Ingénieur de Grenoble INP - Ensimag - formation initiale

Résumé

À partir de la rentrée 2025-2026, Grenoble INP - Ensimag, UGA propose une nouvelle offre de formation, pensée pour répondre aux attentes des élèves et aux évolutions du monde professionnel. Désormais, les formations seront plus modulaires et personnalisées, permettant à chaque étudiante et étudiant de construire son parcours en fonction de ses ambitions.

Spécificités

À partir de 2026, les élèves ingénieurs pourront choisir leurs unités d'enseignement librement. Afin de guider leurs choix, nous proposons une sélection de parcours possibles. Plus que de simples guides, il s'agit de parcours thématiques cohérents qui vous permettent d'explorer en profondeur des sujets de l'ingénierie en informatique et mathématiques appliquées.

  Personnalisez votre parcours :
 

Algorithmique et Théorie de l'informatique

Cette thématique vise à former des ingénieurs possédant une connaissance solide et une forte capacité en modélisation de problèmes complexes. Elle met l'accent sur la conception et l'analyse d'algorithmes efficaces dans divers contextes et environnements techniques. Les étudiants y développent une culture riche en algorithmique avancée, approximation, et complexité, les préparant aussi bien au monde de l'entreprise qu'à la recherche académique de haut niveau.

• Objectifs : Maîtriser les fondements théoriques de l'informatique, concevoir des solutions algorithmiques optimales et prouver leur efficacité.
• Métiers : Ingénieur de recherche, expert en optimisation, chercheur-développeur, data scientist spécialisé en algorithmique. 

Calcul Distribué et Parallèle

Cette thématique traite de l'exploitation des architectures modernes composées de multiples unités de calcul (multicœurs, clusters, GPUs). Elle aborde les problématiques de concurrence, de partage de mémoire et de passage à l'échelle pour des applications exigeantes. Les étudiants apprennent à manipuler les langages et bibliothèques de programmation parallèle les plus récents pour maximiser l'efficacité des traitements.

• Objectifs : Maîtriser la programmation parallèle et distribuée, optimiser l'utilisation des ressources processeur et mémoire, et gérer la synchronisation complexe.
• Métiers : Architecte de systèmes distribués, expert en calcul hautes performances (HPC), concepteur d'OS pour le cloud, analyste de code pour l'optimisation. 

Cybersécurité

La thématique Cybersécurité répond aux besoins de protéger les systèmes numériques contre les attaques. Elle couvre un spectre large allant des mathématiques de la cryptographie aux aspects très techniques et organisationnels de la sécurité opérationnelle. Elle sensibilise aux bons réflexes de développement et donne les clés pour auditer et sécuriser des infrastructures critiques.

• Objectifs : Comprendre et anticiper les vecteurs d'attaques, maîtriser les protocoles sécurisés et la cryptographie, et savoir superviser la sécurité d'un système d'information.
• Métiers : Expert en sécurité SI, auditeur de sécurité, RSSI (Responsable de la Sécurité des SI), consultant en cryptographie appliquée. 

DevOps

La thématique DevOps vise à former des ingénieurs possédant une double expertise en développement logiciel et en gestion des systèmes/réseaux. L'objectif est de maîtriser l'intégralité du cycle de vie d'une application, de sa conception initiale à son exploitation continue en production. La sécurité est intégrée dès le début (DevSecOps) pour garantir des déploiements rapides, robustes et hautement optimisés dans le cloud.

• Objectifs : Automatiser l'intégration et le déploiement continu (CI/CD), maîtriser les infrastructures cloud et micro-services, et assurer la haute disponibilité des services.
• Métiers : Ingénieur DevOps, architecte Cloud, expert en automatisation, ingénieur en fiabilité de site (SRE).

Gestion de données

Cette thématique se focalise sur l'ingénierie des systèmes permettant de stocker, structurer et interroger efficacement les données. Elle couvre tout le spectre depuis les bases de données relationnelles classiques jusqu'aux modèles NoSQL les plus récents et aux architectures Big Data comme Spark ou Hadoop. Les étudiants apprennent à dimensionner des infrastructures capables de gérer des volumes massifs tout en garantissant performance et cohérence.

• Objectifs : Concevoir des schémas de données complexes, optimiser les moteurs de requêtes, et manipuler des données hétérogènes à grande échelle (datalake, intégration).
• Métiers : Data Engineer, architecte de données, administrateur de bases de données, expert en systèmes d'information.

Informatique visuelle (Synthèse & Vision)

Réunissant les thèmes de la synthèse d'image, de la vision par ordinateur, de la géométrie et des interfaces, cette thématique propose une approche globale de l'ingénierie visuelle. Elle forme des ingénieurs capables de créer des mondes virtuels réalistes, de simuler physiquement des déformations ou de faire percevoir l'environnement à une machine. L'accent est mis sur la programmation graphique sur GPU, les API modernes de rendu, la modélisation géométrique et graphique.

• Objectifs : Créer des moteurs de rendu temps réel, maîtriser la modélisation géométrique et surfacique, et concevoir des expériences en réalité virtuelle ou augmentée.
• Métiers : Ingénieur VR/AR, développeur de moteurs de jeux, ingénieur en vision par ordinateur, expert CAO, spécialiste en animation 3D. 

Intelligence Artificielle 

Cette thématique offre une plongée dans les méthodes qui permettent aux machines d'apprendre et de raisonner. Elle équilibre l'IA symbolique classique avec les approches modernes d'apprentissage automatique (Machine Learning) et profond (Deep Learning). Les étudiants manipulent des architectures complexes comme les Transformers ou les modèles génératifs, tout en étant sensibilisés aux enjeux d'explicabilité et de biais dans les décisions.

• Objectifs : Concevoir et entraîner des modèles de neurones complexes (CNN, RNN, Transformers), maîtriser l'apprentissage par renforcement et comprendre la logique symbolique.
• Métiers : Ingénieur en intelligence artificielle, chercheur en ML, développeur de solutions NLP ou Vision, data scientist spécialisé en IA. 

Internet du Cloud aux Objets

Cette thématique forme les architectes des réseaux, capables de connecter aussi bien des data centers gigantesques que de minuscules objets connectés. Elle couvre les protocoles réseaux mobiles, les algorithmes distribués pour le cloud et la programmation sur smartphones. Les enjeux de sécurité et de performance des communications sont au cœur de la formation pour bâtir des systèmes résilients et fiables.

• Objectifs : Maîtriser les réseaux mobiles et avancés, développer des applications distribuées sur le cloud et programmer des solutions mobiles innovantes.
• Métiers : Ingénieur télécom, développeur systèmes embarqués communicants, architecte cloud, expert en réseaux mobiles. 

Logiciels et Systèmes Robustes (Infra-Scientist) 

Cette thématique forme des ingénieurs capables de concevoir et de piloter des infrastructures informatiques complètes (système, réseau, stockage) taillées sur mesure pour les besoins scientifiques. Elle fait le pont entre le pilotage des ressources matérielles et les exigences des applications massives d'IA ou de simulation numérique. L'accent est mis sur la maîtrise de toute la pile logicielle, de l'interface matériel jusqu'au déploiement d'applications distribuées.

• Objectifs : Concevoir des infrastructures résilientes, maîtriser la virtualisation et l'interface logicielmatériel, et optimiser la pile système pour l'IA et le HPC.
• Métiers : Ingénieur système haute performance, expert en virtualisation, architecte infrastructure de données, ingénieur DevOps spécialisé infrastructure.

Ingénierie et Mathématiques Financières

Cette thématique offre une triple compétence en mathématiques, informatique et finance, avec un fort accent sur la gestion des risques. Elle prépare les étudiants à résoudre des problèmes financiers complexes de manière intégrée, en combinant modélisation théorique et implémentation industrielle robuste. Elle aborde également les thématiques modernes comme la finance responsable, l'éthique et la régulation financière.

• Objectifs : Maîtriser les processus stochastiques et le pricing de produits dérivés, développer des logiciels financiers robustes et utiliser l'IA pour la finance de marché.
• Métiers : Ingénieur financier (Quant), gestionnaire d'actifs, développeur de logiciels financiers, consultant en risques de marché. 

Mathématiques Computationnelles

Cette thématique met l'accent sur la modélisation mathématique par équations différentielles (EDP) et le calcul scientifique intensif. Elle forme des experts capables de simuler des phénomènes physiques ou industriels complexes grâce à des schémas numériques avancés. L'utilisation du C++ et du calcul haute performance est centrale pour répondre aux besoins de R&D des grandes entreprises technologiques.

• Objectifs : Modéliser des problèmes par EDP, maîtriser l'optimisation numérique et le transport optimal, et développer des codes de calcul scientifique performants.
• Métiers : Ingénieur calcul, modélisateur scientifique, expert en simulation numérique, ingénieur R&D aéronautique/automobile. 

Mathématiques pour l'image

Cette thématique s'appuie sur des outils mathématiques sophistiqués pour l'analyse et la modélisation d'images numériques. Elle prépare à concevoir des algorithmes innovants pour l'amélioration d'image, la détection d'objets, ou la reconnaissance faciale. Les applications sont nombreuses dans des secteurs de pointe comme l'imagerie médicale, la vidéo-surveillance intelligente ou la cartographie satellitaire.

• Objectifs : Maîtriser le traitement du signal et les ondelettes, utiliser les méthodes variationnelles pour l'image et concevoir des algorithmes de reconstruction 3D.
• Métiers : Ingénieur en traitement d'images, expert en vision industrielle, chercheur en imagerie médicale, développeur d'algorithmes de vision par ordinateur.

Numérique et Soutenabilité

S'adressant aux étudiants conscients des enjeux environnementaux, cette thématique étudie l'imbrication des aspects techniques, humains et sociaux du numérique. Elle vise à développer une vision globale des infrastructures matérielles et logicielles pour les placer dans une trajectoire de soutenabilité. Les étudiants apprennent à mesurer les impacts (ACV), à concevoir des systèmes résilients et à influencer les stratégies numériques des organisations.

• Objectifs : Analyser le cycle de vie du numérique, concevoir des services sobres et résilients, et maîtriser les leviers de gouvernance pour un numérique responsable.
• Métiers : Consultant en numérique durable, expert en éco-conception logicielle, responsable stratégie numérique, chargé de mission RSE.

Numérique pour la biologie et santé

Cette thématique interdisciplinaire développe et applique les mathématiques appliquées et l'informatique aux défis majeurs de la santé et du vivant. Elle couvre des domaines comme la bioinformatique, l'imagerie médicale de pointe et la chirurgie assistée par ordinateur. Les étudiants apprennent à modéliser des réseaux biologiques complexes, à créer des jumeaux numériques de patients et à concevoir des robots chirurgicaux intelligents.

• Objectifs : Maîtriser les algorithmes de bioinformatique, utiliser l'IA pour les données de santé (omics) et développer des systèmes pour la chirurgie numérique.
• Métiers : Ingénieur R&D en santé, bioinformaticien, ingénieur en robotique médicale, expert en imagerie de diagnostic. 

Science des données

Portée par une expertise forte en probabilités et statistiques, cette thématique forme des ingénieurs capables de donner du sens aux données massives. Elle va au-delà du simple usage d'outils en apprenant à modéliser rigoureusement les phénomènes aléatoires et à utiliser les outils adaptés pour interpréter les données. Les étudiants développent un esprit critique essentiel pour transformer des données brutes en informations stratégiques dans des domaines variés.

• Objectifs : Maîtriser l'apprentissage statistique et les modèles bayésiens, préparer des pipelines de données massives et appliquer des algorithmes d'analyse de données complexes.
• Métiers : Data Scientist, statisticien-analyste, data analyst, consultant en aide à la décision. 

Systèmes, Compilateurs, Processeurs

Cette thématique construit le socle de connaissances et compétences d'ingénieurs capables de comprendre et de concevoir des processeurs, d'écrire des systèmes d'exploitation robustes et de développer des compilateurs performants. Dans un contexte de souveraineté numérique, cette expertise est cruciale de la conception du logiciel bas niveau jusqu'à celle des accélérateurs matériels spécifiques.

• Objectifs : Maîtriser l'architecture des processeurs (pipeline, hiérarchie mémoire), développer des noyaux d'OS et des drivers, et optimiser les back-ends de compilation.
• Métiers : Ingénieur logiciel bas niveau, concepteur d'architectures numériques, expert en sécurité système, ingénieur en émulation matérielle. 

Conditions d'admission

Le recrutement en 1ère année à Bac+2 intervient après deux années de cycle préparatoire (classes prépa scientifiques, Prépa des INP) ou avec un diplôme universitaire (principalement DUT, L2).

Inscription

Consulter la rubrique "Admission" sur le site de l'école.

Contacts

Programme

Première année

Deuxième année

Mobilité internationale

Les étudiants de la filière bénéficient des nombreux accords de Grenoble INP avec des partenaires du monde entier : programmes d'échange, doubles diplômes, stages...

Consulter la rubrique "International" sur le site de Grenoble INP

Débouchés professionnels

Métiers ciblés

• architecte de systèmes d'information,
• chef de projets logiciels,
• administrateur réseaux
• responsable qualité et sécurité informatique

Secteurs d'activité

• cybersécurité
• systèmes d'information

Poursuites d'études

Formation par la recherche