Composante
Faculté des sciences
Langue(s) d'enseignement
Français
Présentation
Organisation
Ouvert en alternance
Type d'alternance | Contrat d'apprentissage, Contrat de professionnalisation |
---|
Programme
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UE 1
4 créditsDesign patterns
4 crédits
UE 2
4 créditsUE 3
3 créditsUE 4
3 créditsRéseau
3 crédits
UE 5
9 créditsIntelligence artificielle 1
3 créditsIntro à la résolution de prob.
3 créditsOptimisation linéaire
3 crédits
UE 6
3 créditsAnglais
2 créditsCommunication
1 créditsDroit et données numériques
UE 7
1 créditsUE 8
3 créditsAu choix : 1 parmi 3
UE 1
5 créditsUE 2
4 créditsUE 3
3 créditsUE 4
6 créditsIntelligence artificielle 2
3 créditsOptimisation combinatoire
3 crédits
UE 5
3 créditsUE 6
3 créditsAu choix : 1 parmi 3
Apprentissage artificiel
3 créditsTraitement automatique du langage naturel
3 créditsReprésentation des connaissances
3 crédits
UE 7
6 crédits
Bloc 1 - Programmation parallèle et architecture distribuée - Ingénierie des données - Optimisation appliquée
17 créditsUE1 - Programmation parallèle et architecture distribuées
5 créditsProgrammation parallèle et distribuée
2 créditsArchitecture logicielle distribuée
3 crédits
UE2 - Ingénierie des données
10 créditsApprentissage profond
5 créditsBase de données avancées
5 crédits
UE3 - Optimisation appliquée
2 créditsOptimisation appliquée
2 crédits
Bloc 2 - Technologies émergentes - Culture GNU/LINUX
3 créditsUE1 - Technologies émergentes
3 créditsUE2 - GNU/LINUX
3 créditsCulture GNU/LINUX
3 crédits
Bloc 3 - Sécurité, réseaux et test - Initiation R&D
6 créditsUE1 - Sécurité, réseaux et test
5 créditsSécurité des systèmes et réseaux
3 créditsTest
2 crédits
UE2 - Initiation R&D
2 créditsOuverture : Initiation R&D
2 crédits
Bloc 1 - Culture d'entreprise - Projet - Stage
30 créditsUE1 - Culture d'entreprise
5 créditsAnglais
2 créditsCommunication
1 créditsDroit
1 créditsConférences professionnelles et scientifiques
1 crédits
UE2 - Projet
10 créditsProjet
10 crédits
UE3 - Stage ou alternance (choix de 1 parmi 2)
15 créditsStage
15 créditsSuivi du stage
0 créditsAlternance
15 créditsSuivi d'alternant
0 crédits
M2 | Parcours IA
Le master informatique dispense une formation générale sur les aspects fondamentaux et pratiques de l’informatique.
A l’issue d’un M1 commun, l’étudiant choisit un parcours parmi deux en M2 : le parcours Intelligence Artificielle (IA) ou le parcours Conception et Développement (CD).
Ces deux parcours comportent un tronc commun de culture d’entreprise (anglais, droit, etc.) et certains cours disciplinaires (programmation parallèle et distribuée, bases de données avancées, apprentissage et représentation des connaissances, optimisation appliquée, projets). La partie spécifique et disciplinaire (informatique) de chaque parcours représente environ 50% des enseignements.
Le parcours disciplinaire du M2 Intelligence Artificielle porte sur des cours centrés sur l’intelligence artificielle, l’optimisation et la décision, en présentant les fondamentaux et les derniers résultats de recherche dans ces domaines. Un stage en entreprise ou en laboratoire de recherche a lieu en fin de formation sur quatre à six mois.
UE1 - Programmation parallèles et architecture distribuée
3 créditsUE2 - Ingénierie des données
10 créditsApprentissage profond
5 créditsBase de données avancées
5 crédits
UE3 - Optimisation appliquée
2 créditsOptimisation appliquée
2 crédits
UE4 - Représentation des connaissances, Documents, Recommandation, Raisonnement
3 créditsUE5 - Systèmes à bases de connaissances et interactions
3 créditsUE6 - Métaheuristiques
3 créditsMétaheuristiques
3 crédits
UE7 - Algorithmes intelligents pour l'aide à la décision
3 créditsUE8 Approches exactes de résolution
3 créditsApproches exactes de résolution
3 crédits
UE9 - Culture d'entreprise
5 créditsAnglais
2 créditsCommunication
1 créditsDroit
1 créditsConférences professionnelles et scientifiques
1 crédits
UE10 - Projet
10 créditsProjet
10 crédits
UE11 - Stage
15 créditsStage d'étudiant
15 créditsSuivi du stage
0 crédits
UE 1
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
4 crédits
Composante
Faculté des sciences
Design patterns
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
4 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de ce cours est d’apprendre les bonnes pratiques d’utilisation des patrons de conception et leur mise en œuvre en Java.
UE 2
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
4 crédits
Composante
Faculté des sciences
Génie logiciel, organisation et conduite de projets
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Cet enseignement présente les éléments fondamentaux du génie logiciel. La présentation se focalise sur les cycles de vie du logiciel, la qualité du logiciel, les techniques de spécification, techniques de de conception, les techniques de test, et la gestion de projet.
UE 3
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Développement mobile
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Le développement d’applications pour appareils mobiles (tablettes, téléphones, etc.) nécessite d’adapter l’interface et les interactions avec l’utilisateur. Ce cours a pour objectif d’introduire les enjeux et particularités du développement d’applications sur appareils mobiles en s’appuyant sur le SDK d’Android. Les différents points abordés sont : les mécanismes de base (installation, conception, compilation et déploiement), les principaux objets graphiques, la gestion particulière des listes et adaptateurs ainsi que l’utilisation des bases de données.
Android ; placement de composants graphiques ; composant liste ; adapteurs ; SQL.
UE 4
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Réseau
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Les réseaux et leurs technologies ; Internet ; le chiffrement ; la neutralité du net ; vie privée ; architecture (TCP/IP) ; couche liens ; couche réseau ; couche transport ; la couche application ; API REST; outils réseau.
UE 5
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
9 crédits
Composante
Faculté des sciences
Intelligence artificielle 1
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours est la première partie du cours d’intelligence artificielle réparti sur les deux semestres. Le cours a pour objet de donner un large panorama des problématiques fondamentales de l’intelligence artificielle et d’étudier la représentation et la résolution de problèmes en IA utiles à la mise en oeuvre d’un agent rationnel. Ce cours est en partie basé sur le livre Artificial Intelligence : A Modern Approach de Stuart Russell et Peter Norvig.
Certains enseignements fondamentaux de l’IA (comme la logique, web des données... ) font l’objet de cours spécifiques dans le cursus Licence-Master.
Intro à la résolution de prob.
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de ce cours est, au travers de divers problèmes combinatoires, d’aborder les principaux aspects de la programmation par contrainte : modélisation de problèmes et résolution de problèmes.
Ce cours proposera une introduction à la modélisation par contraintes, basée sur différents types de variables de décision (principalement entiers bornés et booléens) et de contraintes (linéaire, non-linéaire, en extension ou intention, …). Suivra un rapide panorama des contraintes globales les plus fréquemment utilisées.
La partie résolution abordera le filtrage et la propagation de contraintes permettant de réduire l’espace de recherche, puis la recherche/énumération permettant de créer l’arbre de recherche.
Les CM seront illustrés par de nombreux exemples et étayés par des TD. La partie pratique consistera en un projet collaboratif qui débutera dès les premiers enseignements et finira par une soutenance et un rapport. Ce projet permettra de se former à des outils tels que PyCSP3 ou MiniZinc.
Optimisation linéaire
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
― Introduction à l’optimisation et aux différents paradigmes de modélisation et de résolution
― Définition d’un programme linéaire.
― Représentation graphique d’un programme linéaire à 2 variables de décision.
― Modélisation de problèmes en programmes linéaires à variables continues.
― Algorithme du simplexe.
― Dualité et interprétation économique du dual.
― Modélisation de problèmes en programmes linéaires en nombres entiers.
― Introduction au problème du sac à dos et l’algorithme Branch & Bound.
― Algorithme du simplexe révisé, générations de colonnes et application aux problèmes de découpe.
UE 6
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Anglais
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ainsi, ils devront atteindre, à l’issue du M2, le niveau B2 du cadre européen commun de référence pour les langues. Les étudiants prépareront parallèlement et passeront le TOIC, attestation de niveau linguistique reconnue par les entreprises.
Communication
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ils acquerront les techniques de communication leur permettant de valoriser leur parcours et leurs compétences, mais aussi d’animer une réunion et une équipe.
CV ; lettre de motivation ; animation de réunion ; entretien de recrutement ; animation d’équipe.
Droit et données numériques
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ils étudieront également les particularités du droit appliqué au domaine informatique et notamment les concepts de propriété intellectuelle et de droit logiciel.
Législation européenne ; propriété intellectuelle ; droit et Internet ; propriété intellectuelle.
UE 7
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Conférences professionnelles
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Présentation d’entreprises du secteur de l’informatique par des intervenants extérieurs.
UE 8
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Docker
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Machine virtuelle ; Docker ; images et conteneurs logiciels ; images en couches ; réseaux virtuels ; patrons de conception pour les images ; écosystème Docker ; usine de développement logiciel ; DevOps.
Recherche automatique d'information
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Ce cours présente les concepts et méthodes permettant aux étudiants de comprendre et de maîtriser les techniques de la recherche documentaire telles que celles implémentées dans des systèmes comme Google, Yahoo, etc... Seront présentés : les modèles standard (booléen, vectoriel, probabiliste), les modèles avancés (flou, étendu, vectoriel généralisé), les techniques de modification des requêtes, le classement des documents réponses en fonction de leur pertinence.
Programmation parallèle
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
UE 1
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
Prog. Système et réseaux
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
― Programmation Réseau : conception de protocoles, sockets TCP, client-serveur mono/multithread.
― Programmation système : Processus lourds/ Processus légers ; Recouvrement de processus ; Multi-threading ; Synchronisation de processus ; Exclusion mutuelle ; Communication entre processus ; Signaux ; Tubes et tubes nommés.
UE 2
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
4 crédits
Composante
Faculté des sciences
Web des données
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Représentation de connaissances et de données destinées à être publiées sur le web ; langage RDF. Données ouvertes ; Open data ; Linked open data.
Définition de vocabulaires permettant le raisonnement ; RDF-Schéma ; OWL.
Interrogation des données et connaissances ; SPARQL.
Mise en oeuvre des technologies du web sémantique au sein d’une application.
UE 3
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Web avancé
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Apprentissage du développement web avec la technologie J2E/Java EE/Jakarta EE (Java Enterprise Edition). Création de Servlet, utilisation et mise en relation avec JSP, JSP EL, JSTL core. Mise en place d’une application n-tiers avec le design pattern MVC adapté au Web. Utilisation de JDBC pour la persistance des données avec l’utilisation du design pattern DAO. Déploiement sous conteneur de servlet Tomcat.
UE 4
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
6 crédits
Composante
Faculté des sciences
Intelligence artificielle 2
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours est la deuxième partie du cours d’intelligence artificielle réparti sur les deux semestres. Le cours a pour objet de donner un large panorama des problématiques fondamentales de l’intelligence artificielle et d’étudier la représentation et la résolution de problèmes en IA utiles à la mise en oeuvre d’un agent rationnel. Ce cours est en partie basé sur le livre Artificial Intelligence : A Modern Approach de Stuart Russell et Peter Norvig.
Certains enseignements fondamentaux de l’IA (comme la logique, données... ) font l’objet de cours spécifique dans le cursus Licence-Master.
Optimisation combinatoire
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Apprendre les principes et mettre en œuvre les techniques d’optimisation combinatoire.
UE 5
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Communication
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ils acquerront les techniques de communication leur permettant de valoriser leur parcours et leurs compétences, mais aussi d’animer une réunion et une équipe.
CV ; lettre de motivation ; animation de réunion ; entretien de recrutement ; animation d’équipe.
Anglais
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ainsi, ils devront atteindre, à l’issue du M2, le niveau B2 du cadre européen commun de référence pour les langues. Les étudiants prépareront parallèlement et passeront le TOIC, attestation de niveau linguistique reconnue par les entreprises.
UE 6
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Apprentissage artificiel
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours est une introduction au domaine de l’apprentissage artificiel qui offre un cadre théorique et un ensemble de méthodes pour inférer des connaissances à partir d’exemples ou d’observations. En permettant la modélisation ou l’amélioration du comportement d’agents intelligents, l’apprentissage artificiel est un champ essentiel de l’intelligence artificielle.
Traitement automatique du langage naturel
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours présentera les fondements des représentations et des traitements des données textuelles et abordera une partie des outils de ce domaine utilisés en ingénierie linguistique. Seront envisagés : les traitements au niveau lexical (machines d’états finis, modèles de ngrams, étiquetage morphosyntaxyque, modèle de Markov cachés,...) et les traitements syntaxiques.
Représentation des connaissances
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours a pour objectif d’introduire aux différents aspects des fondamentaux de la représentation des connaissances, des informations non classiques.
― Présentation de la thématique représentation des connaissances et formalisation du raisonnement (KRR) en tant que branche de l’Intelligence Artificielle, IA symbolique et logique classique, imperfections des connaissances, limites de la logique classique et introduction à différents formalismes logiques non-classiques.
― Raisonnement non monotone, limites de la logique classique (et de la programmation logique classique). Présentation d’ASP (Answer Set Programming), syntaxe et sémantique, et de ses utilisations pour les raisonnements de sens commun et les problèmes combinatoires, mise en pratique avec Clingo.
UE 7
Niveau d'étude
BAC +4
ECTS
6 crédits
Composante
Faculté des sciences
Stage ou Ter
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Deux modalités de stage sont possibles: soit recherche soit professionnel. Le choix du stage se fait en accord avec le responsable du master.
En ce qui concerne le stage recherche, il a pour objectif de permettre à l’étudiant de mener un projet de recherche dans le cadre d’un laboratoire. Ce projet a lieu sur un problème ouvert. L’étudiant effectue une bibliographie sur ce problème, propose des solutions originales et les met en œuvre. Il rédige dans un rapport ses résultats et présente son travail. Une attention particulière doit être apportée à la bibliographie, la formalisation des résultats, à la programmation nécessaire pour la mise en œuvre et à la communication au jury.
En ce qui concerne le stage professionnel, il a pour objectif de permettre aux étudiants de s’immerger dans le monde professionnel au travers de la réalisation, la maintenance ou l’amélioration d’un logiciel sur une longue durée. L’étudiant devra se confronter à des aspects théoriques et pratiques caractérisés par son domaine de compétence ainsi qu’à des facteurs humains et économiques liés au monde professionnel.
Suivi de stage
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Alternance
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Suivi d'alternance
Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Faculté des sciences
Bloc 1 - Programmation parallèle et architecture distribuée - Ingénierie des données - Optimisation appliquée
ECTS
17 crédits
Composante
Faculté des sciences
UE1 - Programmation parallèle et architecture distribuées
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
Programmation parallèle et distribuée
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit d’introduire la programmation parallèle au travers de la programmation sur cartes graphiques NVidia dotées de la technologie CUDA. Avec le framework CUDA la programmation parallèle diffère de celle que l’on peut effectuer sur un CPU.
Architecture logicielle distribuée
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de cette unité est d’introduire les différentes architectures logicielles distribuées ainsi que les frameworks technologiques pour leur prise en charges.
Dans une architecture logicielle distribuée, les composants du logiciel sont présentés sur différentes plates-formes et plusieurs composants peuvent coopérer les uns avec les autres afin d’atteindre un objectif spécifique.
L’architecture client-serveur est un exemple typique qui constitue la base des architectures multi-niveaux ; les autres solutions sont l’architecture de courtier (Broker Architecture) telle que CORBA et l’architecture orientée services (SOA). Il existe plusieurs cadres technologiques pour prendre en charge les architectures distribuées, notamment .NET, J2EE, CORBA, les services Web.
NET, les services Web Java AXIS etc. Le Middleware est une infrastructure qui soutient de manière appropriée le développement et l’exécution d’applications distribuées. Il sert de tampon entre les applications et le réseau. La base d’une architecture distribuée est sa transparence, sa fiabilité et sa disponibilité. Ce cours focalise sur CORBA et les Web services.
UE2 - Ingénierie des données
ECTS
10 crédits
Composante
Faculté des sciences
Apprentissage profond
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de ce cours est de présenter les processus d’extraction de connaissances à partir de données, et de les mettre en œuvre par des expérimentations. Après un rappel des fondamentaux de l’apprentissage statistique, l’idée sera d’appréhender les mécanismes modernes d’extraction statistique de connaissances. Nous commencerons par discuter des principes des machines à noyaux (type SVM) pour s’orienter vers diverses architectures neuronales profondes, qui offrent une plus grande flexibilité pour manipuler divers types de données complexes.
L’UE sera également l’occasion pour les étudiants de prendre en main et se perfectionner sur les librairies actuelles du domaine (e.g., Numpy, Pytorch).
L’enseignement sera complété par un projet.
Base de données avancées
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours fait suite aux cours de bases de données qui fournissent les fondements théoriques et pratiques des bases de données utilisées aujourd’hui dans le monde professionnel, en particulier le modèle relationnel. Il a pour objectif de fournir un panorama de modèles de bases de données qui peuvent s’appliquer dans des domaines avancés.
UE3 - Optimisation appliquée
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Optimisation appliquée
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Comment intégrer une technologie issue d’un domaine de recherche (ici un solveur de contraintes) dans une application Web ? Cet enseignement permettra aux étudiants de voir les avantages de modéliser simplement un problème difficile dans un solveur plutôt que d’implémenter un algorithme ad-hoc compliqué et difficilement compréhensible. Après une brève présentation des concepts et principaux langages de modélisation (Mini- Zinc, etc.), l’accent sera mis sur la modélisation d’un problème réel (réservation de ressources, choix d’itinéraire, planification, etc.), de sa résolution et de la présentation des résultats dans un site web.
Bloc 2 - Technologies émergentes - Culture GNU/LINUX
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
UE1 - Technologies émergentes
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Objets connectés et Internet des objets
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours propose d’introduire les principes des objets connectés. La partie cours présentera d’abord les principaux protocoles de communication utilisés aujourd’hui (Sigfox, Bluetooth, etc.), ainsi que quelques composants classiques et la façon de les programmer. Les séances de travaux pratiques auront comme but de créer et faire communiquer un objet connecté simple. Objets connectés ; Sigfox ; Bluetooth ; Internet of things
Technologies professionnelles émergentes
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Le monde de l’informatique est en constante évolution. Les technologies actuelles se succèdent rapidement parfois pour ne pas s’imposer.
Il s’agit, au sein de cette unité, de faire connaître et d’apprendre des outils et technologies actuels au travers de présentation ou de séances de cours et de TP dispensés par des professionnels issus d’entreprises.
Les thèmes abordés tourneront autour des Frameworks “à la mode” dans le monde du Web, mais aussi autour d’outils d’administration récents ou encore des dernières normes ou outils pour le développement logiciel.
Des simulations d’entretiens seront également programmées.
UE2 - GNU/LINUX
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Culture GNU/LINUX
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Les objectifs de ce module sont de développer la connaissance et la maîtrise des systèmes GNU/Linux pour l’étudiant. Les enseignements couvrent les principes fondamentaux d’organisation d’un système GNU/Linux, la modification du système pour l’utilisateur et l’administrateur, puis le déploiement d’applications métiers sur une base LAMP.
Ces éléments pourront être virtualisés.
Les enseignements et leurs explications nécessitent l’utilisation de l’ordinateur fourni par le master, mais seront suffisamment génériques pour être applicables dans d’autres distributions.
Bloc 3 - Sécurité, réseaux et test - Initiation R&D
ECTS
6 crédits
Composante
Faculté des sciences
UE1 - Sécurité, réseaux et test
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
Sécurité des systèmes et réseaux
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit d’aborder quelques problématiques de la sécurité informatique, en suivant plusieurs axes (humain, organisationnel, matériel, logiciel). Plus précisément, les méthodes de chiffrement, la sécurité des systèmes d’exploitation ainsi que des services réseaux (firewall, SSH, VPN).
Les infrastructures à clés publiques et les critères liés à la sécurité (disponibilité, intégrité, confidentialité…) sont également abordés.
Test
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de ce cours est de présenter les concepts et méthodes fondamentaux permettant de bien tester un logiciel ainsi que les concepts associés tels que la qualité de logiciel, la validation et la vérification de logiciel.
- Rappel des cycles de vie du développement de logiciel et de l’assurance qualité du logiciel
- Classification des tests (test unitaire, test d’intégration, test de non-régression)
- Méthodes de test (boite noire, boite blanche, boite grise)
- Stratégies de test (bottom-up, top-down, Sandwich)
- Méthodes de tests formels
Nous ouvrirons le cours à des notions pour la génération automatique de tests logiciels (e.g., génération de tests basée sur des modèles), et l’utilisation de l’apprentissage pour la compréhension et la certification des comportements des systèmes complexes (e.g., rétro-ingénierie logicielle dynamique, méthodes adverses, exploration de l’espace d’entrée, détection de cas pathologiques, apprentissage par renforcement robuste, etc.).
UE2 - Initiation R&D
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ouverture : Initiation R&D
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de ce cours est de sensibiliser et initier les étudiants à la recherche par la présentation de quelques thématiques concrètes. Il est composé de 5 interventions de 6h sur des sujets de recherche menés au laboratoire
Bloc 1 - Culture d'entreprise - Projet - Stage
ECTS
30 crédits
Composante
Faculté des sciences
UE1 - Culture d'entreprise
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ainsi, ils devront atteindre le niveau B2 du cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL). Les étudiants aborderont aussi les spécificités de l’anglais scientifique, technique et professionnel. Ils prépareront parallèlement et passeront le TOIC,
attestation de niveau linguistique reconnue par les entreprises.
Ils acquerront les techniques de communication leur permettant de valoriser leur parcours et leurs compétences, mais aussi d’animer une réunion et une équipe. Ils étudieront également les particularités du droit appliqué au domaine informatique et notamment les concepts de propriété intellectuelle et de droit logiciel.
Enfin, des séminaires et conférences mensuels dont les intervenants seront issus des entreprises seront organisés afin de familiariser les étudiants avec des applications et problématiques industrielles. Les séminaires seront plutôt le lieu de présentation d’applications ciblées mais néanmoins représentatives réalisées en entreprises.
Les conférences, quant à elles, seront dédiées à la présentation plus générale de certaines problématiques posées dans le secteur de l’informatique industrielle ou de secteurs limitrophes.
Anglais
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ainsi, ils devront atteindre le niveau B2 du cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL). Les étudiants aborderont aussi les spécificités de l’anglais scientifique, technique et professionnel. Ils prépareront parallèlement et passeront le TOIC, attestation de niveau linguistique reconnue par les entreprises.
Communication
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Acquérir les techniques de communication leur permettant de valoriser leur parcours et leurs compétences, mais aussi d’animer une réunion et une équipe.
Droit
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Étudier, les particularités du droit appliqué au domaine informatique et notamment les concepts de propriété intellectuelle et de droit logiciel.
Conférences professionnelles et scientifiques
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Des séminaires et conférences mensuels dont les intervenants seront issus des entreprises seront organisés afin de familiariser les étudiants avec des applications et problématiques industrielles. Les séminaires seront plutôt le lieu de présentation d’applications ciblées mais néanmoins représentatives réalisées en entreprises. Les conférences, quant à elles, seront dédiées à la présentation plus générale de certaines problématiques posées dans le secteur de l’informatique industrielle ou de secteurs limitrophes.
UE2 - Projet
ECTS
10 crédits
Composante
Faculté des sciences
Projet réalisé entre septembre et mars et comptabilisé au 2ème semestre pour le contrôle des connaissances. Il s’agit pour un groupe d’étudiants de réaliser un logiciel en mettant en œuvre les connaissances relatives au Génie Logiciel et la Gestion de Projet.
Projet
ECTS
10 crédits
Composante
Faculté des sciences
Projet réalisé entre septembre et mars et comptabilisé au 2ème semestre pour le contrôle des connaissances. Il s’agit pour un groupe d’étudiants de réaliser un logiciel en mettant en œuvre les connaissances relatives au Génie Logiciel et la Gestion de Projet.
UE3 - Stage ou alternance (choix de 1 parmi 2)
ECTS
15 crédits
Composante
Faculté des sciences
Stage d’application de 4 à 6 mois.
Stage
ECTS
15 crédits
Composante
Faculté des sciences
Stage d’application de 4 à 6 mois.
Suivi du stage
ECTS
0 crédits
Composante
Faculté des sciences
Alternance
ECTS
15 crédits
Composante
Faculté des sciences
Suivi d'alternant
ECTS
0 crédits
Composante
Faculté des sciences
UE1 - Programmation parallèles et architecture distribuée
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Programmation parallèle et distribuée
ECTS
2 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit d’introduire la programmation parallèle au travers de la programmation sur cartes graphiques NVidia dotées de la technologie CUDA. Avec le framework CUDA la programmation parallèle diffère de celle que l’on peut effectuer sur un CPU.
UE2 - Ingénierie des données
ECTS
10 crédits
Composante
Faculté des sciences
Apprentissage profond
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de ce cours est de présenter les processus d’extraction de connaissances à partir de données, et de les mettre en œuvre par des expérimentations. Après un rappel des fondamentaux de l’apprentissage statistique, l’idée sera d’appréhender les mécanismes modernes d’extraction statistique de connaissances. Nous commencerons par discuter des principes des machines à noyaux (type SVM) pour s’orienter vers diverses architectures neuronales profondes, qui offrent une plus grande flexibilité pour manipuler divers types de données complexes.
L’UE sera également l’occasion pour les étudiants de prendre en main et se perfectionner sur les librairies actuelles du domaine (e.g., Numpy, Pytorch).
L’enseignement sera complété par un projet.
Base de données avancées
ECTS
5 crédits
Composante
Faculté des sciences
Ce cours fait suite aux cours de bases de données qui fournissent les fondements théoriques et pratiques des bases de données utilisées aujourd’hui dans le monde professionnel, en particulier le modèle relationnel. Il a pour objectif de fournir un panorama de modèles de bases de données qui peuvent s’appliquer dans des domaines avancés.
UE3 - Optimisation appliquée
ECTS
2 crédits
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Faculté des sciences
Optimisation appliquée
ECTS
2 crédits
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Faculté des sciences
Comment intégrer une technologie issue d’un domaine de recherche (ici un solveur de contraintes) dans une application Web ? Cet enseignement permettra aux étudiants de voir les avantages de modéliser simplement un problème difficile dans un solveur plutôt que d’implémenter un algorithme ad-hoc compliqué et difficilement compréhensible. Après une brève présentation des concepts et principaux langages de modélisation (Mini- Zinc, etc.), l’accent sera mis sur la modélisation d’un problème réel (réservation de ressources, choix d’itinéraire, planification, etc.), de sa résolution et de la présentation des résultats dans un site web.
UE4 - Représentation des connaissances, Documents, Recommandation, Raisonnement
ECTS
3 crédits
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Faculté des sciences
Représentation des connaissances, Documents, Recommandation, Raisonnement
ECTS
3 crédits
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Faculté des sciences
Ce cours a pour objectif d’introduire aux différents aspects des fondamentaux de la représentation des connaissances, des informations non classiques, de la complexité, du traitement de données textuelles et de l’ingénierie linguistique.
1 - Présentation de la thématique représentation des connaissances et formalisation du raisonnement (KRR) en tant que branche de l'Intelligence Artificielle, IA symbolique et logique classique, imperfections des connaissances, limites de la logique classique et introduction à différents formalismes logiques non-classiques.
2 - Étude de la logique possibiliste, formalisme logique non-classique de traitement de connaissances incertaines : représentation des connaissances en logique possibiliste, raisonnement sémantique (distribution de possibilités) et raisonnement syntaxique (réfutation, résolution), application au raisonnement incohérent.
3 - Raisonnement non monotone, limites de la logique classique (et de la programmation logique classique). Présentation d'ASP (Answer Set Programming), syntaxe et sémantique, et de ses utilisations pour les raisonnements de sens commun et les problèmes combinatoires, mise en pratique avec Clingo.
4 - Problème de la représentation et de la résolution des jeux à deux joueurs sous l’angle de la complexité théorique : introduction des machines de Turing à oracle, définition des problèmes PSPACE, définition de la Hiérarchie Polynomiale, présentation de certains langages représentant la Hiérarchie Polynomiale (QBF, QCSP, QCHR), algorithmique du langage QBF.
UE5 - Systèmes à bases de connaissances et interactions
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Systèmes à base de connaissances et interactions
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Il s’agit d’introduire aux grands principes des systèmes à base de connaissances et des systèmes interactifs les utilisant. Ce cours fournit les fondamentaux du domaine et les résultats saillants des travaux de recherche. On étudie donc les systèmes à base de connaissances, les mécanismes d’inférence des systèmes à base de connaissances, le génie des connaissances et mémoire d’entreprise, le modèle des cartes cognitives, le modèle des cartes conceptuelles, la validation des systèmes symboliques, les systèmes visuels de connaissances (graphes conceptuels, réseaux bayésiens…), les systèmes de maintien de vérité.
UE6 - Métaheuristiques
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Métaheuristiques
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Cet enseignement présente les éléments fondamentaux des métaheuristiques qui sont des méthodes d’optimisation approchées générales et applicables dans de très nombreuses situations. La présentation mettra l’accent sur les concepts de base de différents types de métaheuristiques incluant notamment les méthodes de recherche locale à trajectoire unique, les algorithmes évolutionnaires à base de population, les méthodes hybrides. Des stratégies dédiées à l’intensification et la diversification ainsi que les techniques de traitement de contraintes seront abordées. Des exemples seront proposés pour illustrer comment aboutir à une conception d’un algorithme métaheuristique efficace. Des applications réelles seront étudiées dans des secteurs variés.
UE7 - Algorithmes intelligents pour l'aide à la décision
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Algorithmes Intelligents pour l'aide à la décision
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
Algorithmes évolutionnaires :
— Concepts de base
— Représentation
— Opérateurs de variations
— Performances
— Configuration automatique d’algorithmes
— Apprentissage par renforcement
— Expérimentation et analyse d’algorithmes
UE8 Approches exactes de résolution
ECTS
3 crédits
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Faculté des sciences
Approches exactes de résolution
ECTS
3 crédits
Composante
Faculté des sciences
L’objectif de ce cours est d’appréhender les concepts et méthodes fondamentaux permettant de modéliser et résoudre de manière exacte des problèmes d’optimisation combinatoire et de satisfaction de contraintes.
Dans le cadre des problèmes de satisfaction de contraintes seront présentées les méthodes de recherche arborescente, heuristiques de branchement, maintien de consistance, élimination de symétries, utilisation de contraintes globales, décomposition et hybridation avec méthodes de recherche locale.
Les analyses de modèles, la reformulation, la conversion de modèles seront également abordés dans le cadre de la modélisation par contraintes.
UE9 - Culture d'entreprise
ECTS
5 crédits
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Faculté des sciences
Anglais
ECTS
2 crédits
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Faculté des sciences
Il s’agit de permettre aux étudiants d’acquérir des notions leur permettant de mieux appréhender et de s’intégrer au monde de l’entreprise.
Ainsi, ils devront atteindre le niveau B2 du cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL). Les étudiants aborderont aussi les spécificités de l’anglais scientifique, technique et professionnel. Ils prépareront parallèlement et passeront le TOIC, attestation de niveau linguistique reconnue par les entreprises.
Communication
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Acquérir les techniques de communication leur permettant de valoriser leur parcours et leurs compétences, mais aussi d’animer une réunion et une équipe.
Droit
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Étudier, les particularités du droit appliqué au domaine informatique et notamment les concepts de propriété intellectuelle et de droit logiciel.
Conférences professionnelles et scientifiques
ECTS
1 crédits
Composante
Faculté des sciences
Des séminaires et conférences mensuels dont les intervenants seront issus des entreprises seront organisés afin de familiariser les étudiants avec des applications et problématiques industrielles. Les séminaires seront plutôt le lieu de présentation d’applications ciblées mais néanmoins représentatives réalisées en entreprises. Les conférences, quant à elles, seront dédiées à la présentation plus générale de certaines problématiques posées dans le secteur de l’informatique industrielle ou de secteurs limitrophes.
UE10 - Projet
ECTS
10 crédits
Composante
Faculté des sciences
Projet
ECTS
10 crédits
Composante
Faculté des sciences
Projet réalisé entre septembre et mars et comptabilisé au 2ème semestre pour le contrôle des connaissances. Il s’agit pour un groupe d’étudiants de réaliser un logiciel en mettant en œuvre les connaissances relatives au Génie Logiciel et la Gestion de Projet.
UE11 - Stage
ECTS
15 crédits
Composante
Faculté des sciences
Stage d’application de 4 à 6 mois.
Stage d'étudiant
ECTS
15 crédits
Composante
Faculté des sciences
Stage d’application de 4 à 6 mois.
Suivi du stage
ECTS
0 crédits
Composante
Faculté des sciences
Admission
Conditions d'admission
Master 1 : s’informer à partir du 1er février et candidater à partir du 1er mars sur la plateforme nationale Trouver mon master
Master 2 : Parcours IA candidater en ligne, sur la plateforme eCandidat, accessible à l'adresse https://e-candidature.univ-angers.fr.
Master 2 : Parcours CD n'est pas ouvert aux candidatures extérieures pour la rentrée 2023-2024
> Si vous êtes demandeur d'emploi, cette formation est éligible au dispositif régional "Visa Métiers +" . Pour savoir si vous êtes éligible, cliquez ici