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    * Maîtrise en innovation et transformation numérique (en ligne)

  Maîtrise en innovation et transformation numérique (en ligne)

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      En bref

        * Grade universitaire offert : Maitrise en Innovation et transformation numérique (MITN)
        * Options de statut d’inscription : Temps partiel
        * Langue d’enseignement : Anglais
        * Option d’étude (durée prévue du programme) :
            + dans une période de 2 ans à temps complet
        * Unités scolaires : École de gestion Telfer, Faculté des arts, Faculté de génie, École de conception et d'innovation pédagogique en génie

      Description du programme

      Le programme de transformation numérique et d'innovation propose une Maîtrise en ligne en innovation et transformation numérique.

      Le programme en innovation et transformation numérique est une collaboration entre l'École de gestion Telfer, la Faculté des arts et la Faculté de génie, qui a comme objectif de former des professionnels hautement qualifiés qui sauront créer, gérer et étudier les multiples changements mondiaux suite aux impacts de la technologie numérique électronique. La technologie permet la collecte et la communication d'énormes quantités de données qui transforment le fonctionnement des entreprises et de la société. Elle crée également un nouvel environnement en ligne dans lequel l'influence des interactions professionnelles et sociales d'individus est en train d'être réinventée. L'innovation est un aspect important du programme qui met l'accent sur la réinvention et la conception créative des expériences des
      utilisateurs dans les interactions commerciales et sociales.

      La maîtrise en innovation et transformation numérique est un programme d'études supérieures multidisciplinaire avec un fort engagement pour la pertinence de l'industrie ainsi que pour les implications commerciales et sociales de la technologie. Dans le programme, les étudiants vont :

       1. Développer et démontrer sa capacité à communiquer avec et à intégrer une expertise multidisciplinaire liée à la transformation et à l'innovation numériques.
       2. Développer et démontrer sa capacité à diriger, concevoir et créer des applications de transformation et d'innovation numériques à l'aide des outils, techniques et technologies actuels et émergents.
       3. Développer des compétences en gestion, technologie, communications, architecture de l'information, science des données, conception UX et sensibilisation au genre / culture et démontrer la capacité à les appliquer dans la pratique.
       4. Développer et démontrer leur capacité à évaluer, tester et rechercher la transformation et l'innovation numériques avec sensibilité et sensibilisation à l'égard de l'éthique, de l'équité, de la diversité, de l'impact commercial et social.

      Pour plus d’information, svp consulter la page web de l’association étudiante .

      Autres programmes offerts dans la même discipline ou dans une discipline connexe

        * Doctorat en philosophie Innovation et transformation numérique
        * Maîtrise ès sciences Innovation et transformation numérique
        * Maîtrise en innovation et transformation numérique
        * Maîtrise en Innovation et transformation numérique Concentration en conception de l'expérience utilisateur
        * Maîtrise en Innovation et transformation numérique Concentration en science appliquée des données

      Coût et financement

        * Frais reliés aux études :
            + Le montant estimé des droits universitaires de ce programme est disponible sous la section Financer vos études.
            + Les étudiants internationaux inscrits à un programme d'études en français peuvent bénéficier d'une exonération partielle des droits de scolarité.
        * Pour des renseignements sur les moyens de financer vos études supérieures, veuillez consulter la section Bourses et appui financier.

      Notes

        * Les programmes sont régis par les règlements généraux en vigueur pour les études supérieures de l'Université d'Ottawa.
        * Conformément au règlement de l’Université d’Ottawa, les travaux, les examens, les mémoires, et les thèses peuvent être complétés en français ou en anglais.

      Coordonnées du programme

      Bureau des études supérieures, Faculté de génie
      STE 1024
      800 King Edward Ave.
      Ottawa ON Canada
      K1N 6N5

      Tél. : 613-562-5347
      Téléc. : 613-562-5129
      Courriel : etudesup.genie@uottawa.ca

      Twitter | Faculté de génie
      Facebook | Faculté de génie

      Pour connaître les renseignements à jour concernant les dates limites, les tests de langues et autres exigences d'admission, consultez la page des exigences particulières.

      Pour être admissible, vous devez :

        * Être titulaire d’un baccalauréat spécialisé dans un domaine connexe avec une moyenne minimale de 70 % (B).
        * Avoir suivi un cours de statistiques; un cours en systèmes d'information de gestion ou en informatique; et deux cours avancés démontrant une spécialisation dans l'une des trois disciplines suivantes: arts créatifs et sciences humaines (multimédia en ligne ou communication); gestion (gestion de la transformation numérique ou stratégique); technologie (développement d'application en ligne ou science des données).
        * Un minimum de 2 ans d'expérience et une bonne maîtrise de l'anglais sont requis.
        * Les étudiants sont responsables d'avoir leurs propres ordinateurs et une connexion haut débit à Internet suffisante pour la vidéoconférence.
























      Exigences linguistiques

      La plupart des cours sont offerts en anglais, langue internationale des technologies de l'information de pointe. Le programme fournira un environnement propice aux étudiants francophones afin qu'ils développent des compétences professionnelles en anglais technique à leur propre rythme. Toutefois, les étudiants ont le droit, conformément aux règles de l'Université en matière de bilinguisme (règlement académique I-2), de faire tous leurs travaux, y compris leur thèse, dans la langue officielle de leur choix (français ou anglais). Il y a des professeurs et des conseillers entièrement bilingues qui peuvent appuyer les étudiants en français.

      Les candidats dont la langue maternelle n'est ni le français ni l'anglais doivent fournir une preuve de leurs compétences dans la langue d'enseignement selon l'une des deux exigences suivantes ou l'un des tests de langues ci-dessous.

        * Attestation de réussite, au cours des cinq dernières années, d'un programme menant à un diplôme dans une université de langue anglaise.
        * Attestation d'un séjour prolongé récent et de l'exercice d'une profession dans un pays anglophone (normalement pendant une période d'au moins quatre ans au cours des six dernières années).

      Tests de langue reconnus par l'Université d'Ottawa:

        * Score minimum TOEFL de 600 (sur papier) avec un score minimum de 50 à l'écrit et de 50 à l'oral ou un score minimum de 100 (basé sur Internet);
        * Score minimum 7 de l'IELTS pour 3 des 4 tests (lecture, écoute, écriture, expression orale) et un score minimum de 6 au quatrième test;
        * Un score d'au moins 14 sur CANTEST, sans score individuel au test inférieur à 4,0, ainsi qu'un score minimum de 4,5 à la composante orale du test.

      Remarque:

        * Les candidats sont responsables des frais associés aux tests de langue.
        * Les résultats aux tests ne peuvent être supérieurs à deux ans à compter du 1er septembre de l'année d'entrée potentielle dans le programme.

      Notes

        * Les conditions d'admission décrites ci-dessus représentent des exigences minimales et ne garantissent pas l'admission au programme.
        * Les admissions sont régies par les règlements académiques en vigueur pour les études supérieures à l'Université d'Ottawa.

      Les exigences de ce programme ont été modifiées. Les exigences antérieures peuvent être consultées dans les annuaires 2025-2026.

      Maîtrise

      Pour recevoir la Maîtrise en innovation et transformation numérique (en ligne), un étudiant inscrit au programme doit réussir 30 crédits de cours académiques: 12 crédits de cours obligatoires et 18 crédits de cours optionnels.

      Les exigences à remplir sont les suivantes :

      Course List
        Code                                                               Title                                      crédits
        Cours obligatoires :
        DTO 5310                                                           Ethics for Design, AI and Robotics         3 crédits
        DTO 5389                                                           Digital Transformation Technologies        3 crédits
        DTO 6160                                                           Innovation Management                      3 crédits
        DTO 6231                                                           Process Modelling, Mining, and Automation  3 crédits
        18 crédits de cours optionnels parmi la liste de cours optionnels  18 crédits


        Liste de cours optionnels

        Course List
          Code      Title                                                          crédits
          DTO 5100  Foundations and Applications of Machine Learning               3 crédits
          DTO 5101  Foundations of Machine Learning for Scientists and Engineers   3 crédits
          DTO 5120  Essential Concepts in Data Science                             3 crédits
          DTO 5140  Engineering Design                                             3 crédits
          DTO 5150  Topics in Digital Transformation and Innovation                3 crédits
          DTO 6106  User Research and User Experience Principles and Practice      3 crédits
          DTO 6107  Interaction Design and Design Thinking                         3 crédits
          DTO 7103  Visual Literacy and User Experience Design Principles          3 crédits
          MEM 5111  Creativity and Innovation                                      3 crédits
          MEM 5119  Managing complexities in projects and programs                 3 crédits
          MEM 5120  Product Development and Management                             3 crédits
          MEM 5121  Taguchi Methods for Engineering R D                            3 crédits
          MEM 5122  Operational Excellence and Lean Six Sigma                      3 crédits
          MEM 5150  Topics in Engineering Management                               3 crédits
          MEM 5265  Business Intelligence and Performance Management               3 crédits
          MEM 5280  Principles of Operations Management                            3 crédits
          MEM 5300  Data Mining for Business Analytics                             3 crédits
          MEM 6281  Supply Chain Management                                        3 crédits
          MEM 6285  Risk Management and Delivery of Complex Projects and Programs  3 crédits
          MEM 6287  Advanced Data Analytics                                        3 crédits
          MIA 5150  Topics in Interdisciplinary Artificial Intelligence            3 crédits
          MIA 5310  Fundamentals of Cybersecurity                                  3 crédits
          MIA 6160  Cyber Security Strategy, Architecture and Governance           3 crédits
          MIA 6360  Artificial Intelligence and Cybersecurity                      3 crédits


          Les étudiants peuvent suivre, sur approbation, des cours au choix et des spécialisations actuellement proposés dans le programme en ligne de maîtrise en gestion de l'ingénierie (MEM) : analyse de données, gestion de l'innovation produit, gestion de projet technologique et gestion des opérations ou le programme en ligne de maîtrise interdisciplinaire en intelligence artificielle appliquée: Cybersécurité.

          La recherche à l’Université d’Ottawa

          Située au cœur de la capitale du Canada, à quelques pas de la colline du Parlement, l’Université d’Ottawa se classe parmi les 10 meilleures universités de recherche au Canada. Notre recherche est fondée sur l’excellence, la pertinence et l’impact et s'effectue dans un esprit d'équité, de diversité et d'inclusion.

          Notre communauté de recherche se développe dans quatre axes stratégiques :

            * Créer un environnement durable,
            * Promouvoir des sociétés justes,
            * Façonner le monde numérique
            * Favoriser santé et bien-être tout au long de la vie.

          Qu'il s'agisse de faire progresser les solutions en matière de soins de santé ou de relever des défis mondiaux comme les changements climatiques, les chercheurs de l'Université d'Ottawa sont à l'avant-garde de l'innovation et apportent des contributions importantes à la société et au-delà.

              DTO 5100 Foundations and Applications of Machine Learning (3 units)

              The capabilities and limitations of machine learning; problem formulation; supervised and unsupervised learning techniques; deploying, monitoring, and evaluating machine learning models; storytelling and assessing the results of learning; current advances in application areas such as business, law, arts, social sciences and education.

              Course Component: Lecture

              The courses CSI 5155, ELG 5255, IAI 5100, IAI 5101, MIA 5100, DTO 5100 cannot be combined for units.

              DTO 5101 Foundations of Machine Learning for Scientists and Engineers (3 units)

              The capabilities and limitations of machine learning; problem formulation and requirement engineering; supervised and unsupervised learning techniques; designing, deploying, monitoring and evaluating machine learning models; assessing the results of learning; current advances in application areas such as engineering, science and health.

              Course Component: Lecture

              Courses CSI 5155, ELG 5255, IAI 5101, IAI 5100, MIA 5100, DTO 5101 cannot be combined for units.

              DTO 5120 Essential Concepts in Data Science (3 units)

              An introduction to the foundations of data science using a case study approach; overview of the data science process: types of tasks and models, data manipulation, exploratory data analysis, data summarization and data visualization; predictive modeling, descriptive modeling; reporting and deployment.

              Course Component: Lecture

              Courses CSI 4142, DTI 5125, DTI 5126, MAT 4373, DTO 5120 cannot be combined for units.

              DTO 5140 Engineering Design (3 units)

              Open ended, hands-on engineering design course that provides students with fundamentals and advanced concepts of the engineering design process from client empathy to prototyping and testing. Students work directly with clients to solve a real societal need. There is a strong component of teamwork and lifelong learning.

              Course Component: Lecture

              DTO 5150 Topics in Digital Transformation and Innovation (3 units)

              Recent and advanced topics in the field of Digital Transformation and Innovation and its related areas. Topics vary from year to year.

              Course Component: Lecture

              DTO 5310 Ethics for Design, AI and Robotics (3 units)

              Artificial Intelligence technologies are becoming ever more present in applications like: automated vehicles and mobility-as-a-service (e.g. driving and system-level control algorithms); business intelligence (e.g. predictive resource allocation); consumer electronics (e.g. social robots and smart speakers); healthcare (e.g. image classification in medical imaging); the justice system (e.g. recidivism prediction and sentencing); and weapons systems (e.g. targeting and kill decision-making). Many of these applications are raising significant ethical concerns. A range of topics in applied technology ethics are examined through the lens of contemporary philosophy and applied ethics texts and popular media articles. Practical frameworks, methodologies and tools for anticipating, and addressing, ethical issues are introduced through hands-on, group-based design thinking workshops and projects.

              Course Component: Lecture

              The courses DTO 5310, DTI 5310, CSI 5195 cannot be combined for units

              DTO 5389 Digital Transformation Technologies (3 units)

              Introduction to business models and technologies. Search engines. Cryptography. Web services and agents. Secure electronic transactions. Value added e-commerce technologies. Advanced research questions.

              Course Component: Lecture

              Courses DTO 5389, DTI 5389 cannot be combined for units.

              DTO 6106 User Research and User Experience Principles and Practice (3 units)

              User experience (UX) facets including functionality, usability, and desirability; Human-computer interaction (HCI) theories; UX frameworks and patterns for interaction/information/visual design; UX management, design methods, and tools; UX evaluation and usability engineering; Understanding of users’ behaviours, needs, motivations, and challenges in user experience (UX); User research methods including interviews, surveys, focus groups, contextual inquiries; Principles and guidelines for generative & evaluative research; Methods in qualitative and quantitative user research; Tools and techniques for in-person and remote research; Heuristic evaluations and usability testing.

              Course Component: Lecture

              Courses DTO 6106, DTI 6102, DTI 6103 cannot be combined for units.

              DTO 6107 Interaction Design and Design Thinking (3 units)

              Principles of interaction design (IxD); Usability heuristics for user interface (UI) design; IxD tools and techniques including sketching, wireframing, and prototyping; UI design patterns for navigation, landing pages, search, and e-commerce; IxD best practices for mobile application design. Design thinking as a collaborative creative process for problem-solving and designing human-centered solutions. Design thinking for driving business innovation, new product development, and customer experience. Best practices for design inspiration, ideation and implementation; essential design research skills for empathy, listening, collaboration, observation, critical analysis, and experimentation. Design Thinking tools and techniques including visualization, mapping, storytelling, rapid prototyping, and testing.

              Course Component: Lecture

              Courses DTO 6107, DTI 6104, DTI 6105 cannot be combined for units.

              DTO 6160 Innovation Management (3 units)

              Examination of the context in which firms and other organizations operate and of the nature and evolution of industries. Survey of research on the nature and evolution of national and regional systems of innovation, and on politically and geographically defined systems that influence the competitiveness of firms and the prosperity of citizens.

              Course Component: Lecture

              Courses DTO 6160, MGT 6160 cannot be combined for units.

              DTO 6231 Process Modelling, Mining, and Automation (3 units)

              Business Process Management (BPM) languages and technologies. Modelling and analysis of processes. Algorithms, log pre-processing, and tools for Process Mining. Process discovery, conformance, and improvement. Performance and predictive process analytics. Robotic Process Automation (RPA). Process automation tools, challenges, and opportunities. Examples from diverse application domains will be studied.

              Course Component: Lecture

              DTO 7103 Visual Literacy and User Experience Design Principles (3 units)

              Fundamentals of visual, interaction and motion design theories and principles as they relate to User Experience Design (UXD). A series of hands-on workshops and assignments focus on building visual literacy through guided observations, visual design critiques, and visual redesigns of existing screen-based digital products (i.e. website, interactive kiosk interface, mobile app etc.). Students will complete a design project. Students will conduct research and scholarship in visual literacy, and UXD and justify their design decisions in writing.

              Course Component: Lecture

              Courses DTO 7103, DTI 7103 cannot be combined for units.

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        Communiquez avec nous

            Études de premier cycle

            Pour obtenir plus d’informations concernant les études de premier cycle à l’Université d’Ottawa, veuillez vous adresser à votre faculté.

            Études supérieures et postdoctorales

            Pour obtenir plus d’informations concernant les études supérieures à l’Université d’Ottawa, veuillez vous adresser à votre unité scolaire.

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