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  • Niveau d'études visé

    BAC +5

  • Faculté

    Faculté Sociétés et Humanités

Présentation

Compétences visées

- Analyser et modéliser du point de vue informatique un problème dans toute son étendue et dans des champs d’applications variés en lien avec les usagers 

- Evaluer et maîtriser la complexité du développement d’un logiciel en relation avec un domaine d’application. 

- Mettre en relation une catégorie de problèmes avec les algorithmes de résolution adaptés et en évaluer la pertinence : limites d’utilisation et efficacité.  

- Proposer une architecture matérielle et logicielle permettant d’intégrer les données du problème et de le résoudre.  

- Maîtriser plusieurs paradigmes de modélisation et de programmation et être capable de s’adapter à de nouveaux langages. 

- Connaître et mettre en œuvre les principes de gestion des bases de données structurées ou non et la construction d’interfaces homme-machine. 

- Développer des applications informatiques sur des infrastructures variées (machines parallèles, environnement distribué, programmation Web…)  

- Maîtriser les principes de la compilation et de l’optimisation afin de produire un code efficace. 

- Identifier un problème pouvant être parallélisé, choisir et mettre en œuvre le modèle de calcul adapté pour le résoudre. 

- Déployer des applications informatiques, gérer les phases de test et les évolutions. 

- Maîtriser les grands enjeux de la sécurité des systèmes informatiques et de la protection des données,  

- Analyser un système du point de vue de la sécurité et mettre en œuvre des solutions sécurisées 

- Prendre en compte les enjeux industriels, économiques et professionnels : compétitivité et productivité, innovation, propriété intellectuelle et industrielle, respect des procédures qualité, sécurité. 

- Gérer une petite équipe, comprendre un bilan comptable et réaliser une démarche de création d’une entreprise. 

- Communiquer en langue anglaise à l’oral et à l'écrit et élaborer des documents techniques et/ou réglementaires dans cette langue.   

- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention 

- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine 

- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale 

- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines - Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines 

- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux 

- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation 

- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation 

- Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère 

- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles 

- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe 

- Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif 

- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité 

- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale   

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Programme

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Master Informatique - Parcours : Vision et machine intelligente

Le développement de machines de plus en plus puissantes, de l’Internet, les interactions entre disciplines et l’émergence de nouvelles applications (véhicule autonome, taxinomie de documents…) a entraîné l’apparition de nouvelles problématiques pour gérer un passage à l’échelle de plus en plus conséquent lié au traitement des contenus numériques.

Le parcours Vision et Machine Intelligente fournit une forte compétence en vision par ordinateur avec une connaissance approfondie des mécanismes théoriques et pratiques permettant de maîtriser les principaux médias et leur impact dans le domaine de la recherche et l’industrie. Des acteurs reconnus du monde de la recherche et de l’industrie interviennent dans ce parcours (comme Altice, l’institut géographique national, l’Institut Pasteur) et intègrent dans leurs enseignements les avancées technologiques et numériques les plus récentes.

 

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Master Informatique - Parcours : Machine learning pour la science des données

La plupart des décisions importantes des responsables en entreprise, mais aussi des scientifiques ou des économistes par exemple, sont prises aujourd’hui sur la base de l’analyse de données massives et multi-vues. Ces données sont au cœur du fonctionnement des intelligences artificielles actuelles. Si ces données sont disponibles en abondance (Big data), elles le sont le plus souvent sous forme brute et nécessitent d’abord une réorganisation et un prétraitement éclairés. Ensuite, une phase d’analyse, par des méthodes d’apprentissage machine (Machine Learning) issues de l’intelligence artificielle et de la statistique, est donc nécessaire. C’est l’objet du Master « Machine Learning for Data Science » ou « Apprentissage Machine pour la Science des Données ». Ce master requière des compétences en Informatique et en mathématiques appliquées. Dans M1, des UE spécifiques aux domaines de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle sont proposées. Le M2 existe en formation initiale (FI) et en alternance (FA).

 

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Master Informatique - Parcours : Intelligence artificielle distribuée

Les théories et techniques de l’intelligence artificielle distribuée (IAD) permettent le développement des machines intelligentes capables de résoudre des problèmes complexes et de réaliser des tâches complexes au nom des utilisateurs humains de manière autonome, soit en agissant seules, soit en interagissant avec d’autres machines. Les techniques d’IAD contribuent actuellement à divers domaines d’application comme la robotique, le commerce électronique, l’intelligence ambiante, villes intelligentes, internet des objets, la composition des services web, la prise de décision distribuée, la simulation sociétale, les jeux multi-joueurs, la résolution des disputes en ligne, la négociation électronique, le diagnostic médical, la gestion des crises, etc

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Master Informatique - Parcours : Cybersécurité et esanté

La numérisation accélérée des entreprises et organismes de santé se traduit par : la dématérialisation massive des systèmes d’Information vers le cloud, l’explosion de l’internet des objets (IoT) dans un monde tout connecté accessible en mobilité avec smartphone, tablettes…, l’accumulation des données provenant des utilisateurs dans le Big Data. Dans ce contexte, les exemples de cyberattaques en lien avec la transformation digitale sont de plus en plus nombreux. Ce qui oblige les organisations à repenser leur approche de la Cybersécurité, dans un cadre règlementaire de plus en plus contraignant, pour être en mesure de continuer à protéger leurs utilisateurs, leurs activités et leurs actifs (Systèmes d’Information, données, …) de la « Cyber-menace » en constante évolution.

Par ailleurs, les risques et les menaces de sécurité informatique avec la professionnalisation de la cybercriminalité face à un niveau de protection des entreprises et des institutions qui est nettement insuffisant, à la multiplication des cyberattaques massives et non-ciblées type ransomware, à la fraude sur internet via différentes techniques d’ingénierie sociale, à la perte de données sensibles suite à des malversations, aux risques inhérents au fait de transférer leurs applications et données vers un tiers (Cloud computing), et l’accroissement de la télémédecine utilisant des réseaux de communication vulnérables (Internet, mobiles, wifi, …).

Face à ces enjeux, le Master Cybersécurité et e-Santé a pour mission de former en deux ans des experts en Cybersécurité des systèmes, réseaux et données associés aux secteurs de la santé connectée (e-Santé) et de l’Internet des Objets (IoT). Les experts seront capables de mener des missions de conseil, d’analyse et d’audit de sécurité, ainsi que de développement, d’implémentation et de validation de solutions techniques de sécurité.

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Master Informatique - Parcours : Apprentissage machine pour la sciences des données

La plupart des décisions importantes des responsables en entreprise, mais aussi des scientifiques ou des économistes par exemple, sont prises aujourd’hui sur la base de l’analyse de données massives et multi-vues. Ces données sont au cœur du fonctionnement des intelligences artificielles actuelles. Si ces données sont disponibles en abondance (Big data), elles le sont le plus souvent sous forme brute et nécessitent d’abord une réorganisation et un prétraitement éclairés. Ensuite, une phase d’analyse, par des méthodes d’apprentissage machine (Machine Learning) issues de l’intelligence artificielle et de la statistique, est donc nécessaire. C’est l’objet du Master « Machine Learning for Data Science » ou « Apprentissage Machine pour la Science des Données ». Ce master requière des compétences en Informatique et en mathématiques appliquées. Dans M1, des UE spécifiques aux domaines de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle sont proposées. Le M2 existe en formation initiale (FI) et en alternance (FA).

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Master Informatique - Parcours : Cybersécurité

La numérisation accélérée des entreprises se traduit par : la dématérialisation massive des systèmes d’Information vers le cloud, l’explosion de l’internet des objets (IoT) dans un monde tout connecté accessible en mobilité avec smartphone, tablettes…, l’accumulation des données provenant des utilisateurs dans le Big Data. Dans ce contexte, les exemples de cyberattaques en lien avec la transformation digitale sont de plus en plus nombreux. Ce qui oblige les organisations à repenser leur approche de la Cybersécurité, dans un cadre règlementaire de plus en plus contraignant, pour être en mesure de continuer à protéger leurs utilisateurs, leurs activités et leurs actifs (Systèmes d’Information, données, …) de la « Cyber-menace » en constante évolution.

Par ailleurs, les risques et les menaces de sécurité informatique avec la professionnalisation de la cybercriminalité face à un niveau de protection des entreprises et des institutions qui est nettement insuffisant, à la multiplication des cyberattaques massives et non-ciblées type ransomware, à la fraude sur internet via différentes techniques d’ingénierie sociale, à la perte de données sensibles suite à des malversations, aux risques inhérents au fait de transférer leurs applications et données vers un tiers (Cloud computing), à l’accroissement du télétravail utilisant des réseaux de communication vulnérables (Internet, mobiles, wifi, …).

Dynamique et porteur, le secteur de la cybersécurité fait pourtant face à une pénurie de talents, notamment féminins, qui ne représentent que 11% des effectifs.

Face à ces enjeux, le Master Cybersécurité a pour mission de former en deux années, par apprentissage, des expert(e)s en Cybersécurité opérationnelle capable de réaliser des missions de conseil, d’analyse et d’audit de sécurité des Systèmes d’Information, ainsi que le développement, le déploiement et la validation de solutions techniques de cybersécurité. Dans ses procédures d’admission et de tutorat/mentorat, l’équipe du Master est par ailleurs engagée à promouvoir et faire progresser la présence et le leadership des femmes dans les métiers relatifs à la sécurité des systèmes d’information, en partenariat avec le « Cercle des Femmes de la CYberSécurité » (CEFCYS).

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Master Informatique fondamentale et appliquée - Parcours : Génie informatique en Alternance (GENIAL)

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  • Algorithmique

    6 crédits
  • Protocoles réseaux

    6 crédits
  • Langages à objet avancés

    6 crédits
  • Programmation de composants mobiles

    6 crédits
  • Evaluation du travail en entreprise

    6 crédits
  • Anglais

    3 crédits
  • Bases de données avancées

    6 crédits
  • Génie logiciel avancé

    6 crédits
  • Sécurité Informatique

    3 crédits
  • UE au choix

    3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 2

      • Droits d'informatique

        3 crédits
      • Introduction aux logiciels libres

        3 crédits
  • Evaluation du travail en entreprise

    9 crédits
  • Anglais

    3 crédits
  • Algorithmique répartie

    3 crédits
  • Architectures des systemes de bases de données

    3 crédits
  • Grands réseaux d'interaction

    3 crédits
  • Informatique embarquée

    3 crédits
  • Programmation répartie

    3 crédits
  • Programmation comparée

    3 crédits
  • Programmation objets : concepts avancés

    3 crédits
  • Calcul à hautes performances

    3 crédits
  • Internet des objets

    3 crédits
  • Hackathon du début

    3 crédits
  • Hackathon du printemps

    3 crédits
  • Evaluation du travail en entreprise (intermédaire)

    3 crédits
  • Evaluation du travail en entreprise (finale)

    21 crédits

Master Informatique - Parcours : Données, Connaissances et Intelligence (DCI)

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  • Anglais

    2 crédits
  • Complexité algorithmique

    3 crédits
  • Optimisation Combinatoire

    3 crédits
  • Probabilités et statistiques pour l'ingénieur

    3 crédits
  • Programmation avancée

    3 crédits
  • Administration et gestion de données

    3 crédits
  • Représentation des connaissances et raisonnement

    4 crédits
  • Programmation logique et contraintes dans les bases de données

    5 crédits
  • Extraction de connaissances à partir de données structurées et non-structurées

    5 crédits
  • Facultatif : Cap Emploi

    0 crédits
  • Apprentissage machine

    4 crédits
  • Big data

    4 crédits
  • Data science

    4 crédits
  • Programmation Web

    3 crédits
  • Projets tutorés

    5 crédits
  • Informatique decisionnelle: Business intelligence (BI)

    3 crédits
  • Logique de descriptions

    4 crédits
  • Raisonnement non monotone

    3 crédits
  • Facultatif : Stage

    0 crédits
  • Sémantique des données

    7 crédits
    • Extraction sémantique du Web

      3 crédits
    • Intégration sémantique de données du Web

      4 crédits
  • Traitement des données temporelles

    10 crédits
    • Gestion et analyse de séries temporelles

      3 crédits
    • Représentation de données temporelles et raisonnement

      4 crédits
    • Traitement de flux de données (streaming)

      3 crédits
  • Traitement de la qualité et l'incertitude des données

    7 crédits
    • Qualité de données

      4 crédits
    • Représentation de l'incertitude dans les bases de données et de connaissances

      3 crédits
  • Compétences transversales

    6 crédits
    • Méthodologie de la recherche

      2 crédits
    • Protection des données

      2 crédits
    • Droits sur la donnée et éthique

      2 crédits
  • Stage

    30 crédits

Master Informatique - Parcours : Réseaux et Systèmes Autonomes (RSA)

Pourquoi intégrer ce master ?

• Acquérir une expertise dans les réseaux programmables, la virtualisations et l’analyse appliqués aux données extraites.
• Se familiariser avec la recherche de pointe et les défis des réseaux de nouvelle génération.
• Bénéficier de l’expertise des différents laboratoire de recherche de l’Université Paris Cité et du tissu socio-économique.

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  • Anglais

    2 crédits
  • Probabilités et statistiques pour l'ingénieur

    3 crédits
  • Programmation avancée

    3 crédits
  • Administration et gestion de données

    3 crédits
  • Optimisation Combinatoire

    3 crédits
  • Programmation logique et contraintes dans les bases de données

    5 crédits
  • Réseaux avancés et applications

    4 crédits
  • Introduction aux réseaux sans fil et mobiles

    4 crédits
  • Complexité algorithmique

    3 crédits
  • Facultatif : Cap Emploi

    0 crédits
  • Droit de l'informatique et propriété industrielle

    2 crédits
  • Data science

    3 crédits
  • Apprentissage machine

    4 crédits
  • Programmation distribuée

    4 crédits
  • Projets tutorés

    6 crédits
  • Réseaux programmables et virtualisation

    4 crédits
  • Cryptographie et sécurité des réseaux

    4 crédits
  • Informatique décisionnelle

    3 crédits
    • Business intelligence (BI) et entrepôts de données

  • Réseaux et analyse des données

    8 crédits
    • Réseaux: Cloud et Internet des objets (Spécialité)

      3 crédits
    • Data series management and analytics

      2 crédits
    • Data stream analytics

      3 crédits
  • Réseaux nouvelle génération

    9 crédits
    • Optimisation des systèmes complexes (Spécialité)

      3 crédits
    • Réseaux et systèmes autonomes (Virtualisation) (Spécialité)

      3 crédits
    • Sécurité des réseaux et des systèmes autonomes (Spécialité)

      3 crédits
  • Réseaux , palterformes, et applications

    9 crédits
    • Ingénierie de la qualité de service (Spécialité)

      3 crédits
    • Systèmes ubiqutaires (Edge, Vehicular, et UAV) (Spécialité)

      3 crédits
    • Métriques et évaluation des performances (Spécialité)

      3 crédits
  • Compétences transversales

    4 crédits
    • Méthodologie de la recherche

      2 crédits
    • Innovation et veille technologique

      2 crédits
    • Projet tutoré

      0 crédits
  • Stage ou Mémoire

    30 crédits

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