M1 Parisian Research Master in Computer Science (MPRI)

Apply for the degree
  • Places available
    55
  • Language(s) of instruction
    English
Présentation
Objectives

This programme prepares students for a doctorate in computer science theory, and more generally for a research career. The year’s objective is to perfect fundamental skills, discover their various applications in computer science theory and to apply research through internships
 

The main fields covered are: (1) algorithmics, (2) computability and complexity, (3) cryptology and security, (4) automata theory, (5) combinatorial and effective algebra, (6) logic, interactive and automatic demonstration, (7) semantics of programming languages, analysis and verification of systems and programmes, (8) quantum computing and quantum information.

 

The programme is taught by researchers in the field and stands at the cutting age of current scientific knowledge. It prepares students optimally for a PhD.

A limited number of scholarships towards your living costs are available [1,2], some with early deadlines.

Location
ORSAY
Course Prerequisites

No English-language level certificate is asked for. However, if your application is selected, you will have an interview during which your ability to do Science in English will be assessed.

Skills
  • Develop a research activity in fundamental computer science.

  • Design a language, an algorithm, etc.

  • Demonstrate properties of a language, of an algorithm, etc.

  • Formalise a problem using the relevant tools and level of abstraction.

  • Exhibit work to a scientific audience.

Post-graduate profile

After completing this programme, students tend to go on to the MPRI M2 based in Paris. Others may stay in Saclay and opt for more specialised M2 such as QDCS.

Career prospects

Academic research, teaching at tertiary level, R&D.

Collaboration(s)
Laboratories

Laboratoire Méthodes Formelles

Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique

Programme

Le M1 MPRI est une formation orientée vers la recherche en informatique théorique. Elle s'adresse à des étudiants ayant de solides connaissances en informatique fondamentale (algorithmique, complexité, automates, logique, preuve, programmation) et se destinant à une thèse. L'année M1 permet d'approfondir les connaissances fondamentales, de découvrir leurs applications dans divers domaines de l'informatique théorique, et de découvrir l'activité de recherche à travers un stage.

Les étudiants choisissent l'un des trois groupes d'UE et ce choix vaut pour les deux semestres.

Groupe 1 : UFR, filière universitaire
10 UE obligatoires à 2.5 crédits 1er semestre
2 UE d'ouverture à 2.5 crédits 1er semestre
4 UE obligatoires à 2.5 crédits 2ème semestre
2 UE d'ouverture à 2.5 crédits 2ème semestre
1 UE obligatoire stage 15 crédits 2ème semestre

Groupe 2 : Stage long
1 UE obligatoire initiation à la recherche 3 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique fondamentale 15 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique générale 6 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire ouverture 6 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire stage 30 crédits 2ème semestre

Groupe 3 : Stage court
1 UE obligatoire initiation à la recherche 3 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique fondamentale 21 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique générale 6 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire ouverture 15 crédits 2ème semestre
1 UE obligatoire stage 15 crédits 2ème semestre.

Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
UE ouverture 3 2.5
Algorithmes de la nature [QDCS] 2.5
Algorithmique parallèle [QDCS] 2.5
Initiation à l’algorithmique et à la programmation quantique [QDCS] 2.5
UE ouverture 2 2.5
UE ouverture 1 2.5
Langages de programmation et compilation 2.5 21
Lambda-calcul 2.5 21
Introduction aux assistants de preuve 2.5 21
Introduction à la preuve déductive de programmes 2.5 21
Complexité, décidabilité, modèles de calculs 2.5 21
Combinatoire et Calculs Algébriques 2.5 21
Fondements de l'information quantique 2.5 21
Automates & applications 2.5 21
Algorithmique probabiliste et jeux 2.5 21
Algorithmique de graphes 2.5 21
Algorithmique avancée 2.5 21
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Ouverture 6
Initiation à la recherche 3
Informatique générale 6
Informatique fondamentale 15
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Initiation à la recherche 3
Informatique générale 6
Informatique fondamentale 21
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
TER Stage 10
Stage long 30
French Language and Culture 2 2 21
French Language and Culture 1 2 30
EIT - Summer School 4
EIT - Innovation and Entrepreneurship Basics 2 3
EIT - Innovation and Entrepreneurship Basics 1 3
EIT - Innovation & Entrepreneurship Study 2 3
EIT - Innovation & Entrepreneurship Study 1 3 21
EIT - Innovation & Entrepreneurship Advanced 2 2.5
EIT - Innovation & Entrepreneurship Advanced 1 2.5 21
EIT - Business Development Lab 2 5
EIT - Business Development Lab 1 4
[SOFT] Soft skills - Transversal Project B 2.5 7 7 7
[SOFT] Soft skills - Transversal Project A 2.5 7 7 7
[SOFT] Soft skills - Summer school 2.5 21
[SOFT] Soft skills - Seminars B 2.5
[SOFT] Soft skills - Seminars (Fairness in Data Science) 2.5 20
[SOFT] Soft skills - 5 Innovation et Entreprenariat avancé 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 4 Innovation et Entreprenariat 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 3 (Formation à la vie de l'entreprise - Initiation) 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 2 (Communication) 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 1B (Langue) 2.5 100
[SOFT] Soft skills - 1A (Langue) 2.5 21
[QDCS] Programmation orientée objet 2.5 11 10
[QDCS] Programmation GPU 2.5 12 9
[QDCS] Programmation avancée C++ 2.5 9 0 12
[QDCS] Ordonnancement et systèmes d'exécution 2.5 21
[QDCS] Optimisation stochastique 2.5 21
[QDCS] Modélisation et optimisation des systèmes discrets 2.5 21
[QDCS] Jeux, apprentissage et optimisation des systèmes complexes 2.5 21
[QDCS] Initiation au calcul quantique 2.5 21
[QDCS] Frontières du calcul parallèle et distribué 2.5 21
[QDCS] Calcul Haute Performance 2.5 12 9
[QDCS] Big Data 2.5 12 3 8
[QDCS] Auto-stabilisation 2.5 21
[QDCS] Algorithmique parallèle 2.5 12 6 3
[QDCS] Algorithmes distribués robustes 2.5 21
[QDCS] Algorithmes de la nature 2.5 21
[ISD] Traitement distribué des données. 3 25
[ISD] Traitement automatique des langues 3 25
[ISD] Test et Vérification 3 25
[ISD] Services et applications Web 3 25
[ISD] sécurité 3 25
[ISD] Réseaux sans fil 3 25
[ISD] Réseaux 3 25
[ISD] Représentation des connaissances et visualisation 3 25
[ISD] Rapport d'activité 6 5
[ISD] Projets tuteurés 6 25
[ISD] Projet étude de cas 3 25
[ISD] Programmation système et réseau 3 25
[ISD] Probabilités/Statistiques 3 25
[ISD] Politiques et concepts avancés en sécurité 3 25
[ISD] outils pour la manipulation et l'extraction de données 3 25
[ISD] Optimisation 3 25
[ISD] Modélisation 3 25
[ISD] Modèles Mathématiques 3 25
[ISD] Mémoire 12 8
[ISD] Machine learning/Deep learning 3 25
[ISD] langages Dynamiques 3 25
[ISD] IoT (Internet des objets) 3 25
[ISD] Introduction à l'apprentissage 3 25
[ISD] Extraction et programmation statistique de l'information 3 25
[ISD] Droit informatique 3 25
[ISD] Data Warehouse II 3 25
[ISD] Data Warehouse I 3 25
[ISD] Data Lake 3 25
[ISD] Communication 3 25
[ISD] Cloud Computing 3 25
[ISD] Blockchain 3 25
[ISD] Anglais 3 25
[ISD] Anglais 3 25
[ISD] Algorithmique distribuée 3 25
[ISD] Algorithmique avancée 3 25
[HCI] Virtual Humans : Project 2.5 21
[HCI] Virtual Humans 2.5 21
[HCI] Studio Art Science 2.5 21
[HCI] Serious games : project 2.5
[HCI] Serious games 2.5
[HCI] Programming of Interactive Systems 2 2.5
[HCI] Programming of Interactive Systems 1 2.5
[HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction - Project 2.5 21
[HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction 2.5 21
[HCI] Interactive Machine Learning : Project 2.5
[HCI] Interactive Machine Learning 2.5
[HCI] Interactive Information Visualization : Project 2.5
[HCI] Interactive Information Visualization 2.5
[HCI] Groupware and Collaborative Work : Project 2.5 21
[HCI] Groupware and Collaborative Work 2.5 21
[HCI] Gestural and Mobile Interaction 2.5
[HCI] Fundamentals of eXtended Reality 2.5
[HCI] Fundamental of situated computing 2.5
[HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 2 2.5
[HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 1 2.5
[HCI] Experimental Design and Analysis 2.5
[HCI] Evaluation of Interactive Systems 2.5
[HCI] Digital fabrication : Project 2.5
[HCI] Digital Fabrication 2.5
[HCI] Design project - Level 2 : Project 2.5 21
[HCI] Design project - Level 2 2.5 21
[HCI] Design project - Level 1 : Project 2.5 21
[HCI] Design project - Level 1 2.5 21
[HCI] Design of Interactive Systems 2.5
[HCI] Creative Design : Project 2.5
[HCI] Creative Design 2.5
[HCI] Career Seminar - Level 2 project 2.5
[HCI] Career Seminar - Level 2 2.5
[HCI] Career Seminar - Level 1 : Project 2.5 21
[HCI] Career Seminar - Level 1 2.5
[HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 2 2.5
[HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 1 2.5
[HCI] Advanced Immersive Interactions - Project 2.5
[HCI] Advanced Immersive Interactions 2.5 21
[HCI] Advanced Design of Interactive Systems 2.5
[DS] Social and Graph Data Management 2.5 12 9
[DS] Semantic Web and Ontologies 2.5 12 9
[DS] Knowledge Discovery in Graph Data 2.5 12 6 3
[DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes : Projet 2.5 10.5 10.5
[DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes 2.5 10.5 10.5
[DS] Distributed Systems for Massive Data Management 2.5 12 0 9
[DS] Data Science Project 2.5 3 18
[DS] Bases de données avancées II : Transactions 2.5 9 8 4
[DS] Bases de données avancées I : Optimisation 2.5 9 8 4
[DS] Algorithms for Data Science 2.5 12 9
[ANO] Virtualisation et cloud 2.5
[ANO] Théorie des jeux 2.5 21
[ANO] Tests fonctionnels de protocoles 2.5 21
[ANO] Réseaux sans fil 2.5 21
[ANO] Réseaux mobiles 2.5 21
[ANO] Programmation système et réseaux 2.5 21
[ANO] Programmation MPI 2.5
[ANO] Optimisation multi-objectifs 2.5 21
[ANO] Optimisation discrète non linéaire 2.5 21
[ANO] Optimisation dans les graphes 2.5 21
[ANO] Internet of Things 2.5 21
[ANO] Evaluation de performances 2.5
[ANO] Blockchain 2.5
[AI] TC6: DATACOMP 2 2.5 12 9
[AI] TC5: SIGNAL PROCESSING 2.5 24
[AI] TC4: Probabilistic Generative Models 2.5 16.5 4.5
[AI] TC3: INFORMATION RETRIEVAL 2.5 9 12
[AI] TC2: OPTIMIZATION 2.5 12 4.5 4.5
[AI] TC1: MACHINE LEARNING 2.5 15 6
[AI] TC0 : Introduction to Machine Learning 2.5 15 6
[AI] PRE4: SCIENTIFIC PROGRAMMING 2.5 9 12
[AI] PRE3: DATACOMP 1 2.5 12 9
[AI] PRE2: MATHEMATICS FOR DATA SCIENCE 2.5 12 4.5 4.5
[AI] PRE1: APPLIED STATISTICS 2.5 10.5 10.5
[AI] OPT9: DATA CAMP 2.5 10 15
[AI] OPT8: GAME THEORY 2.5 12 4.5 4.5
[AI] OPT7: ADVANCED OPTIMIZATION 2.5 12 4.5 4.5
[AI] OPT6: LEARNING THEORY AND ADVANCED MACHINE LEARNING 2.5 21
[AI] OPT5 : VOICE RECOGNITION AND AUTOMATIC LANGUAGE PROCESSING 2.5 21
[AI] OPT4: DEEP LEARNING 2.5 10.5 10.5
[AI] OPT3 : REINFORCEMENT LEARNING 2.5 15 6
[AI] OPT2: IMAGE PROCESSING 2.5 21
[AI] OPT14:MULTILINGUAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING 2.5 21
[AI] OPT1 : GRAPHICAL MODELS 2.5 15 6
[AI] OPT 13: Theorie de l'information 2.5 10.5 10.5 0 0
[AI] OPT 12: INFORMATION EXTRACTION FROM DOCUMENTS TO INTERFACES 2.5 10.5 10.5
[AI] OPT 11: DEEP LEARNING FOR NLP 2.5 18 3
[AI] OPT 10: IMAGE INDEXING AND UNDERSTANDING 2.5 15 6

Le M1 MPRI est une formation orientée vers la recherche en informatique théorique. Elle s'adresse à des étudiants ayant de solides connaissances en informatique fondamentale (algorithmique, complexité, automates, logique, preuve, programmation) et se destinant à une thèse. L'année M1 permet d'approfondir les connaissances fondamentales, de découvrir leurs applications dans divers domaines de l'informatique théorique, et de découvrir l'activité de recherche à travers un stage.

Les étudiants choisissent l'un des trois groupes d'UE et ce choix vaut pour les deux semestres.

Groupe 1 : UFR, filière universitaire
10 UE obligatoires à 2.5 crédits 1er semestre
2 UE d'ouverture à 2.5 crédits 1er semestre
4 UE obligatoires à 2.5 crédits 2ème semestre
2 UE d'ouverture à 2.5 crédits 2ème semestre
1 UE obligatoire stage 15 crédits 2ème semestre

Groupe 2 : Stage long
1 UE obligatoire initiation à la recherche 3 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique fondamentale 15 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique générale 6 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire ouverture 6 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire stage 30 crédits 2ème semestre

Groupe 3 : Stage court
1 UE obligatoire initiation à la recherche 3 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique fondamentale 21 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire informatique générale 6 crédits 1er semestre
1 UE obligatoire ouverture 15 crédits 2ème semestre
1 UE obligatoire stage 15 crédits 2ème semestre.

Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Test fonctionnels [ANO] 2.5
Stage court 15
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Stage long 30
Subjects ECTS Lecture directed study practical class Lecture/directed study Lecture/practical class directed study/practical class distance-learning course Project Supervised studies
Stage court 15
Ouverture 15
Modalités de candidatures
Application period
From 01/03/2021 to 30/06/2021
Compulsory supporting documents
  • Selection sheet for continuation in M2 to download on this web page.

  • Motivation letter.

  • All transcripts of the years / semesters validated since the high school diploma at the date of application.

  • Curriculum Vitae.

Additional supporting documents
  • VAP file (obligatory for all persons requesting a valuation of the assets to enter the diploma).

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Course manager(s)