Avec ses différents parcours, le master informatique cible plusieurs compétences que nous pouvons résumer dans les points suivants :

• Conception et développement de logiciels complexes : Dès lors que les étudiants intègrent le master 1 informatique, ils sont formés, au travers des TP et des projets, à utiliser une large variété de langages de programmation, qu’ils soient compilés ou interprétés (Python, R, C, C++, Java, Shell, Matlab, Scilab, PL/SQL, etc.), ainsi que les méthodologies de développement et de modélisation sous-jacentes pour concevoir des applications et des systèmes robustes. Cela inclut la capacité à choisir les outils et technologies adaptés en fonction des besoins du projet. La maîtrise de frameworks, serveurs, réseaux, bases de données relationnelles et non relationnelles, du versionnement, de systèmes de virtualisation et du cloud computing fait partie, entre autres, des connaissances à acquérir au fur et à mesure de la formation.
• Gestion de projets informatiques  : Dans le master CPI, comme son nom l’indique, la gestion de projets via les méthodes classiques et agiles est travaillée en master 2 au travers de cas concrets d’utilisation. L’étudiant apprend de manière approfondie à planifier, à estimer les délais d’un projet et à en optimiser la gestion des ressources humaines et matérielles. La notion de gestion de projet est également abordée dans les autres parcours.
• Analyse de données et intelligence artificielle : Des compétences de conception de solutions adaptées à de gros volumes de données, de construction et d’utilisation de bases de données distribuées avec les technologies de traitement associées sont considérées essentiellement dans le parcours Big Data. Le choix d’algorithmes d’apprentissage automatique adaptés et leur application pour extraire des informations significatives et pertinentes à partir de données massives et hétérogènes représentent des compétences majeures acquises à l’issue de la formation. Pour le parcours IIA, les étudiants acquièrent des compétences pour développer et implémenter des modèles d’intelligence artificielle. L’utilisation d’outils statistiques et formels pour la conception de modèles prédictifs nécessaires à la résolution de problèmes complexes représente l’un des points forts de la formation.
• Cybersécurité et gestion des risques : Ces compétences sont plutôt assurées et traitées dans le parcours CSSD, dont le contenu confère à l’étudiant un savoir-faire dans l’évaluation des risques liés à la sécurité des systèmes et la mise en place de solutions de protection, telles que le chiffrement des données ainsi que les protocoles de sécurité. La détection de vulnérabilités et de failles de sécurité, entre autres, fait aussi partie des connaissances transmises dans ce même parcours. Toutes ces questions sont considérées dans les autres parcours, mais sans doute pas avec la même intensité.
• Recherche et développement : À l’issue de la formation, l’étudiant doit être capable de comprendre et d’analyser un article scientifique et d’en reproduire les résultats. Il aura aussi appris toutes les étapes nécessaires à la production d’un article scientifique dans le domaine de l’informatique, de la recherche bibliographique aux résultats, en passant par les différentes analyses et comparaisons. Par ailleurs, il doit être capable de définir des projets scientifiques et de suivre ou réaliser toutes les étapes de leur développement.
• Communication et rédaction de documents/rapports techniques : Pratiquement tous les enseignements intègrent, dans leur contenu et dans le contrôle des connaissances, une formation à la rédaction de rapports et de documents techniques, mais aussi à leur présentation claire et concise. L’étudiant saura, à l’issue du master, produire des documents techniques de qualité, tant sur la forme que sur le fond. Il saura également les communiquer à un public non forcément initié à l’informatique. Des projets en équipe de plus d’un étudiant sont prévus dans certains enseignements et visent, entre autres, à renforcer la capacité de travail collaboratif.
• Optimisation et gestion des performances : Dans le développement de solutions informatiques aux différents problèmes posés, la gestion des ressources et l’optimisation de leurs performances sont des points importants considérés dans les propositions des différentes unités d’enseignement, comme la complexité algorithmique et les techniques d’optimisation classiques et bio-inspirées.
• Impact sur l’environnement et la société : Dans la nouvelle maquette que nous proposons, nous avons porté une attention particulière à l’impact sur l’environnement et la société. Les technologies qui seront utilisées dans la conception d’applications informatiques en tiendront compte. L’intérêt est donc de permettre à nos étudiants d’être sensibilisés à ces sujets devenus essentiels dans le développement de solutions informatiques peu gourmandes en énergie.