Master Systèmes intelligents et applications
Pour y accéder
Master 1 en informatique ou ingénieur en informatique.
Les plus de la formation
Formation ouverte à l’international, avec des enseignements 100% en anglais.
L'équipe pédagogique est composée principalement de chercheurs impliqués dans des projets collaboratifs avec des industriels.
Cette formation ouvre la voie à une activités de recherche pour les étudiants qui le souhaitent au sein du laboratoire GRETTIA et plus généralement du département Cosys à l'IFSTTAR.
Compétences visées
L’objectif de ce Master 2 est de donner aux étudiants les fondements théoriques et pratiques nécessaires à la conception des futures générations de systèmes intelligents ainsi que de les former aux métiers de gestion de projets dans des domaines d’applications diversifiés. Trois orientations principales structurent ce Master : d’abord la modélisation et la simulation, ensuite l’analyse de données, et enfin le diagnostic et la maintenance. Les étudiants pourront s’orienter vers des stages de fin d’études dans un ou plusieurs de ces trois axes.
Le Master propose une formation diversifiée de haut niveau à dominante informatique qui traite notamment :
- la modélisation et la simulation de systèmes intelligents et multi-agents,
- la modélisation et la simulation de systèmes intelligents,
- l’analyse des données,
- la fiabilité et la maintenance des systèmes intelligents,
- l’acceptabilité des nouveaux systèmes intelligents.
Internationalisation de la formation
La formation est ouverte aux programmes ERASMUS auxquels participe l'université et se fait en partenariat avec l'université de Palerme (Italie). Les stages peuvent être faits à l'étranger.
Capacité d'accueil
20
Modalités d'accès
Le dossier de candidature est à déposer sur l'application eCandidat de l'université Gustave Eiffel.
Les candidats résidant à l'étranger doivent déposer un dossier additionnel de candidature auprès de Campus France / Etudes en France.
Il est important que chaque dossier comporte une attestation du diplôme requis, un relevé de notes, une lettre de motivation et une attestation du niveau d’anglais du candidat (Passeport des langues, TOEIC ou équivalent).
Lien des modalités de candidature
Lieu(x) de la formation
Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne
Bâtiment Copernic
Après la formation
Les débouchés concernent autant le monde professionnel que le monde académique.
Les secteurs d'activités accessibles aux diplômés sont les opérateurs et les fournisseurs de services informatiques fondés sur les systèmes intelligents.
Les types d'emplois accessibles sont liés à la recherche et au développement : ingénieur R&D, concepteur de systèmes intelligents, analystes systèmes, chef de projet, chef d'exploitation, etc.
Le débouché vers le monde académique est la poursuite d'études en doctorat.
Insertion professionnelle
Ce Master 2 prépare aux métiers dans le service public et les entreprises du secteur du transport, de l’énergie ou des technologies de l'information:
* startups du numérique traitant notamment des nouveaux modes de transport
* opérateurs d’énergie
* cabinets d’Ingénierie-conseil
* autorités publiques
* opérateurs de transports de personnes
La formation vise à former, entre autres, des :
* Concepteurs de systèmes intelligents
* Analystes systèmes
* Ingénieurs maintenance système
* Développeurs d'applications et de services
* Ingénieurs techniques
* Ingénieurs de recherche
* ...
De plus, elle offre une ouverture à la recherche et la possibilité de poursuite en thèse appliquée aux domaines de la mobilité et des transports.
Objectifs de la formation
L’objectif de ce Master 2 est de donner aux étudiants de l’IGM les fondements théoriques et pratiques nécessaires à la conception des futures générations de systèmes complexes, ainsi que de les former aux métiers de gestion de projets dans des domaines d’applications diversifiés. Trois orientations principales structurent ce master : d’abord la modélisation et la simulation, ensuite l’analyse de données et enfin le diagnostic et la maintenance. Les étudiants pourront s’orienter vers des stages de fin d’études dans un ou plusieurs de ces trois axes.
Le Master propose une formation diversifiée de haut niveau à dominante informatique qui traite notamment :
* la modélisation et la simulation de systèmes intelligents et multi-agents,
* la modélisation et la simulation de systèmes complexes,
* l’analyse des données,
* la fiabilité et la maintenance des systèmes complexes,
Disciplines majeures
* L'analyse de données
* La conception et la programmation orientée objet
* La programmation Web
* Les systèmes multi-agents
Organisation de la formation
Ouvert en VAE
Ouvert en formation Initiale
Ouvert en formation continue
Ouvert en apprentissage
Modalités d'admission en FC :
L’accès en formation continue se fait via un contrat de professionnalisation. L’admission se fait sur dossier.
Calendrier
Période de stage : avril-septembre (minimum 4 mois de stage).
Environnement de recherche
Le master est adossé au département «Composants et Systèmes» (Cosys) de l’IFSTTAR/Université Gustave Eiffel, et principalement sur le laboratoire «GRETTIA». Le département regroupe environ 170 chercheurs permanents et autant de non permanents. Le département a pour ambition de développer les concepts et outils nécessaires à l’amélioration des connaissances de base, des méthodes, des technologies et des systèmes opérationnels destinés à une intelligence renouvelée de la mobilité, des réseaux d’infrastructures et des grands systèmes urbains. Les chercheurs du département traitent d’un large éventail de disciplines scientifiques, dont l'informatique et génie logiciel, la modélisation, le calcul scientifique, le traitement de l’information, etc.
Tarif FC (Les informations ci-contre s'adressent uniquement aux adultes en reprise d'études)
7000 €/an
Semestre 3
| Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Data Analytics & Applications | 12 | |||
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Introduction à l'analyse de données et ses outils
Cet enseignement est une introduction aux outils et algorithmes utilisés en analyse de données. Après une introduction à cette discipline, et à quelques algorithmes fondamentaux (ACP,k-means,...) des bibliothèques python permettant de traiter des volumes importants de données et d'effectuer des traitement mathématique (numpy, pandas) seront introduites. L'enseignement fait en effet une large place à la mise en pratique au travers de TD en python sur des jeux de données réel ainsi que d'un projet. Dans une seconde partie du cours la problématique de la visualisation de données sera abordée.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2 | 8h | 12h | |
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Techniques Avancées en Analyse de Données et Apprentissage Automatique
Ce cours explore les trois concepts du cloud computing, SDN (Software Defined Networks) et NFV (Network Function Virtualization) à travers une présentation détaillée de leurs fonctionnements, architectures et protocoles utilisés, ainsi que leurs utilisations dans les réseaux mobiles de nouvelle génération et manipuler certaines de ces technologies à travers quelques TPs en utilisant Mininet.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 10h | 15h | |
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Sécurité des systèmes et données
Ce cours présente à la fois les fondamentaux de la cryptologie et les techniques avancées pour protéger les données et assurer les services de sécurité. De plus, cet enseignement traite les aspects d'optimisation des solutions de sécurité pour les systèmes contraints.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2 | 8h | 12h | |
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Calcul distribué
Ce cours explore les trois concepts du cloud computing, SDN (Software Defined Networks) et NFV (Network Function Virtualization) à travers une présentation détaillée de leurs fonctionnements, architectures et protocoles utilisés, ainsi que leurs utilisations dans les réseaux mobiles de nouvelle génération et manipuler certaines de ces technologies à travers quelques TPs en utilisant Mininet.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 8h | 18h | |
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Deep Learning pour les Systèmes Intelligents
| 2 | 6h | 16h | |
| Modélisation, Simulation & Applications | 18 | |||
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Méthodes pour les modèles et les simulations à grande échelle
Ce module s'intéresse aux aspects de communication, de rédaction et de méthodologie dans un contexte de recherche ou opérationnel
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 6h | 10h | |
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Programmation répartie et Services Web
Le cours présente les middlewares de programmation répartie et leurs limites avant de présenter les services Web WS-* (dit services SOAP, avec WSDL, SOAP et UDDI) et finit avec les services Web REST. En TD, prise en main avec Eclipse et Axis pour les services Web WS-* et JAX-RS avec Jersey pour les services Web REST.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 4h | 24h | |
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Systèmes Multi-Agents et Applications
Le cours présente les systèmes multi-agents et quelques unes de leurs applications. Les agents réactifs et cognitifs sont introduits, ainsi que la communication, l’interaction et la planification. Les TD se concentrent sur l’introduction d’une plateforme de développement de systèmes multi-agents fondée sur Java, avec diverses applications.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 4h | 18h | |
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Modélisation et Simulation des réseaux
Le cours introduit la simulation de réseaux de communication, avec le simulateur Omnet++. Nous allons définir le processus de simulation (définition des scénarios, des données d’entrée, des paramètres, des mesures en sortie), la génération d’échantillon de données de simulation statistiquement significatif, et l’analyse et le stockage des données. Dans l’exemple applicatif que nous introduisons, on montre que le simulateur de réseaux de communication Omnet++ peut être couplé avec le simulateur de trafic microscopique SUMO. Le résultat est un simulateur de véhicules communicants.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 8h | 14h | |
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Apprentissage par renforcement et contrôle optimal
Ce cours introduit la modélisation de systèmes intelligents. Il présente l’émergence des comportements et des propriétés, ainsi que l’auto-adaptation et l’auto-organisation. Enfin, il présente les systèmes à boucles de rétroaction.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 8h | 10h | |
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Recherche
| 3 | 30h | ||
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Gestion dans les Systèmes intelligents
Ce cours introduit la gestion de systèmes intelligents. Il présente les méthodes de gestion, de contrôle et de régulation. Des méthodes spécifiques de gestion et de contrôle des réseaux avec des algorithmes sur les graphes seront présentées.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 8h | 14h |
Semestre 4
| Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
|---|---|---|---|---|
| Data Science | 8 | |||
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IA explicable pour les systèmes intelligents
Introduction pour renforcer l'expertise en Data Science
| 2 | 6h | 14h | |
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Sûreté de fonctionnement des systèmes intelligents
L'optimisation de la maintenance est un point clé, commun à tous les secteurs de l'industrie. L'entreprise qui maitrisera ce domaine sera celle qui fera significativement la différence par rapport à la concurrence. A contrario, la non maîtrise des process de maintenance et de ses paramètres conduisent généralement à une sur-maintenance, non détectable et extrêmement coûteuse. Les étudiants seront donc tout d'abord familiarisés avec les éléments de base de la théorie de la maintenance. Après quoi, des concepts de bases mais également plus évolués de la maintenance (tels que le regroupement dynamique de tâches de maintenance) seront abordés.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 12h | 16h | |
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Évaluation des techniques d'IA
Si la décision de maintenance est souvent considérée comme le dernier maillon de la chaine de surveillance d'un système, elle tend aujourd'hui à être également considérée comme un point d'entrée pour piloter la vie d'une installation. Ainsi, Ce dernier module du bloc "Fiabilité & Maintenance", s'intéressera aux notions de maintenance "prescriptive" et "prédictive". Ces deux terminologies, issues du monde de l'industrie et non du véritable formalisme de la maintenance, cherchent en fait à exploiter toute information (monitoring en temps réel, données de retour d'expérience, avis d'experts...) pour prévoir ce que sera le comportement à venir d'un système et donc anticiper le process de maintenance mais également toute la chaîne logistique qui en découle. Ce module s'intéressera donc aux différentes approches de maintenance prévisionnelle, pronostic, estimation de durée de vie résiduelle...
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3 | 12h | 12h | |
| Projet 2 | 2 | |||
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Ethique et acceptation des innovations
Ce cours vise à apporter des éléments pour une compréhension des paramètres en jeu dans l’adoption et les usages des outils numériques du point de vue des individus. Le module apporte une connaissance des théories, ainsi que des clefs d'analyse et d'interprétation. Il fournit aussi des guides pour un usage éthique des algorithmes et un respect des règles en matière de recueil, de conservation et d’usage des données à caractère personnel.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2 | 6h | 15h | |
| Modélisation et simulation | 4 | |||
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Optimisation pour les systèmes intelligents
| 2 | 8h | 12h | |
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Décision et analyse dans les systèmes intelligents
Ce cours présente les concepts liés à la prise de décision et à l'analyse : Prise de décision multicritères, prise de décision multi-objectifs, prise de décision en conditions incertaines, prise de décision floue, etc.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2 | 12h | 12h | |
| Stage | 16 |
CARAYOL Arnaud (M1-M2)
ZARGAYOUNA Mahdi (M2)
VANTIEGHEM Nicolas (M2)
Partenaire(s)
Double diplôme avec l'Université de Lisbonne
- Double diplôme avec Technische Hochschule Köln