Vous souhaitez travailler à l’interface entre IA et Santé ? Rejoignez le Secteur Santé de l’Université Grenoble Alpes pour acquérir cette double compétence.
La licence en bref
L’objectif de la licence IA & Santé est de comprendre les défis actuels de la transition numérique en santé et de développer solutions d’IA innovantes dans ce domaine.
Elle repose sur un socle pluridisciplinaire :
mathématiques et statistiques
informatique : algorithmie et programmation (machine learning et deep learning)
biologie et santé
La dimension Santé est renforcée par des enseignements mutualisés avec la licence Biotechnologies pour la Santé, permettant de relier enjeux biologiques, problématiques médicales et technologies numériques.
Pour vous former aux métiers de l'ingénierie sans passer par une école d'ingénieurs,il est possible, sur sélection, d'intégrer un parcours sur cinq ans, via le CMI IA & Santé.
À noter : l’ouverture progressive des années supérieures : L2 en 2027 et L3 en 2028.
La L1 constitue aussi une Licence Accès Santé (LAS), pouvant donner accès à la 2ᵉ année des études de santé (Médecine, Maïeutique, Odontologie, Pharmacie et Kinésithérapie) sous conditions.
Ce que vous apprendrez
Vous suivrez des enseignements complémentaires dans le secteur de la santé numérique :
Compréhension de la Santé et de ses données : biologie cellulaire, physiologie, santé publique, environnement-santé, données cliniques et biomédicales, démarche scientifique.
Maîtrise des outils de l’IA : machine learning, deep learning, analyse d’images, données-omiques, modélisation, Python, bases de données et environnements numériques.
Applications de l’IA en santé : diagnostic assisté, imagerie, médecine personnalisée, risques environnementaux.
Sensibilisation aux démarches : éthique des données, biais algorithmiques, cadre réglementaire (RGPD), esprit critique, communication scientifique.
Pour y parvenir, vous développerez des compétences transversales :
travail en équipe,
conduite de projets interdisciplinaires,
méthodologie de travail
et autonomie.
Comment vous apprendrez ?
-> Une pédagogie tournée vers la pratique :
en contexte universitaire : pilotage de projets interdisciplinaires sur plusieurs mois ou une courte période (hackathons).
en contexte professionnel : rencontres avec des acteurs du secteur, visites de laboratoires et entreprises et immersion en stages.
-> Une progression en trois étapes :
L1 : fondamentaux scientifiques et première initiation à l’IA
Maths, programmation (Python), biologie, statistiques, projets interdisciplinaires et introduction à l’éthique des données.
L2 (ouverture 2027) : approfondissements et pré-spécialisations
Méthodes quantitatives, bases de données, données omiques, santé environnementale, découverte des spécialités des Masters* (IA appliquée à la santé, imagerie, pharmacologie, santé environnementale…).
L3 (ouverture 2028) : consolidation et préparation au Master
IA avancée, deep learning, analyse d’images, pharmacogénomique, IA responsable, projets tutorés, stage professionnel, école thématique.
La licence favorise également la mobilité à l’internationale avec un stage ou semestre d’études à l’étranger.
Une insertion professionnelle est possible via une grande variété de métiers dans la santé numérique, les MedTechs, les systèmes d’information ou les données en santé.
Exemples de métiers :
assistant-analyste de données,
technicien data biomédicale,
technicien·ne en santé numérique ou en systèmes d’information hospitaliers,
assistant-développeur Python/IA appliquée à la santé,
technicien·ne MedTech ou support aux dispositifs médicaux connectés,
technicien·ne qualité / conformité des données (RGPD),
technicien·ne en imagerie ou traitement de données cliniques.
Pour accéder aux métiers de l’ingénierie en Santé, vous pouvez poursuivre en master et notamment au sein des masters de la mention « Ingénierie pour la santé » de l’UGA :
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