étudiant doit choisir au 2nd semestre deux modules de mineure. Un troisième module facultatif peut également être pris selon la motivation de l’étudiant.

Projet

Le module projet a pour objectif de former l’étudiant à la recherche, à l’interdisciplinarité et au travail collaboratif.

Semestre 3 (M2)

Tronc commun

  • Outils numériques et suivi de la charge d’entraînement (4 ects)
  • Méthodologie de la recherche (2 ects)
  • Suivi de stage (5 ects)
  • Séminaire/conférence

Poursuite de la majeure choisie au 2nd semestre : 2 modules obligatoires + 1 module au choix

Majeure Métrologie du mouvement humain et capteurs innovants

  • Technologies émergentes pour la performance (3 ects)
  • Capteurs et instrumentation niveau 3 (3 ects)

Au choix :

  • Fatigue et récupération (3 ects)
  • Apprentissage statistique (3 ects)
  • Apprentissage profond (3 ects)
  • Data mining and clustering (3 ects)
  • Cosimulation humain-système (3 ects)
  • Sciences de l’ingénieur compétences avancées 1 (3 ects)

Majeure Solutions numériques d'interaction pour le sport

  • Data mining and clustering (3 ects)

Il est recommandé d’avoir suivi le module « Fouille de données » au semestre 2 ou pouvoir justifier de bases en sciences des données suffisantes pour suivre ce module

  • Sciences de l’ingénieur compétences avancées 1 (informatique) (3 ects)

Au choix :

  • Technologies émergentes pour la performance (3 ects)
  • Fatigue et récupération (3 ects)
  • Apprentissage statistique (3 ects)
  • Apprentissage profond (3 ects)
  • Capteurs et instrumentation niveau 3 (3 ects)
  • Cosimulation humain-système (3 ects)

Majeure Analyse, modélisation et simulation du mouvement

  • Technologies émergentes pour la performance (3 ects)
  • Cosimulation humain-système (3 ects)

Au choix :

  • Fatigue et récupération (3 ects)
  • Apprentissage statistique (3 ects)
  • Apprentissage profond (3 ects)
  • Data mining and clustering (3 ects)
  • Capteurs et instrumentation niveau 3 (3 ects)
  • Sciences de l’ingénieur compétences avancées 1 (3 ects)

Majeure Sciences des données appliquées au sport

  • Apprentissage statistique (3 ects)
  • Apprentissage profond (3 ects)

Au choix :

  • Technologies émergentes pour la performance (3 ects)
  • Fatigue et récupération (3 ects)
  • Data mining and clustering (3 ects)
  • Capteurs et instrumentation niveau 3 (3 ects)
  • Cosimulation humain-système (3 ects)
  • Sciences de l’ingénieur compétences avancées 1 (3 ects)

2 modules de mineure à choisir + possibilité de choisir 1 module facultatif parmi les modules de mineure du semestre 1

Mineure

Sciences du sport

  • Fatigue et stratégies de récupération (3 ects)
  • Optimisation de l’entraînement et de la préparation physique (3 ects)
  • Couplage physiologie-biomécanique pour l’analyse du sportif (3 ects)

Électronique

  • Capteurs et instrumentation niveau 3 (3 ects)
  • Capteurs et instrumentation niveau 1 (3 ects)

Informatique

  • Sciences du numérique compétences complémentaires 1 (3 ects)
  • Sciences du numérique compétences complémentaires 2 (3 ects)
  • Introduction à la réalité virtuelle (3 ects)

Sciences des données

  • Apprentissage statistique (3 ects)
  • Apprentissage profond (3 ects)
  • Data mining et clustering (3 ects)
  • Modélisation statistique avancée (3 ects)

Modélisation

  • Co-simulation humain-système (3 ects)

Projet de recherche

Projet

Projet interdisciplinaire en groupe (4 ects)

Tronc commun

Les modules du tronc commun sont obligatoires pour tous les étudiants du master « Sciences du Numérique et Sport ».

Le tronc commun comprend les enseignements fondamentaux de la formation.

Majeure

La majeure comprend des modules de spécialisation à choisir en fonction du profil métier visé.

Mineure

La mineure permet à l’étudiant de se spécialiser ou d’élargir ses compétences.

L’étudiant doit choisir au 3ème semestre deux modules de mineure. Un troisième module facultatif peut également être pris selon la motivation de l’étudiant.

Projet

Le module projet a pour objectif de former l’étudiant à la recherche, à l’interdisciplinarité et au travail collaboratif.

Semestre 4 (M2)

Stage

  • Stage en structure (30 ects)

Possibilité de choisir 1 module facultatif parmi les modules de mineure du semestre 2

Mineure

Sciences du sport

  • Méthodologie de l’entraînement et de la préparation physique (3 ects)
  • Efficience du geste (3 ects)
  • Ingénierie de l’entraînement (3 ects)

Électronique

  • Capteurs et instrumentation niveau 2 (3 ects)

Informatique

  • Programmation C# (3 ects)
  • Génie Logiciel (3 ects)

Sciences des données

  • Fouilles de données/data mining (3 ects)

Modélisation

  • Modélisation biomécanique 2 (3 ects)
Stage

Le stage du semestre 4 permet à l’étudiant de mettre en application ses compétences techniques tout en développant des savoir-faire et des savoir-être essentiels à son avenir professionnel. La durée de ce stage est de 4 à 6 mois.

Mineure

La mineure permet à l’étudiant de se spécialiser ou d’élargir ses compétences.

L’étudiant peut choisir au 4ème semestre un module de mineure complémentaire (optionnel).