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Bienvenue sur le site de la Dominante d'Approfondissement IODAA

(De l'InfOrmation à la Décision par l'Analyse et l'Apprentissage)

Responsables : Antoine Cornuéjols et Christine Martin

IODAA ... c'est quoi ?

Cursus de dernière année d'AgroParisTech, IODAA est une dominante d'approfondissement (DA) organisée en collaboration avec l'Université de Paris-Dauphine et le Master ISI (Informatique et Système Intelligents) pour traiter de thématiques liées à l'exploitation de données quelles que soient leurs provenances.

On y traite entre autre de questions de représentation et ingénierie des connaissances, d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique, de fouille de données afin de comprendre et d'être en mesure de profiter au mieux du "monde numérique" dans lequel nous vivons.

IODAA est par nature une DA transversale qui peut être suivie quels que soient les choix optionnels réalisés jusque là. Elle permet de prétendre à une réelle double compétence voire à un double diplôme particulièrement appréciable lorsque l'on souhaite poursuivre son parcours à l'étranger où le diplôme de Master est mieux connu que celui d'Ingénieur ou dans la recherche avec une ouverture directe vers un doctorat par exemple.

IODAA ... c'est pour qui ?

IODAA s'adresse à tout élève d'AgroParisTech ayant :

  • obtenu sa deuxième année;
  • étant curieux vis à vis de la représentation numérique du monde
  • souhaitant compléter son solide bagage sur les thématiques socles d'AgroParisTech par l'acquisition de méthodes et méthodologies désormais nécessaires à l'approfondissement de celles-ci même mais pas uniquement;
  • souhaitant acquérir un profil atypique et très recherché

Bien entendu cette liste est loin d'être exhaustive !

Pour plus d'informations n'hésitez pas à consulter les pages suivantes et/ou à contacter les responsables de la formation.

IODAA ... et aprés ?

Ouverte en septembre 2013, les premiers IODAA ont réalisés leurs stages (de pré-embauche pour certains d'entre eux) dans des thématiques variées.

Voici certains de leurs sujets :

  • Création d'un outil automatisant la gestion des effets indésirables des médicaments
    (Universal Medica)
  • Réseaux profonds pour la fouille de données bioacoustiques
    (Université de Toulon - UMR CNRS LSIS)
  • Participation à l'étude et l'implémentation de méthodes d'haplotypage sur données SNP issues de matériel végétal fixé (maïs)
    (Euralis Semences)
  • Développement d'un système de classification automatique de navires
    (DCNS Research)
  • Classification précoce de séries temporelles pour la prévision de pics de consommation
    (EDF centre de recherche - AgroParisTech)
  • Moteur de recommandation dans la grande distribution
    (Accenture Interactive)

Témoignages ...

 

 


Mots clés

  • Apprentissage artificiel
  • Fouille de données
  • Base de données
  • Datawarehouse
  • Systèmes d'information