M2-Artificial Intelligence and Data Analysis

L'interdisciplinarité est un pilier fondamental pour les développements scientifiques du 21e siècle. Les révolutions en biotechnologie et les avancées en intelligence artificielle permettent désormais la génération et le traitement de volumes massifs de données dans les domaines de la biologie moléculaire et cellulaire. Il est maintenant indispensable pour les nouvelles générations de scientifiques de développer des compétences interdisciplinaires en sciences du vivant et en analyse de données afin d'exploiter et d'interpréter correctement ces données complexes. Le parcours de M2 Artificial Intelligence and Data Analysis (AIDA) a pour ambition de former des experts à l'interface des sciences du vivant et de l'intelligence artificielle pour l'analyse des données.

Ce programme s'adresse aux personnes ayant une formation initiale en sciences du vivant et souhaitant développer des compétences interdisciplinaires dans les domaines de l'analyse de données et de l'intelligence artificielle. Il est nécessaire d'avoir validé une licence dans le domaine des sciences du vivant et de manifester un intérêt prononcé pour les méthodes d'analyse de données et d'intelligence artificielle afin d'intégrer ce parcours.

Idéalement, il est également attendu que les candidats possèdent des notions en programmation. Les unités d'enseignement de M1 "Programmation avancée en Python pour la biologie" (MU4BI033) et "Projet tutoré en biologie des systèmes" (MU4BI034) préparent les étudiants à aborder cette formation. La validation d'un stage de M1 en lien avec l'analyse de données complexes est aussi recommandée.

Le programme du parcours de M2 AIDA comprend les unités d'enseignement suivantes :

Troisième semestre (S3)

• Intelligence artificielle et apprentissage profond (6 ECTS) : Cette UE a pour objectif de former les étudiants à la conception et à l'utilisation de réseaux de neurones pour développer des modèles prédictifs appliqués à l'analyse de données d'expression génique. Un accent particulier sera mis sur l'utilisation de la bibliothèque de programmation Keras (disponible sous R et Python) pour proposer et implémenter différentes topologies de réseaux de neurones, afin d'évaluer les performances des modèles de classification des données transcriptomiques issues de patients. L'UE se compose de cours magistraux, d'ateliers de travaux dirigés et de projets de groupe.

• Statistiques pour la classification et fouille de données en génomique (6 ECTS) : Cette UE offre une introduction aux méthodes d'analyse de données génomiques, avec un accent sur les techniques de classification supervisée et non supervisée. À travers les cours et projets, les étudiants apprennent à appliquer ces méthodes à des jeux de données génomiques, en mettant particulièrement l'accent sur l'analyse intégrative des réseaux transcriptionnels.

• Analyse de données transcriptomiques à l'échelle unicellulaire (6 ECTS) : Cette UE propose une exploration approfondie des méthodes d'analyse des données transcriptomiques à l'échelle unicellulaire. Les étudiants seront formés aux étapes critiques de l'interprétation de ces données, allant du prétraitement des données à l'interprétation des résultats. L'UE se concentre sur la réalisation de projets de groupe, au cours desquels les étudiants appliqueront les connaissances acquises à des problématiques concrètes rencontrées dans différents domaines de la biologie.

• UEs disciplinaires BMC (12 ECTS) : Les étudiants du parcours AIDA pourront choisir des UEs disciplinaires renforçant leurs compétences en biologie moléculaire et cellulaire, parmi une large sélection d’UEs de la mention BMC, pour un total de 12 ECTS. Différentes options sont disponibles, notamment en immunologie, génomique et biologie moléculaire.

  • Option immunologie : Les étudiants du parcours AIDA peuvent se spécialiser dans un domaine lié à l'immunologie en suivant des enseignements sur l'analyse de données transcriptomiques (UE 5BM578, 3ECTS), l'analyse de données cytométriques de grande dimension (UE 5BM572, 3ECTS), la conception d'expériences grâce à des outils d'immunomonitorage (UE 5BM575, 3ECTS), ainsi que des conférences en immunologie des systèmes (UE 5BM560, 3ECTS). Ces enseignements sont exclusivement en anglais.

  • Option génomique : Les étudiants du parcours AIDA peuvent se spécialiser dans le domaine de la génomique en suivant des enseignements de génomique médicale (UE 5BM430, 6ECTS) et de génomique fonctionnelle (UE 5BM429, 6ECTS).

  • Option biologie moléculaire : Les étudiants du parcours AIDA peuvent se spécialiser en biologie moléculaire en suivant des enseignements portant sur la biochimie, la génétique et la protéomique, avec un accent sur la chémo-informatique ou le repliement des protéines. Censeignements sont exclusivement en français.

Quatrième semestre (S4)

• Stage (30 ECTS) : Le parcours de M2 se conclut par un stage de 6 mois, effectué en laboratoire de recherche (public ou privé) ou en entreprise. Ce stage offre l’opportunité d’appliquer les concepts et méthodes étudiés dans un contexte professionnel. Dès le début de l'année, les étudiants bénéficient d’un accompagnement dans leur recherche de stage. Celui-ci donne lieu à la rédaction d’un rapport et à une soutenance orale.

Le parcours AIDA a pour objectif de développer des compétences disciplinaires et transversales, permettant aux étudiants de maîtriser les outils et méthodes d’analyse de données appliqués aux thématiques de la biologie moléculaire et cellulaire.

Compétences disciplinaires

• Renforcer les compétences disciplinaires dans les domaines de la biologie moléculaire et cellulaire.
• Maîtriser les concepts liés à la génération de données massives grâce aux outils biotechnologiques.
• Maîtriser les outils statistiques et les approches d'analyse pour interpréter des données biologiques complexes.
• Acquérir une expertise dans les méthodes d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé.
• Appliquer des approches d'apprentissage profond et quantifier la précision des prédictions du modèle.

Compétences transversales

• Interpréter des données biologiques complexes dans un contexte interdisciplinaire.
• Développer un esprit critique dans l'évaluation des résultats expérimentaux et des méthodes utilisées.
• Réaliser des projets scientifiques, de la conception à l'analyse des résultats.
• Travailler efficacement en équipe tout en étant capable de gérer des projets de manière autonome.
• Communiquer ses résultats de manière claire, à la fois à un public technique et non technique.
• Développer un projet professionnel en lien avec l'intelligence artificielle et l'analyse de données appliquées à la biologie.

Le parcours AIDA ouvre une variété de débouchés dans les métiers de la biologie moderne grâce à l'intégration de compétences en analyse de données et en biologie moléculaire et cellulaire. Les diplômés sont particulièrement recherchés dans les secteurs biotechnologiques, biomédicaux, pharmaceutiques et académiques.

• Métiers de la biologie moderne : La biologie moderne évolue rapidement avec l’émergence de nouveaux outils et technologies, notamment dans le séquençage génomique, la biologie computationnelle et la biologie synthétique. Les diplômés peuvent travailler en tant que chercheurs, bio-informaticiens, ingénieurs biologiques ou experts en régulation et développement de biotechnologies.

• Data scientists en biologie : Avec l'augmentation des données biologiques disponibles (génomiques, transcriptomiques, protéomiques, imagerie, etc.), les data scientists jouent un rôle crucial dans l’analyse et l’interprétation de ces données. Ils utilisent des algorithmes et des modèles prédictifs pour contribuer à l'avancement des connaissances scientifiques, des recherches fondamentales à la personnalisation des traitements médicaux.

• Responsables de la transformation numérique en biologie : Ces professionnels assurent l'intégration des technologies numériques dans les entreprises biotech et les laboratoires de recherche. Ils gèrent la mise en place d'infrastructures pour le traitement de grandes quantités de données biologiques et forment les équipes à l'utilisation d'outils modernes.

• Poursuite en doctorat : Les diplômés du master BMC-AIDA souhaitant approfondir leur expertise scientifique peuvent poursuivre un doctorat. Ce parcours ouvre la voie à des carrières dans la recherche académique ou industrielle, avec des sujets variés, allant des mécanismes biologiques fondamentaux à l'application de la biologie des systèmes et de l'intelligence artificielle.

Ce parcours est accessible à partir de la première année du Master BMC, ou directement en deuxième année du Master BMC, en fonction des dossiers de candidature.

Les candidatures pour la première année du Master BMC de Sorbonne Université se font via la plateforme Mon Master (https://www.monmaster.gouv.fr/). Les candidatures pour la deuxième année du Master AIDA-BMC se font via la plateforme e-candidat (https://candidatures-2024.sorbonne-universite.fr/#!accueilView, pour les candidatures issues d'un établissement français) ou via Études en France (https://www.campusfrance.org/fr/candidature-procedure-etudes-en-france, pour les étudiants internationaux).

Il existe des opportunités pour les étudiants internationaux de bénéficier d'un soutien financier pour leurs études en France grâce au programme de bourses Eiffel, géré par Campus France (https://www.campusfrance.org/fr/le-programme-de-bourses-france-excellence-eiffel).