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Master Systèmes intelligents et applications

Macaron diplôme national de Master contrôlé par l'Etat
Bac+1
Bac+2
Bac+3
Bac+4
Bac+5
M1
M2
Domaine(s)
Sciences et ingénierie
Dîplome
Master  
Mention
Informatique  
Parcours
Systèmes intelligents et applications  
Modalités
Formation en apprentissage, Formation initiale, Validation des acquis de l'expérience  
Lieu(x) de formation
Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne, Bâtiment Copernic
Capacité d'accueil
20  
Une formation de

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).

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

EnseignementsECTSCMTDTP
Data Analytics & Applications12
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
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
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
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
Deep Learning pour les Systèmes Intelligents

 

2 6h 16h
Modélisation, Simulation & Applications18
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
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
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
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
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
Recherche

 

3 30h
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

EnseignementsECTSCMTDTP
Data Science8
IA explicable pour les systèmes intelligents

Introduction pour renforcer l'expertise en Data Science

 

2 6h 14h
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
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 22
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 simulation4
Optimisation pour les systèmes intelligents

 

2 8h 12h
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
Stage16

CARAYOL Arnaud (M1-M2)

Responsable de mention

ZARGAYOUNA Mahdi (M2)

Responsable de formation

VANTIEGHEM Nicolas (M2)

Secrétaire pédagogique
Téléphone : 01 60 95 77 83
Bâtiment : Copernic
Bureau : 2B179

LARANCE Charlène

Gestionnaire formation continue
SOLTANI Amel
Gestionnaire VAE
Partenaire(s)

Double diplôme avec l'Université de Lisbonne

- Double diplôme avec Technische Hochschule Köln