UFR Mathématiques et Informatique

Parcours Intelligence artificielle

 Objectifs

Cette formation a un objectif double qui sera affiné en fonction des choix entre les deux blocs : Bloc Apprentissage et Bloc Agents intelligents et systèmes multi-agents.

Bloc Apprentissage. Il permettra d’une part d’étudier les méthodes d’apprentissage non supervisé, semi-supervisé et supervisé et les méthodes de visualisation. Ces méthodes sont couramment utilisées dans le contexte fouille de données qui est l’art d’extraire des informations, voire des connaissances à partir des données de plus en plus volumineuses. Celles-ci peuvent provenir de divers domaines tels que la génomique, l’analyse textuelle, l’image, les réseaux et la parole. Cette formation permettra aussi de maîtriser l’utilisation des modèles probabilistes souvent utilisés tels que la PLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis), les modèles de mélange ou encore les modèles de mélange par blocs qui sont devenus un outil classique dans l’apprentissage numérique. D’autre part, une attention particulière sera accordée à la visualisation des données de grande dimension.

Bloc Agents intelligents et systèmes multi-agents. Il a pour objectif de former les étudiants à une des technologies les plus attractives et marquantes de l’informatique actuelle, les agents intelligents et les systèmes multi-agents. Les technologies, méthodes et théories du domaine des agents intelligents et des systèmes multi-agents contribuent actuellement à divers domaines tels que la robotique, le commerce électronique, la collaboration par médiation d’ordinateurs, la recherche d’informations, la simulation sociétale, etc. La technologie multi-agents est non seulement une technologie très prometteuse mais elle émerge aussi comme une nouvelle forme de pensée, un paradigme conceptuel pour analyser des problèmes et concevoir des systèmes mais aussi pour faire face à la complexité, la distribution souvent nécessaire de la connaissance et du contrôle, l’interactivité, tout en fournissant une nouvelle perspective pour le calcul et l’intelligence. Plusieurs projets et stages dans différents domaines d’application seront proposés.

 Débouchés

Le parcours fournit aux étudiants des bases théoriques solides qui leur permettront d’effectuer de la recherche théorique ou appliquée de haut niveau dans le secteur public comme dans le secteur privé. Deux options sont possibles :

  • continuer en thèse de doctorat dans un des domaines de recherche particuliers des agents intelligents et des systèmes multi-agents ou de l’apprentissage numérique ou tous les domaines connexes tels que l’image, le texte, la parole ou le signal, ou dans le domaine de la bioinformatique et notamment la génomique où l’apprentissage prend une place très importante dans le traitement des données biopuces. Ces développements peuvent être dans un laboratoire universitaire (de préférence au sein des équipes du Lipade) ou dans un laboratoire d’une entreprise publique ou privée
  • faire de la recherche appliquée en tant qu’ingénieur de recherche dans un département de recherche et développement (R&D) d’une entreprise publique ou privée. Cette formation suscite de en plus d’intérêt dans les domaines tels que la grande distribution, le secteur bancaire, la surveillance, le marketing, le diagnostic, la bioinformatique, le traitement et l’analyse du signal et de l’image, le web mining, le text mining, la téléphonie etc. L’utilité des méthodes développées est évidente dans les divers secteurs qui offrent incontestablement des postes d’ingénieur très demandés remplissant la tâche de dataminer. Les entreprises publiques ou privées concernées par les compétences de nos étudiants sont par exemple : EDF, RATP, France Telecom, CEA, Dassault Aviation, Thales Group, Institut Géographique National (IGN), etc.

 Programme des deux années

La première année est commune à l’ensemble des parcours.

La deuxième année est spécifique à chaque parcours et fait partie du Master International.

M1 Semestre 1 (informatique)
M1 Semestre 2 (informatique)
M2 Semestre 3 (intelligence artificielle)
M2 Semestre 4 (intelligence artificielle)

 Candidatures

Vous trouverez sur la page des candidatures toutes les informations utiles.