M2 Human Computer Interaction

Candidater à la formation
  • Graduate School(s)
    Computer science
  • Capacité d'accueil
    30
  • Langue(s) d'enseignement
    Français, Anglais
Présentation
Année dans le diplôme
Master 2
Objectifs pédagogiques de la formation

Ce parcours-type couvre les aspects fondamentaux de l'interaction, en mettant l'accent sur ses aspects pluridisciplinaires, les méthodes de conception et d'évaluation centrées sur l'utilisateur, et une large palette de formes d'interaction. Les thématiques abordées sont :

- Interfaces Homme -Machine sous leurs différentes formes : graphique, hybride, tangible, multimodale, multi surfaces, tactile, mobile, etc.
- Réalité Virtuelle et Augmentée, et ses applications aux jeux vidéo, à la conception et la simulation, à la formation et l'entraînement.

Lieu(x) d'enseignement
GIF SUR YVETTE
PALAISEAU
ORSAY
PARIS 15
Pré-requis, profil d’entrée permettant d'intégrer la formation
Le parcours « Human Computer Interaction » apporte aux étudiants les connaissances fondamentales et la maîtrise des techniques nécessaires pour concevoir, réaliser et évaluer des systèmes interactifs homme-machine adaptés aux besoins de leurs utilisateurs. Il forme des spécialistes du domaine de l’Interaction Homme -Machine, leur ouvrant des débouchés aussi bien dans des carrières académiques que dans des centres de R&D industriels ou dans des industries de pointe. Ce parcours est enseigné entièrement en anglais. Les candidats doivent fournir une preuve de leur niveau d’anglais pour leur dossier puisse être examiné : résultats d’un test standardisé (TOEFL, IELTS, …), preuve d’études effectuées en anglais, etc.
Compétences
  • Connaitre et savoir expliquer les concepts fondamentaux du domaine de l'interaction humain-machine.

  • Mettre en place des méthodologies de design centrée utilisateurs.

  • Concevoir, développer et évaluer des systèmes interactifs adaptés aux besoins des utilisateurs (applications mobiles, application WEB, interactions multimodales, Visualisation de données, systèmes en Réalité virtuelle et augmentée, systèmes pour utilisateurs à besoins spécifiques…etc. ).

  • Maitriser les méthodologies qualitatives et quantitatives (Concevoir d’experiences contrôlées) d’évaluation des systèmes interactifs.

Profil de sortie des étudiants ayant suivi la formation

Les profils de sortie des étudiants sont:
- designer d'interaction
- spécialiste de l'usabilité des interfaces
- ingénieur, concepteur et chef de projet d'applications interactives sur différents supports (ordinateur de bureau, web, mobile)

Débouchés de la formation

À l'issue de ce parcours-type, les étudiants pourront préparer un doctorat au sein de l'ED STIC de l'Université Paris-Saclay en rejoignant l'un des laboratoires de recherche du site ou au sein de départements R&D en entreprise. Les diplômés du M2 peuvent travailler dans des entreprises développant des logiciels innovants, des startups ou intégrer le départements R&D d'entreprises comme Thalès, Orange, HP, IBM, Research, Yahoo, Google…

Quelques emplois-type dans la recherche, la R&D, l'industrie et le conseil :

- designer d'interaction
- spécialiste de l'usabilité des interfaces
- ingénieur, concepteur et chef de projet d'applications interactives sur différents supports (ordinateur de bureau, web, mobile)

Collaboration(s)
Laboratoire(s) partenaire(s) de la formation

Laboratoire de recherche en informatique
Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur.

Programme

Pour valider le parcours-type PDCS (M1 & M2), les étudiants devront valider toutes les UE dont l'intitulé est [PDCS].
À celles-ci s'ajoutent :

* [ISD] Introduction à l'apprentissage
* [ANO] Blockchain
* [ANO] Programmation MPI
* [ANO] Internet of Things

Pour atteindre 120 crédit ECTS, chaque étudiant devra compléter son parcours avec 4 UE dont l'intitulé est Soft skills - xxxx, un TER-Stage (en M1), un stage long (en M2), ainsi qu'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
[PDCS] Algorithmes distribués robustes 2
[PDCS] Algorithmes de la nature 2 21
[PDCS] Auto-stabilisation 2
[PDCS] Calcul Haute Performance 2 12 9
[PDCS] Algorithmique parallèle 2 12 6 3
[PDCS] Programmation GPU 2 12 9
[PDCS] Modélisation et optimisation des systèmes discrets 2 21
[PDCS] Jeux, apprentissage et optimisation des systèmes complexes 2 21
[PDCS] Optimisation stochastique 2 21
[PDCS] Programmation orientée objet 2 9 0 12
[PDCS] Ordonnancement et systèmes d'exécution 2 21
[PDCS] Frontières du calcul parallèle et distribué 2 21
[PDCS] Initiation au calcul quantique 2 21
[ANO] Programmation système et réseaux 2 21
[ANO] Réseaux sans fil 2 21
[ANO] Internet of Things 2
[ANO] Réseaux mobiles 2 21
[ANO] Virtualisation et cloud 2
[ANO] Programmation MPI 2
[ANO] Optimisation dans les graphes 2
[ANO] Optimisation discrète non linéaire 2
[ANO] Optimisation multi-objectifs 2
[ANO] Blockchain 2
[ANO] Théorie des jeux 2
[ANO] Evaluation de performances 2
[AI] PRE1: APPLIED STATISTICS 2 10 10
[AI] PRE2: MATHEMATICS FOR DATA SCIENCE 2 12 4 4
[AI] PRE3: DATACOMP 1 2 12 9
[AI] PRE4: SCIENTIFIC PROGRAMMING 2 9 12
[AI] TC1: MACHINE LEARNING 2 15 6
[AI] TC2: OPTIMIZATION 2 12 4 4
[AI] TC3: INFORMATION RETRIEVAL 2 9 12
[AI] TC4: Probabilistic Generative Models 2 16 4
[AI] TC5: SIGNAL PROCESSING 2
[AI] TC6: DATACOMP 2 2 12 9
[AI] OPT1 : GRAPHICAL MODELS 2 15 6
[AI] OPT2: IMAGE PROCESSING 2 21
[AI] OPT3 : REINFORCEMENT LEARNING 2 15 6
[AI] OPT4: DEEP LEARNING 2 10 10
[AI] OPT5 : VOICE RECOGNITION AND AUTOMATIC LANGUAGE PROCESSING 2 21
[AI] OPT6: LEARNING THEORY AND ADVANCED MACHINE LEARNING 2 21
[AI] OPT7: ADVANCED OPTIMIZATION 2 12 4 4
[AI] OPT8: GAME THEORY 2 12 4 4
[AI] OPT9: DATA CAMP 2 10 15
[AI] OPT 10: IMAGE INDEXING AND UNDERSTANDING 2 15 6
[AI] OPT 11: DEEP LEARNING FOR NLP 2 18 3
[AI] OPT 12: INFORMATION EXTRACTION FROM DOCUMENTS TO INTERFACES 2 10 10
[AI] OPT 13: Theorie de l'information 2 10 10 0
[DS] Social and Graph Data Management 2 12 9
[DS] Algorithms for Data Science 2 12 9
[DS] Bases de données avancées I : Optimisation 2 9 8 4
[DS] Bases de données avancées II : Transactions 2 9 8 4
[DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes 2 10 10
[DS] Intelligence Artificielle, Logique et Contraintes : Projet 2 10 10
[DS] Distributed Systems for Massive Data Management 2 12 0 9
[DS] Knowledge Discovery in Graph Data 2 12 6 3
[DS] Semantic Web and Ontologies 2 12 9
[DS] Data Science Project 2 3 18
[ANO] Tests fonctionnels de protocoles 2 21
[PDCS] Big Data 2 12 3 8
[HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 1 2
[HCI] Fundamental of Human-Computer Interaction 2 2
[HCI] Evaluation of Interactive Systems classes 2
[HCI] Programming of Interactive Systems 1 2
[HCI] Programming of Interactive Systems 2 2
[HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 1 2
[HCI] Advanced Programming of Interactive Systems 2 2
[HCI] Fundamentals of Virtual & Augmented Reality 5
[HCI] Design of Interactive Systems classes 2
[HCI] Career Seminar - Level 1 2
[HCI] Career Seminar - Level 1 : Project 2 21
[HCI] Design project - Level 1 2 21
[HCI] Design project - Level 1 : Project 2 21
[HCI] Design project - Level 2 2 21
[HCI] Design project - Level 2 : Project 2 21
[HCI] Advanced Design of Interactive Systems classes 2
[HCI] Experiment Design and Analysis 2
[HCI] Interactive Information Visualization 2
[HCI] Interactive Information Visualization : Project 2
[HCI] Photo-Realistic Rendering 2 21
[HCI] Interactive Machine Learning 2
[HCI] Interactive Machine Learning : Project 2
[HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction 2 21
[HCI] Mixed Reality and Tangible Interaction - Project 2 21
[HCI] Gesture and Mobile Interaction 2
[HCI] Serious games 2
[HCI] Serious games : project 2
[HCI] Virtual Humans 2 21
[HCI] Virtual Humans : Project 2 21
[HCI] Groupware and Collaborative Work 2 21
[HCI] Groupware and Collaborative Work : Project 2 21
[HCI] Creative Design 2
[HCI] Creative Design : Project 2
[HCI] Digital Fabrication 2
[HCI] Digital fabrication : Project 2
[HCI] Studio Art Science transversal 2 21
[HCI] Advanced EXtended Reality 2 21
TER Stage 10
[SOFT] Soft skills - 1A (Langue) 2
[SOFT] Soft skills - 2 (Communication) 2 21
[SOFT] Soft skills - 3 (Formation à la vie de l'entreprise - Initiation) 2 21
[SOFT] Soft skills - 4 (Formation à la vie de l'entreprise - avancée) 2 21
[SOFT] Soft skills - 5 (Formation à la recherche) 2 21
Stage long 30
[SOFT] Soft skills - 1B (Langue) 2
[SOFT] Soft skills - Seminars B 2
EIT - Innovation and Entrepreneurship Basics 1 3
EIT - Innovation and Entrepreneurship Basics 2 3
EIT - Business Development Lab 1 3
EIT - Business Development Lab 2 6
EIT - Innovation & Entrepreneurship Advanced 5
EIT - Innovation & Entrepreneurship Thesis 6 21
French Language and Culture 1 2 30
French Language and Culture 2 2
[HCID] Fundamental of situated computing 2
[PDCS] Programmation Objet C++ 2 11 10
[AI] TC0 : Introduction to Machine Learning 2 15 6
[AI] OPT14:MULTILINGUAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING 2 21
[ISD] Politiques et concepts avancés en sécurité 3
[ISD] Algorithmique distribuée 3
[ISD] Test et Vérification 3
[ISD] Programmation système et réseau 3
[ISD] Traitement automatique des langues 3
[ISD] Optimisation 3
[ISD] Représentation des connaissances et visualisation 3
[ISD] Machine learning/Deep learning 3
[ISD] Droit informatique 3
[ISD] Anglais 3
[ISD] Cloud Computing 3
[ISD] Extraction et programmation statistique de l'information 3
[ISD] IoT (Internet des objets) 3
[ISD] Projets tuteurés 6
[ISD] Blockchain 3
[ISD] Mémoire 12 8
[ISD] Data Warehouse I 3
[ISD] Traitement distribué des données. 3
[ISD] Réseaux 3
[ISD] Réseaux sans fil 3
[ISD] Modèles Mathématiques 3
[ISD] Anglais 3
[ISD] Modélisation 3
[ISD] langages Dynamiques 3
[ISD] outils pour la manipulation et l'extraction de données 3
[ISD] Communication 3
[ISD] sécurité 3
[ISD] Data Lake 3
[ISD] Services et applications Web 3
[ISD] Algorithmique avancée 3
[ISD] Probabilités/Statistiques 3
[ISD] Introduction à l'apprentissage 3
[ISD] Data Warehouse II 3
[ISD] Rapport d'activité 6 5
[ISD] Projet étude de cas 3
[SOFT] Soft skills - Seminars (Fairness in Data Science) 2 20
[SOFT] Soft skills - Summer school 2 21
[SOFT] Soft skills - Transversal Project A 2 7 7 7
[SOFT] Soft skills - Transversal Project B 2 7 7 7
Modalités de candidatures
Période(s) de candidatures
Du au
Pièces justificatives obligatoires
  • Attestation de niveau d'anglais (obligatoire pour les non anglophones)

    ( IELTS, TOEIC, TOEFL, CLES2 )
  • Curriculum UE (descriptifs des UE suivies) des deux dernières années

  • 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
Contact(s)
Responsable(s) de la formation
Sarah Fdili Alaoui - sarah.fdili-alaoui@lri.fr
Aurélie Lerasle - aurelie.lerasle@u-psud.fr