Double licence - Economie / Informatique - Intelligence Artificielle : Sciences des Données et des Organisations
Établissement : Université d'Orléans (45)
Localisation : Orléans, Centre-Val de Loire
Type de formation : Licence sélective,Licence
Sélectivité : Très sélective
Apprentissage : Non
Présentation
Imagine une formation qui fusionne le meilleur de l'économie et de l'intelligence artificielle, spécifiquement conçue pour former les futurs experts des données et des organisations. C'est exactement ce que propose la Double licence Économie / Informatique - Intelligence Artificielle : Sciences des Données et des Organisations à l'Université d'Orléans. Ce n'est pas une licence classique, c'est un parcours exigeant mais passionnant qui te prépare à comprendre le monde économique tout en maîtrisant les outils informatiques les plus pointus pour analyser et optimiser les systèmes complexes. Avec seulement 20 places et un taux d'accès de 18% pour 1226 candidats, c'est une formation très sélective et très demandée, qui attire les meilleurs profils. **Ce que tu vas apprendre :** Concrètement, tu vas développer une double compétence rare et précieuse. En économie, tu acquerras des bases solides en microéconomie, macroéconomie, économétrie et gestion, te permettant d'analyser les mécanismes de marché et les stratégies d'entreprise. Parallèlement, tu plongeras dans l'informatique avec une spécialisation en intelligence artificielle, apprentissage automatique (machine learning), programmation (Python, R), traitement des données massives (Big Data) et modélisation. La pédagogie est axée sur la résolution de problèmes concrets via des projets pratiques, où tu seras amené à travailler sur des jeux de données réels pour construire des modèles prédictifs ou des outils d'aide à la décision. Des stages ne sont pas systématiques en première année, mais le programme est conçu pour t'immerger progressivement dans les défis du monde professionnel. **Pour qui ? :** Cette double licence est faite pour toi si tu es un élève de terminale générale avec un excellent dossier scolaire, particulièrement à l'aise avec les mathématiques (spécialité Maths fortement recommandée) et l'informatique si tu l'as choisie. Il faut aussi avoir une forte curiosité pour l'économie et une réelle appétence pour la résolution de problèmes complexes. Les qualités nécessaires sont la rigueur, la persévérance, une grande capacité de travail et d'autonomie. C'est une formation exigeante qui demande de l'organisation et une motivation sans faille. Le profil dominant des admis est le bac général, et un quart des étudiants sont boursiers, ce qui montre une certaine ouverture. **Et après ? :** Après cette double licence, tes opportunités sont multiples et très prometteuses. Tu seras un profil très recherché sur le marché de l'emploi. Tu pourras poursuivre en master spécialisé en Data Science, Intelligence Artificielle, Économétrie, Ingénierie Financière ou encore Big Data dans les meilleures universités ou grandes écoles. Sur le plan professionnel, les débouchés sont nombreux : data scientist, data analyst, consultant en business intelligence, ingénieur en intelligence artificielle, quant financier, analyste économique avec des compétences techniques avancées. Ces métiers sont en pleine expansion dans des secteurs variés comme la finance, la santé, le marketing, la logistique ou la recherche. En résumé, cette double licence à l'Université d'Orléans est une porte d'entrée vers des carrières d'avenir, offrant une expertise unique à l'interface de l'économie et de l'intelligence artificielle dans un environnement stimulant au cœur de la région Centre-Val de Loire.
Statistiques d'admission
- Taux d'accès : 18%
- Candidats : 1226
- Admis : 14
- Capacité : 20
- Admis bac général : 13%
- Admis bac technologique : 0%
- Admis bac professionnel : 0%
- Boursiers admis : 3%
Informations complémentaires
Aménagement : Enseignement en présentiel,Formations avec aménagements pour sportifs haut niveau,Formations avec aménagements pour artistes confirmés,Formations avec aménagements pour autres publics spécifiques