Master Ingénierie des Systèmes Intelligents et Modelisation spécialité Systèmes Intelligents et Communicants STRC SID RS ML Master ISIM SIC 1ère année et 2ème année professionnelle Programme pédagogique Sciences Informatiques
Aperçu de la formation La spécialité professionnalisante Systèmes Informatiques Intelligents et Communicants (SIIC) est un master informatique qui a pour but de répondre à la demande importante de l industrie française des technologies de l information et de la communication de pouvoir recruter, au niveau ingénieur, en nombre suffisant des personnels qualifiés dans les secteurs liés à l Internet, au multimédia, à l embarqué, aux télécoms et réseaux, au traitement et à l analyse des données provenant de ces systèmes et à la conception d objets intelligents intégrant toutes ces techniques (informatique ubiquitaire...). Ces nouvelles technologies génèrent des besoins importants en terme de logiciels et de matériels informatiques spécifiques. Elles recouvrent des champs thématiques variés dans l usage professionnel et dans la recherche : l analyse intelligente des données, l informatique temps réel et embarquée, le traitement du signal, les réseaux et les télécommunications, l imagerie, les interfaces Homme-Machine (IHM)... L arrivée de systèmes de communication sans fil peu coûteux va permettre à l informatique d investir les objets de tous les jours de façon transparente. Il faut aussi distinguer l évolution de ces technologies de leur insertion dans d autres champs applicatifs. Elles permettent déjà la conception : d outils logiciels (compression d images et de sons, traitement d images numériques, reconnaissance de formes pour l indexation de bases de données...), de produits dédiés appelés objets communicants ou info-appliances (domotique, assistants personnels, systèmes intelligents pour l automobile...), d IHM, de services pour le commerce électronique (sites internet spécialisés, agents logiciels mobiles, data mining,...), d interfaces homme-machine multimodales intuitives. Notre master a pour mission de former des cadres de haut niveau scientifique et technologique, tout en développant leur potentiel humain (méthode, travail en groupe, maîtrise des aspects économiques, projets de création d entreprises innovantes). Nous mettons l accent sur la professionnalisation avec un partenariat fort avec l ITIN pour la formation par l apprentissage. Notre master s appuie sur des collaborations régionales, nationales et internationales avec le secteur industriel et les laboratoires de recherche publics et privés. Les changements technologiques, l internationalisation des produits, des techniques et des systèmes de production conduisent à exiger des cadres techniques une culture toujours plus étendue sur le plan technologique, méthodologique (gestion de projet, communication) mais aussi sur le plan de la connaissance de l entreprise (gestion, organisation, travail en équipe,...), ainsi que la maîtrise de langues étrangères. C est pour ces raisons que cette formation orientée vers les Sciences et Technologies de l Information et de la Communication intègre les quatre composantes : traitement de l information, intelligence artificielle, interface homme/machine et connaissance de l entreprise. Elle permet à l étudiant d acquérir une formation scientifique solide liée à un secteur technologique large et innovant, qui se place à l intersection de l Informatique et du Traitement de l Information. Compétences à acquérir Le but est de former des ingénieurs spécialistes dans l intégration de systèmes dits intelligents comprenant des problèmes de datamining, d algorithmes de traitement du signal et des images, de réseaux, des aspects de communication numérique et d architecture temps réel (systèmes embarqués en particulier). La partie de la formation liée à la professionnalisation des étudiants tentera de répondre aux besoins actuels des industriels : conception d info-appliances ou d objets communicants (aspects logiciels et matériels), conception d IHM plus intuitives (reconnaissance de la parole, de l écriture, des images...), conception d outils de traitement de l information multimédia (compression, cryptographie, indexation, tatouage d images...), conception de systèmes informatiques répartis, conception et maintenance de serveurs (web HTML, XML, java, mise en place de serveurs, systèmes de paiement sécurisés...), conception d outils d intégration et d analyse de gros volumes de données, conception de systèmes embarqués, informatique mobile. Sciences Informatiques Page 2/46
Débouchés professionnels Les débouchés sont essentiellement liés aux nouvelles technologies de l information et de la communication. Les étudiants issus de cette formation sont capables de développer des produits multimédia innovants, d assurer le transfert de technologies, d assumer des responsabilités d encadrement et de chef de projet, de concourir au développement de l économie régionale et nationale, notamment par la création et le développement d entreprises de haute technologie. Ces débouchés concernent toutes les grandes entreprises, notamment celles du secteur des télécoms impliquées dans le développement de nouveaux types d objets communicants exploitant les technologies disponibles ou cherchant à développer de nouveaux algorithmes pour le traitement de l information ou le transport de la voix et de l image. Notre formation s adresse cependant aussi à toutes les autres entreprises (startup, PME et PMI) développant des systèmes d information (notamment dans les domaines des bases des données, des entrepôts de données et de la fouille de données) ou des logiciels nécessitant des agents intelligents, spécialisées dans des secteurs d activité tels que la logistique, la sécurité, les loisirs où il devient nécessaire d intégrer dans les produits existants, des systèmes de reconnaissance de la voix ou des images afin d identifier des véhicules, des personnes, des marchandises ou de faciliter l interface Homme/Machine. Cette formation essaie de répondre aux besoins réels des industriels de notre région (cours professionnalisants) tout en fournissant aux étudiants des bases suffisamment solides pour suivre les évolutions des sciences et technologies de l information (cours théoriques de base) et essayer d anticiper les prochains sauts technologiques (cours amont). Mots-clés objets intelligents, informatique embarquée et temps réel, entrepôts de données, fouilles de données, sécurité des systèmes et des réseaux, informatique distribuée, informatique ubiquitaire, réseaux mobiles Keywords intelligent objects, embedded computing, real-time computing, data warehouses, system and network security, data-mining, distributed computing, ubiquitous computin, mobile networks Sciences Informatiques Page 3/46
Les 4 parcours du master ISIM SIC Au second semestre, le choix d unités d enseignement complémentaires permet aux étudiants de commencer leur spécialisation dans une des quatre thématiques porteuses du master : STRC, SID, RS ou ML. Par la suite, ces 4 thématiques se prolongent naturellement dans le M2 ISIM SIC qui propose des poursuites d enseignements similaires, en spécialisation Pro (STRC, SID, RS) et en spécialisation Recherche SIC (architecture des ordinateurs, systèmes Intelligents, communications numériques, traitement du signal et de l image, robotique) ou MADOCS (Modélisation, Analyse de donnees, Calcul Scientifique) Systèmes Temps Réel et Communicants (STRC) Le parcours STRC vise les systèmes embarqués communicants. Ce parcours est constitué autour des unités d enseignement suivantes : architectures avancées des systèmes à microprocesseurs et systèmes de traitement d images. L objectif principal est de former des chercheurs ou des ingénieurs de haut niveau dans le domaine des systèmes embarqués et des architectures des ordinateurs. Systèmes Intelligents et Distribués (SID) Le parcours SID vise le développement de systèmes d information (notamment dans les domaines des bases de données, des entrepôts de données et de la fouille de données) ou des logiciels nécessitant des agents intelligents. Ce parcours est constitué autour de l unité d enseignement intégration et entrepôts de données. L objectif principal est de former des chercheurs ou des ingénieurs de haut niveau dans le domaine du traitement intelligent des données. Réseaux et Sécurité (RS) Le parcours RS vise la maîtrise des technologies et sciences inhérentes à la sécurité logicielle et matérielle des systèmes informatiques ainsi qu aux technologies et équipements de réseaux. Cette spécialisation est constituée des unités d enseignement réseau avancé et cryptographie. L objectif principal est de former des chercheurs ou des ingénieurs de haut niveau dans le domaine des réseaux avancés, la cryptographie, et la sécurité des systèmes d information. Machine Learning (ML) Le parcours ML est destiné aux étudiants souhaitant se tourner vers les métiers concernant l analyse des données numériques issus de systèmes complexes. La formation est structurée autour de trois thématiques connexes : l apprentissage statistique (Machine Learning & Data Mining), les problèmes inverses et analyse de contenu (signaux-images, base de données) et les sciences du numérique et calcul. Sciences Informatiques Page 4/46
Table des matières I M1 ISIM SIC 1ère année 6 1 Organisation des enseignements en première année 7 1 Modules scientifiques obligatoires........................................... 7 2 Modules de spécialité.................................................. 7 3 SHS et projets..................................................... 8 4 Alternance : apprentissage et contrat de professionalisation en entreprise, stage en laboratoire de recherche. 8 2 Modules scientifiques du tronc commun 9 1 Conception Orientée Objet (COO).......................................... 9 2 Probabilités et Statistiques pour le Signal et les Réseaux (PSSR)......................... 9 3 Traitement du Signal et de l Image (TSI)...................................... 10 4 Informatique Embarquée (IE)............................................. 10 5 Techniques d Intelligence Artificielle (IA)...................................... 11 6 Bases de Données Avancées, distribuées et objets (BDA).............................. 11 7 Décidabilité, Complexité, Approximation (DCA).................................. 12 3 Modules de spécialité du parcours Réseaux et Sécurité (RS) 13 1 Réseaux avancé (RES)................................................. 13 2 Chiffrement et Applications (CRYPTO)....................................... 13 3 Communication Numérique (COMNUM)....................................... 14 4 Modules de spécialité du parcours Systèmes Intelligents Distribués (SID) 15 1 Intégration et entrepôt de données (IED)...................................... 15 2 Cloud Computing (CLOUD)............................................. 15 3 Systèmes de traitement d images (STI)........................................ 16 5 Modules de spécialité du parcours Systèmes Temps-Réels et Communicants (STRC) 17 1 Architecture des systèmes à microprocesseur..................................... 17 2 Systèmes de traitement d images (STI)........................................ 17 3 Communication Numérique (COMNUM)....................................... 18 6 Modules de spécialité du parcours Machine Learning (ML) 19 0.1 Apprentissage Statistique (AS)........................................ 19 0.2 Cloud Computing (CLOUD)......................................... 20 0.3 Intégration et entrepôt de données (IED).................................. 20 7 Modules de professionalisation 21 1 Atelier Gestion de projet (GdP)............................................ 21 2 Alternance en milieu professionnel.......................................... 22 2.1 Stage long en laboratoire de recherche.................................... 22 2.2 Apprentissage, contrat de professionnalisation ou stage long par alternance............... 22 3 Projet de synthèse................................................... 22 5
4 Anglais......................................................... 22 II M2 ISIM SIC Pro 2ème année 23 8 Organisation des enseignements en deuxième année professionnel 24 1 : Systèmes intelligents et distribués (SID)................................. 24 2 : Systèmes temps réel et communicants (STRC)............................. 25 3 : Réseaux et Sécurité (RS)......................................... 25 9 Modules scientifiques du tronc commun 27 1 UEF 1 - Conception d info-appliances........................................ 27 1.1 Java embarqué................................................. 27 1.2 Atelier carte à puce et biométrie...................................... 27 1.3 Atelier Traitement d image intelligent................................... 27 1.4 Atelier Indexation d image......................................... 28 1.5 Atelier Réseau de terrain.......................................... 28 10 Modules de spécialité du parcours Réseaux et Sécurité (RS) 29 1 UEF 2 Sécurité des réseaux.............................................. 29 1.1 Sécurité des réseaux.............................................. 29 1.2 Cryptographie................................................. 29 2 UEF 7 Infrastructure des réseaux et mobilité.................................... 30 2.1 Infrastructure des réseaux........................................... 30 2.2 Réseaux mobiles et QoS (20h)......................................... 30 2.3 Téléphonie sur IP............................................... 30 3 UEF 10 - Virtualisation................................................ 30 3.1 Systèmes multi-agents (plateformes, algorithmes et applications réseaux, e-commerce...)....... 31 3.2 Systèmes et Architectures Distribuées Partie 1............................... 31 3.3 Virtualisation.................................................. 31 11 Modules de spécialité du parcours Systèmes Intelligents Distribués (SID) 32 1 UEF 3 - Architecture pour systèmes multimédia.................................. 32 1.1 SOC Partie I (Conception de SoC)...................................... 32 1.2 SOC Partie II (Modélisation de systèmes logiciels/matériels)....................... 33 2 UEF 4 - Agents et Systèmes intelligents....................................... 33 2.1 Architectures pour les systèmes intelligents................................. 33 2.2 Systèmes multi-agents (plateformes, algorithmes et applications réseaux, e-commerce...)....... 33 2.3 Techniques avancées des IHM......................................... 34 3 UEF 8 - Techniques de data-mining......................................... 34 3.1 Datawarehouse................................................. 34 3.2 Datamining................................................... 34 12 Modules de spécialité du parcours Systèmes Temps-Réels et Communicants (STRC) 36 1 UEF 3 - Architecture pour systèmes multimédia.................................. 36 1.1 SOC Partie I (Conception de SoC)...................................... 36 1.2 SOC Partie II (Modélisation de systèmes logiciels/matériels)....................... 37 2 UEF 5 - Temps réel et systèmes embarqués intelligents............................... 37 2.1 Architectures pour les systèmes intelligents................................. 37 2.2 Programmation temps réel de systèmes embarqués............................. 37 3 UEF 6 - Systèmes et Réseaux de communication numériques........................... 38 3.1 Compression : Principe, Architectures et ingénierie des systèmes de compression d images fixes et de vidéos...................................................... 38 3.2 Communication numérique : Transmission sur la couche physique..................... 38 Sciences Informatiques Page 6/46
3.3 IHM multimodales (image/parole)..................................... 38 13 Modules de professionalisation 40 1 UEG 1 - Gestion de projet et communication.................................... 40 2 UEG 2 - Création d entreprise (ITIN)........................................ 40 2.1 Création d entreprise (ITIN)......................................... 40 2.2 Droit de l entreprise (ITIN).......................................... 41 2.3 Droit de l informatique (ITIN)........................................ 42 3 UEG 4 Anglais..................................................... 42 4 UEP 1 - Projet de synthèse.............................................. 42 5 UEP 2 - Apprentissage et contrat de professionnalisation par alternance en entreprise............. 43 III Renseignements et contacts 44 Sciences Informatiques Page 7/46
Première partie M1 ISIM SIC 1ère année 8
Chapitre 1 Organisation des enseignements en première année 1 Modules scientifiques obligatoires 7 modules obligatoires formant le socle commun des enseignements de master : Conception Orientée Objet (COO), Probabilités et Statistiques pour le Signal et les Réseaux (PSSR), Base de données avancées (BDA), Informatique embarqué (IE), Intelligence Artificielle (IA), Traitement du Signal et de l Image (TSI). Décidabilité, complexité, approximation (DCA) UE communs obligatoires Premier semestre ECTS CM TD UEF1 Conception orientée objet (COO) 4 24 24 UEF2 Probabilités et statistiques pour le signal et les réseaux (PSSR) 4 24 24 UEF3 Traitement du signal et de l image (TSI) 4 24 24 UEF4 Informatique embarquée (IE) 4 24 24 UEF5 Technique d intelligence Artificielle (IA) 4 24 24 UEF6 Bases de données avancées (BDA) 4 24 24 UEF8 Décidabilité, complexité, approximation (DCA) 4 24 24 Total 28 168 168 2 Modules de spécialité Trois unités complémentaires sont à choisir parmi celles proposées suivant le parcours : Systèmes Temps Réels et Communicants (STRC) : STI, ARCHI, COMNUM Réseaux et sécurité (RS) : RESEAU, CRYPTO, COMNUM Systèmes Intelligents et Distribués (SID) : IED, CRYPTO, CLOUD Machine Learning (ML) : CLOUD, AS, STI UE complémentaires du deuxième semestre (M1-S2) ECTS CM TD UEC3 Réseaux avancés 4 24 24 UEC4 Systèmes de traitement d images (STI) 4 24 24 UEC5 Architecture avancée des systèmes à micro-processeur (ARCHI) 4 24 24 UEC6 Cryptographie et applications à la sécurité (CRYPTO) 4 24 24 UEC7 Intégration et entrepôt de données (IED) 4 24 24 UEC8 Cloud 4 24 24 UEC9 Apprentissage Statistique 4 24 24 UEF7 Communications Numériques (COMMNUM) 4 24 24 Total (pour 3 UEC) 12 72 72 9
3 SHS et projets Deux modules complètent la formation : l anglais et la gestion de projet. La gestion de projet est enseigné lors du cadre d un atelier de projet sur les modules BDA et COO. Un suivi de gestion de projet est également réalisé sur l année sur le projet de synthèse. Le projet de synthèse est réalisé tout au long de l année par les étudiants. UE communs obligatoires du deuxième semestre (M1-S2) ECTS CM TD NON ENCADRÉ UEF9 Anglais 3-20 UEF7 Atelier de gestion de Projet pour BDA et POO 2 18 18 40 Projet de synthèse 5-12 210 Gestion de Projet pour le suivi du projet de synthèse 2-9 Total 12 18 59 250 4 Alternance : apprentissage et contrat de professionalisation en entreprise, stage en laboratoire de recherche L étudiant peut choisir une formation par apprentissage ou par contrat de professionalisation en entreprise (UES1) ou une formation initiale (UES2). Si l étudiant opte pour une formation en initial, il devra outre un stage (en laboratoire de recherche) également suivre un module complémentaire parmi les modules proposés (24h CM + 24h TD). UE de spécialisation du deuxième semestre (M1-S2) ECTS ENCADRÉ NON ENCADRÉ UES1 Apprentissage/contrat de professionnalisation/stage par alternance 8-6 mois UES2 Stage long en laboratoire de recherche 4-6 mois approfondissement (1 module complémentaire) 4 48 - Total (pour 1 UES) 8 - - Sciences Informatiques Page 10/46
Chapitre 2 Modules scientifiques du tronc commun 1 Conception Orientée Objet (COO) Tronc commun Responsable Tianxiao Liu Objectif 1. Connaître le cycle de vie classique d une application, 2. comprendre la nécessité du logiciel réutilisable, en maîtriser l utilisation et la conception, 3. acquérir les techniques permettant de réaliser les étapes classiques de ce cycle dans un contexte objet. 4. etre capable de mettre en oeuvre, dans le cadre d un projet informatique, les technologies objet dans la conception et la realisation du systeme d information ou d un de ses composants Plan des enseignements Modélisation UML Design patterns : utilisation et création Règles de transition vers l implémentation - Réutilisation du logiciel Java avancé : réflexion, synchronisation de threads, bases de donnees (jdbc/hibernate), servlets/jsp, RMI, SPRING maîtrise des concepts de base de l objet et d un langage de programmation par objets 2 Probabilités et Statistiques pour le Signal et les Réseaux (PSSR) Tronc commun Responsables Guillaume RENIER, Iryna Andriyanova Objectif Fournir et approfondir les concepts mathématiques sur lesquels s appuient la théorie de l information, le traitement du signal et les réseaux. Plan des enseignements Probabilités et statistiques Probabilités discrètes. Loi continue. Simulation de loi et d expériences. 11
Paramètres de lois (espérance, variance, coefficient d asymétrie, kurtosis). Estimateurs. Probabilités conditionnelles. Chaines de Markov. Modèle de Markov caché. Algorithme de Viterbi. Partie 2 : File d attente... base mathématiques d une licence scientifique. 3 Traitement du Signal et de l Image (TSI) Tronc commun Responsables Ghilès MOSTAFAOUI Objectif présentation des outils mathématiques du traitement de l image et du signal et des applications associées. Plan des enseignements Distributions et transformées Produit scalaire et produit de convolution de fonctions Espace de distributions, série de Fourier, peigne de Dirac Transformation de Fourier à une dimension (TF 1D) : définition et propriétés Transformée de Fourier, Transformation en Z Traitement numérique du signal (TNS) Echantillonnage, théorème de reconstruction Transformée de Fourier discrète (FFT 1D) Analyse spectrale de Fourier Filtres linéaires invariants par décalage (MA, AR, ARMA) Système d équation aux différences Synthèse de filtres numériques Programmation du TNS en Matlab DSP Traitement numérique de l image Transformation de Fourier à deux dimensions (TF 2D) : définition, propriétés et TF 2D discrète (FFT 2D) Echantillonnage : repliement spectral, Moiré Convolution et filtrage linéaire 2D Autres transformées base mathématiques d une licence scientifique. 4 Informatique Embarquée (IE) Tronc commun Responsables Pierre ANDRY, Benoit MIRAMOND Objectif Définir les caractéristiques logicielles, matérielles et middleware d un système embarqué temps réel Comprendre les mécanismes de la synchronisation et de l ordonnancement temps réel Conception et développement d applications embarquées temps réel Sciences Informatiques Page 12/46
Cible routeur Wifi ASUS sous uclinux Cible Altera (avec soft core Nios) sous uc/os-ii Plan des enseignements L ordonnancement temps réel Définition des concepts de temps réel Définition de processus, opérations sur les processus Stratégie d ordonnancement temps réel Les OS embarqués temps réel Introduction du module : l embarqué Les OS embarqués Le processus dans la machine Présentation du RTOS uc/os-ii Etude de l organisation interne d un RTOS. Présentation d une plateforme de développement embarquée : soft-processeur NIOS sur carte Altera. architecture, systèmes, programmation C Lien vers site web du module html http://perso-etis.ensea.fr/miramond/enseignement/m1/ie/informatiqueembarquee. 5 Techniques d Intelligence Artificielle (IA) Tronc commun Responsable Philippe GAUSSIER * Objectif Fournir les algorithmes de base de l intelligence artificielle, de la classification et des réseaux de neurones. Plan des enseignements Intelligence Artificielle classique Algorithmes de recherche dans des espaces d états avec fonction heuristique (A*, alpha-béta) Moteurs d inférence et Systèmes experts Introduction à la logique floue Classification et réseaux de neurones Introduction : du neurone biologique au neurone formel Apprentissage : La règle de Hebb Perceptron : perceptron simple, séparabilité linéaire, Perceptron multi-couches : lien avec classification bayésienne,rétro propagation du gradient Modèle de Hopfield Modèle de Kohonen Illustrations structure de données (listes, arbres, graphes), logique, éléments de statistique. 6 Bases de Données Avancées, distribuées et objets (BDA) Tronc commun Responsable Dan VODISLAV Sciences Informatiques Page 13/46
Objectif Approfondissement des modèles de bases de données Plan des enseignements Aspects avancés des bases de données relationnelles organisation physique des données traitement des requêtes et optimisation concurrence d accès et reprise programmation PL/SQL Autres types de bases de données bases de données XML bases de données objet bases de données multimédia bases de données pour le traitement des flux Bases de données relationnelles, algorithme, structures de données, réseaux informatique 7 Décidabilité, Complexité, Approximation (DCA) Tronc commun Responsable Dominique LAURENT Objectif dégager des outils conceptuels d étude et de comparaison d algorithmes Plan des enseignements Fonctions récursives et machines. Thèse de Church, Exemples de problèmes indécidables. Réductions et classes de complexité : P, NP, EXP, PSPACE... Liens entre les complexités temporelles et les complexités spatiales. Algorithmes d approximation, Classes d approximation. une bonne connaissance de l algorithmique de base (graphes, flots, programmation linéaire, algorithmes gloutons, programmation dynamique, algorithmes probabilistes, logique et circuit). Théorie élémentaire des langages : langages algébriques (souhaité mais pas indispensable). Sciences Informatiques Page 14/46
Chapitre 3 Modules de spécialité du parcours Réseaux et Sécurité (RS) 1 Réseaux avancé (RES) RS Responsable Tuyêt Trâm DANG NGOC Objectif Présentation des réseaux avancé en terme d outils et de méthodes. Plan des enseignements Réseaux IP avancés : Routage statique et dynamique (RIP, OSPF, BGP) Multicast : principes protocoles et programmation IPv6 adressage, format, extension routage icmpv6, application, portage et programmation des applicationsen IPv6 intégration de v4 à v6 sécurité, mobilité, qos Introduction aux réseaux sans fils Bases : propagation des ondes, bilan de liaison, modulation, spread spectrum, multiplexage Accès au médium (Aloha, CSMA/CA, MACA...) Wi-Fi (aperçu général, MAC en détail) WiMax, Bluetooth, ZigBee axé PHY-MAC routage Ad-hoc (AODV, OLSR, ZRP) Modélisation et simulation réseau Principes de base des réseaux TCP/IP et ses services Lien vers site web du module http://depinfo.u-cergy.fr/~dntt/supports/reseaux 2 Chiffrement et Applications (CRYPTO) RS, SID 15
Responsable Guillaume RENIER Objectif introduction à la cryptologie : cryptographie et cryptanalyse. Applications à la sécurité réseau. Plan des enseignements Histoire de la cryptographie : de Cesar au RSA. Etude d un cryptosystème : Vigenere. Introduction à la cryptographie symétrique/asymétrique. Chiffrement par flux/bloc. Etude d un cryptosystème de chiffrement par flux : LFSR. Définition, modélisation, utilisation, implémentation, cryptanalyse. Etude d un cryptosystème asymétrique : RSA. Définition, algorithmique, implémentation. Cryptosystème RSA-OAEP. Etude d un protocole de communication : SSL. Architecture PKI : gestion des certificats et SSL base mathématiques d une licence scientifique. 3 Communication Numérique (COMNUM) Tronc commun Responsable Iryna ANDRIYANOVA Objectif Présentation de la mise en forme des signaux à transmettre et de la gestion de la couche physique pour les transmissions sans fils. Plan des enseignements Chaine de la communication numérique Canal de communication, canal à bruit additif blanc gaussien Transmission en bande transposée (fréquence porteuse élevée) Detection du signal pour le cana gaussien Modulation/démodulation Notions de base en codage de canal/compression réseau, système, probabilités et statistiques pour le signal et réseaux Lien vers site web du module http://perso-etis.ensea.fr/andriyanova/documents/cours/polie-m1-ucp.pdf Sciences Informatiques Page 16/46
Chapitre 4 Modules de spécialité du parcours Systèmes Intelligents Distribués (SID) 1 Intégration et entrepôt de données (IED) SID Responsable Tao-Yuan JEN Objectif Présentation des traitements de données essentiels dans le cadre de techniques concernant l intégration, le stockage et la visualisation. Plan des enseignements Intégration de données Architectures d intégration de données Services web Données textuelles Entreposage de données Modélisations d entrepôt de données Organisation d entrepôt de données Vues matérialisées Exploitation de données Langages de requêtes pour exploiter des données Visualisation de données Bases de données relationnelles, algorithme, structures de données, programmation Java. 2 Cloud Computing (CLOUD) SID, ML Responsable Dimitrios Kotzinos Plan des enseignements Introduction aux systèmes distribués le Peer-to-peer les flux de données 17
les bases de données NoSQL l écosystème Hadoop : MapReduce, HDFS, Hive, Pig, HBase, Mahout 3 Systèmes de traitement d images (STI) ML, STRC Responsable Pierre ANDRY * Objectif Acquérir les fondement des systèmes de traitement d images du point de vue algorithmique et psychophysique. Plan des enseignements Acquisition d images Quantification, LUT, transformations ponctuelles Échantillonnage Capteurs Radiométrie et colorimétrie, espaces de représentation couleurs Outils de traitement d images Extraction de contours Segmentation en régions Morphologie mathématique binaire Vision par ordinateur Géométrie des prises de vue, modèles de caméra (sténopé,...) calibration Mise en correspondance stéréoscopique, primitives et algorithmes, recalage d images, de séquences Reconstruction 3D et synthèse Vision naturelle ( un psychologue) Notions d anatomie du système visuel (de la rétine aux aires visuelles) Notions de psychophysique (effets de masquage, effets consécutifs...) Applications aux sciences pour l ingénieur (compression d images, reconnaissance de formes...) Bases mathématique, algorithmique et programmation Sciences Informatiques Page 18/46
Chapitre 5 Modules de spécialité du parcours Systèmes Temps-Réels et Communicants (STRC) 1 Architecture des systèmes à microprocesseur ARCHI Responsable Benoît MIRAMOND Objectif Comprendre les mécanismes architecturaux des processeurs actuels permettant l accélération d une exécution séquentielle. Savoir classifier et analyser les différences d architecture entre processeurs Comprendre l architecture spécifique et savoir programmer un processeur de traitement du signal (DSP) Introduction au traitement audio-numérique Plan des enseignements Représentation des nombres, Accélération des opérateurs de base Notion de jeu d instruction, instrument de classification Mécanismes d architecture avancée Outil de calcul de performances pour la comparaison entre processeurs Traitement de signal audionumérique Introduction aux processeurs de traitement du signal. Architecture et programmation de la famille Sharc. architecture des ordinateurs langage, C Lien vers site web du module html http://perso-etis.ensea.fr/miramond/enseignement/m1/aa/architectureavancee. 2 Systèmes de traitement d images (STI) ML, STRC Responsable Pierre ANDRY * 19
Objectif Acquérir les fondement des systèmes de traitement d images du point de vue algorithmique et psychophysique. Plan des enseignements Acquisition d images Quantification, LUT, transformations ponctuelles Échantillonnage Capteurs Radiométrie et colorimétrie, espaces de représentation couleurs Outils de traitement d images Extraction de contours Segmentation en régions Morphologie mathématique binaire Vision par ordinateur Géométrie des prises de vue, modèles de caméra (sténopé,...) calibration Mise en correspondance stéréoscopique, primitives et algorithmes, recalage d images, de séquences Reconstruction 3D et synthèse Vision naturelle ( un psychologue) Notions d anatomie du système visuel (de la rétine aux aires visuelles) Notions de psychophysique (effets de masquage, effets consécutifs...) Applications aux sciences pour l ingénieur (compression d images, reconnaissance de formes...) Bases mathématique, algorithmique et programmation 3 Communication Numérique (COMNUM) Tronc commun Responsable Iryna ANDRIYANOVA Objectif Présentation de la mise en forme des signaux à transmettre et de la gestion de la couche physique pour les transmissions sans fils. Plan des enseignements Chaine de la communication numérique Canal de communication, canal à bruit additif blanc gaussien Transmission en bande transposée (fréquence porteuse élevée) Detection du signal pour le cana gaussien Modulation/démodulation Notions de base en codage de canal/compression réseau, système, probabilités et statistiques pour le signal et réseaux Lien vers site web du module http://perso-etis.ensea.fr/andriyanova/documents/cours/polie-m1-ucp.pdf Sciences Informatiques Page 20/46
Chapitre 6 Modules de spécialité du parcours Machine Learning (ML) 0.1 Apprentissage Statistique (AS) ML Responsable Bernard Chalmond Objectif Le domaine statistique est constamment sollicité par des problèmes issus des sciences et de l industrie : mise aux points de médicaments, sélection de variétés agricoles, moteur de recherche internet (classification de requêtes, détection de spams), contrôle de processus (surveillance de moteurs d avion, de centrales nucléaires,...), prédiction (boursière, risques,...), reconnaissance (décryptage du génome, reconnaissance de la parole, de visages, d écritures manuscrites),... la liste pourrait tenir sur plusieurs pages tant les besoins de méthodes statistiques ont explosé pendant ces dernières décennies. Un large public est maintenant convaincu de l approche statistique qui est référencée sous différents noms et en particulier sous le terme d Apprentissage Statistique, ou encore Machine Learning et Data Mining. Ce terme d Apprentissage Statistique provient du fait que de très nombreux problèmes peuvent se formuler comme suit : Etant donnée une variable aléatoire Y et un vecteur aléatoire X à p-dimensions, construire une fonction paramétrique f telle que f(x, θ) approxime Y. Pour ce faire on se donne n observations indépendantes du couple (Y,X) permettant de construire f et d estimer les paramètres inconnus? ; on parle alors d Apprentissage Statistique sur la base des n exemples que constituent les n observations. L estimation de f permet alors de faire de la prédiction de Y pour toute nouvelle observation de X, ou encore de la classification quand Y est une variable qualitative finie. En guise d introduction à ce domaine, ce cours est focalisé sur les modèles linéaires qui soulèvent la plupart des problèmes pratiques et fondamentaux de la statistique classique et moderne. Plan des enseignements Rappels et Introduction Variable et vecteur aléatoires, vecteur aléatoire Gaussien Estimation paramétrique et estimation du maximum de vraisemblance Régression aux plus proches voisins et régresssion Modèles linéaires pour la prédiction quantitative Modèles linéaires, au-delà vers les modèles non-linéaires Régression multiple et procédure de modélisation Modèles linéaires pour la classification Régression logistique Modèle linéaire pour l approximation de courbe et de surface Spline de régression 1D et 2D et B-splines Biais-variance et validation croisée 21
Les TD seront soit sous forme papier soit sous forme programmée. TD sous Matlab : programmation et utilisation des méthodes du cours. On utilisera des données simulées et des données réelles : classification de chiffres manuscripts, classification de phonèmes, lissage de surface. PSSR Lien vers site web du module http://b.chalmond.free.fr/ Support de cours bibliographique The elements of statistical learning, T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, Springer. Probabilités, Analyse Des Données et Statistique, Gilbert Saporta, Editions TECHNIP. 0.2 Cloud Computing (CLOUD) SID, ML Responsable Dimitrios Kotzinos Plan des enseignements Introduction aux systèmes distribués le Peer-to-peer les flux de données les bases de données NoSQL l écosystème Hadoop : MapReduce, HDFS, Hive, Pig, HBase, Mahout 0.3 Intégration et entrepôt de données (IED) SID Responsable Tao-Yuan JEN Objectif Présentation des traitements de données essentiels dans le cadre de techniques concernant l intégration, le stockage et la visualisation. Plan des enseignements Intégration de données Architectures d intégration de données Services web Données textuelles Entreposage de données Modélisations d entrepôt de données Organisation d entrepôt de données Vues matérialisées Exploitation de données Langages de requêtes pour exploiter des données Visualisation de données Bases de données relationnelles, algorithme, structures de données, programmation Java. Sciences Informatiques Page 22/46
Chapitre 7 Modules de professionalisation 1 Atelier Gestion de projet (GdP) Tronc commun Responsable Tianxiao Liu Objectif Plan des enseignements 1. Introduction à la gestion de projet Qu est-ce un projet? Qu est-ce la gestion de projet? Aspects humains et techniques Normes, standards, méthodes 2. Les thèmes généraux de la gestion de projet Note de cadrage Organisation Qualité Cycles de vie 3. La planification Utilité de la planification. Techniques de planification Breakdown structures (PBS, WBS, RBS,...) Identifier des activités et les dépendances (séquencement) Diagrammes Gantt & Pert (activity on node) Le chemin critique 4. L estimation de la charge de travail Durée vs. charge Utilité de l estimation de la charge Techniques d estimation de la charge de travail Les non-méthodes La méthode Comparative : expérience personnelle & d équipe, l appel à jugement d expert,... La repartition Pro rata : top-down, bottom-up, top-down & bottom-up Les méthodes paramétriques ; ex. pour le développent logiciel : Cocomo, Points de fonction, Points de Cas d utilisation L estimation par les ressources : single-point, three-point 5. Le pilotage d un projet La gestion des risques (freins / opportunités) 23
Les risques sont certes évalués en début de projet, mais doivent faire l objet d une surveillance régulière. Tout problème survenu doit être répertorié, ainsi que les mesures prises et le rapport de suivi. La gestion des changements Tout projet subit des modifications en cours de réalisation. Ces événements doivent être traçables. La gestion de la progression En cours de réalisation, un suivi des réalisations ainsi qu une analyse régulière des écarts entre le prévu et le réalisé permettent un pilotage correct en une meilleure garantie de réussite. Dans le cadre de ce module, un atelier intégrant les techniques vues dans les modules de Conception Orientée Objet (COO), de Bases de Données Avancées (BDA) sera réalisé sur une semaine en respectant le cycle de gestion de projet. 2 Alternance en milieu professionnel Une de ces deux UE de spécialisation devra être choisie par l étudiant. 2.1 Stage long en laboratoire de recherche Un projet au département suivi d un stage en laboratoire respectant le rythme de l alternance pour les étudiants se destinant à un master recherche. Si cette UE de spécialisation est choisie, une unité d enseignement complémentaire devra en plus être suivie en plus des 2 UE complémentaires. 2.2 Apprentissage, contrat de professionnalisation ou stage long par alternance L apprentissage par alternance a lieu tout au long de l année en entreprise pour les étudiants se destinant à un master professionnel. Le master en apprentissage par alternance se fait en partenariat avec l ITESCIA (ex ITIN), école de la CCI île de France. Le rythme d alternance est de 2 jours en entreprise et 3 jours à l université. 3 Projet de synthèse Le but des projets de synthèse sera d approfondir les concepts vus dans les différents cours en les appliquant à des problèmes pratiques. On insistera plus particulièrement sur la pluridisciplinarité des domaines abordés dans les projets, le travail en groupe et l initiation à la recherche que permettent ces projets (travail à partir d articles, recherche bibliographique, analyse/comparaison d algorithmes...). Le projet de synthèse s effectue tout au long de l année par groupe de 3 ou 4 étudiants et peut être mutualisé avec d autres formations. 4 Anglais Tronc commun Responsable Sébastien Ducasse Plan des enseignements anglais conversationel dans le cadre du projet de synthèse, faire une présentation de projet en anglais présentation en anglais filmé et commenté. Préparation au TOEIC. Sciences Informatiques Page 24/46
Deuxième partie M2 ISIM SIC Pro 2ème année 25
Chapitre 8 Organisation des enseignements en deuxième année professionnel 1 : Systèmes intelligents et distribués (SID) Unité d enseignement ECTS h (encadré) h (non encadré) UEF 1 Conception d info-appliances 5 79 51 UEF 4 Agents et Systèmes Intelligents 5 53 3 UEF 8 Techniques de datamining et datawarehousing 5 48 24 UEF 9 Systèmes et applications distribués 5 83 15 UEG 1 Gestion de projet et communication 3 63 - UEF G2 Création d entreprise 3 61 3 UEF G3 Anglais 3 20 - UEP 1 Projet de synthèse 10-220 UEP 2 Apprentissage ou contrat de professionnalisation 21-1 an en alternance Remise à niveau (homogénéisation de la population) - 34 - Techniques de recherche d entreprise (SRE) - 25 - Total 60 466-26
2 : Systèmes temps réel et communicants (STRC) Unité d enseignement ECTS h (encadré) h (non encadré) UEF 1 Conception d info-appliances 5 79 51 UEF 3 Architecture pour systèmes multimédia 5 51 15 UEF 5 Temps réel et systèmes embarqués intelligents 5 45 - UEF 6 Systèmes et Réseaux de communications 5 58 3 numériques UEG 1 Gestion de projet et communication 3 63 - UEG 2 Création d entreprise 3 61 3 UEG 3 Anglais 3 20 - UEP 1 Projet de synthèse 10-220 UEP 2 Apprentissage ou contrat de professionnalisation 21-1 an en alternance Remise à niveau (homogénéisation de la population) - 34 - Techniques de recherche d entreprise (SRE) - 25 - Total 60 436-3 : Réseaux et Sécurité (RS) Unité d enseignement ECTS h (encadré) h (non encadré) UEF 1 Conception d info-appliances 5 79 51 UEF 2 Sécurité des réseaux 5 51 28 UEF 7 Infrastructure des réseaux et mobilité 5 54 23 UEF 10 Virtualisation 5 48 12 UEG 1 Gestion de projet et communication 3 63 - UEG 2 Création d entreprise 3 61 3 UEG 3 Anglais 3 20 - UEP 1 Projet de synthèse 10-220 UEP 2 Apprentissage ou contrat de professionnalisation 21-1 an en alternance Remise à niveau (homogénéisation de la population) - 34 - Techniques de recherche d entreprise (SRE) - 25 - Total 60 435 - pour tous les parcours Les étudiants ne venant pas du M1 du master ISIM peuvent intégrer l un des parcours de la spécialité SIC-Pro. Pour ce faire ils doivent posséder l équivalent de 60 crédits ECTS validant le niveau M1. Ils doivent aussi justifier de pré-requis dans différentes matières afin de pouvoir suivre les unités d enseignement souhaitées en M2 : UEF 1 Conception d info-appliances : approche objet, langage C, Java, architecture, réseaux. UEF 2 Sécurité des réseaux : TCP/IP, cryptographie UEF 3 Architecture pour systèmes multimédia : langage C /C++, architecture, système, temps réel. UEF 4 Agents et systèmes intelligents : intelligence artificielle, architecture, réseau, Interface Homme-Machine. UEF 5 Temps réel et systèmes embarqués intelligents : architecture, système, intelligence artificielle. UEF 6 Systèmes et réseaux de communications numériques : réseaux, traitement du signal. UEF 7 Infrastructure des réseaux et mobilité : TCP/IP, cryptographie UEF 8 Techniques de data-mining : base de données relationnelles, intelligence artificielle, logique. UEF 9 Systèmes et applications distribués : réseaux. UEF 10 Virtualisation : réseaux TCP/IP, algorithmique Sciences Informatiques Page 27/46
A noter : une remise à niveau dans les matières fondamentales pour les parcours (programmation C, Traitement numérique du signal, traitement d mages, UML/C++, intelligence artificielle, bases de données, réseaux) a lieu en début de cursus. Son volume est de 34h : Remise à niveau Volume horaire Image 6 Réseaux 3 C 6 C++ 10 IA 9 Sciences Informatiques Page 28/46
Chapitre 9 Modules scientifiques du tronc commun 1 UEF 1 - Conception d info-appliances Tronc commun Responsables Pierre ANDRY, Tuyêt Trâm DANG NGOC Objectif approfondissement des algorithmes et techniques pour l informatique embarquée 1.1 Java embarqué Nicolas Cuperlier Plan du cours J2ME Les spécificités d Android Le processus de build L arborescence d un projet Android Les IHM non triviales Les alertes utilisateurs Les traitements de fonds L utilisation du matériel Mesure d un angle d inclinaison Fixe l angle de visée d une caméra Des aspects filtrages simples Implémentation d un client/serveur UDP sur Android Affichage d un flux vidéo Programmation Java, Informatique Embarquée, programmation réseaux 1.2 Atelier carte à puce et biométrie Atelier assuré par Guillaume RENIER et Ghilès MOSTAFAOUI 1.3 Atelier Traitement d image intelligent Atelier assuré par Ghilès MOSTAFAOUI et Pierre ANDRY * 29
1.4 Atelier Indexation d image Atelier assuré par Ghilès MOSTAFAOUI et Dominique LAURENT Description de l atelier Construire des descripteurs sur des images (niveau de gris, texture, histogramme, etc.), les stocker dans une base de donnée relationnelle puis effectuer des requêtes de similarité. Requêtes SQL, traitement d image. 1.5 Atelier Réseau de terrain Atelier assuré par Pierre ANDRY & Tuyêt Trâm DANG NGOC Description de l atelier et une application android. Création d un système de surveillance par capteurs, actionneurs et caméra depuis un site web langages C et Java, programmation réseaux, java embarqué. Sciences Informatiques Page 30/46
Chapitre 10 Modules de spécialité du parcours Réseaux et Sécurité (RS) 1 UEF 2 Sécurité des réseaux RS Responsable T.T. Dang-Ngoc 1.1 Sécurité des réseaux Rémy Card Plan du cours Architecture réseaux sécurisée : Access List, déploiement, architecture DMZ, traçage Supervision et métrologie des réseaux : SNMP, MIB,Supervision des applications, services réseaux et des ressources locales, Nagios et Cacti Virtual Private Networks (VPN, PPTP, L2F, L2TP, IPSec)) Haute disponibilité, équilibrage des charges Réseaux TCP/IP Lien vers site web du module http://depinfo.u-cergy.fr/~dntt/supports/reseaux/ 1.2 Cryptographie Guillaume Rénier Plan du cours Problème du résidu quadratique. Preuve zeroknowledge. Algorithme Fiat-Shamir à un secret. Etude, implémentation, mise en oeuvre. Symbole de legendre/jacobi. Test de primalité de Solovay-Strassen. Génération pseudo-aléatoire : BBS. : bases mathématiques et bases de cryptographie 31
2 UEF 7 Infrastructure des réseaux et mobilité RS Responsable Tuyêt Trâm DANG NGOC Objectif 2.1 Infrastructure des réseaux Rémy Card Plan du cours Annuaire LDAP Authentification distante : Certificats, Radius/EAP VLAN Le protocole IEEE 802.1q (VLAN) Routage inter-vlan, routage dynamique (RIP, OSPF) Propagation des VLAN (VTP/GVRP) Q-in-Q Authentification IEEE 802.1x CISCO VMPS Fibre optique et WDM Mobilité IP Introduction à MPLS Réseaux TCP/IP Lien vers site web du module http://depinfo.u-cergy.fr/~dntt/supports/reseaux/ 2.2 Réseaux mobiles et QoS (20h) Claudio Weidmann Plan du cours Protocoles streaming multimédia Qualité de service (concepts, IntServ/DiffServ) MPLS Mécanismes QoS (files d attente, ordonnancement) (Architecture GSM/UMTS, IMS, 3GPP) Contrôle de congestion dans TCP Protocoles de transport ds réseaux sans fil/mobiles (QoS Wi-Fi) 2.3 Téléphonie sur IP Iryna Andriyanova 3 UEF 10 - Virtualisation Objectif RS théorie, algorithmes et outils pour la conception d applications distribuées Sciences Informatiques Page 32/46
3.1 Systèmes multi-agents (plateformes, algorithmes et applications réseaux, e-commerce...) Philippe Laroque Plan du cours De l objet à l agent Modèles d architecture (CORBA, RMI, JADE...) Etudes de cas d objets communicants et de systèmes intelligents (le problème de l intégration et de l optimisation du système complet). 3.2 Systèmes et Architectures Distribuées Partie 1 Mohamed Naimi Plan du cours Introduction aux Systèmes Distribués Définition, modélisation, Systèmes Distribués Synchrones, Systèmes Distribués Asynchrones Canaux de communication : Fifo et non Fifo Etats d un système distribué : Etat local, Etal global Classe de topologies : Anneaux, bus, maillage complet, Arbres, Grilles, Maillage quelconque Communication Communication point à point (Unicast), Diffusion restreinte (Multicast) Diffusion totale (Broadcast) Ordres des événements dans un système distribué : Etats d un système distribué : Etat local, Etal global Ordre Fifo, Ordre Causal Graphe de précédence :tri topologique Algorithmes Distribués Définition, Algorithmes Distribués Synchrones et Asynchrones Algorithmes de diffusion Diffusion non contrôlée, Diffusion contrôlée Distribués dans les graphes en profondeur, en largeur, Distribués dans les arbres Applications : constructions de groupes communicants (clusters) Distribués dans les graphes Calculs Distribués et Parallèles Définition : Calcul du plus court chemin Calcul du plus court chemin avec poids négatifs 3.3 Virtualisation Guillaume Renier * Plan du cours Sciences Informatiques Page 33/46
Chapitre 11 Modules de spécialité du parcours Systèmes Intelligents Distribués (SID) 1 UEF 3 - Architecture pour systèmes multimédia STRC Responsable Benoit MIRAMOND Objectifs Comprendre les mécanismes de conception de systèmes logiciels/matériels : modélisation/simulation/validation Utilisation des outils et des méthodologie de conception niveau système (autour du langage SystemC) Classification des types de circuits et choix de la cible en fonction des besoins applicatifs Maîtrise des circuits reconfigurables à grain fin (FPGA) Conception de systèmes du puce (SoC) programmables 1.1 SOC Partie I (Conception de SoC) Benoit Miramond Plan du cours Conception et organisation des SoCs Les circuits reconfigurables à grain fin, FPGAs Le système Avalon Les MPSoC Evaluation : présentation d articles TP : Conception de Systèmes sur Puce programmables TP1 - conception du système Nios-II TP2 - Programmation du système et Debug TP3 - Conception d un MPSoC mini-projet avec soutenance : Programmation multi-thread du MPSoC langage C/C++, architecture des système, OS, temps réel Lien vers site web du module http://perso-etis.ensea.fr/miramond/enseignement/m2/soc.html 34
1.2 SOC Partie II (Modélisation de systèmes logiciels/matériels) Benoit Miramond Plan du cours Green Part Introduction à la conception niveau système, Introduction au langage SystemC La simulation évènementielle et le scheduler de SystemC Red Part Les niveaux de modélisation et zoom sur la modélisation niveau RTL TLM TP : SystemC TP1 (4h) : Modélisation niveau RTL TP2 (12h) : Choix d architecture d une application de traitement d image langage C/C++, architecture des système, OS, temps réel Lien vers site web du module http://perso-etis.ensea.fr/miramond/enseignement/m2/soc.html 2 UEF 4 - Agents et Systèmes intelligents SID Responsable Philippe Gaussier * Objectif : Le but de ce cours sera de permettre aux étudiants d apprendre à intégrer les différentes briques de base (vues dans les autres cours du master) nécessaires à un système intelligent. Le cours sera basé sur les modèles d architectures de contrôles imaginées en IA, robotique et SMA pour contrôler des systèmes complexes. Des comparaisons avec des résultats en psychologie, neurobiologie et éthologie seront discutés. De nombreuses études de cas seront présentées. 2.1 Architectures pour les systèmes intelligents Philippe Gaussier Plan du cours Introduction à la théorie des systèmes Méthodologie de conception de systèmes (approches descendante/ascendante, problèmes de hiérarchisation...) Dynamique des boucles Perception/Action (approches Gestaltistes et Gibsonienes des mécanismes perceptifs et moteurs) Modèles d architectures de contrôle pour les systèmes robotiques (architectures séquentielles, subsumption, approches comportementales vs fonctionnalistes) Dynamique des processus de prise de décision (problème de stabilité, mécanismes d hystérésis...) 2.2 Systèmes multi-agents (plateformes, algorithmes et applications réseaux, e-commerce...) Philippe Laroque Sciences Informatiques Page 35/46
Plan du cours De l objet à l agent Modèles d architecture (CORBA, RMI, JADE...) Etudes de cas d objets communicants et de systèmes intelligents (le problème de l intégration et de l optimisation du système complet). 2.3 Techniques avancées des IHM Alexandre Pitti Plan du cours introduction aux IHMs : historique, vision et enjeux architecture des IHMs et psychologie de l utilisateur (Mock-ups et réseaux traitement et visualisation de l information (GUI) réalité virtuelle et réalité augmentée (opengl et projection 3D) interface tangible (IA et reconnaissance des formes) intelligence artificielle, réseau, reconnaissance des formes 3 UEF 8 - Techniques de data-mining SID Responsable Dominique LAURENT, Dan VODISLAV Objectif Acquisition des principaux concepts et méthodes dans le domaine de l informatique décisionnelle 3.1 Datawarehouse Dan VODISLAV et Tao YUAN JEN Plan du cours Cours/TD : Introduction DataWarehouse et OLAP, SQL 99 pour OLAP et XML Intégration de données : architectures, algorithmes, données distribuées en P2P Données structurées sur le web : RDF, données ouvertes TP : Outils OLAP : serveur Mondrian, lien avec un SGBD en utilisant Mondrian Schema Workbench Outils de transformation de données : ETL Talend Projet : projet à deux volets Chargement d un entrepôt à partir de sources de données hétérogènes (utilisation de l ETL Talend) Analyse OLAP des données de l entrepôt (utilisation de Mondrian) 3.2 Datamining Dominique Laurent et Siva Veloumourougane Plan du cours Techniques de data mining Introduction aux différentes techniques d extraction de connaissances et mesures de qualité associées Arbres de décision Sciences Informatiques Page 36/46
Principaux algorithmes de clustering (k-means, k-medoids, DBSCAN, CLIQUE) Règles d associations (algorithme A priori et ses variantes) Mise en oeuvre sous WEKA. base de données relationnelles, intelligence artificielle, logique Sciences Informatiques Page 37/46
Chapitre 12 Modules de spécialité du parcours Systèmes Temps-Réels et Communicants (STRC) 1 UEF 3 - Architecture pour systèmes multimédia STRC Responsable Benoit MIRAMOND Objectifs Comprendre les mécanismes de conception de systèmes logiciels/matériels : modélisation/simulation/validation Utilisation des outils et des méthodologie de conception niveau système (autour du langage SystemC) Classification des types de circuits et choix de la cible en fonction des besoins applicatifs Maîtrise des circuits reconfigurables à grain fin (FPGA) Conception de systèmes du puce (SoC) programmables 1.1 SOC Partie I (Conception de SoC) Benoit Miramond Plan du cours Conception et organisation des SoCs Les circuits reconfigurables à grain fin, FPGAs Le système Avalon Les MPSoC Evaluation : présentation d articles TP : Conception de Systèmes sur Puce programmables TP1 - conception du système Nios-II TP2 - Programmation du système et Debug TP3 - Conception d un MPSoC mini-projet avec soutenance : Programmation multi-thread du MPSoC langage C/C++, architecture des système, OS, temps réel 38
Lien vers site web du module http://perso-etis.ensea.fr/miramond/enseignement/m2/soc.html 1.2 SOC Partie II (Modélisation de systèmes logiciels/matériels) Benoit Miramond Plan du cours Green Part Introduction à la conception niveau système, Introduction au langage SystemC La simulation évènementielle et le scheduler de SystemC Red Part Les niveaux de modélisation et zoom sur la modélisation niveau RTL TLM TP : SystemC TP1 (4h) : Modélisation niveau RTL TP2 (12h) : Choix d architecture d une application de traitement d image langage C/C++, architecture des système, OS, temps réel Lien vers site web du module http://perso-etis.ensea.fr/miramond/enseignement/m2/soc.html 2 UEF 5 - Temps réel et systèmes embarqués intelligents STRC Responsable Pierre ANDRY * Objectif Etre capable de mettre en oeuvre une application temps réel dans le cadre d un système réparti complexe. 2.1 Architectures pour les systèmes intelligents Philippe Gaussier Plan du cours Introduction à la théorie des systèmes Méthodologie de conception de systèmes (approches descendante/ascendante, problèmes de hiérarchisation...) Dynamique des boucles Perception/Action (approches Gestaltistes et Gibsonienes des mécanismes perceptifs et moteurs) Modèles d architectures de contrôle pour les systèmes robotiques (architectures séquentielles, subsumption, approches comportementales vs fonctionnalistes) Dynamique des processus de prise de décision (problème de stabilité, mécanismes d hystérésis...) 2.2 Programmation temps réel de systèmes embarqués Pierre ANDRY Plan du cours architecture et programmation des PDA réseaux dédiés (bus CAN, I2C...) études de cas (contrôle de robots mobiles) Sciences Informatiques Page 39/46
architecture, système, intelligence artificielle 3 UEF 6 - Systèmes et Réseaux de communication numériques STRC Responsable Claudio WEIDMANN, Iryna ANDRIYANOVA Objectif réseaux présentation des algorithmes classique de compression, approfondissement des communications numériques et des 3.1 Compression : Principe, Architectures et ingénierie des systèmes de compression d images fixes et de vidéos Cyril Bergeron Plan du cours Notion de photométrie/calorimétrie, échantillonage des images et espaces de couleur, format des images vidéo. Compression d images fixes : principes, architectures et standards (JPEG/JPEG2000). Compression de vidéos : principes, architectures et standards (MPEG2, H264). Aspects architecturaux, système et logiciels pour la diffusion de données multimédia (aspects réseau, protocoles de transmission, etc...) 3.2 Communication numérique : Transmission sur la couche physique Iryna Andriyanova Plan du cours Canaux sans fil : propriétés physiques, caractéristiques, classification Transmission sans fil en utilisant la notion de la diversité GSM et diversité en temps Systèmes multi-antennes et diversité en espace CDMA et diversité par codage OFDM et diversité en fréquence Protocoles de retransmission (H)ARQ pour les transmissions sans fil Standards sans fil : 3G, futur 4G, Wi-Fi, Bluetooth : Traitement du signal, systèmes de communications, réseau Lien vers site web du module http://perso-etis.ensea.fr/andriyanova/teaching.html 3.3 IHM multimodales (image/parole) Alexandre Pitti Plan du cours introduction aux IHMs : historique, vision et enjeux architecture des IHMs et psychologie de l utilisateur (Mock-ups et réseaux traitement et visualisation de l information (GUI) réalité virtuelle et réalité augmentée (opengl et projection 3D) interface tangible (IA et reconnaissance des formes) Sciences Informatiques Page 40/46
intelligence artificielle, réseau, reconnaissance des formes Sciences Informatiques Page 41/46
Chapitre 13 Modules de professionalisation 1 UEG 1 - Gestion de projet et communication Tianxiao Liu Description du cours Ce cours se fait en parallèle et en complément du projet de synthèse. Après une rapide introduction aux techniques de gestion de projets, les étudiants devront mettre en oeuvre ces techniques sur leur propre projet. Le cours consistera donc en un certain nombre de séances réparties sur l ensemble du projet avec à chaque fois la mise en pratique d une partie du cours sur les projets des étudiants (cahier des charges, planning, révisions, délivrables, gestion des problèmes de planning...). 2 UEG 2 - Création d entreprise (ITIN) 2.1 Création d entreprise (ITIN) Claude Gobet Description du cours Il s agit d un séminaire long (6 jours) visant à introduire les techniques de marketing, gestion / comptabilité en se servant du cadre ludique de la création d une entreprise. La soutenance à la fin du séminaire se fait devant des investisseurs / banquiers / responsables d entreprise de la région (chambre de commerce de Versailles - Val d Oise). L opportunité est offerte aux étudiants de coupler ce cours avec leur projet de synthèse afin de participer à des concours de création d entreprise s ils le souhaitent. 1er jour Présentation du séminaire, son programme, ses règles de fonctionnement. Création de l idée ou présentation du projet technique en cours d étude à l Université. Sélection des projets ou confirmation des sujets techniques. Constitution des groupe-projets s ils ne sont pas déjà constitué. Cours /Profil d un business plan. Organisation au sein de chaque groupe (répartition des études, choix d un coordinateur chef de projet, rétroplanning/production d un Business Plan et d une soutenance en fin de séminaire. 2ème jour Mix Marketing et construction du Chiffre d Affaires. Seuil de Rentabilité. Accompagnement/ Consultation en interaction consultant/groupe-projets. 3ème jour Panorama, cohérence et inter-fonctionnalité des tableaux de bord de gestion (Compte de résultat, Bilan) / Fonds de Roulement, Besoin en Fonds de Roulement, Analyse budgétaire prévisionnelle. Plan de Financement 42
Ratio Financiers et analyse financière. Accompagnement/ Consultation en interaction consultant/groupe-projets. 4ème jour Structure juridique Plan de Marketing, Action Commerciale Analyse des Riques. Accompagnement/ Consultation en interaction consultant/groupe-projets. 5ème jour Accompagnement/ Consultation en interaction consultant/groupe-projets. 6ème jour Accompagnement/ Consultation en interaction consultant/groupe-projets. Finalisation du dossier Slides soutenance. 7ème jour Soutenance. 2.2 Droit de l entreprise (ITIN) Johann Fleutiaux Plan du cours La distinction entre entreprise individuelle et entreprise sociétaire Formalités et coût de constitution Personnalité juridique Coût annuel minimal de fonctionnement Responsabilité Cession Statut fiscal Statut social Les différentes options de l entreprise individuelle L entreprise individuelle au régime réel L entreprise individuelle au régime de la micro-entreprise L entreprise individuelle au régime auto-entreprise L entreprise individuelle à responsabilité limitée Les enjeux du statut de société Les différents types de société Être seul ou à plusieurs Les différents apports Le choix de l imposition Capital social ou compte courant Les rapports entre associés Les conséquences pour le couple Les facteurs de contingence relatifs au dirigeant L évolution de la société Des démarches de protection juridique nécessaires La souscription d assurances La protection du capital immatériel Les principaux dispositifs d accompagnement à la création d entreprise Incubateur Coopérative d activités Couveuse d entreprises Pépinière Les aides communes aux créateurs d entreprise Sciences Informatiques Page 43/46
L ACCRE Le CAPE Le dispositif NACRE Les enjeux juridiques du développement et du contentieux d entreprise 2.3 Droit de l informatique (ITIN) Johann Fleutiaux Plan du cours Les règles juridiques relatives à la gestion d un site internet La propriété intellectuelle sur un site internet La protection du nom de domaine Les mentions légales Le traitement des données à caractère personnel Le commerce électronique La responsabilité du propriétaire d un site internet La cybercriminalité Typologies des infractions relatives à la cybercriminalité La procédure judiciaire relative à la cybercriminalité Les solutions juridiques pour endiguer la cybercriminalité La cybersurveillance des salariés Les enjeux de la cybersurveillance Les entités compétentes en cybersurveillance La procédure de contrôle des salariés Le contrôle de l utilisation des ordinateurs des salariés Les règles relatives au télétravail Les techniques courantes de cybersurveillance La charte informatique de l entreprise La jurisprudence relative à la cybersurveillance 3 UEG 4 Anglais Les cours d anglais, en petits groupes (une dizaine d étudiants), sont pensés pour habituer les étudiants à s exprimer à l oral dans cette langue sur des sujets liés aux sciences, aux techniques mais aussi à l actualité. Une présentation individuelle filmée leur permet de corriger plus rapidement leurs travers. Un examen de TOEIC est systématiquement proposé, même si aucune note plancher à cet examen n est pour l instant nécessaire à l obtention du diplôme. 4 UEP 1 - Projet de synthèse Les projets de synthèse de déroulent sur toute la durée de la formation. Ils sont développés par des groupes de 3 à 5 étudiants et doivent être de nature pluridisciplinaire (mélanger les compétences acquises dans au moins 3 cours différents). Les projets de synthèse visent à mettre les étudiants dans la position de chef de projet. Réclamant un travail important (plus de 200h par étudiant) et répartis sur l ensemble de l année passée à l université, ils impliquent les étudiants dans toutes les phases, de la définition précise du cahier des charges à la réalisation en passant par les commandes de matériel ou de logiciel, la rédaction de dossiers de conception etc. Sciences Informatiques Page 44/46
5 UEP 2 - Apprentissage et contrat de professionnalisation par alternance en entreprise L apprentissage par alternance a lieu tout au long de l année en entreprise pour les étudiants se destinant à un master professionnel. Le master en apprentissage par alternance se fait en partenariat avec l ITESCIA (ex ITIN), école de la CCI île de France. Le rythme d alternance est de 2 jours en entreprise et 3 jours à l université. Sciences Informatiques Page 45/46
Troisième partie Renseignements et contacts 46
Direction du département des sciences informatiques Philippe Laroque : Directeur du département des sciences informatiques Tuyêt Trâm DangNgoc : Directrice adjointe du département des sciences informatiques Responsable des parcours Responsable du L1 : MPI Brahim Derdouri Responsable du L2 MPI : Patrick Courilleau Responsable du L3 I : Brahim Derdouri Responsables du master ISIM SIC 1ère année : Tuyêt Trâm Dang Ngoc Ghilès Mostafaoui Responsables du master ISIM SIC Pro 2ème année : Tuyêt Trâm Dang Ngoc Ghilès Mostafaoui Responsables du Master ISIM SIC Recherche 2ème année : Philippe Gaussier Responsables du Master ISIM MADOCS (Recherche) Aymeric Histace Bernard Chalmond Responsable du Master ISIM ESA (Recherche) Emmanuelle Bourdel Responsable du Master ISIM : Philippe Gaussier Responsable du CMI SIC Pierre Andry Directeur du laboratoire ETIS : Mathias Quoy Secrétariats Secrétariat de la licence MPI 1ère année : Dominique Courmont Secrétariat de la licence MPI 2ème année : Nadia Beouch Secrétariat de la licence MPI 3ème année : Annie Riffi Secrétariat du département des sciences informatique Koulou Chanfi (Koulou.Chanfi@u-cergy.fr) Placement en entreprise Ingénieur pédagogique - relation entreprise (L3, Master ISIM) Fanny Ferrand (Fanny.Ferrand@u-cergy.fr) Adresse Postale du département des sciences informatiques Université de Cergy-Pontoise UFR des Sciences et Techniques Département des Sciences Informatiques Site de Saint-Martin - BP 222 2 rue Adolphe Chauvin 95302 Cergy-Pontoise Cedex TEL : (33) 01.34.25.66.28 FAX : (33) 01.34.25.66.30 Site du département des sciences informatiques http://depinfo.u-cergy.fr/ Sciences Informatiques Page 47/46
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