Mots clés
Intelligence artificielle, Intelligence artificielle distribuée, Bases de données avancées, Data mining, Knowledge mining,Web sémantique, Ontologies, Systèmes d’agents, Extraction de connaissances, Apprentissage, Application à l’analyse des risques alimentaires et environnementaux, la gestion et l’économie
Objectifs et débouchés
Objectifs scientifiques
L’objectif de la spécialité est de donner aux étudiants les fondements théoriques et pratiques nécessaires à la conception des futures générations de systèmes informatiques complexes, souvent distribués sur un réseau et destinés au diagnostic, à la conception, à l’aide à la réalisation.
La spécificité de la spécialité I.S.I. est de proposer des enseignements de pointe dans quatre domaines fortement interconnectés : les bases de données et le Web, l’intelligence artificielle distribuée, les systèmes coopératifs et répartis, l’extraction des connaissances et l’apprentissage. Les cours intègrent les nouvelles avancées technologiques de l’informatique que sont les systèmes multi-agents, les systèmes multibases et leur interopérabilité sur réseau, les systèmes d’information géographique, la découverte de connaissances à partir de données (exploration de données ou "data mining"), l’organisation des données multimédia, les nouveaux modèles de conception des applications distribuées.
Objectifs professionnels
Après le Master spécialité I.S.I., les étudiants ont la possibilité de s’orienter vers l’une des deux voies suivantes :
- pour le secteur enseignement/recherche, la formation adaptée aux études doctorales permet d’aborder un sujet de recherche dans le cadre de l’Ecole Doctorale d’informatique de Paris IX ou d’ABIES. Des financements en vue de préparer une thèse sont proposées tels que : bourses MESR, bourses INRA, allocations IGN, FNEGE, INRETS, ORSTOM, CNET, CNES, bourses de gouvernements étrangers, contrats CIFRE, etc...
- pour la composante professionnelle, les informaticiens formés occupent des postes d’ingénieurs de recherche-développement dans les services informatiques des banques (BNP, BIP, Société Générale, Crédit Lyonnais, Crédit du Nord, Banque du Congo, etc...), des orgainsations (Caisse des Dépôts et Consignation,...), des grandes entreprises (Canal+, etc...), des sociétés de service (UNILOG, ILOG, CAP GEMINI, ACKNOSOFT, etc ...), des centres de recherche industriels (DER EDF, CNET, THALES, ALCATEL, SCHLUMBERGER, MOTOROLA, etc...)
Métiers actuels et futurs visés
Les métiers actuels (et futurs) recouvrent ceux de l’enseignement supérieur universitaire et agronomique, de la recherche publique (INRA, INRIA, CNRS, CIRAD, IFREMER) et privée (EDF, CEA, Industrie agro-alimentaire, Pharmacie, Environnement).
Les métiers futurs recouvrent les métiers de l’environnement (estimation quantitative du risque), de l’alimentation (estimation du risque alimentaire), des services banques et assurances.
Responsables de la formation
Suzanne Pinson (Paris Dauphine) et Antoine Cornuéjols ((AgroParisTech)
Etablissements partenaires
Université Paris Dauphine, AgroParisTech
La formation Structure et organisation de chaque année M1 et M2
La première année du Master est propre à l’Université Paris Dauphine. Cette rubrique ne porte que sur le M2 proposé en partenariat entre Paris Dauphine et AgroParisTech.
Le M2 se décompose en un premier semestre d’enseignements, suivi de 6 mois de stage obligatoire.
Contenus, modalités, localisation
Les enseignements, composés d’un tronc commun et d’enseignements optionnels, se déroulent pour l’essentiel sur le site de l’Université Paris Dauphine, sous forme de cours, travaux dirigés et projets. Les thèmes abordés concernent notamment l’Intelligence Artificielle Distribuée, les Bases de données avancées, le Knowledge mining, le Web sémantique et les Ontologies.
Stages - Laboratoires d’accueil
Laboratoires d’accueil : LAMSADE (Laboratoire d’Analyse et de Modélisation de Systèmes pour l’Aide à la Décision), UMR Paris Dauphine/CNRS 7024, Laboratoire MIA (Mathématiques et Informatique Appliquées) UR AgroParisTech/INRA Mét@risk.
Modalités d’évaluation
Les étudiants doivent valider 6 unités d’enseignement (UE) au cours du premier semestre de M2 (21 ECTS), 3 unités de recherche optionnelles (18 ECTS). Un stage obligatoire de 6 mois a lieu soit dans un laboratoire de recherche, soit dans une entreprise (21 ECTS).
Conditions et modalités d’admission Obtention du dossier d’inscription
Les candidatures 2012 au master STVE sont ouvertes. http://candidatures.agroparistech.fr/
ou demander le dossier par courrier : à Mme Dupuy, Paris Dauphine
Pré-requis éventuels
Avoir un bon niveau en informatique, ou, pour les étudiants d’AgroParisTech, avoir suivi les modules d’informatique en 1A ou 2A. Un module de mise à niveau à destination des étudiants n’ayant pas suivi de M1 en informatique est ouvert aux élèves inscrits à AgroParisTech.
Modalités de sélection des candidats
Sélection sur dossier.
Résultats du recrutement
Les étudiants sont avertis personnellement du résultat dans la deuxième quinzaine de juillet par le secrétariat de la mention.
Informations pratiques Logement
Se renseigner auprès de l’établissement d’inscription.
Bourses d’études
Accès aux bourses sur critères sociaux et aux bourses sur critères universitaires.
