Master Systèmes et Services pour l'Internet des Objets
Pour y accéder
Master 1 en informatique. Ingénieur en informatique.
Les plus de la formation
L'équipe pédagogique est composée d'enseignants-chercheurs qui participent activement à des projets collaboratifs avec des industriels.
Cette formation est adossée aux activités de recherche :
- de l’équipe LRT du laboratoire d’informatique Gaspard Monge (LIGM) ;
- du laboratoire GRETTIA du département Cosys de l'IFSTTAR.
Plusieurs cours sont dispensés en anglais.
Les débouchés sont nombreux. Ils comprennent la possibilité d'entamer un travail de recherche, car le développement des systèmes de l'IoT apporte de nouveaux défis en ce qui concerne la communication, le transport, la sécurité, le stockage et l'analyse de données (Big Data).
Compétences visées
Les compétences visées sont la conception, la mise en oeuvre, l'évaluation de solutions pour l'Internet des objets (IoT). Ces compétences touchent la conception de mécanismes de communication adaptés aux contraintes système (consommation d'énergie, capacité de calcul et de mémoire limitée), mais aussi la maîtrise d'outils de traitement et d'analyse de données massives remontées par des capteurs.
Cette formation couvre plusieurs compétences techniques du domaine de pointe de l'Internet des objets : exploitation des données de capteurs, réseau de communication dans un environnement contraint, sécurité des données et des capteurs, techniques d'apprentissage automatique (machine learning), qualité de service du réseau et des données, programmation des objets.
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
30
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.
Lien des modalités de candidature
Lieu(x) de la formation
Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne
Bâtiment Copernic
Après la formation
Les débouchés professionnels sont nombreux dès l'issue du M2 : consultant dans le domaine de l'Internet des objets (IoT), développeur Full Stack pour les systèmes IoT, concepteur de systèmes et de protocoles de communication contraints, administrateur système et réseau, ingénieur avant-vente pour les systèmes IoT, développeur d'applications mobiles...
Ce master permet une ouverture vers le monde de la recherche, car l’émergence de systèmes d’IoT et les nouvelles technologies associées introduit de nouveaux défis en termes de communication, transport, sécurité, stockage et analyses de données (Big Data).
Ce M2 permet aussi une poursuite en doctorat dans la mention informatique.
Insertion professionnelle
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
informatique basés sur les technologies d'objets connectés aux entreprises et aux particuliers. Les types d'emplois accessibles sont liés à la recherche et au développement dans le domaine des réseaux et de l'Internet des objets : ingénieur R&D, architecte réseaux, consultant en Internet des objets, administrateur systèmes et réseaux d'objets, chef de projet, chef d'exploitation, intégrateur, etc. Le débouché vers le monde académique est la
poursuite d'études en doctorat.
Objectifs de la formation
L'objectif de la formation est d'accompagner les étudiants en informatique ayant déjà obtenu le niveau de M1, et qui souhaitent se spécialiser dans un domaine de pointe qui est l’internet des objets et ses applications notamment la ville intélligente, l'industrie 4.0, et le Smart Grid. L’objectif est de développer des compétences théoriques, analytiques et pratiques dans ce domaine afin de pouvoir intégrer le monde professionnel ou de la recherche.
Disciplines majeures
Informatique, Réseaux et télécommunication, Science de données, Système contraints (embarqué, connecté, mobile, faible resources: energie, calcul, mémoire)
Organisation de la formation
Cette formation est composée de deux groupes un en formation intiale (FI) et l'autre en apprentissage. La formation est organisée en trois pariode : Période 1 de Séptembre à Janvier (S3), Période 2 de Janvier à Mars (S4), et Période 3 de Avril à Séptembre
Modalités d'admission en FI :
Le candidat doit être titulaire d'un Master 1 en informatique
Modalités d'admission en FC :
Le candidat doit avoir un niveau équivalent d'un Master 1 en informatique
Modalités d'admission en FA :
Le candidat doit être titulaire d'un Master 1 en informatique et être sélectionner par une entreprise pour une mission d'apprentissage dont le contenu est en adéquation avec la formation
Calendrier
Période de stage : avril-septembre (minimum 4 mois de stage).
Rythme de l'alternance : une semaine en entreprise et une semaine à l'université.
Environnement de recherche
Cette formation est adossé non seulement aux activités de recherche de l’équipe LRT (Logiciels, Réseaux et Temps réel) du laboratoire d’informatique Gaspard Monge (UMR8049 LIGM), mais aussi le laboratoire GRETTIA du département Cosys de l'IFSTTAR.
Tarifs formation continue (Les informations ci-contre s'adressent uniquement aux adultes en reprise d'études)
7000 €/an
Semestre 3
| Enseignements | 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.
Langue de l'enseignement ANGLAIS / ENGLISH | 3.00 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 | |||
| Concevoir et implémenter des applications mobiles et IoT ainsi que leurs déploiements | ||||
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Services 1
| 5.00 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | |||
| Garantir la sécurité, la fiabilité et la performance des échanges de données | ||||
|
Systèmes 1
| 5.00 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement 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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
|
Anglais
| 3.00 | |||
| Analyser, modéliser et simuler le comportement et les performances des réseaux IoT | ||||
|
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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 3.00 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement 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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH - ANGLAIS / ENGLISH | 4.00 |
Semestre 4
| Enseignements | 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 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement 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.
Langue de l'enseignement 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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 2.00 | |||
| Garantir la sécurité, la fiabilité et la performance des échanges de données | ||||
|
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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 1.50 | |||
|
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.
Langue de l'enseignement 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.
Langue de l'enseignement 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.
Langue de l'enseignement 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.
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH - ANGLAIS / ENGLISH | 2.00 |
CARAYOL Arnaud (M1-M2)
RACHEDI Abderrezak
VANTIEGHEM Nicolas (M2)
Partenaire(s)
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.