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Débouchées

86% de nos diplômés sont employés dans les 6 mois suivant la diplomation. Les ingénieurs en électromécanique peuvent exercer les métiers suivants :

Métiers

Ingénieur en maintenance industrielle
Ingénieur en conception mécanique
Ingénieur en robotique
Ingénieur en automatisation
Ingénieur de production
Ingénieur en management de la qualité
Ingénieur de ventes techniques
Chef de projet
Ingénieur en recherche et développement (R&D)
Ingénieur en instrumentation et contrôle
Consultant en ingénierie
Enseignant ou chercheur

Mobilité internationale

En électromécanique, la mobilité internationale permet aux étudiants de se former aux technologies de pointe en robotique, automatisation et systèmes mécaniques. Les collaborations d’ESPRIT avec des universités prestigieuses à travers le monde permettent, selon les accords, de bénéficier d’un semestre d’échange ou d’un double diplôme, favorisant une formation complémentaire à l’étranger.

Écoles partenaires

Options

Ouvrir la visibilité du contenu : Mécatronique et organisation industrielle

  • 1ère année
  • Résoudre des problèmes complexes en contexte réel en respectant les contraintes industrielles
  • Développer des programmes en langage C pour la résolution de problèmes techniques et scientifiques
  • Concevoir des systèmes à l’aide d’outils de conception assistée par ordinateur (CAO)
  • Exploiter les technologies avancées de fabrication industrielle telles que la commande numérique (CNC), la fabrication assistée par ordinateur (FAO) et les procédés d’usinage
  • Analyser le comportement des systèmes mécaniques, électroniques et asservis (SALC)
  • Comprendre et intégrer des architectures embarquées basées sur les microcontrôleurs, l’IoT et les capteurs
  • Concevoir des solutions automatisées complètes intégrant les fonctions de commande, de puissance et de supervision
  • Développer des solutions intégrées en mobilisant des compétences pluridisciplinaires (mécanique, électronique, informatique)
  • Réaliser un projet d’intégration (Projet EM) permettant la mise en œuvre concrète des technologies étudiées
  • 2ème année
  • Utiliser des outils de simulation numérique pour modéliser et analyser des systèmes industriels automatisés
  • Mettre en œuvre des technologies d’électronique de puissance et d’automatique pour concevoir des systèmes de commande performants
  • Développer et intégrer des systèmes embarqués dans des architectures industrielles complexes
  • Exploiter des environnements industriels (Siemens) pour la conception, la simulation et le pilotage des systèmes
  • Appliquer des modèles physiques (fluides, thermique) afin d’optimiser le comportement des systèmes sous contraintes énergétiques et dynamiques
  • Modéliser et piloter des systèmes industriels complexes en prenant en compte les contraintes de performance, de fiabilité et d’efficacité énergétique
  • Utiliser les outils de simulation et de dimensionnement (méthodes des éléments finis, calcul des structures, analyse vibratoire) pour concevoir et analyser des systèmes mécaniques complexes
  • Implémenter des modèles de machine learning et de deep learning pour l’analyse et la valorisation des processus industriels
  • Intégrer des technologies numériques (IoT, Intelligence artificielle) dans des systèmes industriels pour développer des solutions intelligentes
  • Développer et intégrer des systèmes automatisés et intelligents à travers la robotique, les architectures FPGA et les systèmes temps réel
  • Développer une solution intégrée dans le cadre du Projet EM, en assurant la cohérence entre modélisation, simulation et implémentation
  • 3ème année
  • Exploiter des environnements industriels avancés (Académie Siemens Expert) pour renforcer les compétences en conception, simulation et mise en œuvre
  • Exploiter des technologies industrielles avancées (ERP, maintenance, production) pour le pilotage et l’optimisation des systèmes industriels
  • Mettre en œuvre des systèmes énergétiques intégrant machines électriques et solutions photovoltaïques
  • Concevoir des systèmes industriels durables en prenant en compte les enjeux énergétiques et environnementaux
  • Appliquer des méthodes de gestion de projet pour planifier, organiser et piloter des solutions industrielles complexes
  • Développer des démarches d’innovation pour concevoir des solutions à forte valeur ajoutée
  • Intégrer les principes de responsabilité sociétale (RSE) dans la conception et le déploiement des systèmes
  • Adapter les solutions techniques aux contraintes économiques, industrielles et sociétales

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Année universitaire 2026-2027

  • Génie électromécanique 
Ce parcours couvre les spécialités de :
  • Mécatronique
  • Systèmes embarqués
  • Automatisation et industrie connectée
  • Conception des systèmes de production
  • Logistique et supply chain
  • Intelligence artificielle pour l’industrie
Première
Electromécanique & systèmes embarquée
Deuxième
Automatisation & industrie connectée
Troisième
Mécatronique & intelligence artificielle
Quatrième
Conception des systèmes de production et d’approvisionnement
Cycle Ingénieure Électromécanique

Niveaux d’accès

1ère année
Durée des études : 3 ans
Diplôme d’accès : licence – préparatoire validée – préparatoire intégrée validée
2ème année
Durée des études : 2 ans (à partir de l’année universitaire 27-28)
Diplôme d’accès : Master- Première cycle ingénieur validée

Planification des cours

Horaires des études

Du lundi au vendredi : de 18h15 à 20H30
Samedi : de 13H à 18H30

Planning annuel

Années pédagogiques 1-2 : 10 mois d’études
Année pédagogique 3 : 4 mois d’études + 6 mois pour le projet de fin des études

Résumé

Ce profil vise à former des ingénieurs capables de concevoir, dimensionner et intégrer des systèmes mécatroniques en combinant mécanique, électronique et automatisme. Ils mettent en œuvre des solutions d’automatisation industrielle en s’appuyant sur des technologies avancées (automates, capteurs, systèmes embarqués). Ils assurent également la maintenance et l’optimisation des performances des équipements industriels. Ces compétences s’appuient sur l’utilisation d’outils de conception et sur l’intégration des principes du génie industriel et de l’amélioration continue. Enfin, ils pilotent des projets pluridisciplinaires en respectant les exigences de qualité, de sécurité, d’efficacité énergétique et de développement durable.

Compétences

  • Concevoir et intégrer des systèmes mécatroniques combinant mécanique, électronique, automatisme et informatique industrielle
  • Dimensionner et développer des systèmes électromécaniques adaptés aux besoins industriels et aux contraintes de production
  • Mettre en œuvre des solutions d’automatisation industrielle en utilisant des automates programmables, des capteurs et des actionneurs intelligents
  • Assurer la maintenance préventive, corrective et prédictive des équipements industriels afin d’optimiser leur disponibilité et leur fiabilité
  • Exploiter les outils de conception assistée par ordinateur (CAO/DAO) et de simulation pour modéliser des systèmes mécaniques et mécatroniques
  • Piloter et optimiser des processus industriels en intégrant les principes du génie industriel, de la qualité et de l’amélioration continue
  • Déployer des systèmes embarqués et des architectures connectées pour l’Industrie 4.0 et les environnements industriels intelligents
  • Analyser les performances énergétiques et proposer des solutions d’efficacité énergétique et de développement durable dans les systèmes industriels
  • Appliquer les normes de sécurité, de qualité et de gestion des risques dans les environnements industriels et électromécaniques
  • Gérer des projets industriels pluridisciplinaires en coordonnant les aspects techniques, organisationnels, économiques et humains

Métiers

Ingénieur en maintenance industrielle

Supervision et réalisation de la maintenance préventive et corrective des équipements industriels

Ingénieur en conception mécanique

Conception des machines et de composants mécaniques à l'aide de logiciels CAO (Conception Assistée par Ordinateur).

Ingénieur en robotique

Conception, programmation et mise en œuvre de systèmes robotiques

Ingénieur en automatisation

Développement de systèmes automatisés pour améliorer l'efficacité des processus industriels

Ingénieur de production

Optimisation des processus de production pour augmenter leur productivité et minimiser les pertes y associées

Ingénieur en management de la qualité

Assurer la conformité des produits et des processus aux normes de qualité

Ingénieur de ventes techniques

Commercialisation de produits techniques, nécessitant une compréhension approfondie des produits et de leurs applications

Chef de projet

Gestion de projets techniques, de l'initiation à la clôture, en veillant à respecter les délais, le budget, la qualité et la sécurité

Ingénieur en recherche et développement (R&D)

Innovation et développement de nouveaux produits/processus ou amélioration des produits/processus existants

Ingénieur en instrumentation et contrôle

Conception et mise en œuvre de systèmes de mesure et de contrôle pour les processus industriels

Consultant en ingénierie

Fournir des conseils spécialisés en ingénierie électromécanique et aider les entreprises à résoudre des problèmes techniques complexes

Enseignant ou chercheur

Transmettre des connaissances en électromécanique ou mener des recherches dans le domaine

Débouchées

86% de nos diplômés sont employés dans les 6 mois suivant la diplomation. Les ingénieurs en informatique peuvent exercer les métiers suivants :

Métiers

Développeur de logiciels
Ingénieur systèmes et réseaux
Architecte de systèmes d'information
Chef de projet informatique
Consultant en IT
Formateur TIC
Ingénieur sécurité informatique
Développeur web et mobile
Ingénieur sécurité informatique
Ingénieur en développement de jeux vidéo
Ingénieur en intelligence artificielle
Ingénieur cloud
Ingénieur en logiciel embarqué
Ingénieur sécurité informatique

Mobilité internationale

La mobilité internationale en informatique permet à nos étudiants de se perfectionner dans des domaines tels que l’intelligence artificielle, la sécurité des systèmes et les technologies émergentes. ESPRIT collabore avec des partenaires universitaires de premier plan, permettant soit un semestre d’échange, soit un double diplôme. Ces opportunités renforcent l’expertise des étudiants tout en leur ouvrant des horizons internationaux.

Écoles partenaires

Options

Ouvrir la visibilité du contenu : Ingénierie logicielle et data

  • 1ère année – Fondements du développement logiciel
  • Maîtriser les concepts d’algorithmique et de structures de données pour la résolution de problèmes complexes
  • Concevoir des applications en programmation orientée objet
  • Utiliser des outils de travail collaboratif (Git) pour le développement en équipe et la gestion de versions
  • Gérer et exploiter des bases de données relationnelles (SGBD) et non relationnelles (NoSQL)
  • Comprendre et utiliser les protocoles réseaux (TCP/IP) dans le développement d’applications distribuées
  • Intégrer les différentes composantes logicielles (front-end, back-end, base de données, réseau) dans une application complète
  • Conception logicielle, tests et validation. Gestion du cycle de vie logiciel avec prise en compte des contraintes de qualité, performance et sécurité.
  • Réaliser un projet d’intégration Full stack permettant le développement, le déploiement et la validation d’une solution logicielle complète
  • 2ème année – Ingénierie logicielle, SI et DevOps
  • Conception d’architectures des systèmes d’information et applications web distribuées.
  • Développement côté client et serveur et mise en œuvre des pratiques DevOps (automatisation, CI/CD).
  • Administration des systèmes Unix et sécurisation des environnements.
  • Réalisation de projets d’intégration en développement logiciel qui vise la réalisation d’une solution complète intégrant des composants front-end et back-end, déployée dans un environnement automatisé (CI/CD), en alignant les principes de conception logicielle, de tests et validation, ainsi que de gestion du cycle de vie logiciel, tenant compte des contraintes de qualité, performance et sécurité.
  • Mise en œuvre d’outils décisionnels (BI) et de systèmes d’information d’entreprise (ERP tels que SAP ABAP, SAP BW).
  • Implémentation de solutions d’intelligence artificielle (machine learning, deep learning, NLP).
  • Conception de solutions de data engineering et de Big Data analytics.
  • Conception, déploiement et exploitation de pipelines de traitement de données dans des environnements complexes.
  • 3ème année – Data engineering et intelligence artificielle
  • Le développement et l’intégration de solutions d’IA en production technologique permettent d’assurer la continuité entre modélisation, industrialisation et usage métier, en prenant en compte les contraintes de performance, de scalabilité, de qualité et de sécurité.
  • Mise en œuvre de solutions cloud et gestion des services réseaux et sécurité.
  • Conception et exploitation de systèmes distribués, sécurisés et à forte exigences calculatoire via options mineures :
    IOT industriel et robotique OU Cloud et calcul distribué

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Ouvrir la visibilité du contenu : Architecture cloud et cybersécurité

  • 1ère année – Fondements du développement logiciel
  • Maîtriser les concepts d’algorithmique et de structures de données pour la résolution de problèmes complexes
  • Concevoir des applications en programmation orientée objet
  • Utiliser des outils de travail collaboratif (Git) pour le développement en équipe et la gestion de versions
  • Gérer et exploiter des bases de données relationnelles (SGBD) et non relationnelles (NoSQL)
  • Comprendre et utiliser les protocoles réseaux (TCP/IP) dans le développement d’applications distribuées
  • Intégrer les différentes composantes logicielles (front-end, back-end, base de données, réseau) dans une application complète
  • Conception logicielle, tests et validation. Gestion du cycle de vie logiciel avec prise en compte des contraintes de qualité, performance et sécurité.
  • Réaliser un projet d’intégration Full stack permettant le développement, le déploiement et la validation d’une solution logicielle complète
  • 2ème année – Systèmes, Cloud et DevOps
  • Administrer des systèmes Unix/Linux et des services réseaux en intégrant les contraintes de sécurité
  • Déployer des environnements virtualisés et comprendre les architectures cloud de type IaaS
  • Mettre en œuvre les pratiques DevOps (automatisation, intégration continue CI/CD, orchestration, conteneurisation avec Docker)
  • Concevoir et exploiter des infrastructures distribuées adaptées aux environnements modernes
  • Assurer la gestion et l’exploitation des systèmes en garantissant performance et scalabilité
  • Intégrer les exigences de fiabilité et de maintenabilité dans la conception des solutions techniques
  • Concevoir des architectures techniques robustes répondant aux contraintes industrielles
  • Implémenter des modèles de machine learning et de deep learning pour l’analyse et la valorisation des données
  • Intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans des architectures cloud et distribuées
  • 3ème année – Cloud avancé et Cybersécurité
  • Gérer et optimiser des infrastructures de stockage et des environnements data center
  • Mettre en œuvre des techniques d’analyse forensique numérique (Digital Forensics) pour investiguer les incidents de sécurité
  • Appliquer des techniques de cybersécurité offensive et défensive pour protéger les systèmes et les infrastructures
  • Réaliser des audits de sécurité et évaluer les vulnérabilités des systèmes d’information
  • Mettre en œuvre des mécanismes de gouvernance des systèmes en intégrant les exigences réglementaires et normatives
  • Conception et exploitation de systèmes distribués, sécurisés et à forte exigences calculatoire via options mineures :
    IOT industriel et robotique OU Cloud et calcul distribué

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Ouvrir la visibilité du contenu : Parcours : Ingénierie de l’intelligence artificielle

  • 1ère année
  • Mobiliser les fondamentaux du développement logiciel et de l’ingénierie des données
  • Concevoir et intégrer des solutions d’intelligence artificielle basées sur le machine learning, le deep learning et l’IA multimodale
  • Développer des pipelines de traitement et d’ingénierie des données pour alimenter des modèles IA performants
  • Utiliser des frameworks Python pour le développement d’applications IA et data-driven
  • Exploiter les techniques d’ingénierie des données (SGBD, NoSQL, data warehousing) pour la gestion et la valorisation des données
  • Mettre en œuvre des approches algorithmiques avancées pour résoudre des problèmes complexes liés à l’IA
  • Déployer des applications intelligentes combinant modèles IA, données et interfaces applicatives
  • Exploiter les technologies Big Data analytics pour le traitement et la valorisation de grands volumes de données
  • 2ème année
  • Mobiliser les fondements mathématiques et statistiques pour la modélisation et l’analyse des données
  • Développer des systèmes de traitement du langage naturel (NLP, NLU) pour l’analyse et l’interprétation des données textuelles
  • Intégrer des approches d’IA explicable (XAI) afin d’améliorer la transparence et l’interprétabilité des modèles intelligents
  • Déployer des solutions IA sur des architectures cloud et des systèmes distribués
  • Utiliser le calcul parallèle et les applications web distribuées (SpringBoot) pour concevoir des systèmes scalables et performants
  • Mettre en œuvre des pratiques DevOps et d’automatisation pour assurer le déploiement continu et l’exploitation des applications
  • Administrer et sécuriser les systèmes et réseaux (Unix, TCP/IP) afin de garantir la fiabilité des infrastructures
  • Assurer l’intégration cohérente des données, des modèles IA et des infrastructures de déploiement dans des environnements complexes
  • Mettre en œuvre des modèles de décision intelligents basés sur les Markov Decision Process (MDP) et le Reinforcement Learning
  • Industrialiser et déployer des modèles d’IA à travers les pratiques MLOps
  • Développer des applications intelligentes dans des environnements IoT et systèmes embarqués
  • 3ème année
  • Intégrer les contraintes de sécurité réseau (Network Security), de performance et de scalabilité dans les systèmes IA
  • Exploiter des technologies émergentes telles que la Blockchain, la XR et Unity pour créer des applications innovantes
  • Appliquer une démarche Design Thinking pour développer des solutions centrées utilisateur et orientées innovation
  • Assurer l’alignement entre les besoins métier, les usages et les solutions technologiques intelligentes
  • Déployer des systèmes intelligents robustes intégrant IA, infrastructures distribuées et technologies émergentes
  • Développer des compétences en gouvernance des systèmes d’IA, en prise en compte des enjeux éthiques et sociétaux, ainsi qu’en innovation.

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