ECTS
120 crédits
Niveau d'études visé
BAC +5 (niveau 7)
Durée
2 ans
Faculté
Faculté des Sciences
Présentation
L’objectif principal du parcours Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) est de spécialiser les étudiants dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA) en incluant toutes les approches actuelles à savoir :
Intelligence Artificielle Symbolique : focalisée sur la représentation de la connaissance et la modélisation du raisonnement des systèmes intelligents (logiciels ou robots) appelés agents intelligents
Intelligence Artificielle Statistique : focalisée sur l’apprentissage machine pour l’extraction de connaissances à partir des données massives
Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) : en utilisant (et en adaptant quand c’est nécessaire) des techniques de l’IA symbolique et statistique, elle est focalisée sur la distribution de l’intelligence entre différents systèmes autonomes (appelés systèmes multi-agents) et les différents types d’interaction entre ces systèmes pour réaliser des objectifs communs de manière collaborative ou des objectifs individuels dans un environnement compétitif.
Le parcours IAD fournit aux étudiants des bases théoriques solides. A la suite de cette formation, les étudiants auront la possibilité de poursuivre leurs études en thèse de doctorat soit dans un laboratoire public soit dans un département de recherche et développement (R&D) d’entreprises privées.
Ils auront aussi la possibilité de travailler en tant qu’ingénieurs de recherche dans des départements R&D en appliquant les techniques enseignées dans différents domaines d’applications réelles comme les banques et les assurances, le diagnostic médical, la gestion et la mitigation des risques, la gestion des crises, la détection des anomalies, les systèmes de recommandation, les voitures autonomes, les villes intelligentes, la gestion de la conformité, les systèmes d’aide à la décision et la décision automatisée, l’internet des objets, le marketing, la finance, le raisonnement juridique, la robotique, etc. De nombreuses grandes entreprises (Orange, RATP, SNCF, Airbus, Alstom, Safran, Thales, etc.) et startups sont intéressées par les compétences de nos étudiants en proposant des stages qui dans la plupart des cas aboutissent à des propositions d’embauche.
Programme
Sélectionnez un programme
Master 1 Informatique - Parcours : Intelligence artificielle distribuée (IAD)
Anglais
3 crédits20hComplexité algorithmique
3 crédits25hProbabilités et statistiques pour l'ingénieur
3 crédits25hProgrammation avancée
6 crédits40hProgrammation logique
3 crédits25hIntroduction à la reconnaissance des formes
3 crédits25hReprésentation des connaissances et raisonnement
6 crédits25hAu choix : 1 parmi 5
Administration système Unix/Linux
3 crédits25hEngagement étudiant
3 créditsSport
3 créditsUE ouverture
3 créditsUE libre: mobilité
3 crédits
Big data
3 crédits25hApprentissage machine
3 crédits25hAgents intelligents
3 crédits25hRaisonnement non monotone
3 crédits25hProjet tutoré
6 crédits10hData science
3 crédits25hProgrammation distribuée
3 crédits25hProgrammation Web
3 crédits25hOptimisation combinatoire
3 crédits25hStage facultatif
0 crédits
Master 2 Informatique - Parcours : Intelligence artificielle distribuée (IAD)
Agent oriented software engineering
3 crédits18hApprentissage orienté agent
3 crédits18hArgumentation Computationnelle
3 crédits18hLarge Language Models (LLMs)
3 crédits18hFormation de coalitions et allocation de ressources
3 crédits18hnégociation automatisée
3 crédits18hPlanification
3 crédits18hPlanification multi-agents
3 crédits18hSatisfaction des contraintes
3 crédits18hThéorie de la décision
3 crédits18h
STAGE M2
30 crédits250h
Contrôle des connaissances
Pour connaitre le détail des modalités de contrôle des connaissances et compétences, nous vous invitons à prendre contact avec l’UFR (voir le lien en savoir+)
Aménagements particuliers
Admission
Pré-requis
Licence d'informatique ou équivalent
Modalités de candidature
Droits de scolarité
Les droits d'inscription nationaux sont annuels et fixés par le ministère de l'Enseignement supérieur de la Recherche. S’y ajoutent les contributions obligatoires et facultatives selon la situation individuelle de l’étudiant.
Des frais de formation supplémentaires peuvent s’appliquer au public de formation professionnelle. Plus d’informations ici.
Et après ?
61%
Taux de réussite (Taux de réussite sur l’année de diplomation 2020-2021 (nombre d’admis par rapport au nombre d’inscrits administratifs))
Insertion professionnelle
Taux insertion professionnelle 60%
*Enquête du MESRI sur les diplômés 2019, 30 mois après obtention du diplôme.
|
Effectif des diplômés |
Effectif des répondants |
Taux de réponse |
Part des diplômés en formation initiale |
Part des diplômés en formation apprentissage |
Part des diplômés en formation continue |
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9 |
6 |
67% |
100% |
- |
- |
|
Part des cadres et des professions intermédiaires |
Part des emplois stables |
Part des emplois à plein temps |
Part des emplois en adéquation avec le niveau d'études |
Part des emplois en adéquation avec la formation suivie |
|
67% |
100% |
100% |
- |
100% |
Référentiel
Référentiel RNCP
39278
Contacts
Dernière mise à jour le 9 décembre 2025
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