Informatique

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).

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 >

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Master Informatique - Parcours : Intelligence artificielle distribuée

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.

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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).

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 >

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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 - 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 >

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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 >

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

Le but de la formation GÉNie Informatique en ALternance (GENIAL), portée par l'UFR d'Informatique d'Université Paris Cité (campus des Grands Moulins), est de former des ingénieurs informaticiens qui sont aptes à maîtriser aussi bien les concepts fondamentaux de l'informatique que les technologies modernes utilisées en entreprise.

L'accent est en particulier mis sur la programmation dans divers paradigmes et contextes (orienté objet, mobile, etc). Les connaissances acquises leur permettront de s’investir rapidement dans le travail en entreprise, mais aussi de s'adapter aux futurs développements de l'informatique.

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