72 73 Programme Programme X2019 X2019 INFORMATIQUE

Samuel Mimram [email protected]

L’informatique est présente dans toutes Objectifs les activités professionnelles que les poly- techniciens exerceront : de la gestion des Le PA Informatique a une triple vocation : entreprises à la conduite de projets de ❯ donner aux élèves les éléments fonda- recherche et au développement de pro- mentaux de la discipline en les mettant duits industriels, ils auront à utiliser des au niveau des meilleures universités outils informatiques et à en penser de mondiales, nouveaux. ❯ commencer une spécialisation qui se Les cours de troisième et de quatrième poursuivra en quatrième année soit dans années du département d’informatique la direction de l’ingénierie soit dans – niveau Master – ont pour but de per- celle de la formation par la recherche, mettre aux élèves d’acquérir les connais- sances nécessaires pour appréhender les ❯ donner aux élèves des éléments de la dis- changements technologiques dans le vaste cipline qui, combinés à d’autres cours domaine des Sciences et Technologies de sélectionnés dans des disciplines parte- l’Information et de la Communication naires (tous départements confondus), qui constituent le paysage dans lequel les donneront une véritable double compé- ingénieurs, les cadres et les chercheurs tence permettant de dominer les enjeux évoluent aujourd’hui. innovants de l’industrie, de l’adminis- tration et de la recherche.

Prérequis génériques pour s’inscrire en PA Info : Contenu ❯ avoir validé un projet en cours d’infor- matique de 2A (modal compris). Le PA Informatique répartit ses modules selon cinq filières thématiques centrées ❯ avoir validé au moins 1 cours d’informa- sur l’informatique : tique en 2A (hors modal). ❯ Algorithmes et Fondements des lan- gages de Programmation. 74 75 Programme Programme X2019 X2019

❯ Algorithmique efficace. Si vous choisissez un projet long, pre- ❯ Conception de Systèmes Autonomes nez contact rapidement (coordinateur de ❯ Master IP Paris Master of Science à l’étranger Intelligents. filière, enseignant en 3A) pour discuter « Cyber Physical Systems » Tous les MSc en Computer Science, ❯ Cyber-Sécurité. du sujet. Computer Engineering, Computing, Sys- ❯ Internet des objets pour une société ❯ Master IP Paris tèmes de communication… (Par exemple numérique (IOE4DS). « Data & Artificial Intelligence » à ETH Zürich, EPF Lausanne, TU Karls- Débouchés ruhe, UPC Barcelona, Technion, RWTH D’autres combinaisons forment des ❯ Master IP Paris Aachen, TU Delft, Oxford, Imperial Col- filières bi-disciplinaires mathématiques/ Le PA Informatique prépare naturelle- « Foundations in Computer Science » lege, Berkeley, MIT, Stanford, University informatique : ment à une quatrième année dans une of Michigan at Ann Harbor, University of ❯ Calcul Haute Performance. école d’ingénieur en double diplôme, à ❯ Master IP Paris Washington at Seattle, Carnegie Mellon ❯ Image-Vision-Apprentissage. un Master en France ou à un Master of « High Performance Data Analytics » University, Cornell University). ❯ Optimisation. Science à l’étranger. ❯ Science des données. ❯ Master IP Paris ❯ MAT-INFO Écoles en France : « Interaction, Graphic & Design » Chaque filière est décrite dans les pages ENSEEIHT, ENSIMAG, ENSTA Paris- qui suivent. Toutes ces informations sont Tech (systèmes d’informations – mul- ❯ Master IP Paris également reprises et mises à jour sur le Cours, EA et projets 3A timédia et communications), ISAE- « Operations Research » moodle de la 3A en Informatique. ❯ Vous devez choisir obligatoirement 4 Supaéro (systèmes embarqués), Mines modules (hors projet) par période. Il est Paristech (management des systèmes ❯ Master IP Paris conseillé de suivre un EA par période. d’information), Télécom ParisTech. « Parallel and Distributed Systems »

Les modules du PA d’Informatique éli- ❯ Master gibles pour être validés comme module Master en France « Mathématique et Informatique appli- projet ou EA sont les suivants : ❯ École Polytechnique : Graduate Degree qués à la Cryptologie » (MIC), Paris 7 ❯ PA1 : Cyber-sécurité (parcours cyber-sécurité). (Parcours MAT-INFO). INF551 – INF553 – INF554 – INF571 – INF573 – INF574 – INF575. ❯ École polytechnique : Graduate Degree Visual Computing and Artificial Intelli- ❯ PA2 : gence (parcours IVA). INF560 – INF564 – INF567 – INF569 – INF580 – INF581 – ❯ Master IP Paris INF582 – INF584 – INF585. « Computer Science for Networks »

❯ Master IP Paris « Cybersecurity » 76 77 Programme Programme X2019 X2019 Algorithmes et fondements COMPOSITION des langages de programmation du programme

Gilles Schaeffer [email protected]

Objectifs Débouchés Périodes 1 et 2

❯ Cette filière permet aux étudiants avec un Cette filière constitue la première année INF513 – Projet d’Algorithmes et fondements des langages intérêt pour l’informatique au sens large du master IP Paris « Foundations of de programmation de poursuivre un enseignement équilibré Computer Science » et débouche naturel- entre les deux finalités de la discipline : lement sur la seconde année de ce même l’efficacité et la sûreté. Une importance master, qui est un programme joint avec particulière est attachée ici à la rigueur l’Université de Paris, l’Université Paris Période 2 mathématique, sans toutefois perdre Saclay et l’École Normale de Paris, sous 4 cours au choix le contact avec les finalités pratiques : le nom de Master Parisien de Recherche ❯ résoudre des tâches ardues sur ordinateur en Informatique (MPRI). Les étudiants INF561 – Randomization in Computer Science : Games, Networks, de façon efficace et pérenne ! de cette filière sont aussi acceptés dans des Epidemic and Evolutionary Algorithms masters à l’étranger : MIT, CMU, NYU, ❯ INF563 – Introduction to Information Theory Oxford, Imperial, etc. ❯ INF564 – Compilation ❯ INF568 – Advanced Cryptology INF558 : prérequis pour INF568. ❯ INF587 - Informatique quantique et applications Période 1 2 cours obligatoires ❯ INF550 – Algorithmique avancée Période 3 ❯ INF551 [EA] – Computational Logic: from Artificial Intelligence to Zero Bugs Stage de recherche

❯ INF591 – Stage d’Informatique 2 cours parmi :

❯ INF558 – Introduction to cryptology ❯ INF571 – Distributed Computing ❯ INF573 [EA] – Image Analysis and Computer Vision ❯ INF574 [EA] – Digital Representations and Analysis of Shapes ❯ INF575 – Safe Intelligent Systems ❯ INF576 - Algorithms and advanced programming 78 79 Programme Programme X2019 X2019 Algorithmique efficace COMPOSITION du programme Luca Castelli Gilles Schaeffer [email protected] [email protected]

Le parcours se concentre sur la concep- Débouchés Période 1 tion d’algorithmes performants, à l’aide 4 cours de techniques algorithmiques innovante, La filière conduit aux programmes de ❯ INF550 – Algorithmique avancée en abordant plus particulièrement deux Master 2 suivants (organisé en partenariat ❯ axes et domaines : avec d’autres institutions) : INF573 [EA] – Image Analysis and Computer Vision L’Image/la Vision d’une part, et l’Opti- ❯ Master IP Paris ❯ INF574 [EA] – Digital Representations and Analysis of Shapes misation/la Recherche Opérationnelle « Foundations of Computer Science ». ❯ MAP557 – Recherche opérationnelle : aspects mathématiques et applications d’autre part. ❯ Master Paris-Saclay « Mathématiques- Vision- Apprentissage (MVA) ». 1 cours au choix L’objectif de ce parcours est de fournir ❯ Master IP Paris « Operations Research ». aux étudiants les notions et outils infor- ❯ INF576 - Algorithms and advanced programming matiques nécessaires pour la conception D’autres possibilités de Master 2 à d’algorithmes efficaces et robustes pour le l’étranger sont par exemple EPFL, ETH, Périodes 1 et 2 traitement des problèmes issus du monde Stanford, Carnegie Mellon, Berkeley, réel actuel, qui font intervenir des données McGill… ❯ INF514 – Projet d’Algorithmique efficace (Supplémentaire optionnel) de plus en plus complexes et structurées. Concernant les stages de recherche de 3A, Période 2 Il s’agit d’un parcours multi-discipli- de nombreuses possibilités académiques 3 cours obligatoires naire à l’interface entre plusieurs disci- ou indusrielles sont envisageables. ❯ INF560 [EA] – Informatique parallèle et distribuée plines, dont l’algorithmique, le traitement d’image, la vision par ordinateur, l’opti- Voici une petite liste non exhaustive des ❯ INF561 – Randomization in Computer Science : Games, Networks, Epidemic and misation, l’informatique graphique, la stages pris ces dernières années : Evolutionary Algorithms géométrie algorithmique et les méthodes Ubisoft, Dassault Systèmes, Facebook, ❯ INF562 – Géométrie algorithmique : de la théorie aux applications probabilistes. En plus de susciter chez Adobe, Apple, Google, Parrot, Disney, les étudiants curiosité et intérêt pour Lucas Films, EADS, Thalès, Siemens, les aspects théoriques de ces disciplines CEA, INRIA… 1 cours au choix (complexités des algorithmes, paradigmes ❯ INF580 [EA] – Large scale mathematical optimization de calcul parallèle/distribué…), ce par- ❯ INF584 [EA] – Synthèse d’Image cours vise à faire découvrir une grande variété de problèmes et solutions algorith- miques, des plus expérimentales aux plus Période 3 théoriques, en montrant leur intérêt pra- Stage de recherche tique et performances à l’aide d’exemples ❯ INF591 – Stage d’Informatique d’applications concrètes. » 80 81 Programme Programme X2019 X2019 Conception de systèmes COMPOSITION autonomes intelligents du programme

Eric Goubault Sylvie Putot [email protected] [email protected] Période 1 3 cours obligatoires ❯ INF575 [EA] – Safe Intelligent Systems ❯ INF557 – From the Internet to the IoT: The Fundamentals of Modern Computer Networking Contexte et objectifs Débouchés ❯ INF559 – Architecture des ordinateurs et systèmes d’exploitation

La filière « Conception des Systèmes La filière prépare notamment à 1 cours parmi Informatiques » est une formation per- ❯ La plupart des parcours des masters IP ❯ INF571 [EA] – Distributed Computing mettant d’aborder la problématique du Paris en informatique, en particulier le ❯ INF554 – Machine and Deep learning développement de systèmes embarqués master « Cyber-Physical Systems ». INF558 : prérequis et cyberphysiques, en plein boom, et déjà ❯ La plupart des masters en « compu- ❯ INF558 – Introduction to Cryptology pour INF568. présents partout dans notre vie quoti- ter science », « embedded systems », dienne. Cela va des applications « intelli- « systems, control, robotics etc. », ou Période 1 et 2 gentes » sur smarphones, aux calculateurs « cyberphysical systems », par exemple, de vol pour un Airbus ; des véhicules auto- Master of Computer Science à TUM, ❯ INF510 – Projet de 3A Conception des systèmes informatiques nomes (Tesla, google etc.) et des drones CMU, Berkeley, EPFL, ETHZ ; éventuellement en groupes coordonnés, KTH « Embedded Systems », « Sys- Période 2 à la smart-grid, entre autres applications tems Controls and Robotics », ETHZ 1 cours obligatoire actuelles. « Robotics, Systems and Control », Uni- ❯ INF564 [EA] – Compilation versity of California at Irvine ou Delft Il n’est plus maintenant de systèmes qui « cyberphysical systems » etc. ne soient conçus, spécifiés, développés, 3 cours parmi simulés ni validés sans l’informatique La chaire « Ingénierie des Systèmes ❯ INF560 [EA] – Algorithmique parallèle et distribuée et surtout les concepts fondamentaux Complexes » (École polytechnique, Télé- ❯ INF565 - Information Systems Security de l’informatique : langages « domain- com ParisTech, ENSTA ParisTech, et ❯ INF567 [EA] – Wireless Networks: from Cellular to Connected Objects specific » et de spécification, méthodes Thalès-Dassault-Aviation-DCNS-DGA) ❯ INF568 – Advanced Cryptology formelles, réseaux, systèmes distribués, est susceptible d’offrir des bourses pour ❯ INF580 [EA] – Large scale mathematical optimization apprentissage etc. Les métiers visés vont les meilleurs projets de stage liés à la filière des métiers du développement à ceux de Conception des Systèmes Informatique, à ❯ INF581 [EA] – Advanced Machine Learning and Autonomous Agents la recherche (c’est un sujet avec également l’international (certains étudiants sont ❯ INF586 – Sécurité des réseaux de forts enjeux théoriques), de l’ingé- allé à CMU, GeorgiaTech, Berkeley, Aus- nierie aux métiers de chefs de projets en tin les années passées). Période 3 entreprise. Stage de recherche ❯ INF591 – Stage d’Informatique 82 83 Programme Programme X2019 X2019 Calcul haute performance (HPC) COMPOSITION du programme Patrick Carribault [email protected]

Période 1 Contexte et objectifs 2 cours obligatoires ❯ INF553 – Database Management Systems INF553 : Depuis plusieurs années, l’évolution de former des cadres scientifiques de haut ❯ INF559 – Architecture des ordinateurs et systèmes d’exploitation prérequis pour l’architecture des processeurs passe par niveau à même de maîtriser deux évolu- INF583 la duplication des unités de calcul (vec- tions technologiques majeures : teur, cœurs, etc). Même si cette approche ❯ Utilisation systématique du parallé- 2 cours parmi permet d’augmenter les performances de lisme (processeur multi-coeur, proces- ❯ INF552 – Data Visualization calcul, elle nécessite d’exprimer de plus en seur graphique, supercalculateur, Cloud ❯ INF554 – Machine and deep learning plus de parallélisme dans les applications. Computing), ❯ INF571 - Distributed Computing Ainsi, la notion de calcul parallèle inten- ❯ MAP553 - Foundation of Machine Learning sif (ou calcul haute performance – HPC) ❯ Utilisation de plus en plus importante est devenue un point de passage obligé du HPC dans les secteurs industriels et tant dans la recherche académique (vali- recherche. Période 1 et 2 dation de nouveaux modèles théoriques, ❯ INF518 – Projet de 3A MAP-INFO Calcul haute performance développement d’algorithmes paral- lèles à large échelle) que dans l’industrie Période 2 (conception de nouveaux processeurs et Débouchés supercalculateurs). 2 cours obligatoires M2 « Calcul Haute Performance et Simu- ❯ INF560 – Calcul Parallèle et Distribué De plus les technologies de base du HPC lation » mention informatique Paris- ❯ INF583 – Systems for Big Data (telle que le parallélisme) se retrouvent Saclay, masters « computer science » dans utilisées maintenant dans nombre de universités internationales (e.g., Univer- 2 cours parmi produits à grande diffusion (tablettes ou sity of Oregon) et la plupart des institu- téléphones mobiles) et dans des domaines tions majeures internationales (National ❯ INF564 - Compilation connexes (Big Data, Deep Learning, Labs aux États-Unis, RIKEN au Japon…) ❯ INF584 - Synthèse d’Image visualisation, etc). Cette filière vise à ❯ MAP583 - Apprentissage profond de la théorie à la pratique

Période 3 Stage de recherche

❯ INF591 – Stage d’Informatique 84 85 Programme Programme X2019 X2019 Cybersécurité COMPOSITION du programme Thomas Clausen Francois Morain [email protected] [email protected]

Période 1 Cours obligatoires ❯ INF557 – From the Internet to the IoT: The Fundamentals of Modern Computer Networking ❯ INF558 – Introduction to Cryptology Contexte et objectifs ❯ INF559 – Architecture des ordinateurs et systèmes d’exploitation INF558 : prérequis pour Le terme Cybersécurité désigne la sécurité Ce qui est clair, c’est qu’on doit com- ❯ INF571 – Distributed Computing INF568. d’Internet dans tous ses aspects. Passés prendre comment marchent les systèmes, les premiers temps de la découverte et de combien ils sont résistants et comment En option/supplémentaire, 1 cours parmi l’illusion d’une nouvelle fraternité débar- concevoir de nouvelles applications plus ❯ - Computational Logic: from Artificial Intelligence to Zero Bugs rassée des problèmes liés à l’existence de sécurisées. INF551 méchants, les gens ont réalisé que la sécu- ❯ INF553 [EA] – Database Management Systems risation de nos communications n’était Les mêmes principes s’appliquent quand ❯ INF554 [EA] – Machine and Deep learning pas aussi simple. on veut connecter des machines entre ❯ MAP553 - Foundation of Machine Learning elles, à travers des réseaux qui interfèrent Il n’y a pas de notion globale de sécu- avec le monde physique (vieux réseaux Période 1 et 2 rité, mais il y a des problèmes de sécu- filaires, WiFi, etc.) et dans lesquels les rité : utiliser son ordinateur et protéger (paquets d’ informations vivent leur vie ❯ INF520 – Projet de Cyber-securité ses données personnelles ; permettre un de façon ouverte quoiqu’imprédictibles. accès sécurisé à Internet ; être sûr que ses Période 2 communications ne puissent être espion- Cours obligatoires nées ou modifiées quand on accède à son compte bancaire ; être sûr de parler à la Débouchés ❯ INF565 – Information Systems Security bonne personne, etc. ❯ INF568 – Advanced Cryptology M2 IP Paris « Foundations of Computer ❯ INF586 – Sécurité des réseaux Comme il n’y a pas de façon unique d’ac- Science » (MPRI) notamment. céder à ce monde virtuel, il n’y a pas de façon unique de traiter les problèmes de En alternative sécurité. ❯ INF563 – Introduction to Information Theory ❯ INF564 – Compilation ❯ INF587 - Informatique quantique et applications

Période 3 Stage de recherche ❯ INF591 – Stage d’Informatique 86 87 Programme Programme X2019 X2019 Image-Vision-Apprentissage

Damien Rohmer Maks Ovsjanikov Renaud Keriven [email protected] [email protected] [email protected]

Conexte et objectifs ❯ La vision par ordinateur et les méthodes Les modules de ce parcours mettent en récentes d’apprentissage et de classifica- œuvre des compétences en développement ❯ Ainsi que de nombreux programmes Ce parcours, commun avec le programme tion par réseaux de neurones convolutifs ; informatique efficace (C++, GPU), ainsi de Master à l’étranger : EPFL, ETH du Graduate Degree Artificial Intelli- qu’en mathématiques appliquées (géo- Zurich, Stanford, Carnegie Mellon, gence & Advanced Visual Computing, ❯ Le rendu efficace de formes 3D par l’uti- métrie, optimisation, approches probabi- Berkeley, McGill, Vancouver, etc. s’articule autour de deux thèmes prin- lisation de la carte graphique ; listes), et permettent de mettre en avant cipaux : D’un côté, l’image et l’infor- des approches personnelles créatives. Les stages de recherche 3A sont ouverts à matique graphique, et de l’autre, l’intel- ❯ L’analyse avancée de forme 3D com- de nombreux domaines du graphique et ligence artificielle mettant en avant les plexes, ainsi que la déformation et l’ani- de l’intelligence artificielle. Ces domaines méthodes d’apprentissages. mation de modèles 3D ; permettent notamment la poursuite d’une Débouchés carrière en R & D en industrie tout autant L’image, ou plus largement, l’analyse, le ❯ Les approches classiques et récentes qu’en recherche académique. traitement, et la synthèse de données gra- d’intelligence artificielle. Le parcours Image, Vision, Apprentis- phique 2D ou 3D, est au cœur de nom- sage peut typiquement conduire aux pro- Exemples d’entreprises et laboratoires breuses applications. Ces différents thèmes permettent d’appor- grammes de Master 2 suivants : ayant accueilli des stagiaires ces dernières ter les bases nécessaires au développement années : Ubisoft, Dassault Systèmes, Du domaine du loisir (jeu vidéo, cinéma de solutions à certains challenges scienti- ❯ Ecole Polytechnique : Graduate Degree Facebook, Adobe, Apple, Google, Bent- d’animation, réalité virtuelle ou augmen- fiques actuels tels que l’intégration unifiée Artificial Intelligence and Advanced ley Systems, Parrot, Disney, Lucas Films, tée, etc) aux applications de traitement entre des données virtuelles et réelles, la Visual Computing. EADS, Thales, Siemens, CEA, Inria, etc. de grandes masses de données visuelles mise au point d’outils graphiques intelli- (robotique/drones, imagerie médicale, gents, et l’interaction 3D en temps réel. ❯ Paris-Saclay : Master Mathématiques, réseaux sociaux, etc), il est aujourd’hui Vision, Apprentissage (MVA). difficile d’imaginer la communication Enfin, les modules aux choix permettent, et l’intelligence numérique sans données en fonction de l’orientation souhaitée de ❯ Master IP Paris graphiques. son parcours, de privilégier l’approfon- « Foundations of Computer Science ». dissement dans le domaine graphique, Les notions fondamentales proposées en apprentissage, ou de s’élargir vers les dans ce parcours sont les suivantes : thèmes de l’analyse de données, ou de ❯ Intelligence Artificielle et Décision ❯ Les bases de l’analyse et du traitement l’algorithmique. (IAD), Spécialité imagerie du vivant d’images 2D en tant qu’ensemble de (IMA) pixels ; 88 89 Programme Programme X2019 X2019 COMPOSITION du programme

Période 1 Période 2

❯ INF550 – Advanced algorithmics ❯ INF562 – Computational geometry ❯ INF552 – Data Visualization ❯ INF580 [EA] – Large scale mathematical optimization ❯ INF554 [EA] –Machine and Deep learning ❯ INF581 [EA] – Advanced Machine Learning and Autonomous Agents ❯ INF555 – Constraint-based Modeling and Algorithms for Decision-making ❯ INF582 [EA] – Introduction to Text Mining & NLP ❯ INF556 – Topological data analysis ❯ INF583– Systems for Big Data ❯ INF573 [EA] – Image Analysis and Computer Vision ❯ INF584 [EA] – Image synthesis ❯ INF574 [EA] – Digital representation and analysis of shapes ❯ INF584A - Real-time AI in Video Games: decisive & collaborative actions ❯ MAP553 - Foundation of Machine Learning ❯ INF585 [EA] – Computer Animation ❯ MAP555 – Signal Processing ❯ MAP566 – Statistics in action

Périodes 1 et 2 Période 3 Stage de recherche ❯ INF515 – Projet de Image-Vision-Apprentissage (Supplémentaire optionnel) ❯ INF591 – Stage d’Informatique 90 91 Programme Programme X2019 X2019 The Internet of Everything for Digitized Society (IOE4DS)

Thomas Clausen Juan Antonio Cordero Fuertes [email protected] [email protected]

Contexte et objectifs Débouchés

Cette filière fait partie du M1/3A Infor- Passer d’une « connectivité à l’échelle de Des exemples de 4A (reconnues) puient sur ces principes et qui seront étu- matique de l’École polytechnique. Il est l’Internet » avec seulement 10 milliards recommandées : diés lors des cours de ce trimestre. également soutenu en partie par la chaire d’appareils aujourd’hui, à une connecti- ❯ Master IP Paris académique « Internet-of-Everything » vité omniprésente de plus de 50 milliards « Computer Science for Networks ». Le deuxième trimestre (hiver) sera l’oc- http://www.internet-of-everything.fr/, un d’appareils (la plupart desquels seront ❯ Stanford « Computer Science » ou casion d’aller « des fondamentaux à la partenariat entre l’École polytechnique et intégrés à des systèmes plus larges) dans « Electrical Engineering ». réalité ». Bénéficiant d’une proximité Cisco Systems http://www.cisco.fr/. 10 ans, est à la fois un vecteur inépuisable ❯ Université Keio.« cyberinformatique ». avec l’industrie, cela inclut notamment d’innovation et un challenge technique ❯ Imperial College London d’examiner comment les principes abor- Au xxie siècle, la nécessité d’une connectivité conséquent. ❯ EPFL dés lors du premier trimestre sont utilisés omniprésente n’est plus à démontrer, par en pratique. Par exemple, comment les example : Ce programme couvre tous les aspects de technologies de CDN (Content Delivery ❯ extraire directement des « big data » ce challenge : depuis les fondamentaux de Networks) utilisées par Netflix, Youtube, depuis l’environnement, à des fins la communication, en passant par l’ingé- Contenu etc. pour délivrer des quantités massives d’analyse et de prise de décision ; nierie de systèmes à l’échelle d’internet, de données temps-réel à travers l’Internet, ❯ piloter à distance et surveiller des jusqu’aux technologies qui, dans un futur Le premier trimestre (automne) per- fonctionnent-elles ? Qu’est-ce qui fait que installations techniques à des fins proche et moins proche, permettront de mettra d’acquérir les fondamentaux en l’Internet mobile (2G, 3G…) fonctionne sécuritaires, environnementales et réaliser le potentiel de cette connectivité concurrence, cryptologie, architecture – et, comment pourrait-il être utilisé pour socio-économiques ; omniprésente tout en tenant compte des des ordinateurs et des systèmes d’exploi- connecter non seulement des téléphones/ ❯ observer la consommation et optimiser implications de sécurité et de vie privée tation, ainsi qu’en télécommunications. tablettes, mais aussi pour fournir de la l’opération d’infrastructures critiques, qui sont indubitablement liées. Cela inclut notamment la compréhension connectivité à des « objets » moins puis- par ex. les nouvelles générations de des principes derrière les algorithmes, sants ? En d’autres termes : qu’est-ce qui grilles de distribution d’énergie, inté- Bien entendu, les fondations théoriques protocoles, systèmes et architectures qui est derrière les technologies de l’IoT telles grant énergies renouvelables, produc- qui permettent cette révolution digitale font que l’Internet et l’Internet des objets que la 5G, SigFox, ou Lora ? tion décentralisée, etc. ; seront également abordées. (IoT) fonctionnent aujourd’hui. ❯ intelligence de vie, santé connectée, villes et transports intelligents. Bluetooth, ZigBee, TLS/SSL… mais aussi OSPF et TCP/IP, sont quelques exemples des constituent technologiques qui s’ap- 92 93 Programme Programme X2019 X2019 COMPOSITION du programme

Période 1 Période 2 3 cours obligatoires 3 cours obligatoires

❯ INF557 – From the Internet to the IoT: Fundamentals of Modern Computer ❯ INF566 – From Fundamentals to Reality: How the Internet Really Works, Networking and How To Make It Better ❯ INF558 – Introduction to Cryptology ❯ INF567 – Wireless networks: from cellular to connected objects ❯ INF559 – Architecture des ordinateurs et systèmes d’exploitation ❯ INF586 – Network Security

1 cours au choix, parmi 1 cours au choix, parmi

INF553 : prérequis ❯ INF553 – Database Management Systems ❯ INF583 – Systems for Big Data pour INF583 ❯ INF554 – Machine and Deep learning ❯ INF575 – Safe Intelligent Systems ❯ MAP553 - Foundation of Machine Learning Période 3 Stage de recherche

❯ INF591 – Stage d’Informatique 94 95 Programme Programme X2019 X2019 Optimisation COMPOSITION du programme Leo Liberti [email protected]

Période 1 4 cours obligatoires Optimization is a scientific area at the certain class and, given enough time, out- ❯ ECO555 – Théorie des Jeux intersection of computer science, applied puts the solution. Very large-scale MPs ❯ INF550 – Algorithmique avancée mathematics, and engineering. It is part that defy general-purpose solvers need ❯ MAP557 – Recherche opérationnelle : aspects mathématiques et applications of a larger field called decision sciences, more investigation, work and algorithmic and has been described as “the science of creativity to be solved (INF580, INF550). ❯ INF554 [EA] – Machine and Deep learning better”. It is sometimes necessary to resort to hybrid approaches involving randomized Cours optionnel The main motivation today for the study heuristics (INF561), artificial intelli- ❯ MAP553 - Foundation of Machine Learning of optimization is the improvement of gence (INF581) and machine learning industrial processes. But there are few (INF554, MAP569). Périodes 1 et 2 areas of knowledge where its application ❯ INF516 – Projet optimisation does not extend to. It is intensively used in logistics, transportation, scheduling, This track naturally leads to the following resource management, finance; but also Master 2 programs: biology, chemistry, physics, mathema- ❯ MPRO (Master Parisien en Recherche Période 2 tics, economics, linguistics, philosophy, Opérationnelle) 2 cours obligatoires and more. Within engineering, electrical ❯ M2 Optimization, Paris Saclay ❯ INF569 [EA] – Decision theory, with applications to energy systems (INF569), mechanical (MAP562), and ❯ M2RO – Recherche Opérationnelle chemical are those on which it has the (Toulouse) ❯ INF580 [EA] – Large scale mathematical optimization most important impact. ❯ Un parcours Recherche Opération- nelle, Combinatoire et Optimisation 2 cours parmi Optimization rests on a formal descrip- est proposé en deuxième année du ❯ INF561 – Randomization in Computer Science: Games, Networks, Epidemic tive language called mathematical pro- Master d’Informatique de l’Université gramming (MAP557, INF569, INF580), Grenobles-Alpes and Evolutionary Algorithms which is used to construct a formal ❯ Masters abroad: Columbia Univer- ❯ INF581 [EA] – Advanced Topics in Artificial Intelligence model, called mathematical program sity, Université de Montreal, Princeton ❯ MAP562 – Optimal design of structures (MP), of a given optimization problem. University… An MP is usually solved by an off-the- shelf piece of software called solver. A solver accepts all of the MP instances of a Période 3 ❯ INF591 – Stage d’Informatique 96 97 Programme Programme X2019 X2019 Parcours MAT-INFO COMPOSITION du programme Olivier Bournez Anne-Sophie de Suzzoni [email protected] [email protected]

Objectifs Périodes 1 et 2

❯ Le parcours « MAT-INFO », à l’interface des nombres, la Cryptologie, l’Algèbre, la INF519 – Projet de MAT-INFO entre les Mathématiques pures et l’Infor- Logique, les Fondements des mathéma- matique, concerne les thèmes de la Théorie tiques et de l’informatique. Période 2 4 cours parmi

❯ INF561 – Randomization in Computer Science: Games, Networks, Epi- demic and Evolutionary Algorithms ❯ INF563 – Introduction to Information Theory INF558 : prérequis Période 1 pour INF568 ❯ INF568 – Advanced Cryptology 4 cours parmi ❯ MAT562 – Introduction à la géométrie algébrique et courbes elliptiques ❯ INF550 – Algorithmique avancée ❯ MAT563 – Groupes compacts et groupes de Lie ❯ INF551 – Computational Logic: from Artificial Intelligence to Zero Bugs ❯ INF555 – Constraint-based Modeling and Algorithms for Decision-making ❯ INF556 – Topological Data Analysis Période 3 ❯ INF558 – Introduction to Cryptology Stage de recherche ❯ INF576 - Algorithms and advanced programming ❯ INF591 – Stage d’Informatique ❯ MAT552 – Théorie algébrique des nombres ❯ MAT556 – Groupes, Anneaux, Modules et Représentations ❯ MAT557 – Topologie algébrique 98 99 Programme Programme X2019 X2019 Science des données

Ioana Manolescu Jesse Read [email protected] [email protected]

Contexte et objectifs Débouchés

La Science des données est un nouveau ter des défis d’échelle à tous ceux men- Le programme Data Science permet cial Intelligence » et « High Performance domaine clé dont l’impact touche de plu- tionnés ci-dessus. de poursuivre des études dans des pro- Data Analytics ». Vu la popularité actuelle sen plus de disciplines scientifiques et de grammes M2 de pointe en Big Data et de ces thématiques, de très nombreux M2 secteurs industriels. Ses problématiques Ces dernières années ont vu apparaître Intelligence Artificielle, des sujets fortem- intéressants sont proposés par d’autres sont transverses par nature, et leur traite- des convergences fertiles entre l’Intel- ment recherchés aujourd’hui. universités à travers le monde (tels que ment mêle intimement les mathématiques ligence Artificielle et la gestion des Big ETH Zurich, Stanford, Carnegie Mellon et l’informatique. Data. Ainsi, l’on applique des techniques Les débouchés M2 les plus naturels etc). d’analyse statistique et d’apprentissage incluent les M2 IP Paris « Data & Artifi- La science des données recouvre toutes automatique aux problèmes d’exploration les étapes du cycle de vie des données : et découverte de très grands volumes de la génération et la collecte, leur prépara- données, afin de découvrir les données les tion et structuration, leur exploration et plus intéressantes pour un utilisateur, ou leur analyse à l’aide d’outils expressifs et encore pour identifier une fragmentation efficace. optimale d’un très grand graphe dans une grappe de calcul parallèle. Parmi les enjeux du domaine on compte la modelisation et la structuration des don- De même, des outils massivement paral- nées dans differents formats, la gestion de lèles de traitement de données permettent données hétérogenes et potentiellement de tirer profit des nouvelles infrastruc- distribuées, le choix des méthodes d’ana- tures cloud afin de passer à l’échelle les lyse statistique et les différents biais dans traitements statistiques sur des Big Data. l’échantillonnage, ainsi que des questions d’intégrité des données, de visualisation, d’apprentissage automatique pour la pré- diction, des techniques pour l’analyse en temps réel, ou encore l’aide à la décision. Les volumes des Big Data viennent rajou- 100 101 Programme Programme X2019 X2019 COMPOSITION du programme

Période 1 Période 2 2 cours obligatoires 2 cours obligatoires

INF553 : prérequis ❯ INF553 [EA] – Database Management Systems ❯ INF583 – Systems for Big Data pour INF583 ❯ INF554 [EA] – Machine and Deep learning Sauf pour les élèves ayant validé INF442 : ceux-ci peuvent remplacer INF554 par l’un des 2 cours parmi cours ci-dessous. ❯ INF581 [EA] – Advanced Machine Learning and Autonomous Agents ❯ INF582 [EA] – Introduction to Text Mining and NLP 2 cours parmi ❯ MAP566 – Statistics in action ❯ MAP569 - Regression and classification ❯ INF552 – Data Visualization ❯ MAP583 – Apprentissage profond de la théorie à la pratique ❯ INF556 – Topological Data Analysis ❯ MAP553 – Foundation of Machine Learning ❯ MAT557 – Topologie algébrique Période 3 (est conseillé essentiellement en complément de INF556) Stage de recherche

❯ INF592 – Internship in Data Science

Périodes 1 et 2

❯ INF517 – Projet science des données