Master's degree Systems and Services for the Internet of Things
Entry requirements
M1 in Computer Science or Computer Science Engineering.
Benefits of the program
The teaching team is made up of faculty members who actively participate in collaborative projects with industry.
This course is affiliated with the research activities of:
- the LRT team at the Gaspard Monge Computer Science Laboratory (LIGM);
- the GRETTIA Laboratory in the COSYS department of IFSTTAR.
Multiple classes are taught in English.
There are many job opportunities for graduates, including in research, as the development of IoT systems brings new challenges in the areas of communication, transport, security, storage and analysis of data (big data).
Acquired skills
The course provides skills in design, implementation and evaluation of solutions for the Internet of Things (IoT). These skills cover the design of communication mechanisms adapted to system constraints (energy consumption, limited computing and memory capacity) as well as processing and analysis tools for massive data collected by sensors.
This course addresses multiple technical skills in the cutting-edge field of the Internet of Things: exploiting sensor data, communication networks in constrained environments, data and sensor security, machine learning techniques, network and data service quality, and programming of objects.
International
The course is in partnership with the Unversity of Palermo (Italy) and open to ERASMUS programmes in which the university participates. Work placements can be completed overseas.
Capacities
30
Course venue
Your future career
There are many professional opportunities for M2 graduates: IoT consultant, full-stack developer for IoT systems, designer of constrained communication protocols and systems, systems and network administrator, pre-sales engineer for IoT systems, mobile application developer, etc.
They can also work in research, as the emergence of IoT systems and related new technologies has introduced new challenges in terms of communication, transport, security, storage and analysis of data (big data).
M2 graduates can also pursue a PhD in computer science.
Professional integration
As well as in academia, there are also professional opportunities in the industry. Graduates can find jobs with operators and providers of IT services using connected object technology for companies and individuals. These types of jobs are related to research and development in the field of networks and Internet of Things: R&D engineer, network architect, IoT consultant, administrator of systems and networks of things, project manager, integrator, etc. Regarding the academic world, graduates can pursue a PhD.
Study objectives
The course objective is to accompany computer science students who have already achieved M1 level and who wish to specialise in a cutting-edge field, the Internet of Things, and its applications, named connected cities, Industry 4.0 and smart grids. It aims to develop students’ theoretical, analytical and practical skills in this area, so that they can join the professional or research world.
Major thematics of study
Computer science, networks and telecommunications, data science, constrained systems (embedded, connected, mobile, low resources: energy, computing, memory).
Calendar
Work placement period: April-September (minimum four months).
Work-study programme: one week at a company, one week at university.
Semester 3
| Courses | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Maîtriser les fondements et les méthodes de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique | ||||
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Science des données 1
| 5.00 | |||
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Techniques avancées en analyse de données et apprentissage
Ce cours vise à approfondir les méthodes d’analyse de données en introduisant les principes de l’apprentissage automatique. Il combine des approches statistiques et algorithmiques pour permettre aux apprenants de modéliser des données, extraire des connaissances et construire des outils d’aide à la décision.
Teaching language ANGLAIS / ENGLISH | 3.00 | |||
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Introduction à l'analyse de données et ses outils
Ce cours propose une introduction aux concepts fondamentaux de l’analyse de données ainsi qu’aux principaux outils utilisés pour manipuler, explorer et visualiser les données. Il vise à donner aux apprenants les bases nécessaires pour comprendre et exploiter des données dans différents contextes professionnels.
Teaching language ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 | |||
| Concevoir et implémenter des applications mobiles et IoT ainsi que leurs déploiements | ||||
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Services 1
| 5.00 | |||
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Techniques de conteneurisation et microservices
Ce cours introduit les principes de la conteneurisation et des architectures microservices, devenus essentiels dans le développement et le déploiement d’applications modernes. Il permet aux apprenants de concevoir, déployer et orchestrer des applications distribuées, en s’appuyant sur des outils et des pratiques DevOps.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
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Programmation Android
Ce cours introduit les concepts du développement d’applications mobiles sur Android. Les apprenants acquièrent les compétences nécessaires pour concevoir, développer et tester des applications mobiles interactives, en utilisant les outils et les bonnes pratiques du développement Android.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | |||
| Garantir la sécurité, la fiabilité et la performance des échanges de données | ||||
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Systèmes 1
| 5.00 | |||
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Sécurité des systèmes et des données
Ce cours introduit les principes fondamentaux de la sécurité des systèmes informatiques et des données, en mettant l’accent sur les techniques de cryptographie et les technologies blockchain. Il permet aux apprenants de comprendre les mécanismes de protection de l’information, d’identifier les vulnérabilités et de mettre en œuvre des solutions sécurisées dans des environnements numériques.
Teaching language ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 | |||
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Systèmes distribués et cloud computing
Ce cours présente les principes des systèmes distribués et du cloud computing. Il permet aux apprenants de comprendre comment concevoir, déployer et gérer des applications réparties sur plusieurs machines, tout en exploitant les infrastructures cloud pour garantir scalabilité, disponibilité et performance.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | |||
| Communication et gestion de projet en environnement professionnel | ||||
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Projet et communication
| 5.00 | |||
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Gestion de projet
Ce cours introduit les principes de la gestion de projet en mettant l’accent sur les méthodes agiles, en particulier Scrum. Il permet aux apprenants de planifier, organiser et piloter des projets dans des environnements dynamiques, tout en favorisant la collaboration, l’adaptabilité et la livraison continue de valeur.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
|
Anglais
| 3.00 | |||
| Analyser, modéliser et simuler le comportement et les performances des réseaux IoT | ||||
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Réseaux 1
| 10.00 | |||
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Technologies d'accès sans fil pour l'IoT
Ce cours présente les principales technologies de communication sans fil utilisées dans l’IoT, avec un focus particulier sur LoRa et les réseaux LPWAN (Low Power Wide Area Networks). Les apprenants découvriront les principes de fonctionnement, les protocoles, la conception de réseaux IoT et les contraintes liées à l’énergie, la portée et la sécurité.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | |||
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Modélisation et simulation des réseaux
Ce cours introduit les concepts et techniques de modélisation et de simulation appliqués aux réseaux informatiques et de communication. Il combine théorie et pratique avec l’outil OMNeT++, permettant aux apprenants de représenter, analyser et tester le comportement des réseaux dans divers scénarios afin d’optimiser leur conception et leur gestion.
Teaching language ANGLAIS / ENGLISH | 3.00 | |||
|
Collecte, transport et routage de données pour l'IoT
Ce cours présente les mécanismes de collecte, de transmission et de routage des données dans les systèmes IoT (Internet of Things). Il permet aux apprenants de comprendre comment les objets connectés captent, transmettent et acheminent les données à travers différents réseaux, jusqu’aux plateformes de traitement et d’analyse.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH - ANGLAIS / ENGLISH | 4.00 |
Semester 4
| Courses | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Maîtriser les fondements et les méthodes de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique | ||||
|
Science des données II
| 4.00 | |||
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Qualité de services des flux de données
Ce cours présente les principes et méthodes pour assurer la qualité de service (QoS) dans le traitement des flux de données en temps réel et en batch. Il combine théorie et pratique avec Apache Spark, permettant aux apprenants de mesurer, contrôler et optimiser la performance, la fiabilité et la latence des flux de données dans des systèmes distribués.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
|
Intelligence artificielle explicable pour les systèmes intelligents
Ce cours explore les méthodes d’intelligence artificielle (IA) appliquées aux systèmes intelligents, en mettant l’accent sur la transparence, l’interprétabilité et l’explicabilité des modèles. Les apprenants apprendront à concevoir et analyser des modèles IA tout en garantissant que leurs décisions soient compréhensibles et fiables pour les utilisateurs et les parties prenantes.
Teaching language ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 | |||
| Concevoir et implémenter des applications mobiles et IoT ainsi que leurs déploiements | ||||
|
Services II
| 4.00 | |||
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Services web et protocole pour l'IoT
Ce cours explore les protocoles et services web permettant aux objets connectés (IoT) de communiquer efficacement. Les apprenants découvriront les standards et technologies pour la collecte, le transport et l’intégration des données IoT, en mettant l’accent sur l’interopérabilité, la scalabilité et la sécurité.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
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DevOps
Ce cours introduit les principes de la culture DevOps et les pratiques associées pour automatiser le développement, le déploiement et la maintenance des applications. Les apprenants apprendront à utiliser des outils comme Docker, Docker Compose, et des pipelines CI/CD pour orchestrer des environnements reproductibles et fiables.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
| Garantir la sécurité, la fiabilité et la performance des échanges de données | ||||
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Systèmes II
| 3.00 | |||
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Capteurs et chaine de mesure
Ce cours présente les capteurs et la chaîne de mesure dans les systèmes IoT, avec un focus sur le prototypage pratique à l’aide de cartes comme Arduino, ESP32 ou Raspberry Pi. Les apprenants apprendront à collecter, traiter et transmettre des données issues de capteurs, tout en prenant en compte les contraintes de précision, fiabilité et consommation d’énergie.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 1.50 | |||
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Architecture matérielle des devices IoT
Ce cours présente les principes de l’architecture matérielle des objets connectés (IoT). Il permet aux apprenants de comprendre la conception électronique des devices, les contraintes liées à la consommation d’énergie, aux capteurs et aux communications, et comment optimiser le matériel pour les applications IoT.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 1.50 | |||
| Analyser, modéliser et simuler le comportement et les performances des réseaux IoT | ||||
|
Réseaux II
| 3.00 | |||
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Sécurité des réseaux IoT
Ce cours traite des principes et pratiques de sécurité appliqués aux réseaux IoT, depuis le matériel jusqu’aux protocoles et infrastructures cloud. Les apprenants découvriront comment sécuriser les devices, les communications et les données, avec un focus sur la sécurité bas niveau, la gestion des identités (eSIM) et la protection contre les attaques spécifiques à l’IoT.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 1.50 | |||
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Réseaux cellulaires pour l'IoT
Ce cours présente les réseaux cellulaires nouvelle génération (5G et 6G) et leur rôle dans l’IoT. Les apprenants découvriront comment ces réseaux supportent des applications IoT massives et critiques, avec des exigences en termes de latence, débit, fiabilité et connectivité massive d’objets connectés.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH | 1.50 | |||
| Communiquer et gérer un projet en environnement professionnel | ||||
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Stage et apprentissage
| 14.00 | |||
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Simulation de projet d'entreprise - Projets de l'IoT Innovation Lab
Ce cours est un exercice qui met les apprenants en situation réelle de gestion de projet, en s’appuyant sur la pédagogie par projet. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par des entreprises partenaires ou des enseignants-chercheurs, couvrant toutes les étapes d’un projet, de la conception à la présentation finale (réalisation d'un PoC), tout au long de la séquence pédagogique.
Teaching language FRANÇAIS / FRENCH - ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 |
CARAYOL Arnaud (M1-M2)
RACHEDI Abderrezak
VANTIEGHEM Nicolas (M2)
Partners
Laboratoire GRETTIA, département COSYS, IFSTTAR. Cette formation partage un socle commun avec la formation M2SIA (Systèmes Intélligents et Applications) de l'IFSTTAR. Université de Cologne.