AccueilMasterInformatiqueIngénierie du logiciel et des données (ILD)

Master InformatiqueParcours type : Ingénierie du logiciel et des données (ILD)

Sélection en master 1

Objectifs

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L’objectif de ce parcours est de former des informaticiens qui soient capables à la fois de travailler sur les problématiques du développement logiciel (spécification, conception, réalisation, qualité, tests, plateforme JEE et WEB) et sur les problématiques de la modélisation et du traitement de données (administration, stockage, intégration, visualisation, analyse).

Après un tronc-commun couvrant les deux aspects, l’étudiant pourra, au travers d’options, approfondir ses connaissances sur le traitement des données (informatique décisionnelle, techniques liées au Big Data, architectures orientées données) et sur le développement (architectures logicielles et de services distribués, cloud computing, mobile, Internet des objets).

Les diplômés réaliseront des solutions logicielles avancées dans des environnements complexes et des domaines variés pour aider les entreprises à valoriser leurs données, prendre des décisions et faciliter leur évolution vers une économie dirigée par le numérique. Ils pourront également s'orienter vers les métiers de la recherche dans les thèmes liés au parcours.

Métiers visés :

  • Ingénieur R&D
  • Chargé de veille ou de recherche, Enseignant-chercheur ou chercheur
  • Chef de projet
  • Ingénieur études et développement
  • Consultant technique ou fonctionnel
  • Ingénieur test et validation
  • « Data scientist » ou « Data analyst »
  • Administrateur de bases de données
  • Ingénieur intégration

Formation et recherche

Le master informatique est adossé à la nouvelle unité de recherche, le Laboratoire d'Informatique et Systèmes (le LIS), qui sera créée au 1er janvier 2018 issue de la fusion du Laboratoire d'Informatique Fondamentale (UMR CNRS 7279 LIF) et du Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes (UMR CNRS 7296 LSIS).

L’équipe pédagogique est composée essentiellement d’enseignants/chercheurs qui assurent leur activité de recherche au sein de ce laboratoire.

Pré-requis obligatoires

Le master s'adresse à des étudiants ayant une licence générale en informatique (ou équivalent).

Régimes d'inscription

Cette formation est accessible en

Formation initiale
Formation continue

Compétences visées

Compétences acquises à l’issue du master :

  • Analyser un besoin, identifier ou concevoir et mettre en œuvre des solutions informatique en s’appuyant sur les méthodes de conception et la maîtrise des notions fondamentales de l'informatique dans les domaines du développement logiciel et de la gestion des données.
  • Exploiter, de façon autonome, l’état de l’art des connaissances scientifiques informatiques afin d'élaborer, d'améliorer ou d'évaluer, les méthodes et les outils intervenant dans la conception des solutions.
  • Communiquer à l’oral et à l’écrit en français comme en anglais, pour transmettre les résultats d’une étude et rédiger un cahier des charges ainsi qu’une documentation technique.
  • Conduire et mettre en œuvre des projets en favorisant une dynamique d’équipe.
  • Mener des études de faisabilité et développer des solutions informatiques adaptées aux problèmes des entreprises, en prenant en compte leur impact et les contextes juridique et financier.
  • Réaliser son bilan de compétences et son projet personnel, et connaître les réglementations et normes en vigueur dans le domaine de l'informatique.

Compétences spécifiques du parcours Ingénierie du logiciel et des données (ILD) : Piloter ou mettre en œuvre des projets informatiques d’envergure couvrant les aspects de spécification, de conception, de réalisation, de validation logiciel, ainsi que les aspects de modélisation, d'analyse et d'administration des données.

Métiers visés

Codes ROME :

Spécialités de formation (code NSF) :

  • 326m : Informatique, traitement de l'information
  • 326p : Informatique, traitement de l'information (organisation, gestion)
  • 326t : Programmation, mise en place de logiciels

Stages et projets encadrés

Place des stages. Les stages seront possibles en M1 et des stages obligatoires de cinq à six mois en entreprise ou en laboratoire sont prévus en M2. La recherche de stage est de la responsabilité des étudiants. Cela étant, nous les aidons en activant nos contacts en entreprise. Nous recueillons ainsi plusieurs dizaines de propositions de stage qui sont ensuite diffusées auprès des étudiants. Nous organisons chaque année des rencontres avec les entreprises (notamment partenaires) afin qu'elles présentent leurs activités, leurs métiers et les sujets qu'elles proposent. La recherche de stage est facilitée par trois forums organisés par les composantes d'Aix-Marseille Université (forum TIC de Polytech Marseille en octobre, forum Emploi/Stage organisé par le SUIO d'Aix-Marseille Université en novembre et le forum Emploi/Stage de la MIAGE organisé sur Aix-en-Provence en Janvier). Les sujets de stage sont validés par les enseignants chargés de suivre les stagiaires.

Place des projets. Par nature, la pédagogie dans les enseignements d’informatique de niveau master s’envisage fortement par une approche projets. C’est le cas actuellement dans la mesure où une part importante des enseignements dispensés sous forme de TP correspond à la réalisation de projets, ceux-ci s’organisant, selon la nature des UE, par des groupes d’étudiants de taille variable.

Les semestres 2 et 3 comportent un projet de mise en application de deux mois. Les étudiants travaillent en groupe de cinq ou six sur des sujets importants. L'objectif est de mettre en pratique les notions vues dans les enseignements et de renforcer les aspects méthodologiques (compréhension des besoins, planification, conception, réalisation, test, documentation, déploiement).

Enseignements délocalisés

Les enseignements se déroulent à Marseille sur les sites de St-Jérôme et Luminy.

Modalités pédagogiques particulières

L'organisation des enseignements est destinée à renforcer tous les aspects professionnels de la formation. On peut citer notamment :

  • le travail en petit groupe et l'évaluation à base de projets,
  • la mise en situation de responsabilité (gestion du parc d'ordinateurs par les étudiants, projet de fin d'année géré directement par les étudiants),
  • les nombreux documents à rédiger durant les enseignements,
  • les nombreuses présentations orales à effectuer,
  • les enseignements spécifiques en Anglais (préparation et passage du TOEIC) et Communication (Lettre de motivation, CV, entretien d'embauche, règles de savoir-être),
  • le contact avec des professionnels via les séminaires et les présentations d'entreprises.

M1 Informatique Semestre 1

[ détails ]

  • Anglais S1 (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU01L, SINAU01JLangue : Anglais et Français.

    Contenu : non disponible.

    Volume horaire : 18h de TD

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  • Génie logiciel (6 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU02L, SINAU02JLangue : Français.

    Contenu : 1) Versioning Git : Branches, Dépôts Lointains, Dépôts Lointains multiples avec branches, Workflows. 2) Building Gradle : Automatisation de compilation, de tests, de dépendances, langage de tâches interdépendantes. 3) Méthodes Les acteurs du logiciel. Cycles en V. Motivation et détail de chacune des phases. Forces et Faiblesses. Méthodes agiles. Motivations. Notamment XP et Scrum. Détail de chacune des réunions et instruments. Forces et Faiblesses. GL Libre : the cathedral and the bazaar 4) Documentation Du GL : Cahier des charges, Spécifications, Conception, ... Du code : Javadoc, Commentaires, Wikis, Issues trackers 5) UML Motivations. Tous les principaux diagrammes (classe, object, séquence, com, package, états-transitions,...). 2 TD 6) Tests Types de Test (Blanche/Noire, Intégration (continue), Correction/Validation,...), Couverture (Exos sur les différents critères), Quand les faire (TDD...) Découverte du debugger eclipse Concepts d'invariants, d'assertions, d'analyse statique 7) Estimation Rapports PrixDev vs TempsDev vs LignesCode % observés de failed projects, causes observées % observés de bugs 8) Veille technologique sur l'actualité du GL

    Volume horaire : 18h de CM - 18h de TD - 18h de TP

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  • Complexité (6 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU03L, SINAU03JLangue : Français.

    Contenu : Rappels sur les notions d'analyse de la complexité des algorithmes et des problèmes. Notion de problèmes (décision, recherche, dénombrement, énumération, optimisation). Bornes inférieures de complexité. Classes P et NP. Problèmes NP-complets. Méthodes de résolution des problèmes NP-Complets. Contenu en cours d'actualisation .

    Volume horaire : 20h de CM - 20h de TD - 14h de TP

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  • Introduction à la sciences des données (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU04L, SINAU04JLangue : Français.

    Contenu : A travers trois cas d’utilisation, ce cours introduit la notion d’analyse de données, selon trois points de vue : le clustering (apprentissage non supervisé, ACP, kmeans, visualisation), la classification (apprentissage supervisé, notion d’erreur et de modèle, erreur de Bayes, kppv, généralisation et sur-apprentissage), et la régression (notion de causalité, notion d’erreur, protocoles d’évaluation). Sensibilisation aux aspects éthiques (GAFAM). L’objectif est de sensibiliser les étudiants aux techniques de base de l’analyse de données et de l’apprentissage, avec des liens vers approches probabilistes (Bayes), statistiques, et modes d’évaluation et de visualisation. On partira de données réelles, on illustrera de fait la difficulté du nettoyage de données en amont de tout le reste.

    Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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  • Programmation objet concurrente (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU05L, SINAU05JLangue : Français.

    Contenu : Depuis la généralisation des architectures multi-cœurs, la programmation parallèle est devenue incontournable pour développer des applications exploitant pleinement les capacités de traitement offertes par les ordinateurs actuels. Elle est aussi un moyen de simplifier la structure du logiciel en l'organisant sous la forme de tâches distinctes qui interagissent entre elles afin de répondre aux requêtes de l'utilisateur (ou de l'environnement). Cette UE présente aux étudiants du M1 les principales difficultés de la programmation multi-thread et les techniques classiques permettant de développer un code correct et performant . Tout d'abord, les instructions de base liées à la classe Thread en Java sont introduites avec les concepts sous-jacents de verrou et de variable de condition . L'effet de ces instructions sur l'état d'un thread est illustré sur des exemples simples s'appuyant sur des diagrammes de séquence. Les notions d'indépendance et d' atomicité permettent ensuite de spécifier précisément les problèmes classiques de synchronisation en séparant le besoin d'exclusion mutuelle des contraintes d'attente particulières. L'approche recommandée pour débuter est celle de la conception et de la programmation de moniteurs (à la Hoare), étudiée sur plusieurs exemples classiques. Les outils dédiés à la programmation parallèle en Java sont également présentés en cours et exploités en Travaux Pratiques : locks divers, pools de threads, collections synchronisées ou concurrentes, objets atomiques, etc. Les difficultés propres à la programmation sans verrou sont illustrées par la construction de structures de données simples et de verrous performants. Enfin, un aperçu du modèle mémoire Java permet d'initier les étudiants à la notion de programme «  bien synchronisé » et aux risques d'exécutions inconsistantes séquentiellement du fait des optimisations de codes réalisées lors de la compilation ou de l'exécution. Description en cours d'actualisation.

    Volume horaire : 10h de CM - 8h de TD - 8h de TP

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  • Réseaux (4 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU06L, SINAU06JLangue : Français.

    Contenu : Architecture en couches, standard OSI Couche physique Couche liaison de Données Réseau IP Algorithmes de routage, routage IP Protocole TCP/IP Couche Application : HTTP, SMTP, FTP, ... Bases des protocoles cryptographiques (terminologie, architecture à clef publique). Introduction à la Sécurité des réseaux. Contenu en cours d'actualisation .

    Volume horaire : 12h de CM - 12h de TD - 14h de TP

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  • Algorithmique et recherche opérationnelle (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU07L, SINAU07JLangue : Français.

    Contenu : Programmation linéaire. Notions et algorithmes de flots. Applications (couplage, affectation, transport, ...) Programmation dynamique (sac à dos, ordonnancement, ...) Algorithmes à performance garantie Contenu en cours d'actualisation .

    Volume horaire : 10h de CM - 8h de TD - 9h de TP

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  • Environnement et R&D en informatique (2 crédits)

    Codes APOGÉE : SINAU08L, SINAU08JLangue : Français.

    Contenu : Description en cours de rédaction.

    Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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M1 Informatique Semestre 2

[ détails ]

  • Communication (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINBU01L, SINBU01JLangue : Français.

    Contenu : Chapitre 1 : Théories de la communication : La théorie mathématique de l’information (Shannon, Weaver), la cybernétique (Wiener) La théorie de Palo Alto ( Bateson, Watzlawick) et la théorie de la communication par les processus (Mucchielli) Chapitre 2 : Rôle de l’interculturalité dans le travail en équipe : L’enquête interculturelle de Hofstede pour IBM La gestuelle et le paralangage et la proxémie dans le monde (Hall) Chapitre 3 : Notions de management et de travail collaboratif Le travail collaboratif vs le travail coopératif La notion de groupes Les compétences managériales Contenu en cours d'actualisation .

    Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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  • 6 crédits à choisir
    • Introduction au traitement automatique du langage (3 crédits)

      Code APOGÉE : SINBU02LLangue : Français.

      Contenu : L'objectif de ce cours est d'apporter aux étudiants des connaissances fondamentales en traitement automatique des langues (TAL). Le cours abordera des modèles de TAL statistiques classiques. Après un bref rappel de notions de probabilité appliquées aux textes, nous aborderons la représentation de documents, c.-à-d. l'encodage de textes, la tokenisation et la représentation de documents sous la forme vectorielle avec des techniques fondées sur les « sac de mots ». Nous étudierons également des modèles distributionnels pour la représentation de mots sous la forme de vecteurs, avec des applications en classification de textes et en similarité de mots. Les modèles de langage fondés sur les n-grammes s'en suivent, avec des applications à la génération de textes. Le dernier sujet abordé ce sont les étiqueteurs fondés sur des machines à état (tels que les modèles de Markov cachés) et leurs applications, par exemple en étiquetage morphosyntaxique.

      Volume horaire : 10h de CM - 7h de TD - 10h de TP

      Plus d'informations

    • Cryptographie (3 crédits)

      Code APOGÉE : SINBU03LLangue : Français.

      Contenu : Algorithmes cryptographiques – chiffrement symétrique, asymétrique et hachage.

      Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

      Plus d'informations

    • Modélisation géométrique et maillages (3 crédits)

      Code APOGÉE : SINBU04LLangue : Français.

      Contenu : La modélisation géométrique est l’ensemble des outils informatiques, numériques et mathématiques, qui combinés permettent de construire un modèle virtuel (ou modèle informatique) d’un objet réel. Cet objet peut être plus ou moins complexe, plus ou moins schématisé. Il peut être le fruit de l’imagination (jeux vidéo, films d’animation), d’une tendance ou une solution plus ou moins exacte d’un problème physique donné, voire un compromis entre les deux. Ce module propose un tour d’horizon des modèles géométriques les plus courants (surfaces à pôles, maillages, nuages de points) et des algorithmes spécifiques pour représenter, modifier et analyser des formes 3D dans les contextes de la CAO, du jeu vidéo et de l’impression 3D.

      Volume horaire : 15h de CM - 8h de TD - 4h de TP

      Plus d'informations

    • Intégration des données (3 crédits)

      Codes APOGÉE : SINBU05L, SINBU05JLangue : Français.

      Contenu : L’objectif est d’intégrer des données provenant de plusieurs sources de données hétérogènes, pour une exploitation unifiée de façon matérialisée ou virtuelle. Y seront abordés les concepts et architectures d’entrepôts de données et de médiateurs, ainsi que le traitement optimisé de requêtes. Contenu  : Mise en niveau en base de données Entrepôt de données Médiation Optimisation (SQL3)

      Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

      Plus d'informations

    • Calculabilité avancée (3 crédits)

      Code APOGÉE : SINBU06LLangue : Français.

      Contenu : La théorie de la calculabilité s'intéresse essentiellement à la question suivante : au moyen d'un ordinateur, quelles fonctions peut-on calculer et quels problèmes peut-on résoudre ? Son développement est concomitant de l'apparition des principaux modèles de calcul (fonctions récursives, machines de Turing, lambda-calcul,...) et est très étroitement lié à la logique mathématique : théorème d'incomplétude de Gödel (qui sera abordé dans ce cours), lambda-calcul typé (cours Preuves et types)... La complexité cherche quant à elle à mesurer le degré de difficulté d'un problème, typiquement en termes de temps de calcul et d'espace utilisé. Il s'agit donc de questions plus fines, qui font l'objet de nombreuses recherches actuelles, notamment en rapport avec la logique. L'objectif de ce cours est de présenter les outils et résultats fondamentaux pour aborder ces questions. Programme : Fonctions récursives, théorème de Kleene. Machines de Turing, thèse de Church. Arithmétique de Peano, théorème de Gödel. Quelques méthodes et théorèmes de base en théorie de la complexité.

      Volume horaire : 12h de CM - 14h de TD

      Plus d'informations

    • Algorithmes à performance garantie (3 crédits)

      Code APOGÉE : SINBU20LLangue : Français.

      Contenu : Algorithmes d’approximation pour des problèmes NP-complets, algorithmes en ligne.

      Volume horaire : 10h de CM - 4h de TD - 12h de TP

      Plus d'informations

    • Interface homme-machine (3 crédits)

      Codes APOGÉE : SINBU07L, SINBU07JLangue : Français.

      Contenu : Qt / programmation événementielle informatique graphique/OpenGL Ergonomie/Responsive mise en niveau en C++

      Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

      Plus d'informations

    • Informatique et calcul quantique (3 crédits)

      Code APOGÉE : SINBU08LLangue : Français.

      Contenu : Cette unité d'enseignement a pour vocation de faire découvrir aux étudiants les spécificités et les possibilités qu'ouvrent le traitement quantique de l’information et de leur donner les bases pour décrire et analyser des circuits quantiques simples. On montrera comment la mise au point d'algorithmes quantiques permet de résoudre certains problèmes de façon exponentiellement plus efficace que les algorithmes classiques traditionnels (recherche, tri, …), et notamment le problème de la factorisation des grands nombres. Il s’en suit que la mise au point d'un ordinateur quantique de grande taille remettrait en cause les algorithmes à clés publiques aujourd'hui utilisés pour sécuriser Internet (d’où la nécessité d’une post-quantum cryptography). On introduira également les idées principales du domaine de la cryptographie quantique. On évoquera les possibilités offertes par ce nouveau paradigme dans d’autres champs de l’informatique, tels que le machine learning. Contenu  : Fondamentaux du calcul quantique I (linéarité de la théorie, qubits, superpositions, intrication) ; Fondamentaux du calcul quantique II (portes quantiques et circuits) Algorithme quantique de Grover ; (iii) Algorithme de Shor et Cryptage RSA ; Éléments de cryptographie quantique.

      Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

      Plus d'informations

    • Programmation des processeurs graphiques (3 crédits)

      Code APOGÉE : SINBU09LLangue : Français.

      Contenu : Description en cours de rédaction.

      Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

      Plus d'informations

    • Programmation fonctionnelle (3 crédits)

      Codes APOGÉE : SINBU17J, SINBU17LLangue : Français.

      Contenu : Introduction à la programmation fonctionnelle, sur l'exemple du langage Ocaml (expressions, évaluation, types de base. polymorphisme, ordre supérieur). Fonctions récursives, filtrage. Les diverses stratégies d'évaluation, application à la programmation d'un opérateur de point fixe. Les types (sommes, types récursifs, polymorphes. arbres. filtrage). Sémantique opérationnelle (liaisons, environnements, clôtures, évaluation des fonctions récursives). Aspects impératifs (exceptions, entrées-sorties, séquencement, fichiers, références, tableaux, enregistrements). Implantation du filtrage en Ocaml (termes formels, substitutions, filtrage). Contenu en cours d'actualisation .

      Volume horaire : 10h de CM - 10h de TD - 10h de TP

      Plus d'informations

  • 6 crédits à choisir en fonction du parcours
    • Architecture Java Entreprise Edition et sécurité des applications (6 crédits)
      • Architecture JEE

        Codes APOGÉE : SINB18AL, SINB18AJLangue : Français.

        Contenu : Architecture n-tiers partie accès aux données (JDBC/JPA) partie métier (Spring, IoC, Composants métier) partie application WEB (JSP/Servlet, Spring MVC, bootstrap)

        Volume horaire : 6h de CM - 9h de TD - 12h de TP

        Plus d'informations

      • Sécurité des applications

        Codes APOGÉE : SINB18BL, SINB18BJLangue : Français.

        Contenu : cyberedu (panorama des attaques – défenses standards).

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

        Plus d'informations

    • Méthodes numériques et probabilistes pour l’informatique (6 crédits)
  • 9 crédits à choisir en fonction du parcours
    • Parcours IMD (9 crédits)
      • Calculabilité avancée (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU06LLangue : Français.

        Contenu : La théorie de la calculabilité s'intéresse essentiellement à la question suivante : au moyen d'un ordinateur, quelles fonctions peut-on calculer et quels problèmes peut-on résoudre ? Son développement est concomitant de l'apparition des principaux modèles de calcul (fonctions récursives, machines de Turing, lambda-calcul,...) et est très étroitement lié à la logique mathématique : théorème d'incomplétude de Gödel (qui sera abordé dans ce cours), lambda-calcul typé (cours Preuves et types)... La complexité cherche quant à elle à mesurer le degré de difficulté d'un problème, typiquement en termes de temps de calcul et d'espace utilisé. Il s'agit donc de questions plus fines, qui font l'objet de nombreuses recherches actuelles, notamment en rapport avec la logique. L'objectif de ce cours est de présenter les outils et résultats fondamentaux pour aborder ces questions. Programme : Fonctions récursives, théorème de Kleene. Machines de Turing, thèse de Church. Arithmétique de Peano, théorème de Gödel. Quelques méthodes et théorèmes de base en théorie de la complexité.

        Volume horaire : 12h de CM - 14h de TD

        Plus d'informations

      • Algorithmes à performance garantie (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU20LLangue : Français.

        Contenu : Algorithmes d’approximation pour des problèmes NP-complets, algorithmes en ligne.

        Volume horaire : 10h de CM - 4h de TD - 12h de TP

        Plus d'informations

      • Théorie des graphes avancée (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU21LLangue : Français.

        Contenu : Théorie des graphes, combinatoire, revêtements et complexes simpliciaux.

        Volume horaire : 12h de CM - 14h de TD

        Plus d'informations

    • Parcours FSI (9 crédits)
      • Fiabilité logicielle (3 crédits)

        Codes APOGÉE : SINBU22L, SINBU22JLangue : Français.

        Contenu : Méthodologie du test ; intégration continue.

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

        Plus d'informations

      • Analyse de programmes (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU23LLangue : Français.

        Contenu : Analyse statique ; ingénierie inverse ; introduction aux outils et méthodes formelles.

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

        Plus d'informations

      • Cryptographie (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU03LLangue : Français.

        Contenu : Algorithmes cryptographiques – chiffrement symétrique, asymétrique et hachage.

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

        Plus d'informations

    • Parcours GIG (9 crédits)
      • Modélisation géométrique et maillages (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU04LLangue : Français.

        Contenu : La modélisation géométrique est l’ensemble des outils informatiques, numériques et mathématiques, qui combinés permettent de construire un modèle virtuel (ou modèle informatique) d’un objet réel. Cet objet peut être plus ou moins complexe, plus ou moins schématisé. Il peut être le fruit de l’imagination (jeux vidéo, films d’animation), d’une tendance ou une solution plus ou moins exacte d’un problème physique donné, voire un compromis entre les deux. Ce module propose un tour d’horizon des modèles géométriques les plus courants (surfaces à pôles, maillages, nuages de points) et des algorithmes spécifiques pour représenter, modifier et analyser des formes 3D dans les contextes de la CAO, du jeu vidéo et de l’impression 3D.

        Volume horaire : 15h de CM - 8h de TD - 4h de TP

        Plus d'informations

      • Programmation graphique (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU24LLangue : Français.

        Contenu : Le développement d'interface de visualisation ou d'édition de données graphiques nécessite la gestion d'un canevas spécifique (où l'affichage 2D ou 3D est accéléré par la carte graphique), une boucle de rendu pour une visualisation dynamique, le contrôle des événements (clavier, souris, timers…). L'affichage utilise des primitives simples (points, lignes, faces triangulaires) et nécessite donc une modélisation géométrique des objets à afficher (structures de données, choix de la représentation). Environnement de développement : interfaces QT et pipeline graphique OpenGL.

        Volume horaire : 15h de CM - 8h de TD - 4h de TP

        Plus d'informations

      • Modélisation de surfaces 3D (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU25LLangue : Français.

        Contenu : non disponible.

        Volume horaire : 15h de CM - 8h de TD - 4h de TP

        Plus d'informations

    • Parcours IAAA (9 crédits)
      • Introduction à l’apprentissage artificiel (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU26LLangue : Français.

        Contenu : L’apprentissage automatique et ses approches linéaires : techniques et limites. Autour de l’étude en profondeur de deux algorithme de séparation linéaire (le perceptron et SVM) : implémentation complète, preuves de convergence, propriétés, étude des performances sur des jeux de données, approfondissement des notions de généralisation, introduction Rademacher et Kolmogorov. Tout le long de l’UE, un cas d’étude sera mené, sur la base d’images ou de videos. La problématique de l’acquisition de données privées sera traitée, avec une mise en perspective sociétale (éthique, PI, rôle du citoyen, rôle de l’ingénieur). Mise en perspective des modèles non-linéaires.

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

        Plus d'informations

      • Introduction au traitement automatique du langage (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU02LLangue : Français.

        Contenu : L'objectif de ce cours est d'apporter aux étudiants des connaissances fondamentales en traitement automatique des langues (TAL). Le cours abordera des modèles de TAL statistiques classiques. Après un bref rappel de notions de probabilité appliquées aux textes, nous aborderons la représentation de documents, c.-à-d. l'encodage de textes, la tokenisation et la représentation de documents sous la forme vectorielle avec des techniques fondées sur les « sac de mots ». Nous étudierons également des modèles distributionnels pour la représentation de mots sous la forme de vecteurs, avec des applications en classification de textes et en similarité de mots. Les modèles de langage fondés sur les n-grammes s'en suivent, avec des applications à la génération de textes. Le dernier sujet abordé ce sont les étiqueteurs fondés sur des machines à état (tels que les modèles de Markov cachés) et leurs applications, par exemple en étiquetage morphosyntaxique.

        Volume horaire : 10h de CM - 7h de TD - 10h de TP

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      • Modélisation et résolution pour la décision (3 crédits)

        Code APOGÉE : SINBU27LLangue : Français.

        Contenu : Introduction aux différents aspects du raisonnement automatique, dont l’objectif est de permettre d’obtenir des solutions à tout type de problèmes uniquement à partir de leurs descriptions et grâce à des solveurs générant une preuve du résultat inspiré du raisonnement humain. Cette UE aborde les formalismes les plus simples, les problèmes SAT et CSP binaires, qui correspondent à des problèmes de décision, et étudie la façon de modéliser un problème dans ces formalismes, les méthodes de résolution arborescente (avec filtrages, heuristique de choix de variable, de valeur), et des solveurs existants (Minisat, Choco).

        Volume horaire : 10h de CM - 10h de TD - 7h de TP

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    • Parcours ILD (9 crédits)
      • Fiabilité logicielle (3 crédits)

        Codes APOGÉE : SINBU22L, SINBU22JLangue : Français.

        Contenu : Méthodologie du test ; intégration continue.

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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      • Intégration des données (3 crédits)

        Codes APOGÉE : SINBU05L, SINBU05JLangue : Français.

        Contenu : L’objectif est d’intégrer des données provenant de plusieurs sources de données hétérogènes, pour une exploitation unifiée de façon matérialisée ou virtuelle. Y seront abordés les concepts et architectures d’entrepôts de données et de médiateurs, ainsi que le traitement optimisé de requêtes. Contenu  : Mise en niveau en base de données Entrepôt de données Médiation Optimisation (SQL3)

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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      • Données post-relationnelles (3 crédits)

        Codes APOGÉE : SINBU28L, SINBU28JLangue : Français.

        Contenu : XML / XPath / XSL / Xquery Json / NoSQL / NewSQL

        Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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  • 6 crédits à choisir
    • Travail d'étude et de recherche (6 crédits)

      Codes APOGÉE : SINBU29L, SINBU29JLangue : Français.

      Contenu : Le but du projet est de mettre en oeuvre, de l'analyse à la programmation, les notions présentées en cours. C'est l'occasion, pour les étudiants, d'utiliser sur un cas pratique, les éléments exposées dans les UE. Travail effectué sous la direction pédagogique d'un enseignant, et donnant lieu à la rédaction d'un mémoire et d'une soutenance orale.

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    • Stage de M1 (6 crédits)

      description non disponible.

M2 ILD Semestre 3 du parcours ILD

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  • Anglais S3 (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINCU01L, SINCU98L, SINCU99J, SINCUA1L, SINCUA2L, SINCUA1JLangue : Français.

    Contenu : Expression orale et écrite : exposés sur des sujets scientifiques et / ou professionnels, travaux écrits. Préparation et passage du TOEIC.

    Volume horaire : 18h de TD

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  • Génie logiciel 2 et gestion de projets (6 crédits)

    Codes APOGÉE : SINCU88L, SINCU88JLangue : Français.

    Contenu : spécification / conception / design-pattern méthodes agiles intégration continue MOA / MOE Rédaction de documentation Plannification de projets

    Volume horaire : 18h de CM - 18h de TD - 18h de TP

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  • Big data (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINCU89L, SINCU89JLangue : Français.

    Contenu : L’objectif de cette UE est de découvrir les plateformes et techniques pour traiter des masses de données hétérogènes. Contenu  : Architecture et technologies, programmation Map/Reduce, HDFS SGBD NoSQL

    Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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  • Gestion des données (6 crédits)

    Codes APOGÉE : SINCU90L, SINCU90JLangue : Français.

    Contenu : Dans cette UE, nous étudierons d’une part les propriétés que doivent vérifier les données dans un univers standardisé et réglementé : qualité, sécurité, intégrité, vie privée, etc. D’autre part nous étudierons les algorithmes de base de fouille (data mining) afin de faire parler les données. Contenu  : Rappel Statistiques de base Qualité, analyse, data mining Réglementation

    Volume horaire : 27h de CM - 27h de TP

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  • Communication 2 (3 crédits)

    Codes APOGÉE : SINCU07L, SINCU07JLangue : Français.

    Contenu : L’étudiant apprend à effectuer un bilan de son parcours de formation, à élaborer un projet professionnel personnel, à cerner ses motivations et à enrichir ses connaissances des métiers et du marché de l’informatique pour se constituer un portefeuille de compétences. Valorisation du parcours de formation Clarification des motivations et de leurs incidences sur des choix professionnels Identification des aptitudes et des compétences, Positionnement du projet personnel et professionnel Ajustement des profils annonce / candidature Préparation aux entretiens de recrutement Rédaction de curriculum vitae et de lettres de motivation

    Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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  • 9 crédits à choisir S3 ILD
    • Sur le site de Luminy (9 crédits)
      • 9 crédits à choisir à Luminy
        • Systèmes d'information d'entreprise (3 crédits)

          Code APOGÉE : SINCU03LLangue : Français.

          Contenu : Les objectifs de ce cours, multiples et bien identifiés, doivent permettre aux futurs cadres de développer des savoirs, savoir-faire et savoir-être en lien avec leurs futures responsabilités à court mais également moyen ou long termes. Au travers du développement d’une culture générale autour des systèmes d’information dans leurs différentes dimensions métier, fonctionnelle, technique, il s’agit notamment (mais non exclusivement) de développer une capacité à utiliser de manière transverse les connaissances acquises, de se forger une approche structurée face à des problèmes ou des projets concrets, de perfectionner les capacités de présentation en public, ou encore d’intégrer systématiquement la dimension de qualité dans les réalisations menées (rédaction documentaire par exemple). Mots clefs  : Systèmes d’information (SI), transversalité, anglais...

          Volume horaire : 12h de CM - 7h de TD - 8h de TP

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        • Architecture des applications (3 crédits)

          Codes APOGÉE : SINCU91L, SINCU91JLangue : Français.

          Contenu : L’objectif de cette UE est d’initier les étudiants à la réalisation d’applications basées sur des architectures en couches . Nous étudierons notamment l’architecture 3-tiers et son utilisation dans la plateforme JEE (Java Enterprise Edition). Le cours présentera les technologies JPA (pour l’accès aux données), EJB (pour la réalisation d’une couche métier), JSF (pour la réalisation de la couche WEB) et CDI (pour la partie injection et intégration). Nous étudierons également les architectures orientées services (SOA) basées sur l’utilisation de services WEB comme REST ou WSDL. Nous terminerons par l’étude des applications WEB dotées d’une interface riche et implantées côté client. Nous étudierons notamment le framework ANGULAR et l’échange de données via les services WEB.

          Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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        • Qualité logicielle (3 crédits)

          Codes APOGÉE : SINCU92L, SINCU92JLangue : Français.

          Contenu : Introduction : définition, coût de la non qualité, CMMI. Normes et processus d’évaluation : critères de McCall, ISO/CEI 9126, ISO/IEC 25010. Mesures et métriques du logiciel : indicateurs de la qualité du code, méthode Sqale, dette technique. Accessibilité : W3C WCAG2.1. Sécurité des applications web : vulnérabilités, protection. Revues, inspections, audit : SonarQube, outils d’audit de sécurité de code source, scanners de vulnérabilité. Gérer la qualité logicielle : définir un référentiel de bonnes pratiques, utiliser un gestionnaire de code, documenter le code et sa qualité, faire des tests unitaires et fonctionnels, utiliser un outil d’évaluation de la qualité du code, travailler en intégration continue.

          Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

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        • Analyse des données (3 crédits)

          Codes APOGÉE : SINCU93L, SINCU93JLangue : Français.

          Contenu : L’analyse de données peut être divisée en deux parties : les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles. La première partie est consacrée aux statistiques descriptives en commençant par les bases avant d’approfondir ce domaine et de s’orienter vers la fouille de données et les arbres de décisions. La seconde partie est dédiée aux statistiques inférentielles notamment à l’apprentissage automatique et profond. Les notions et théories de l’apprentissage introduiront l’utilisation de certaines librairies classiques de l’apprentissage automatique et profond comme Scikit-Learn et Tensorflow. Statistiques descriptives : Statistiques de base, lois de distribution. Fouille de données et arbre de décision. Représentations graphiques de statistiques. Statistiques inférentielles : Apprentissage Automatique Apprentissage profond Logiciels utilisés  : R/Rstudio pour le premier chapitre et certaines librairies classiques de l’apprentissage en Python de l’apprentissage comme Scikit-Learn et Tensorflow pour la seconde partie. Des connaissances en Python seront utilisées.

          Volume horaire : 14h de CM - 13h de TP

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        • Analyse et reporting pour le décisionnel (3 crédits)

          Code APOGÉE : SINCU94LLangue : Français.

          Contenu : Analyse de données et « data-science » Recueil, compréhension et formalisation d’une demande d’analyse de données Principes et méthodologies d’analyse prédictive Introduction à l’apprentissage automatique Solutions de restitution et « front-end » Rapports, tableaux de bord et indicateurs Etudes de cas Etude d’un outil de dashboarding majeur Formation à Qlikview et à la découverte de données Décorticage d’une application existante Réalisation de tableaux de bord avec Qlikview

          Volume horaire : 14h de CM - 13h de TD

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        • Conception d’applications décisionnelles (3 crédits)

          Code APOGÉE : SINCU95LLangue : Français.

          Contenu : Modélisation d’un entrepôt de données Modèle logique et physique de données Différentes paradigmes de modélisation Performance d’un système d’information décisionnel Optimisation de requêtes Optimisation de bases de données et de serveurs Indexes, statistiques et « tuning » Conception d’une architecture d’analyse de données Intégration dans le système d’information Principes et bonnes pratiques d’architecture d’entreprise « Big data » et « data-lakes »

          Volume horaire : 14h de CM - 13h de TD

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        • Frameworks IoT (3 crédits)

          Code APOGÉE : SRTCU09LLangue : Français.

          Contenu : Ce module introduit des frameworks IoT qui permettent d’intégrer des « objets connectés » dans une infrastructure informatique jusqu’au cloud. D’une part, on étudie l’architecture de la communication Bluetooth LE côté central (objet connecté) et client (smart phone Android), d’autre part on étudie des frameworks basés sur IP(v6), notamment OMA LWM2M, MQTT et d’autres selon les tendances du marché. Également, on étudiera les architectures réseau avec edge router / proxy d’intérêt pour la sécurité et le passage à l’échelle de l’IoT.

          Volume horaire : 10h de CM - 20h de TD

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    • Sur le site de St-Jérôme (9 crédits)
      • 9 crédits à choisir à St-Jérôme
        • Architecture des applications (3 crédits)

          Codes APOGÉE : SINCU91L, SINCU91JLangue : Français.

          Contenu : L’objectif de cette UE est d’initier les étudiants à la réalisation d’applications basées sur des architectures en couches . Nous étudierons notamment l’architecture 3-tiers et son utilisation dans la plateforme JEE (Java Enterprise Edition). Le cours présentera les technologies JPA (pour l’accès aux données), EJB (pour la réalisation d’une couche métier), JSF (pour la réalisation de la couche WEB) et CDI (pour la partie injection et intégration). Nous étudierons également les architectures orientées services (SOA) basées sur l’utilisation de services WEB comme REST ou WSDL. Nous terminerons par l’étude des applications WEB dotées d’une interface riche et implantées côté client. Nous étudierons notamment le framework ANGULAR et l’échange de données via les services WEB.

          Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

          Plus d'informations

        • Qualité logicielle (3 crédits)

          Codes APOGÉE : SINCU92L, SINCU92JLangue : Français.

          Contenu : Introduction : définition, coût de la non qualité, CMMI. Normes et processus d’évaluation : critères de McCall, ISO/CEI 9126, ISO/IEC 25010. Mesures et métriques du logiciel : indicateurs de la qualité du code, méthode Sqale, dette technique. Accessibilité : W3C WCAG2.1. Sécurité des applications web : vulnérabilités, protection. Revues, inspections, audit : SonarQube, outils d’audit de sécurité de code source, scanners de vulnérabilité. Gérer la qualité logicielle : définir un référentiel de bonnes pratiques, utiliser un gestionnaire de code, documenter le code et sa qualité, faire des tests unitaires et fonctionnels, utiliser un outil d’évaluation de la qualité du code, travailler en intégration continue.

          Volume horaire : 9h de CM - 9h de TD - 9h de TP

          Plus d'informations

        • Analyse des données (3 crédits)

          Codes APOGÉE : SINCU93L, SINCU93JLangue : Français.

          Contenu : L’analyse de données peut être divisée en deux parties : les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles. La première partie est consacrée aux statistiques descriptives en commençant par les bases avant d’approfondir ce domaine et de s’orienter vers la fouille de données et les arbres de décisions. La seconde partie est dédiée aux statistiques inférentielles notamment à l’apprentissage automatique et profond. Les notions et théories de l’apprentissage introduiront l’utilisation de certaines librairies classiques de l’apprentissage automatique et profond comme Scikit-Learn et Tensorflow. Statistiques descriptives : Statistiques de base, lois de distribution. Fouille de données et arbre de décision. Représentations graphiques de statistiques. Statistiques inférentielles : Apprentissage Automatique Apprentissage profond Logiciels utilisés  : R/Rstudio pour le premier chapitre et certaines librairies classiques de l’apprentissage en Python de l’apprentissage comme Scikit-Learn et Tensorflow pour la seconde partie. Des connaissances en Python seront utilisées.

          Volume horaire : 14h de CM - 13h de TP

          Plus d'informations

        • Business process (3 crédits)

          Code APOGÉE : SINCU96JLangue : Français.

          Contenu : Un business process (BP) ou processus métier consiste en un ensemble d’activités menées en coordination dans un environnement organisationnel et technique. Le but de cette UE cours est d’étudier les concepts, méthodes et techniques pour concevoir, mettre en œuvre et analyser des BP. Nous étudierons le cycle de vie d’un BP, le langage de modélisation standard BPMN, la notion de workflow. Les travaux pratiques seront réalisées sur des plateformes comme Bizagi, Bonita, ou Signavio.

          Volume horaire : 14h de CM - 13h de TP

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        • Cloud computing (3 crédits)

          Code APOGÉE : SINCU97JLangue : Français.

          Contenu : Le Cloud Computing désigne un univers de ressources (stockage, calcul) utilisables de manière élastique (à la demande) à travers Internet. Dans cette UE, nous étudierons les principaux concepts : virtualisation, sécurisation, les modèles de services IaaS, PaaS, SaaS, les types de cloud (privé, public, etc.). Nous examinerons aussi les défis, risques et opportunités soulevés par l’adoption du Cloud. Les travaux pratiques seront réalisés sur une des plateformes de Cloud comme Microsoft Azure ou AWS.

          Volume horaire : 14h de CM - 13h de TP

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M2 ILD Semestre 4 des parcours FSI, IAAA, ILD, GIG

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Informations diverses

Secrétariat pédagogique :

Secrétariat du Master Informatique

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13288 MARSEILLE 09EME
Téléphone : 0491829316
Fax : 0491829275
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Site internet : http://masterinfo.univ-mrs.fr