Niveau d'études visé
BAC +5 (niveau 7)
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
Programme
Sélectionnez un programme
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 ». 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.
Ce programme universitaire fait partie de la Graduate School Artificial Intelligence and Data Science d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche avancés. La Graduate School forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
Programmation pour la science des données
9 crédits75hprogrammation avancée-Python et R
3 crédits25hProgrammation web
3 crédits25hProgrammation distribuée
3 crédits25h
Mathématiques pour Machine Learning
9 crédits75hStatistique/probablités
3 crédits25hOptimisation pour l’apprentissage machine
3 crédits25hReconnaissance des formes
3 crédits25h
Sciences des données
9 crédits75hApprentissage supervisé I
3 crédits25hDimensionality reduction I
3 crédits25hTime series I
3 crédits25h
Data engineering
3 crédits20hCloud Computing
1,5 crédits20hTechnologies de Conteneurisation
1,5 crédits20h
Big Data Analytics
3 crédits25hMachine Learning
9 crédits75hClustering et Réduction de la dimension
3 crédits25hText mining et NLP
3 crédits25hDeep Learning I
3 crédits25h
Droit et communication
3 crédits42hDroit informatique
1,5 crédits21hAnalyse et Restitution
1,5 crédits21h
Projet et Recherche
12 crédits51hProjet PludriDisciplinaire (PPD)
9 crédits36hAnglais
3 crédits15h
IA pour l'écologie et la santé
3 crédits25hStage optionnel
0 crédits
Apprentissage non supervisé
9 crédits63hAu choix : 3 parmi 4
Clustering
3 crédits25hMixture models
3 crédits25hFactorisation and Recommendation
3 crédits25hDimensionality reduction
3 crédits25h
Apprentissage et décision
12 crédits84hAu choix : 4 parmi 5
Supervised learning II
3 crédits25hReinforcement learning
3 crédits25hTime series II
3 crédits25hDeep Learning II
3 crédits25hGraph learning
3 crédits25h
Natural Language Processing (NLP)
6 crédits25hGenerative AI
3 crédits25hData embedding and learning
3 crédits25h
Data engineering
3 crédits21hBig Data Analytics
1,5 crédits25hPackaging
1,5 crédits25h
Projet et Recherche
12 crédits51hProjet PludriDisciplinaire (PPD)
9 crédits36hAnglais
3 crédits15h
Stage/Mémoire
18 crédits150h
Master Informatique - Parcours : Cybersécurité et e-santé
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.
FONDEMENT DE LA CYBERSECURITE
12 crédits112hCYBERSECURITE
3 crédits28hCRYPTOGRAPHIE ET APPLICATIONS
3 crédits28hADMINISTRATION SYSTEMES UNIX/LINUX
3 crédits28hRESEAUX TCP/IP
3 crédits28h
PROGRAMMATION POUR LA CYBERSECURITE
9 crédits84hPYTHON POUR LA CYBERSECURITE
3 crédits28hPROGRAMMATION DISTRIBUEE ET WEB
3 crédits28hOPTIMISATION ALGORITHMIQUE ET COMBINATOIRE
3 crédits28h
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LA CYBERSECURITE
9 crédits70hDATA SCIENCE
6 crédits42hMACHINE LEARNING
3 crédits28h
CYBERSECURITE AVANCEE ET REGLEMENTATION
15 crédits138hCYBERSECURITE AVANCEE
6 crédits61hSECURITE DU CLOUD COMPUTING
3 crédits28hSECURITE DES RESEAUX ET DES SYSTEMES INFORMATIQUES
3 crédits28hDROIT, REGLEMENTATION ET PROTECTION DES DONNEES
3 crédits21h
PROJET ET STAGE CYBERSECURITE ET E-SANTE
15 crédits36hPROJET TUTEURE CYBERSECURITE ET E-SANTE
12 crédits36hANGLAIS
3 créditsSTAGE MASTER 1
0 crédits
Facultatif
CYBERSECURITE ET CYBERDEFENSE
12 crédits125hHACKING ETHIQUE ET AUDIT DE SECURITE
3 crédits50hANALYSE DE RISQUES CYBERSECURITE
3 crédits25hCYBERSECURITE OPERATIONNELLE SOC/SIEM
3 crédits25hCRYPTOGRAPHIE AVANCEE ET BLOCKCHAIN
3 crédits25h
CYBERSECURITE DES RESEAUX DE COMMUNICATIONS
9 crédits100hSECURITE AVANCEE DES RESEAUX MOBILES ET CLOUD
3 crédits50hSECURITE DES RESEAUX CISCO
3 crédits25hRESEAUX INTERNET NOUVELLE GENERATION
3 crédits25h
CYBERSECURITE ET SANTE NUMERIQUE
9 crédits65hSTAGE CYBERSECURITE ET E-SANTE
30 crédits250hSTAGE CYBERSECURITE ET E-SANTE
30 crédits250h
Facultatif
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).
FONDEMENT DE LA CYBERSECURITE
12 crédits112hCYBERSECURITE
3 crédits28hCRYPTOGRAPHIE ET APPLICATIONS
3 crédits28hADMINISTRATION SYSTEMES UNIX/LINUX
3 crédits28hRESEAUX TCP/IP
3 crédits28h
PROGRAMMATION POUR LA CYBERSECURITE
9 crédits84hPYTHON POUR LA CYBERSECURITE
3 crédits28hPROGRAMMATION DISTRIBUEE ET WEB
3 crédits28hOPTIMISATION ALGORITHMIQUE ET COMBINATOIRE
3 crédits28h
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LA CYBERSECURITE
9 crédits70hDATA SCIENCE
6 crédits42hMACHINE LEARNING
3 crédits28h
CYBERSECURITE AVANCEE ET REGLEMENTATION
15 crédits138hCYBERSECURITE AVANCEE
6 crédits61hSECURITE DU CLOUD COMPUTING
3 crédits28hSECURITE DES RESEAUX ET DES SYSTEMES INFORMATIQUES
3 crédits28hDROIT, REGLEMENTATION ET PROTECTION DES DONNEES
3 crédits21h
PROJET ET MISSION ENTREPRISE CYBERSECURITE 1
15 crédits36hPROJET TUTEURE CYBERSECURITE 1
6 crédits36hANGLAIS
3 créditsMISSION EN ENTREPRISE CYBERSECURITE 1
6 crédits
Facultatif
CYBERSECURITE ET CYBERDEFENSE
12 crédits125hHACKING ETHIQUE ET AUDIT DE SECURITE
3 crédits50hANALYSE DE RISQUES CYBERSECURITE
3 crédits25hCYBERSECURITE OPERATIONNELLE SOC/SIEM
3 crédits25hCRYPTOGRAPHIE AVANCEE ET BLOCKCHAIN
3 crédits25h
CYBERSECURITE DES RESEAUX DE COMMUNICATIONS
9 crédits100hSECURITE AVANCEE DES RESEAUX MOBILES ET CLOUD
3 crédits50hSECURITE DES RESEAUX CISCO
3 crédits25hRESEAUX INTERNET NOUVELLE GENERATION
3 crédits25h
CYBERSECURITE ET SANTE NUMERIQUE
9 crédits65hGOUVERNANCE DE LA CYBERSECURITE
9 crédits90hGOUVERNANCE ET POLITIQUE DE SECURITE DES SYSTEMES D'INFORMATION
3 crédits30hANALYSE FORENSIQUE ET MALWARE
3 crédits30hGESTION DES IDENTITES ET DES ACCES
3 crédits30h
PROJET ET MISSION ENTREPRISE CYBERSECURITE 2
21 crédits290hPROJET TUTEURE CYBERSECURITE 2
6 crédits40hMISSION ENTREPRISE CYBERSECURITE 2
15 crédits250h
Facultatif
Master Informatique - Parcours : Vision et machine intelligente (VMI)
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.
Ce programme universitaire fait partie de la Graduate School Artificial Intelligence and Data Science d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche avancés. La Graduate School forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
Anglais
3 crédits20hComplexité algorithmique
3 crédits25hProbabilités et statistiques pour l'ingénieur
3 crédits25hProgrammation avancée
6 crédits40hBases du traitement du signal et des images
3 crédits25hIntroduction à la reconnaissance des formes
3 crédits25hReprésentation des connaissances et raisonnement
3 crédits25hOptimisation et algorithmique
3 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 crédits25hGéométrie algorithmique
3 crédits25hAnalyse d’images
3 crédits25hProjet tutoré
6 crédits10hData science
3 crédits25hProgrammation distribuée
3 crédits25hProgrammation Web
3 crédits25hRéseaux de neurones pour la vision par ordinateur
3 crédits25hStage facultatif
0 crédits
Au choix : 1 parmi 2
Formation initiale
30 créditsVision par ordinateur
6 crédits60hMachine intelligente et perception
9 crédits75hVeille et sécurité de l'information
6 crédits36hCompétences transversales
9 crédits102h
Formation par apprentissage
30 créditsVision par ordinateur
9 crédits60hMachine intelligente et perception
12 crédits60hVeille et sécurité de l'information
9 crédits36h
Au choix : 1 parmi 2
Formation initiale
30 créditsSTAGE M2
30 crédits250h
Formation par apprentissage
30 créditsCompétences transversales
12 crédits67hTutorat mémoire
18 crédits150h
Master Informatique - Parcours : Intelligence artificielle distribuée (IAD)
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.
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
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
Master Informatique - Parcours : Données, Connaissances et Intelligence (DCI)
Ce programme universitaire fait partie des Graduate Schools Artificial Intelligence and Data Science et Biomedical Engineering d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche de pointe.
- La Graduate School Artificial Intelligence and Data Science forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
- La Graduate School Biomedical Engineering encourage l'entrepreneuriat dans le domaine bio en facilitant l'éducation et le transfert de technologie vers des start-ups et des entreprises. En savoir plus >
Anglais
3 crédits20hComplexité algorithmique
3 crédits25hProbabilités et statistiques pour l'ingénieur
3 crédits25hProgrammation avancée
6 crédits40hConnaissances et contraintes dans les données structurées et non structurées
9 crédits50hReprésentation des connaissances et raisonnement
3 crédits25hAu choix : 1 parmi 5
Administration des systèmes de gestion de données
3 crédits25hEngagement étudiant
3 créditsSport
3 créditsUE ouverture
3 créditsUE libre: mobilité
3 crédits
Apprentissage machine
3 crédits25hBig data
3 crédits25hLogiques pour les bases de données
3 crédits25hData science
3 crédits25hRaisonnement non monotone
3 crédits25hInformatique décisionnelle : Business intelligence (BI)
3 crédits25hProgrammation Web
3 crédits25hOptimisation combinatoire
3 crédits25hProfessionnalisation
6 crédits50hProjets tutorés
6 crédits10hFacultatif : Stage
0 crédits
Sémantique des données
6 crédits41hExtraction sémantique du Web
3 crédits16hIntégration sémantique de données du Web
3 crédits25h
Gestion des données temporelles
9 crédits75hGestion et analyse de séries temporelles
3 crédits25hReprésentation de données temporelles et raisonnement
3 crédits25hTraitement de flux de données (streaming)
3 crédits25h
Qualité des données et gestion de l'incertitude
6 crédits50hCompétences transversales
9 crédits66hInitiation à la recherche scientifique
3 crédits13hProtection des données
3 crédits25hDroits sur la donnée et éthique
3 crédits25h
STAGE M2
30 crédits250h
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.
Ce programme universitaire fait partie de la Graduate School Artificial Intelligence and Data Science d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche avancés. La Graduate School forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
Anglais
3 crédits20hComplexité algorithmique
3 crédits25hProbabilités et statistiques pour l'ingénieur
3 crédits25hProgrammation avancée
6 crédits40hAdministration système Unix/Linux
3 crédits25hRéseaux avancés et applications
6 crédits25hIntroduction aux réseaux sans fil et mobiles
3 crédits25hAu choix : 1 parmi 5
Administration des systèmes de gestion de données
3 crédits25hEngagement étudiant
3 créditsSport
3 créditsUE ouverture
3 créditsUE libre: mobilité
3 crédits
Apprentissage machine
3 crédits25hDroit de l'informatique et propriété industrielle
3 crédits25hOptimisation combinatoire
3 crédits25hProgrammation distribuée
3 crédits25hInformatique décisionnelle
3 crédits25hCryptographie et sécurité des réseaux
3 crédits25hRéseaux programmables et virtualisation
6 crédits25hProjets tutorés RSA
6 crédits50hTER RSA
6 crédits10hFacultatif : Stage
0 crédits
Réseaux et analyse des données
9 crédits75hRéseaux: Cloud et Internet des objets (Spécialité)
3 crédits25hGestion et analyse de séries temporelles
3 crédits25hTraitement de flux de données (streaming)
3 crédits25h
Réseaux nouvelle génération
9 crédits75hRéseaux , palterformes, et applications
9 crédits75hCompétences transversales
3 crédits25hMéthodes d'évaluation de la recherche
1,5 crédits13hInnovation et veille technologique
1,5 crédits12h
STAGE M2
30 crédits250h
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 ». 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).
Ce programme universitaire fait partie de la Graduate School Biomedical Engineering d'Université Paris Cité, connectant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche avancés. La Graduate School encourage le bio-entrepreneuriat en favorisant l'éducation et le transfert de technologie vers des start-ups et des entreprises. En savoir plus >
Master Informatique - Parcours : Master Parisien de Recherche en Informatique
[Pour la rentrée 2025/2026, retrouvez ce parcours de master sous la mention "Informatique".]
Ce programme universitaire fait partie des Graduate Schools Mathematical Sciences et Quantum Technologies d'Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche de pointe.
- La Graduate School Mathematical Sciences propose des formations allant des mathématiques et de l'informatique théorique à des applications modernes à fort potentiel social et interdisciplinaire, comme les sciences des données, l'intelligence artificielle et la cryptographie. En savoir plus >
- La Graduate School Quantum Technologies forme les étudiantes et les étudiants aux techniques de pointe de l'information quantique, en combinant la physique quantique et la théorie de l'information. En savoir plus >
Algorithmique
6 créditsCalculabilité et complexité
6 crédits3 UE au choix
18 créditsAu choix : 3 parmi 9
Circuits et architecture
6 créditsProtocoles réseaux
6 créditsInterfaces graphiques
6 créditsLangages à objet avancés
6 créditsProgrammation logique et par contraintes
6 créditsAutomates avancés et applications
6 créditsCompilation
6 créditsCours extérieur 1
6 créditsCours extérieur 2
6 crédits
Anglais de Spécialité
3 créditsTravaux de recherche encadrés
6 créditsUE au choix
21 créditsAu choix : 4 à 7 parmi 17
Programmation système avancée
6 créditsBases de données avancées
6 créditsDroits d'informatique
3 créditsFormat de documents et XML
3 créditsIntroduction aux logiciels libres
3 créditsUE extérieur 1
3 créditsCompilation optimisante
3 créditsGénie logiciel avancé
6 créditsInfographie
6 créditsPreuves assistées par ordinateur
6 créditsProgrammation fonctionnelle avancée
6 créditsAlgorithmique avancée et complexité
6 créditsSémantique de langages de programmation
6 créditsOutils formels pour la science des données
6 créditsInitiation à la recherche (séminaire)
3 créditsTechnologies big data
3 créditsCours extérieur 1
6 crédits
Au choix : 5 à 10 parmi 49
Logique linéaire et paradigmes logiques du calcul
6 créditsModèles des langages de programmation: domaines, catégories, jeux
6 créditsConcurrence
3 créditsFondements de la confidentialité des données
3 créditsProgrammation fonctionnelle et systèmes de types
6 créditsDémonstration automatique
3 créditsInterprétation abstraite: application à la vérification et à l'analyse statique
6 créditsFondements des systèmes de preuves
3 créditsAssistants de preuves
3 créditsThéorie non-séquentielle des systèmes distribués
3 créditsFondements des systèmes temps-réel et hybrides
3 créditsBeaux préordres et algorithmes
3 créditsVérification algorithmique des programmes
3 créditsAspects algorithmiques de la combinatoire
6 créditsComplexité randomisée (long)
6 créditsAlgorithmes d’approximation et Algorithmique moléculaire
6 créditsComplexité randomisée (court)
3 créditsTechniques en cryptographie et cryptoanalyse
3 créditsAlgorithmes arithmétiques pour la cryptologie
3 créditsSystèmes polynomiaux, calcul formel et applications
3 créditsCodes correcteurs d'erreurs et applications à la cryptographie
3 créditsAnalyse géométrique des données
3 créditsAnalyse d'algorithmes
6 créditsModélisation par automates finis
6 créditsFondements sur la modélisation des réseaux
3 créditsAlgorithmique distribuée pour les réseaux
3 créditsAlgorithmique distribuée avec mémoire partagée
3 créditsMéthodes informatiques pour la biologie systémique et synthétique
6 créditsTechniques de théorie des jeux en informatique
3 créditsFondations mathématiques de la théorie des automates
3 créditsAlgorithmes efficaces en calcul formel
6 créditsSystèmes synchrones
3 créditsOptimisation
3 créditsRésolution de problèmes d'optimisation avec heuristiques de recherche
3 créditsLogique, complexité descriptive et théorie des bases de données
3 créditsGestion de données du web
3 créditsStructures informatiques et logiques pour la modélisation linguistique
3 créditsAlgorithmique des graphes
3 créditsFouille de graphes
3 créditsProtocoles cryptographiques : preuves formelles et calculatoires
6 créditsThéorie des calculs
3 créditsComplexité de circuits
3 créditsInformatique quantique
3 créditsInformatique quantique et cryptographie
3 créditsProgrammation par contraintes
3 créditsPreuve de programmes
3 créditsSémantique, langages et algorithmes pour la programmation multicore
3 créditsAlgorithmique et combinatoire des graphes géométriques
3 créditsInformatique graphique et visualisation scientifique
3 crédits
Stage
30 crédits
Master Informatique - Parcours : Langages et Programmation
[Pour la rentrée 2025/2026, retrouvez ce parcours de master sous la mention "Informatique".]
Le parcours "Langages et Programmation" (mention "Informatique fondamentale et appliquée") vise une formation en programmation par une approche axée sur les langages de programmation et des langages de données.
Des cours focalisés sur des langages de programmation spécifiques de différents paradigmes sont complétés par des matières fondamentales et des cours transversaux.
Compilation
6 créditsLangages à objet avancés
6 crédits3 UE au choix
18 créditsAu choix : 3 parmi 11
Circuits et architecture
6 créditsInterfaces graphiques
6 créditsProtocoles réseaux
6 créditsProgrammation de composants mobiles
6 créditsThéorie et pratique de la concurrence
6 créditsIntroduction à l'intelligence artificielle et la théorie de jeux
6 créditsProgrammation logique et par contraintes
6 créditsCalculabilité et complexité
6 créditsAutomates avancés et applications
6 créditsAlgorithmique
6 créditsCours extérieur 1
6 crédits
Génie logiciel avancé
6 créditsProgrammation fonctionnelle avancée
6 créditsUE au choix
15 créditsAu choix : 3 à 5 parmi 17
Projet de programmation ou stage
6 créditsAu choix : 1 parmi 2
Projet de programmation
6 créditsStage en entreprise
6 crédits
Cours extérieur 2
6 créditsDroits d'informatique
3 créditsFormat de documents et XML
3 créditsIntroduction aux logiciels libres
3 créditsCours extérieur 3
3 créditsCompilation optimisante
3 créditsProgrammation système avancée
6 créditsInfographie
6 créditsPreuves assistées par ordinateur
6 créditsBases de données avancées
6 créditsAlgorithmique avancée et complexité
6 créditsSémantique de langages de programmation
6 créditsOutils formels pour la science des données
6 créditsTechnologies big data
3 créditsInitiation à la recherche (séminaire)
3 créditsUE Libre
3 crédits
Anglais de spécialité
3 créditsProgrammation objets : concepts avancés
3 créditsProgrammation comparée
3 créditsTransformation de programmes
3 crédits5 UE au choix
15 créditsAu choix : 5 parmi 9
Architectures des systemes de bases de données
3 créditsMéthodes formelles de vérification
3 créditsModélisation et spécification
3 créditsProgrammation synchrone
3 créditsArchitecture des systèmes d'information
3 créditsInterfaces et outils de MacOS-X
3 créditsProgrammation logique et par contraintes avancée
3 créditsProgrammation répartie
3 créditsTypage et analyse statique
3 crédits
3 UE au choix
9 créditsAu choix : 3 parmi 22
Architectures des systemes de bases de données
3 créditsMéthodes formelles de vérification
3 créditsModélisation et spécification
3 créditsProgrammation synchrone
3 créditsArchitecture des systèmes d'information
3 créditsInterfaces et outils de MacOS-X
3 créditsProgrammation logique et par contraintes avancée
3 créditsProgrammation répartie
3 créditsTypage et analyse statique
3 créditsBase de donnéees spécialisée
3 créditsFouille de données et aide à la décision
3 créditsInformatique embarquée
3 créditsIngénierie des protocoles
3 créditsAdministration système et réseau
3 créditsAlgorithmique répartie
3 créditsGrands réseaux d'interaction
3 créditsMéthodes algorithmiques pour l'accès à l'information numérique
3 créditsMobilité
3 créditsProtocoles des services Internet
3 créditsSystèmes avancés
3 créditsMéthodes formelles approche probabiliste
3 créditsCours extérieur 4
3 crédits
Stage
24 crédits
Master Informatique - Parcours : Info. pour la mobilité : leurs programmations, leurs algorithmes pour internet, la répartition et les systèmes (IMPAIRS)
[Pour la rentrée 2025/2026, retrouvez ce parcours de master sous la mention "Informatique".]
Le but du parcours IMPAIRS (mention "Informatique fondamentale et appliquée"), porté par l'UFR Informatique de l'Université Paris Cité (sise campus des Grands Moulins), qui est essentiellement à visée professionnelle, est de former des ingénieurs informaticiens capables de maîtriser à la fois des concepts fondamentaux et des technologies modernes.
Les applications informatiques sont maintenant généralement des applications réparties et depuis quelques années, avec l’émergence du cloud et des smartphones, des applications mobiles. En quelques années, grâce à Internet, l’accès et l’usage de l’information numérique se sont simplifiés mais aussi accélérés, banalisés et surtout délocalisés.
Algorithmique
6 créditsProtocoles réseaux
6 crédits3 UE au choix
18 créditsAu choix : 3 parmi 11
Circuits et architecture
6 créditsInterfaces graphiques
6 créditsLangages à objet avancés
6 créditsProgrammation de composants mobiles
6 créditsThéorie et pratique de la concurrence
6 créditsIntroduction à l'intelligence artificielle et la théorie de jeux
6 créditsProgrammation logique et par contraintes
6 créditsCalculabilité et complexité
6 créditsAutomates avancés et applications
6 créditsCompilation
6 créditsCours extérieur 1
6 crédits
Anglais de Spécialité
3 créditsBases de données avancées
6 créditsProgrammation système avancée
6 créditsUE au choix
15 créditsAu choix : 3 à 5 parmi 17
Projet de programmation ou stage
6 créditsAu choix : 1 parmi 2
Projet de programmation
6 créditsStage en entreprise
6 crédits
Cours extérieur 2
6 créditsDroits d'informatique
3 créditsFormat de documents et XML
3 créditsIntroduction aux logiciels libres
3 créditsCours extérieur 3
3 créditsCompilation optimisante
3 créditsGénie logiciel avancé
6 créditsInfographie
6 créditsPreuves assistées par ordinateur
6 créditsProgrammation fonctionnelle avancée
6 créditsAlgorithmique avancée et complexité
6 créditsSémantique de langages de programmation
6 créditsOutils formels pour la science des données
6 créditsInitiation à la recherche (séminaire)
3 créditsTechnologies big data
3 créditsUE Libre
3 crédits
Anglais de spécialité
3 crédits8 UE au choix
24 créditsAu choix : 8 parmi 16
Administration système et réseau
3 créditsAlgorithmique répartie
3 créditsArchitecture des systèmes d'information
3 créditsArchitectures des systemes de bases de données
3 créditsFouille de données et aide à la décision
3 créditsGrands réseaux d'interaction
3 créditsInformatique embarquée
3 créditsIngénierie des protocoles
3 créditsInterfaces et outils de MacOS-X
3 créditsMéthodes algorithmiques pour l'accès à l'information numérique
3 créditsMobilité
3 créditsModélisation et spécification
3 créditsProgrammation répartie
3 créditsProgrammation synchrone
3 créditsProtocoles des services Internet
3 créditsSystèmes avancés
3 crédits
3 UE au choix
9 créditsAu choix : 3 parmi 26
Administration système et réseau
3 créditsAlgorithmique répartie
3 créditsArchitecture des systèmes d'information
3 créditsArchitectures des systemes de bases de données
3 créditsFouille de données et aide à la décision
3 créditsGrands réseaux d'interaction
3 créditsInterfaces et outils de MacOS-X
3 créditsIngénierie des protocoles
3 créditsInformatique embarquée
3 créditsMéthodes algorithmiques pour l'accès à l'information numérique
3 créditsModélisation et spécification
3 créditsProgrammation répartie
3 créditsMobilité
3 créditsProgrammation synchrone
3 créditsProtocoles des services Internet
3 créditsSystèmes avancés
3 créditsBase de donnéees spécialisée
3 créditsMéthodes formelles de vérification
3 créditsOptimisation
3 créditsProgrammation comparée
3 créditsProgrammation logique et par contraintes avancée
3 créditsProgrammation objets : concepts avancés
3 créditsTransformation de programmes
3 créditsTypage et analyse statique
3 créditsMéthodes formelles approche probabiliste
3 créditsCours extérieur 4
3 crédits
Stage
24 crédits
Master Informatique - Parcours : Données : Algorithmes, Traitement et Analyse
[Pour la rentrée 2025/2026, retrouvez ce parcours de master sous la mention "Informatique".]
Les données sont aujourd’hui l’aspect central de tous les systèmes informatiques. Les grands acteurs du “big data” (comme Google, Facebook, Twitter etc.) s’appuient sur des technologies complexes, en évolution continue. Leur but principal est de représenter, stocker, traiter efficacement et analyser des données massives (centaines de millions de Gigabytes, millions de transactions par jours, milliards d’utilisateurs,…).
Ce programme universitaire fait partie de la Graduate School Artificial Intelligence and Data Science d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche avancés. La Graduate School forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
Algorithmique
6 créditsIntroduction à l'intelligence artificielle et la théorie de jeux
6 crédits3 UE au choix
3 créditsAu choix : 3 parmi 11
Circuits et architecture
6 créditsInterfaces graphiques
6 créditsLangages à objet avancés
6 créditsProgrammation de composants mobiles
6 créditsThéorie et pratique de la concurrence
6 créditsProtocoles réseaux
6 créditsProgrammation logique et par contraintes
6 créditsCalculabilité et complexité
6 créditsAutomates avancés et applications
6 créditsCompilation
6 créditsCours extérieur 1
6 crédits
Anglais de Spécialité
3 créditsBases de données avancées
6 créditsOutils formels pour la science des données
6 créditsUE au choix
15 créditsAu choix : 3 à 5 parmi 17
Projet de programmation ou stage
6 créditsAu choix : 1 parmi 2
Projet de programmation
6 créditsStage en entreprise
6 crédits
Cours extérieur 2
6 créditsDroits d'informatique
3 créditsFormat de documents et XML
3 créditsIntroduction aux logiciels libres
3 créditsCours extérieur 3
3 créditsCompilation optimisante
3 créditsGénie logiciel avancé
6 créditsInfographie
6 créditsPreuves assistées par ordinateur
6 créditsProgrammation fonctionnelle avancée
6 créditsAlgorithmique avancée et complexité
6 créditsSémantique de langages de programmation
6 créditsProgrammation système avancée
6 créditsInitiation à la recherche (séminaire)
3 créditsTechnologies big data
3 créditsUE Libre
3 crédits
Anglais de spécialité
3 crédits7 UE au choix
21 créditsAu choix : 7 parmi 11
Base de donnéees spécialisée
3 créditsAlgorithmique répartie
3 créditsArchitectures des systemes de bases de données
3 créditsArchitecture des systèmes d'information
3 créditsFouille de données et aide à la décision
3 créditsGrands réseaux d'interaction
3 créditsMéthodes algorithmiques pour l'accès à l'information numérique
3 créditsOptimisation
3 créditsProgrammation logique et par contraintes avancée
3 créditsProgrammation objets : concepts avancés
3 créditsProgrammation répartie
3 crédits
4 UE au choix
12 créditsAu choix : 4 parmi 26
Base de donnéees spécialisée
3 créditsAlgorithmique répartie
3 créditsArchitectures des systemes de bases de données
3 créditsArchitecture des systèmes d'information
3 créditsFouille de données et aide à la décision
3 créditsGrands réseaux d'interaction
3 créditsMéthodes algorithmiques pour l'accès à l'information numérique
3 créditsOptimisation
3 créditsProgrammation logique et par contraintes avancée
3 créditsProgrammation objets : concepts avancés
3 créditsProgrammation répartie
3 créditsAdministration système et réseau
3 créditsInformatique embarquée
3 créditsIngénierie des protocoles
3 créditsInterfaces et outils de MacOS-X
3 créditsMobilité
3 créditsModélisation et spécification
3 créditsMéthodes formelles de vérification
3 créditsProgrammation comparée
3 créditsProgrammation synchrone
3 créditsProtocoles des services Internet
3 créditsSystèmes avancés
3 créditsTransformation de programmes
3 créditsTypage et analyse statique
3 créditsMéthodes formelles approche probabiliste
3 créditsCours extérieur 4
3 crédits
Stage
24 crédits
Master Informatique - Parcours : Génie informatique en Alternance (GENIAL)
Algorithmique
6 créditsProtocoles réseaux
6 créditsLangages à objet avancés
6 créditsProgrammation de composants mobiles
6 créditsEvaluation du travail en entreprise
6 crédits
Anglais
3 créditsBases de données avancées
6 créditsGénie logiciel avancé
6 créditsSécurité Informatique
3 créditsUE au choix
3 créditsAu choix : 1 parmi 2
Droits d'informatique
3 créditsIntroduction aux logiciels libres
3 crédits
Evaluation du travail en entreprise
9 crédits
Anglais
3 créditsAlgorithmique répartie
3 créditsArchitectures des systemes de bases de données
3 créditsGrands réseaux d'interaction
3 créditsInformatique embarquée
3 créditsProgrammation répartie
3 créditsProgrammation comparée
3 créditsProgrammation objets : concepts avancés
3 créditsCalcul à hautes performances
3 créditsInternet des objets
3 créditsHackathon du début
3 créditsHackathon du printemps
3 créditsEvaluation du travail en entreprise (intermédaire)
3 créditsEvaluation du travail en entreprise (finale)
21 crédits
Référentiel
Référentiel RNCP
39278
Dernière mise à jour le 9 décembre 2025


