Aller au contenu principal

M1 Internet Of Things

Candidater à la formation
  • Capacité d'accueil
    15
  • Langue(s) d'enseignement
    Français
  • Régime(s) d'inscription
    Formation initiale
Présentation
Objectifs pédagogiques de la formation

La formation propose de se spécialiser dans un domaine de pointe qu’est l’Internet des Objets, ou Internet of Things (IoT), avec des applications directes dans l'industrie 4.0, la ville intelligente ou encore la e-santé. Cette formation permet de développer des compétences théoriques, analytiques et pratiques dans ce domaine afin de pouvoir intégrer le monde professionnel ou de la recherche.

L’IoT est une composante majeure de la transformation numérique qui révolutionne peu à peu notre quotidien et celui des entreprises. Grâce au potentiel des nouvelles technologies, l’IoT permet de proposer des services dans de nombreux secteurs comme la sécurité des personnes et des biens, l’énergie, la logistique et les transports, la santé, la surveillance, la traçabilité, le bâtiment, l'automatisation des chaînes de production ou encore la production intelligente.

Les objectifs du parcours IoT sont de :

  • bien comprendre les évolutions technologiques de ces dernières années ;
  • maîtriser un ensemble de concepts et de bonnes pratiques, en particulier les nouvelles architectures basées sur les technologies mobiles (telle la 5G), l'Edge Computing, le Cloud, le Big Data, l’Intelligence Artificielle (IA) et la Blockchain ;
  • se préparer aux défis de ce monde hyperconnecté grâce aux enseignements associant théorie et mise en application au travers de travaux dirigés, de travaux pratiques et/ou de mini-projets, mais aussi grâce à un cycle de conférences faisant intervenir des professionnels du domaine et aux stages obligatoires (de minimum un mois en première année et de cinq à six mois la deuxième année).

A la fin de ce parcours, vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour évoluer dans divers secteurs d’activité aussi variés que concurrentiels, dans un domaine parmi les plus impactant en termes de productivité et de croissance, ouvrant sur des enjeux sociétaux et environnementaux.

Ce parcours est ouvert :

  • en voie initiale la première année (M1)
  • en voie initiale ou par apprentissage - au choix - en deuxième année (M2)
Lieu(x) d'enseignement
ORSAY
GIF SUR YVETTE
Pré-requis, profil d’entrée permettant d'intégrer la formation

Etre titulaire d'une licence ou équivalent (Bachelor), en informatique ou mathématiques (avec de bonnes bases en programmation et algorithmique).

Compétences
  • Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution dans le domaine de l’IoT

  • Analyser et modéliser du point de vue informatique un problème dans toute son étendue

  • Mettre en relation une catégorie de problèmes avec les algorithmes de résolution adaptés et en évaluer la pertinence

  • Concevoir un modèle d’optimisation répondant à un problème issu du monde de l’IoT

  • Construire une solution pluridisciplinaire

  • Suivre un projet IoT de la détection du problème jusqu'à sa solution

    Prendre en compte les enjeux industriels, économiques et professionnels

Débouchés de la formation

Les taux d'insertion à la suite du Master informatique de l'université Paris-Saclay sont parmi les plus élevés. Face aux nouvelles technologies qui se développent très rapidement et à leur impact sur la société, les entreprises doivent s’adapter et innover pour rester compétitives. Elles ont de plus en plus besoin de cadres, de managers, de leaders de la transformation digitale.

Le parcours IoT permet de s'insérer efficacement dans le monde industriel et de s'adapter aisément aux nouvelles technologies et environnements de développement. Il offre également des opportunités de carrières publiques ou privées dans le domaine de la recherche et de l'innovation.

Les étudiants souhaitant poursuivre en thèse ont la possibilité de la faire soit dans un laboratoire de recherche, soit en R&D/R&I dans des centres de recherche industriels. Le doctorat fait partie intégrante de l'offre de formation de l'université Paris-Saclay et participe pleinement à la formation "à et par la recherche" et à l'insertion professionnelle.

Au terme du parcours IoT, les métiers visés sont notamment Ingénieur d’études et de développement, Ingénieur de recherche et de développement, Développeur, Chef de projet, ou encore Consultant . L'entrepreneuriat est également facilité au travers des enseignements dispensés dans le parcours IoT et grâce aux formations complémentaires proposées à l'université Paris-Saclay.

Programme

Toutes les UEs listées ci-dessus devront être validées au cours du parcours (M1 / M2): il est requis d'acquerir 60 ECTS par niveau, pour un total de 120 ECTS à l'issue des deux années.
Pour valider le parcours-type ANO (M1 & M2), les étudiants devront valider :

* Toutes les UE dont l'intitulé est [ANO]
* [AI] TC1 - Machine Learning
* [AI] TC2 - Optimization
* [QDCS] Calcul Haute Performance
* [DS] Distributed Systems for Massive Data Management

Pour atteindre 120 crédit ECTS, chaque étudiant devra compléter son parcours avec :

* 4 UE Soft skills
* TER-Stage (en M1)
* Stage long (au second semestre du M2)
* Un libre choix de cours d'autres parcours-types pour compléter les 120 crédits ECTS.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
[AI] OPT 10: IMAGE INDEXING AND UNDERSTANDING 2.5 15 6
[AI] OPT 11: DEEP LEARNING FOR NLP 2.5 18 3
[AI] OPT 12: INFORMATION EXTRACTION FROM DOCUMENTS TO INTERFACES 2.5 10.5 10.5
[AI] OPT 13: Theorie de l'information 2.5 10.5 10.5 0 0
[AI] OPT1 : GRAPHICAL MODELS 2.5 15 6
[AI] OPT14:MULTILINGUAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING 2.5 21
[AI] OPT2: IMAGE PROCESSING 2.5 21
[AI] OPT3 : REINFORCEMENT LEARNING 2.5 15 6
[AI] OPT4: DEEP LEARNING 2.5 10.5 10.5
[AI] OPT5 : VOICE RECOGNITION AND AUTOMATIC LANGUAGE PROCESSING 2.5 21
[AI] OPT6: LEARNING THEORY AND ADVANCED MACHINE LEARNING 2.5 21
[AI] OPT7: ADVANCED OPTIMIZATION 2.5 12 4.5 4.5
[AI] OPT8: GAME THEORY 2.5 12 4.5 4.5
[AI] OPT9: DATA CAMP 2.5 10 15
[AI] PRE1: APPLIED STATISTICS 2.5 10.5 10.5
[AI] PRE2: MATHEMATICS FOR DATA SCIENCE 2.5 12 4.5 4.5
[AI] PRE3: DATACOMP 1 2.5 12 9
[AI] PRE4: SCIENTIFIC PROGRAMMING 2.5 9 12
[AI] TC0 : Introduction to Machine Learning 2.5 15 6
[AI] TC1: MACHINE LEARNING 2.5 15 6
[AI] TC2: OPTIMIZATION 2.5 12 4.5 4.5
[AI] TC3: INFORMATION RETRIEVAL 2.5 9 12
[AI] TC4: Probabilistic Generative Models 2.5 16.5 4.5
[AI] TC5: SIGNAL PROCESSING 2.5 24
[AI] TC6: DATACOMP 2 2.5 12 9
[ANO] Blockchain 2.5
[ANO] Evaluation de performances 2.5
[ANO] Internet of Things 2.5 21
[ANO] Optimisation dans les graphes 2.5 21
[ANO] Optimisation discrète non linéaire 2.5 21
[ANO] Optimisation multi-objectifs 2.5 21
[ANO] MPI programming 2.5
[ANO] Programmation système et réseaux 2.5 21
[ANO] Réseaux mobiles 2.5 21
[ANO] Réseaux sans fil 2.5 21
[ANO] Tests fonctionnels de protocoles 2.5 21
[ANO] Théorie des jeux 2.5 21
[ANO] Virtualisation et cloud 2.5
[DS] Algorithms for Data Science 2.5 12 9
[DS] Bases de données avancées I : Optimisation 2.5 9 8 4
[DS] Bases de données avancées II : Transactions 2.5 9 8 4
[DS] Data Science Project 2.5 3 18
[DS] Distributed Systems for Massive Data Management 2.5 12 0 9
[DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes 2.5 10.5 10.5
[DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes : Projet 2.5 10.5 10.5
[DS] Knowledge Discovery in Graph Data 2.5 12 6 3
[DS] Semantic Web and Ontologies 2.5 12 9
[DS] Social and Graph Data Management 2.5 12 9
[HCI] Advanced Design of Interactive Systems 2.5
[HCI] Advanced Immersive Interactions 2.5 21
[HCI] Advanced Immersive Interactions - Project 2.5
[HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 1 2.5
[HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 2 2.5
[HCI] Career Seminar - Level 1 2.5
[HCI] Career Seminar - Level 1 : Project 2.5 21
[HCI] Career Seminar - Level 2 2.5
[HCI] Career Seminar - Level 2 project 2.5
[HCI] Creative Design 2.5
[HCI] Creative Design : Project 2.5
[HCI] Design of Interactive Systems 2.5
[HCI] Design project - Level 1 2.5 21
[HCI] Design project - Level 1 : Project 2.5 21
[HCI] Design project - Level 2 2.5 21
[HCI] Design project - Level 2 : Project 2.5 21
[HCI] Digital Fabrication 2.5
[HCI] Digital fabrication : Project 2.5
[HCI] Evaluation of Interactive Systems 2.5
[HCI] Experimental Design and Analysis 2.5
[HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 1 2.5
[HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 2 2.5
[HCI] Fundamental of situated computing 2.5
[HCI] Fundamentals of eXtended Reality 2.5
[HCI] Gestural and Mobile Interaction 2.5
[HCI] Groupware and Collaborative Work 2.5 21
[HCI] Groupware and Collaborative Work : Project 2.5 21
[HCI] Interactive Information Visualization 2.5
[HCI] Interactive Information Visualization : Project 2.5
[HCI] Interactive Machine Learning 2.5
[HCI] Interactive Machine Learning : Project 2.5
[HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction 2.5 21
[HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction - Project 2.5 21
[HCI] Programming of Interactive Systems 1 2.5
[HCI] Programming of Interactive Systems 2 2.5
[HCI] Serious games 2.5
[HCI] Serious games : project 2.5
[HCI] Studio Art Science 2.5 21
[HCI] Virtual Humans 2.5 21
[HCI] Virtual Humans : Project 2.5 21
[ISD] Algorithmique avancée 3 25
[ISD] Algorithmique distribuée 3 25
[ISD] Anglais 3 25
[ISD] Anglais 3 25
[ISD] Blockchain 3 25
[ISD] Cloud Computing 3 25
[ISD] Communication 3 25
[ISD] Data Lake 3 25
[ISD] Data Warehouse I 3 25
[ISD] Data Warehouse II 3 25
[ISD] Droit informatique 3 25
[ISD] Extraction et programmation statistique de l'information 3 25
[ISD] Introduction à l'apprentissage 3 25
[ISD] IoT (Internet des objets) 3 25
[ISD] langages Dynamiques 3 25
[ISD] Machine learning/Deep learning 3 25
[ISD] Mémoire 12 8
[ISD] Modèles Mathématiques 3 25
[ISD] Modélisation 3 25
[ISD] Optimisation 3 25
[ISD] outils pour la manipulation et l'extraction de données 3 25
[ISD] Politiques et concepts avancés en sécurité 3 25
[ISD] Probabilités/Statistiques 3 25
[ISD] Programmation système et réseau 3 25
[ISD] Projet étude de cas 3 25
[ISD] Projets tuteurés 6 25
[ISD] Rapport d'activité 6 5
[ISD] Représentation des connaissances et visualisation 3 25
[ISD] Réseaux 3 25
[ISD] Réseaux sans fil 3 25
[ISD] sécurité 3 25
[ISD] Services et applications Web 3 25
[ISD] Test et Vérification 3 25
[ISD] Traitement automatique des langues 3 25
[ISD] Traitement distribué des données. 3 25
[QDCS] Algorithms in the nature 2.5 21
[QDCS] Robust distributed algorithms 2.5 21
[QDCS] Parallel algorithms 2.5 12 6 3
[QDCS] Auto-stabilisation 2.5 21
[QDCS] Big Data 2.5 12 3 8
[M1 QDCS] High performance computing 2.5 12 9
[QDCS] [M2 QDCS] Recent trends in parallel, distributed, and quantum computing 2.5 21
[QDCS] Initiation to quantum algorithms and programming 2.5 21
[M1 QDCS] Game, learning, and optimisation of 2.5 21
complex systems 2.5 21
[QDCS] Stochastic optimisation 2.5 21
[QDCS] Ordonnancement et systèmes d'exécution 2.5 21
[QDCS] Advanced C++ programming 2.5 9 0 12
[QDCS] GPU programming 2.5 12 9
[QDCS] Programmation orientée objet 2.5 11 10
[SOFT] Soft skills - 1A (Langue) 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 1B (Langue) 2.5 100
[SOFT] Soft skills - 2 (Communication) 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 3 (Formation à la vie de l'entreprise - Initiation) 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 4 Innovation et Entreprenariat 2.5 21
[SOFT] Soft skills - 5 Innovation et Entreprenariat avancé 2.5 21
[SOFT] Soft skills - Computer Sciences & Sustainable Development 2.5 9 12
[SOFT] Soft skills - Seminars (Fairness in Data Science) 2.5 20
[SOFT] Soft skills - Seminars B 2.5
[SOFT] Soft skills - Summer school 2.5 21
[SOFT] Soft skills - Transversal Project A 2.5 7 7 7
[SOFT] Soft skills - Transversal Project B 2.5 7 7 7
EIT - Business Development Lab 1 4
EIT - Business Development Lab 2 5
EIT - Innovation & Entrepreneurship Advanced 1 2.5 21
EIT - Innovation & Entrepreneurship Advanced 2 2.5
EIT - Innovation & Entrepreneurship Study 1 3 21
EIT - Innovation & Entrepreneurship Study 2 3
EIT - Innovation and Entrepreneurship Basics 1 3
EIT - Innovation and Entrepreneurship Basics 2 3
EIT - Summer School 4
French Language and Culture 1 2 30
French Language and Culture 2 2 21
Long internship 30
TER Stage 10
Modalités de candidatures
Période(s) de candidatures
Du 15/03/2024 au 15/05/2024
Modalités description
Les candidatures en M1 se font sur MonMaster du 26 février au 24 mars (www.monmaster.gouv.fr) sauf pour le public concerné par la procédure dérogatoire et qui doit candidater sur INCEPTION aux dates indiquées ci-dessus.
Pour connaître votre situation : https://www.universite-paris-saclay.fr/admission/etre-candidat-un-master-paris-saclay
Pièces justificatives obligatoires
  • Choix de parcours.

  • Lettre de motivation.

  • Liste des autres masters demandés (hors Saclay).

  • Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.

  • Curriculum Vitae.

  • Attestation de désistement sur MonMaster
    ou
    Attestation sur l'honneur de ne pas avoir de propositions d'admission.

Pièces justificatives complémentaires
  • Attestation de français (obligatoire pour les non francophones).

  • Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation) https://www.universite-paris-saclay.fr/formation/formation-continue/validation-des-acquis-de-lexperience.

  • Document justificatif des candidats exilés ayant un statut de réfugié, protection subsidiaire ou protection temporaire en France ou à l’étranger (facultatif mais recommandé, un seul document à fournir) :
    - Carte de séjour mention réfugié du pays du premier asile
    - OU récépissé mention réfugié du pays du premier asile
    - OU document du Haut Commissariat des Nations unies pour les réfugiés reconnaissant le statut de réfugié
    - OU récépissé mention réfugié délivré en France
    - OU carte de séjour avec mention réfugié délivré en France
    - OU document faisant état du statut de bénéficiaire de la protection subsidiaire en France ou à l’étranger.

Fiche de choix M1 informatique - site Orsay
Contact(s)
Responsable(s) de la formation
Secrétariat pédagogique