Spécialité IAD. Master de Sciences et technologie de l UPMC. Mention informatique. Partenaires : ENST, ENSTA. Responsables : T. Artières, C.

Transcription

1 Master de Sciences et technologie de l UPMC Mention informatique Spécialité IAD Partenaires : ENST, ENSTA Responsables : T. Artières, C. Gonzales Secrétariat : N. Nardy

2 LES THÉMATIQUES ABORDÉES

3 Les thématiques (1) Recherche opérationnelle Décision Coopération humainmachine Animats Multi-Agents

4 Recherche Opérationnelle Optimisation : théorie et applications Exemple : positionnement d'antennes telecom -- GPS

5 Décision Aide à la décision, Exemples : Détermination de contrats d'assurances, finance, systèmes de recommandation sur le web

6 Animats Robotique, androïde, assistance automatisée Exemples : assistance aux gestes chirurgicaux, interfaces haptiques et tactiles

7 Systèmes multi-agents Intelligence ambiante, simulation, émergences, émotions Exemples : maison intelligente, domotique, simulation de traffic routier

8 Communication humain-machines Interfaces (iphones, tablettes), interactions homme-machine, modélisation de l utilisateur et de ses besoins Serious games: entrainement de généraux,

9 Les thématiques (2) Multimédia, son, image, vidéo Bases de Données Big Data Fouille de données Médias sociaux Affective computing Détection / rendu

10 Multimédia, son, image, vidéo Traitement et reconnaissance de formes dans les flux audio, vidéos, dans les électro-encéphalogrammes (interfaces cerveaux machines) etc Exemple : Détection des visages et reconnaissance automatique des personnages par apprentissage automatique dans la série Buffy et les vampires

11 Fouille de données Détéction d opinion, fouille de données sur le web, Multimédia, son, image, recherche vidéo d informations, moteurs de recherche, Bases de Données Big Data Fouille de données Médias sociaux Exemple : détection d opinions sur «steve jobs» sur

12 Avant les bases de données Bases de données Multimédia, son, image, vidéo Bases de Données Après les bases de données Big Data Fouille de données Médias sociaux

13 Médias sociaux Multimédia, son, image, vidéo Analyse du comportement Bases de Données Détection de communautés Inférence dans les graphes Marketing viral dans Réseaux sociaux, tweeter, blogs, Big etc Data Fouille de données Médias sociaux

14 Multimédia, son, image, vidéo Big data La capacité de calcul, dans le monde, croit moins vite que la quantité de données disponible Il faut créer des algorithmes capables de traiter efficacement de telles quantités de données Big Data Bases de Données Fouille de données Médias sociaux Big Data

15 Voir pour plus de détails LE CURSUS

16 Les Ues de L3 très utiles pour l orientation en IAD [LI351] Introduction à l Intelligence Artificielle [LI323] Statistique et informatique [LI341] Bases de données

17 Les Ues de L3 intéressantes pour l orientation en IAD [LI 328] Technologies Web [LI345] Bases de données et sites Web [LI348] Algorithmique appliquée à l'optimisation [LI353] Modélisation et résolution de problèmes

18 Une spécialisation progressive M1 semestres 1 et 2 S1 : enseignements fondamentaux S2 : consolidation et premières options M2 semestres 3 et 4 ( 5 parcours-type proposés) S3 : approfondissements préparant aux thématiques (2 vagues de 7 semaines) S4 : spécialisation thématique (1 vague de 7 semaines + stage sur la période Avril-Septembre)

19 Semestre 1: 5UEs dont 3 en jaune Le M1

20 Le M1 Semestre 2: 1UE obligatoire (orange) + 4Ues à choisir

21 Les 5 parcours IAD en M2

22 ADRO (rech) : Aide à la décision, recherche opérationnelle, résolution de problèmes (Chretienne, Perny) AIAD (rech) : Agents intelligents, apprentissage et décision (El Fallah, Ganascia, Gallinari, Perny) BDRIM (rech) : Bases de données, recherche d informations, images (B. Amann, A. Doucet, I. Bloch) C2IHM (pro) : Interaction et coopération homme/machine (N. Sabouret) EDOW (pro) : Fouille de données (Th. Artières, N. Usunier)

23 DEVENIR DES ÉTUDIANTS

24 Devenir des étudiants IAD Pourcentage d'étudiants ayant un emploi (ingénieur, cadre) : 100% Répartition thèse entreprise : Thèse 33% Entreprise 67% Durée de recherche d'emploi : Nb mois pourcentage ,8% ,2% Statut du premier emploi : Salarié CDI 63,6% Salarié CDD 27,3% autre 9,1%

25 Postes Débouchés et emplois Ingénieur / Recherche et développement / Recherche Entreprises Grands groupes et sociétés de services Moteurs de recherche et data mining Finance Jeux vidéos Alcatel Lucent, Thales, Bouygues, EADS, Orange Labs, Sopra Yahoo!, Google, Exalead, Antidot, Xilopix, KXEN CapDigital, BBSP SpirOps, Wizarbox Académiques Enseignant-chercheur / chercheur CNRS / chercheur université étrangère