M1 Quantum and Distributed Computer Science

Candidater à la formation
  • Capacité d'accueil
    20
  • Langue(s) d'enseignement
    Anglais
    Français
Présentation
Objectifs pédagogiques de la formation

Les systèmes informatiques évoluent vers toujours plus d’efficacité et de fonctionnalités, selon trois grands domaines scientifiques, interconnectés :

  • le domaine des systèmes distribués, alors que toujours plus d’applications sont déployées de façon répartie sur le réseau
  • celui du calcul haute performance, qui vise à mettre à profit les dernières architectures de calcul parallèle, par exemple pour le calcul scientifique ou l'analyse des données
  • de l'informatique quantique, qui exploite le parallélisme quantique pour obtenir des gains de performances inatteignables autrement

Le Master QDCS vous permettra d'acquérir des connaissances approfondies dans ces trois domaines, grâce à des cours théoriques avancés et à une pratique approfondie des techniques de programmation avancées qui en résultent.

Le domaine des systèmes distribués est dédié aux protocoles et aux algorithmes qui permettent d’assurer la connectivité et l’efficacité des systèmes déployés sur des réseaux, comme Internet, le Cloud, les réseaux de capteurs, les grappes de calcul, les Blockchains, et même les circuits microbiologiques. Les défis sont multiples et comprennent la synchronisation, la sécurité, la concurrence et la robustesse. Des questions similaires se posent dans le domaine du calcul haute performance (HPC), dont l’objectif est de résoudre efficacement les problèmes de calcul intensif, notamment en sciences appliquées ou en intelligence artificielle. Le HPC pousse les architectures informatiques parallèles modernes jusqu’à leurs limites, en utilisant diverses formes de parallélisme, de représentation des données et d'optimisation du code. Tout comme le calcul distribué par le biais de diverses méthodes de communication et de méthodes algorithmiques. Ces deux domaines tracent ainsi la frontière entre ce qui peut être réalisé dans le domaine de l'informatique classique et ce qui ne pourra être accessible qu’au travers d’un nouveau paradigme: celui du calcul quantique. L'informatique quantique permet des algorithmes et des protocoles d’un genre nouveau, offrant des gains de performance radicaux. Elle présente des défis conceptuels et techniques qui lui sont propres.  

Par défaut, tous ces sujets seront couverts au même niveau. Mais les étudiants qui souhaiteront approfondir leurs connaissances dans l'un de ces trois domaines auront la flexibilité de le faire. Ce sera particulièrement le cas pour les étudiants qui rejoindront le Master du QDCS en M2. Notez que plusieurs options disponibles vous permettront de compléter votre profil, par exemple en IA, en sciences des données, sécurité, etc.

Nous veillerons également à ce que les étudiants non francophones puissent suivre le programme de QDCS dans des conditions optimales en basculant la langue d’enseignement du cours à l’anglais et/ou en fournissant le matériel pédagogique nécessaire en anglais.

Un nombre limité de bourses pour couvrir vos frais de subsistance est disponible [1, 2, 3], certaines avec des dates limites anticipées.

Lieu(x) d'enseignement
ORSAY
GIF SUR YVETTE
Pré-requis, profil d’entrée permettant d'intégrer la formation

Un cursus général en informatique est souhaitable. Cependant, un(e) étudiant(e) ayant suivi une licence dans un autre domaine scientifique (mathématiques ou physique) et démontrant une bonne connaissance des fondements de l’informatique, pourra suivre ce cursus avec profit.

Compétences
  • Comprendre les enjeux actuels et futurs des systèmes répartis, parallèles ou quantiques. Avoir la capacité d'évaluer leurs apports pour différents champs d’applications (Sécurité, IA, Sciences de Données…).

  • Savoir prouver des algorithmes/protocoles répartis, parallèles ou quantiques, et analyser leurs complexités (en temps, mémoire, communication, énergie, etc.). Être en mesure d’en concevoir de nouveaux.

  • Appréhender les techniques de programmation C++ avancée afin de concevoir un code concis et efficace. Se familiariser avec les paradigmes de programmation parallèle.

  • Appréhender la nature quantique de l’information. Se familiariser avec la programmation quantique ainsi que les techniques de correction d’erreur et de simulation.

Profil de sortie des étudiants ayant suivi la formation

Au cours du M1 QDCS, les étudiants vont acquérir de solides connaissances en algorithmique distribuée, en calcul parallèle, en calcul quantique, mais également de fortes compétences en programmation avancée, pour le HPC notamment (MPI, OpenMP, etc.). Les choix de modules optionnels leur permettront de se familiariser avec divers champs d’application possibles, comme par exemple l’IA, les sciences des données ou la Sécurité. Il s’agit donc d’une formation large et complète permettant d'acquérir à la fois de solides bases théoriques, et de maîtriser leur mise en œuvre pratique. Elle permet une intégration rapide dans le monde industriel et scientifique, en développant les capacités à anticiper les évolutions technologiques.

Débouchés de la formation

Poursuite d’études : Master 2 informatique.

Avec l’explosion du Cloud, l’arrivée de l’IoT, le développement constant des supercalculateurs, le déploiement du quantum flagship européen et plan national quantique, le Master QDCS se positionne sur des domaines très porteurs scientifiquement et économiquement. Le Master permet aux étudiants de poursuivre par un doctorat, en préparant une thèse au sein d’un organisme de recherche publique ou du département R&D d'une grande entreprise. Le Master permet également aux étudiants d'intégrer facilement le monde industriel, par exemple au sein des entreprises ayant de forts besoins en calcul, ou plus généralement le monde des hautes-technologies, qu’il s’agisse des départements R&D de grandes entreprises, ou encore de startups développant du logiciel de pointe.

Collaboration(s)
Partenaire(s) académique(s) de la formation

École Polytechnique

Télécom Paris

INRIA

Sorbonne Université

Université de Paris

Technion - Israel Institute of Technology

University of Tennessee

Old Dominion University

École Polytechnique Fédérale de Lausanne

Lisbon University

Karlsruhe Institute of Technology

University of Vienna

Laboratoire(s) partenaire(s) de la formation

Laboratoire Méthodes Formelles (LMF)
Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN)
Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique (LIX)
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI)
Laboratoire des Signaux et Systèmes (I2S)

Programme

Voici la liste des cours obligatoires. Des aménagements/exceptions restent possibles néanmoins:
- pour les étudiants qui souhaitent mettre davantage l'accent sur l'un des trois axes: distribué, hpc ou quantique.
- pour que les étudiants recrutés en Master 2 puissent suivre les cours de Master 1 qui correspondent à leurs intérêts.

Here is the list of compulsory courses (of M1 and M2). Accommodations/exceptions are still possible:
- for students who wish to focus on one of the three axes: distributed, hpc or quantum.
- to allow students recruited in Master 2 to follow the Master 1 courses that correspond to their interests.

Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
[QDCS] Programmation orientée objet 2.5 11 10
[QDCS] Programmation avancée C++ 2.5 9 0 12
[QDCS] Modélisation et optimisation des systèmes discrets 2.5 21
[QDCS] Jeux, apprentissage et optimisation des systèmes complexes 2.5 21
[QDCS] Initiation à l’algorithmique et à la programmation quantique 2.5 21
[QDCS] Algorithmes distribués auto-stabilisants 2.5 21
[QDCS] Algorithmique parallèle 2.5 12 6 3
[QDCS] Algorithmes distribués robustes 2.5 21
[MPRI] Fondements de l'information quantique 2.5 21
[ANO] Programmation MPI 2.5
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
[QDCS] Programmation GPU 2.5 12 9
[QDCS] Ordonnancement et systèmes d'exécution 2.5 21
[QDCS] Optimisation stochastique 2.5 21
[QDCS] Calcul distribué par agents mobiles 2.5 21
[QDCS] Frontières du calcul parallèle, distribué et quantique 2.5 21
[QDCS] Calcul Haute Performance 2.5 12 9
[QDCS] Big Data 2.5 12 3 8
[QDCS] Calcul quantique avancé et codes correcteurs 2.5 21
[QDCS] Simulation de processeurs quantiques 2.5 21
[QDCS] Algorithmes de la nature 2.5 21

Pour valider le parcours, il est requis d'acquérir 60 ECTS par année (M1 ou M2), pour un total de 120 ECTS à l'issue des deux années (chaque cours vaut 2.5 ECTS). Pour atteindre ce total, chaque étudiant devra enrichir son parcours avec 7 cours d’ouverture dits Soft Skills (4 en M1 et 3 en M2), ainsi qu'un libre choix de cours pris dans d’autres parcours (voir le menu ci-dessous). De plus, en M1, les étudiants effectueront un projet de TER (Travail d'Etude et de Recherche) et un stage court de 1 mois. En M2 ils effectueront un stage long, de 6 mois.

Modalités de candidatures
Période(s) de candidatures
Du 15/03/2021 au 13/06/2021
Pièces justificatives obligatoires
  • Fiche de choix complétée à télécharger sur le site de la formation.

  • Curriculum Vitae.

  • Lettre de motivation.

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

Pièces justificatives complémentaires
  • Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation).

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