Licence en Génie Logiciel et Systèmes Intelligents
Devenez développeur augmenté par l'IA en 3 ans à iTeam University, Tunis. Un socle solide en génie logiciel (Python, Java, bases de données, web) couplé à un parcours complet en intelligence artificielle : machine learning, deep learning, NLP, computer vision, cloud & big data.
Pourquoi choisir la Licence Génie Logiciel et Systèmes Intelligents ?
La Licence en Génie Logiciel et Systèmes Intelligents (GLSI) d'iTeam University à Tunis est une formation Bac+3 de 180 crédits ECTS qui répond à une réalité du marché : les entreprises ne recrutent plus seulement des développeurs, elles recrutent des développeurs capables de concevoir, entraîner et industrialiser des systèmes intelligents. Vous maîtrisez le code et la donnée.
Objectifs de la formation
Dès le semestre 1, le parcours associe les mathématiques pour l'IA (statistiques, analyse, algèbre linéaire, probabilités, optimisation), l'algorithmique et la programmation Python, les systèmes d'exploitation et les fondements de l'intelligence artificielle. Les semestres suivants montent en puissance sur la conception orientée objet en Java, les bases de données SQL et NoSQL, le développement web, le machine learning, le deep learning, le NLP et la computer vision.
Le cycle se termine par un semestre 6 entièrement dédié au stage de Projet de Fin d'Études (30 crédits ECTS) en entreprise, précédé d'un semestre 5 orienté production : cloud & big data, architecture SOA, sécurité IT, prompt engineering et MLOps. Vous sortez avec un portfolio de projets fédérés et une expérience terrain.
Les 4 pôles de compétences du parcours GLSI
Le plan d'études est construit autour de 28 unités d'enseignement et de 12 acquis d'apprentissage qui structurent la progression sur les six semestres, du fondamental à l'industrialisation.
Génie logiciel & développement
Algorithmique et complexité, programmation Python (1 & 2), ateliers de langage C, conception orientée objet des SI, programmation OO Java, développement web et web avancé, techniques d'indexation, architecture SOA et services web.
Données & analyse
Fondements des bases de données, SGBD NoSQL, bases de données avancées, science des données, modélisation multidimensionnelle et entrepôts de données, statistiques, probabilités et apprentissage statistique.
Intelligence artificielle
Logique formelle et fondements de l'IA, machine learning, deep learning 1 & 2, NLP, computer vision, GenAI et prompting, prompt engineering et Python orienté data science.
Cloud, DevOps & sécurité
Systèmes d'exploitation, fondements de réseaux, virtualisation et cloud, frameworks Big Data, DevOps 1 & 2, MLOps, fondamentaux de la sécurité IT et UX design.
Votre parcours en 3 ans
Une progression pensée comme une montée en autonomie : d'abord les fondations, puis la conception, enfin l'industrialisation et le terrain.
Les fondations
897 h d'enseignement pour construire un socle scientifique et technique solide, sans prérequis en programmation.
- Mathématiques pour l'IA 1 & 2
- Algorithmique & Python 1 & 2
- Systèmes d'exploitation & réseaux
- Fondements de l'IA et des bases de données
La conception
766,5 h consacrées à la conception logicielle orientée objet et à l'entrée dans l'apprentissage automatique.
- Conception OO des SI & Java
- NoSQL, entrepôts de données, indexation
- Machine Learning, Deep Learning 1, NLP
- GenAI & prompting, DevOps, UX design
L'industrialisation
399 h de spécialisation, puis un semestre complet en entreprise pour le Projet de Fin d'Études.
- Cloud, Big Data & MLOps
- Deep Learning 2 & Computer Vision
- Architecture SOA & sécurité IT
- Stage PFE — 30 crédits ECTS
Plan d'études détaillé — 6 semestres
Maquette pédagogique complète : unités d'enseignement, éléments constitutifs (ECUE), volumes horaires Cours / TD / TP, crédits et coefficients. Chaque semestre vaut 30 crédits ECTS.
Chaque semestre est composé d'unités d'enseignement (UE) de trois natures : fondamentales (le cœur scientifique et technique), transversales (langues, soft skills, projet professionnel) et optionnelles (approfondissements technologiques). Chaque UE regroupe des éléments constitutifs (ECUE) dotés de leur propre volume horaire, crédit et coefficient. Le semestre 6 est entièrement consacré au stage de Projet de Fin d'Études.
Le volume horaire total est de 448,5 h aux semestres 1 et 2, 399 h aux semestres 3 et 5, et 367,5 h au semestre 4, soit une charge hebdomadaire moyenne de 28 à 32 h. La répartition pédagogique est de 39,8 % de cours, 24,6 % de travaux dirigés, 21,2 % de travaux pratiques et 14,5 % de stage.
L'admission est ouverte aux titulaires du baccalauréat ou d'un diplôme équivalent, sur étude de dossier puis entretien de motivation. Aucun prérequis en programmation n'est exigé. Contact : admission@iteam-univ.tn · (+216) 71 781 081.
PLAN D'ÉTUDES PAR SEMESTRE
Mathématique pour l'IA 1
UEF110| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Introduction aux statistiquesECUEF111 | 3 |
| AnalyseECUEF112 | 3 |
Algorithmique, structures de données et programmation 1
UEF120| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Algorithmique et structure de donnéesECUEF121 | 2 |
| Programmation Python 1ECUEF122 | 3 |
Systèmes 1
UEF130| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Système d'exploitation 1ECUEF131 | 3 |
| Systèmes logiques & architecture des ordinateursECUEF132 | 2 |
Intelligence Artificielle 1
UEF140| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Logique formelleECUEF141 | 2 |
| Fondement de l'IAECUEF142 | 2 |
Soft Skills et culture 1
UET110| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Étudier à l'universitéECUET111 | 2 |
| Français Pro 1ECUET112 | 1 |
| Projet semestriel (Python)ECUET113 | 1 |
Unités optionnelles
UEO110| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Introduction aux techniques multimédiaUCUEO111 | 3 |
| Atelier de langage C 1UCUEO112 | 3 |
Mathématique pour l'IA 2
UEF210| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Algèbre linéaire et applications aux sciences de donnéesECUEF211 | 3 |
| Probabilité et statistique pour l'analyse de donnéesECUEF212 | 2 |
Algorithmique, structures de données et programmation 2
UEF220| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Algorithmique, structure de données et complexitéECUEF221 | 2 |
| Programmation Python 2ECUEF222 | 3 |
Systèmes 2
UEF230| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Système d'exploitation 2ECUEF231 | 3 |
| Fondements de réseauxECUEF232 | 2 |
Analyse de Données 1
UEF240| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Fondements des bases de donnéesECUEF241 | 2 |
| Introduction à la science des donnéesECUEF242 | 3 |
Soft Skills et culture 2
UET210| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Apprendre à apprendreECUET211 | 2 |
| Anglais 1ECUET212 | 1 |
| Français pro 2ECUET213 | 1 |
Unités optionnelles
UEO210| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Développement WebUCUEO211 | 3 |
| Atelier de langage C 2UCUEO212 | 3 |
Mathématiques pour l'IA 3
UEF310| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Probabilité avancéeECUEF311 | 3 |
| Calcul différentiel et optimisationECUEF312 | 2 |
Analyse de Données 2
UEF320| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| SGBD NoSQLECUEF321 | 2 |
| Base de données 2ECUEF322 | 3 |
Programmation et conception OO
UEF330| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Conception OO des systèmes d'informationECUEF331 | 3 |
| Programmation OO JavaECUEF332 | 4 |
Intelligence Artificielle 3
UEF340| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Machine LearningECUEF341 | 4 |
Soft skills et culture 3
UET310| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Anglais 2ECUET311 | 1 |
| Français Pro 3ECUET312 | 1 |
| Projet Professionnel Personnalisé (PPP)ECUET313 | 2 |
Unité optionnelle
UEO310| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| DevOps 1ECUEO311 | 3 |
| UX DesignECUEO312 | 2 |
Techniques d'indexation et programmation Web
UEF410| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Technique d'indexationECUEF411 | 3 |
| Développement web avancéECUEF412 | 3 |
Analyse de Données 3
UEF420| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Modélisation multidimensionnelle et entrepôt de donnéesECUEF421 | 4 |
Statistiques avancées et IA
UEF430| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Apprentissage statistique 2ECUEF431 | 2 |
| Introduction GenAI et PromptingEUCEF432 | 3 |
Intelligence Artificielle 4
UEF440| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Deep Learning 1ECUEF441 | 2 |
| NLP — Traitement automatique du langageEUCEF442 | 2 |
Soft skills et culture 4
UET410| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Anglais 3ECUET411 | 1 |
| EntrepreneuriatECUET412 | 2 |
| Développement des compétences personnelles et professionnellesECUET413 | 2 |
Unité optionnelle
UEO410| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Projet FédéréECUEO411 | 3 |
| DevOps 2ECUEO412 | 3 |
Cloud & Big Data
UEF510| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Framework & technologies Big DataECUEF511 | 2 |
| Virtualisation et CloudECUEF512 | 3 |
Environnements évolués
UEF520| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Programmation Python orientée data scienceEUCEF521 | 2 |
| Prompt EngineeringEUCEF522 | 3 |
Intelligence Artificielle 5
UEF530| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Deep Learning 2ECUEF531 | 2 |
| Computer VisionECUEF532 | 2 |
Architecture SOA et sécurité des systèmes
UEF540| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Architecture SOA et Service WebECUEF541 | 3 |
| Les fondamentaux de la sécurité ITEUCEF542 | 3 |
Soft skills et culture 5
UET510| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Préparation à la vie professionnelle & personal brandingEUCET511 | 2 |
| Culture et compétences numériquesEUCET512 | 2 |
Unité optionnelle
UEO510| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Projet fédéré IAEUCO511 | 3 |
| MLOpsEUCO512 | 3 |
Stage de Projet de Fin d'Études (PFE)
UEF610| Élément constitutif (ECUE) | Créd. |
|---|---|
| Stage PFE en entreprise — mémoire et soutenanceUEF610 | 30 |
Plan d'études complet (PDF)
Maquette pédagogique officielle : 6 semestres, volumes horaires, crédits, coefficients et correspondance ECUE / acquis d'apprentissage.
Répartition des 180 crédits
Un équilibre volontaire entre socle scientifique, ouverture professionnelle, approfondissements technologiques et immersion en entreprise.
Approches pédagogiques
La formation s'appuie sur l'approche par compétences (APC) et mobilise des pédagogies actives qui placent l'étudiant en situation de production dès la première année.
Apprentissage actif
Participation et réflexion continues des apprenants pendant les séances.
Apprentissage réflexif
Analyse critique des expériences vécues et des choix techniques effectués.
Apprentissage expérientiel
Mobilisation des compétences en situations concrètes (learning by doing).
Apprentissage constructif
Construction progressive des connaissances, semestre après semestre.
Apprentissage par problèmes
Résolution de situations-problèmes concrètes issues du terrain.
Apprentissage par projet
Autonomie et créativité au service d'un livrable : projets semestriels et fédérés.
Débouchés : les métiers du logiciel augmenté par l'IA
Le profil développeur + data est aujourd'hui l'un des plus recherchés sur le marché tunisien et à l'international. La licence GLSI permet une insertion directe ou une poursuite d'études en cycle ingénieur ou en master.
Développeur logiciel
Conception et développement d'applications en Python et Java, avec une culture solide de la conception orientée objet.
Développeur IA / ML Engineer junior
Entraînement et intégration de modèles de machine learning et de deep learning dans des produits réels.
Data Analyst
Exploitation des entrepôts de données, modélisation multidimensionnelle, statistiques et restitution décisionnelle.
Développeur Web Full-Stack
Développement web avancé, services web et architecture SOA, avec une sensibilité UX design.
Ingénieur DevOps / MLOps junior
Virtualisation, cloud, chaînes d'intégration continue et industrialisation des modèles IA.
Poursuite d'études
Cycle Ingénieur, Master Big Data & IA ou Master Génie Logiciel à iTeam University.
Technologies & outils maîtrisés
Une stack directement issue du plan d'études : les langages, frameworks et plateformes travaillés en TP et en projets tout au long des six semestres.
Un semestre entier en entreprise
Le semestre 6 est intégralement consacré au stage de Projet de Fin d'Études : 30 crédits ECTS, coefficient 15, mémoire et soutenance devant jury.
+30 entreprises partenaires
Éditeurs de logiciels, SSII, startups data et IA, grands comptes : un réseau qui accueille nos étudiants en PFE et recrute nos diplômés.
Projets fédérés
Un projet semestriel Python dès le S1, un projet fédéré au S4 puis un projet fédéré IA au S5 : vous sortez avec un portfolio.
Employabilité
Préparation à la vie professionnelle, personal branding, entrepreneuriat et projet professionnel personnalisé intégrés au cursus.
Licence en alternance
Possibilité de suivre la licence en alternance : combinez les cours à iTeam University et une expérience rémunérée en entreprise.
FAQ : Licence Génie Logiciel et Systèmes Intelligents
Les réponses aux questions les plus fréquentes sur le programme, les prérequis, le stage et l'inscription.
C'est une licence Bac+3 de 180 crédits ECTS qui associe le génie logiciel — algorithmique, programmation Python et Java, bases de données, développement web, architecture SOA — et les systèmes intelligents : machine learning, deep learning, NLP, computer vision, IA générative et MLOps. Elle se déroule sur 6 semestres, dont un semestre 6 entièrement consacré au stage de Projet de Fin d'Études en entreprise.
La Licence Génie Logiciel et Systèmes d'Information met l'accent sur le développement d'applications et la conception des systèmes d'information. La Licence GLSI conserve ce socle de développement mais y ajoute un parcours complet en intelligence artificielle et data : mathématiques pour l'IA dès le semestre 1, machine learning, deep learning, NLP, computer vision, statistiques avancées, cloud et big data.
La licence est ouverte aux titulaires du baccalauréat (séries scientifiques et techniques) ou d'un diplôme équivalent. L'admission se fait sur étude du dossier académique puis entretien de motivation. Aucune expérience préalable en programmation n'est exigée : le semestre 1 démarre par les fondamentaux d'algorithmique et de programmation Python.
Développeur logiciel, développeur web full-stack, développeur IA, data analyst, machine learning engineer junior, ingénieur DevOps / MLOps junior ou intégrateur de solutions data. La licence ouvre également la poursuite d'études en cycle ingénieur, en Master Big Data & IA ou en Master Génie Logiciel.
Le programme totalise 180 crédits ECTS répartis sur 6 semestres de 30 crédits et 28 unités d'enseignement. Le volume horaire est d'environ 448,5 h aux semestres 1 et 2, 399 h aux semestres 3 et 5 et 367,5 h au semestre 4. Le semestre 6 est intégralement dédié au stage PFE.
Oui. Le semestre 6 est entièrement consacré au stage de Projet de Fin d'Études, valorisé 30 crédits ECTS et coefficient 15. Il se déroule chez l'un des partenaires IT d'iTeam University et donne lieu à un mémoire et à une soutenance devant jury.
Python, Java, C, SQL et NoSQL, développement web (HTML/CSS/JavaScript), frameworks de machine learning et de deep learning, outils de NLP et de computer vision, technologies Big Data, virtualisation et cloud, pratiques DevOps et MLOps, prompt engineering et UX design.
En quatre étapes : 1) candidature en ligne sur iteam-univ.tn, 2) étude du dossier académique, 3) entretien de motivation, 4) confirmation d'admission. Documents requis : diplômes, relevés de notes et pièce d'identité. Contact : admission@iteam-univ.tn · (+216) 71 781 081.
INSCRIPTION LICENCE GLSI 2026
Rejoignez la Licence en Génie Logiciel et Systèmes Intelligents à iTeam University, Tunis. Inscriptions rentrée 2026 ouvertes — places limitées, candidatez dès maintenant.
Candidature en ligne
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Étude du dossier académique
La commission pédagogique examine votre dossier (bac, relevés de notes) et évalue votre admissibilité.
Entretien de motivation
Un entretien permet d'évaluer votre motivation et votre projet professionnel en développement et IA.
Confirmation d'inscription
Vous recevez votre lettre d'admission et les instructions pour finaliser votre inscription pour la rentrée 2026.
Documents requis
- ✓ Diplômes
- ✓ Relevés de notes
- ✓ Carte d'identité / passeport
Email : admission@iteam-univ.tn
FORMULAIRE D'INSCRIPTION
Codez, entraînez, déployez l'intelligence
Les inscriptions 2026 sont ouvertes à iTeam University, Tunis. Rejoignez la Licence en Génie Logiciel et Systèmes Intelligents et construisez le profil le plus recherché du numérique : celui qui maîtrise à la fois le logiciel et la donnée.
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