Le programme de l’offre de formation doctorale ‘Ingénierie des Systèmes d’Information et de connaissances et Aide à la Décision (ISICAD) ’ est disponible ici : Télécharger

1. Approfondir la recherche théorique et appliquée :

•   Contribuer aux avancées scientifiques dans les domaines des systèmes
  d’information (SI), de la gestion des connaissances et de l’aide à la
  décision.
• Explorer des thématiques émergentes comme :   

                       L’intelligence artificielle appliquée aux SI (machine learning, NLP, systèmes experts).
                       Les systèmes décisionnels avancés (analytics prédictive, Big Data, optimisation).
                       La gouvernance des données (qualité, sécurité, conformité RGPD).
                       L’ingénierie des connaissances (représentation des connaissances, ontologies, raisonnement automatique).

2. Développer des méthodologies innovantes : 

Concevoir de nouveaux modèles, algorithmes et architectures pour :

• L’intégration et l’interopérabilité des SI.
• La fouille de données (data mining) et l’analyse de données massives (Big Data).
• La modélisation des processus métiers (BPMN, workflows intelligents).
• Les systèmes multi-agents et l’aide à la décision collaborative.

3. Appliquer la recherche à des cas concrets :

• Travailler sur des problématiques industrielles ou organisationnelles en collaboration avec des entreprises.
• Développer des prototypes et solutions opérationnelles (ex : outils de BI avancée, systèmes de recommandation, plateformes knowledge management).
• 4. Maîtriser les compétences transversales du chercheur :

  Rédiger des publications scientifiques (articles, conférences, thèse).
  Participer à des projets de recherche nationaux et internationaux.
  Enseigner et encadrer des étudiants (si intégration dans un parcours
  académique).
  Valoriser la recherche (brevets, transfert technologique).

✔ Expertise pointue en modélisation, analyse et optimisation des SI.
✔ Capacité à concevoir des systèmes intelligents d’aide à la décision.
✔ Maîtrise des méthodes de recherche (qualitatives, quantitatives, expérimentales).
✔ Aptitude à diriger des projets innovants en collaboration avec l’industrie.

• Chercheur (CNRS, universités, laboratoires privés).
• Expert R&D en entreprise (secteurs : finance, santé, logistique, IA).
• Chief Data Officer (CDO) ou Responsable Innovation SI.
• Consultant senior en transformation numérique.
• Enseignant-chercheur dans le supérieur.Agriculture et sécurité alimentaire.