L’objectif du Master est de former des cadres de haut niveau dans différents domaines de l’informatique et des systèmes d’information, en lien avec la recherche et l’industrie. Suivant les 4 parcours proposés (CPI, BD, THYP et IIA) en 2^ème année (M2), les domaines concernés sont l’Intelligence Artificielle, les Systèmes d’Information, les Technologies de l’Hypermédia, le « Big Data » (traitement de données massives), l’Apprentissage et la Fouille de données.
Le M1 constitue un tronc commun permettant de consolider les bases techniques et méthodologiques et propose des cours plus spécialisés en IA, Big Data et Hypermédia.
Le choix des options est déterminant pour la poursuite des études et doit être fait dès le début du master.

Le master mention Informatique parcours Conduite de projets informatiques vise une spécialisation dans la conduite de projets informatiques en collaboration avec les instances décisionnelles concernées. Il forme des ingénieurs spécialisés dans la conduite de projets informatiques en collaboration avec les instances décisionnelles concernées. Par ailleurs, ces ingénieurs seront aptes à intégrer et simuler les processus métier de l’entreprise, établir des schémas de circulation d’information et choisir les standards à employer pour le traitement, les échanges et le stockage de données.

L’accès en master est possible :

• pour les titulaires d’une licence Informatique ou équivalente (accès en master 1)
• pour les titulaires d’un master 1 dans un champ compatible avec celui du diplôme de master (accès en master 2)
• par validation des études, expériences professionnelles ou acquis personnels (décret 2013-756 du 19 août 2013) : accès sans avoir le diplôme requis, compte tenu des études, des acquis personnels et des expériences professionnelles
• par validation des études supérieures accomplies, notamment à l’étranger

Il sera apprécié :

• les motifs justifiant le choix de ce master par le candidat
• les compétences en développement et en programmation du candidat
• l’adéquation du projet professionnel avec la formation et avec l’option choisie (le parcours visé)

Cette appréciation sera fondée en premier lieu sur un dossier comprenant :

• un CV
• des réalisations en lien avec la formation
• des lettres de recommandation permettant d’évaluer les compétences en développement du candidat
• une lettre de motivation
• le choix fait par l’étudiant dans les options de M1 (Big data, Embarqué, Hypermédia), et donc potentiellement dans les parcours de M2, est un élément important de la lettre de motivation.

Si le dossier le permet, le candidat sera ensuite convoqué à un entretien, et éventuellement à un test sur ses compétences en programmation.

Pré requis

• maîtrise de plusieurs langages de programmation dont langages tels que C/C++
• pratique de plusieurs paradigmes de programmation
• pratique de l’algorithmique et bases en complexité et IA
• maîtrise des environnements et des outils de programmation libres (Linux, Shell, gestion de versions, compilation/debugging...)

Modalités d’admission

Les modalités d’admission varient en fonction de la situation de chaque candidat (nationalité, pays de résidence, âge, type de diplôme, diplôme français ou étranger, candidat déjà ou jamais inscrit dans l’enseignement supérieur français, …).

Pour connaître la procédure qui correspond à votre profil, connectez-vous sur le site de l’Université https://appscol.univ-paris8.fr/admission-inscription/

1^ère année de master (M1) Tronc commun

Les enseignements de M1 ont comme principaux objectifs : la consolidation du socle commun aux différents parcours, l’élargissement à de nouvelles compétences et une préparation aux parcours (en Big Data, l’option est réservée aux étudiants ayant été sélectionnés pour cette option lors de l’entretien initial). Sauf indication explicite du contraire, les cours sont de 30h.

Projet tuteuré ?en Master 1

Le projet tuteuré se déroule en deux parties ; chacune des parties donne lieu à la rédaction d’un mémoire et à une soutenance devant un jury. Le mémoire de la seconde partie sera la poursuite du mémoire de la première partie, qu’il reprendra et complètera.

La première partie concerne l’état de l’art complet de la problématique, les choix justifiés pour la suite des travaux et éventuellement les premiers prototypages et tests/comparaisons. La seconde concerne plus particulièrement la conception, la réalisation, les résultats et les discussions. Les thèmes des projets sont liés aux UE « Initiation au parcours 1 & 2 ».

2^nde année de master (M2)

Parcours Conduite de Projets Informatiques (CPI)
Le volume horaire global est de 822h (507h en M1 + 315h en M2)

 Le cadre général des modalités de contrôle des connaissances qui s’appliquent à l’université Paris 8 est voté pour chaque année universitaire en Commission de Formation et de la Vie Universitaire. Ces modalités peuvent être complétées par chaque formation dans une annexe afin de tenir compte de leurs spécificités et de leurs orientations pédagogiques.

Afin de prendre en compte les difficultés spécifiques que peuvent rencontrer certains étudiants en raison d’une activité professionnelle ou de situations particulières notamment de handicap, un aménagement du contrôle continu est proposé au sein de la formation.

Les modalités de contrôle des connaissances et leurs annexes sont communiquées aux étudiants de préférence avant le début des cours ou au plus tard trois semaines après le début de ceux-ci.

Elles sont également accessibles sur https://www.univ-paris8.fr/Regles-de-scolarite-et-d-examens

Les stages peuvent être effectués en contexte académique ou industriel, en France ou à l’étranger. Ils doivent impérativement comporter une part de travail de recherche personnel. Ils aboutissent à la rédaction de mémoires et à des soutenances orales publiques.

• M1 Informatique : 3 à 6 mois en entreprise ou 2 à 6 mois en laboratoire
• M2-CPI ? : 6 mois en entreprise

Les point vérifiés sont liés à :

• l’entreprise et son secteur d’activité,
• le tuteur- entreprise et sa formation,
• le sujet du stage (lié aux attentes du parcours : programmation bas niveau, traitement de données massives, systèmes complexes, systèmes embarqués, gestion de projet, programmation web...),
• les missions du stagiaire (gestion, conception, réalisation, intégration, tests...)
• et les technologies abordées lors du stage.

Des suivis collectifs et individuels sont planifiés ; un tuteur- université est affecté à chaque étudiant(e) et une visite en entreprise est effectuée en milieu-fin du stage ; une fiche de suivi est renseignée à cette occasion.?

L’adossement à la recherche du diplôme est assuré par la présence d’enseignants-chercheurs dans les deux laboratoires sur lesquels le Master est adossé, LIASD et PARAGRAPHE, qui font partie de l’école doctorale Cognition, Langage, Interaction (CLI).

• L’ED CLI

L’Ecole Doctorale réunit un ensemble homogène de domaines qui s’inscrivent globalement dans le champ des sciences cognitives ou peuvent s’y rattacher. Il s’agit de la linguistique, de la psychologie, des neurosciences, de l’informatique et des sciences de l’information et de la communication. (source : http://www.cli.univ-paris8.fr/spip.php?article1091)

•  Le LIASD

Le Laboratoire d’Informatique Avancée de Saint-Denis (LIASD) est un laboratoire de l’Université Paris 8. La recherche abordée au LIASD se situe au carrefour de l’intelligence artificielle et de l’informatique appliquée et elle couvre un large spectre autour de l’informatique : l’algorithmique, la programmation, le traitement de données massives, l’ingénierie linguistique, les systèmes embarqués, le temps réel, la robotique, la synthèse d’images, les jeux et l’interaction homme-machine. Le LIASD est impliqué dans le développement de collaborations nationales et internationales, d’organisation de manifestations scientifiques nationales et internationales, de programmes d’échanges, de co-encadrements d’étudiants, etc. De nombreux contacts, invitations et collaborations ont lieu notamment avec d’autres laboratoires et universités (MIT Media Laboratory, Los Alamos National Laboratory, Boston University, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, CNRS-AIST Joint Robotics Laboratory, Northumbria University, Université Libanaise).? Les axes de recherche du laboratoire s’articulent autour de deux thématiques : Programmation de systèmes intelligents et Espaces intelligents de données.

Délocalisation et Co-diplomation avec :

• Alger
• Tunis (ISAMM)
• Abidjan

Codirections et co-tutelles avec :

• Liban
• Algérie
• Tunisie

Depuis de nombreuses années un solide partenariat a été construit avec les industriels du territoire et de l’Île de France, et il s’est encore étendu et consolidé avec l’introduction du parcours Big Data, avec de nombreux contrats de professionnalisation. Cette reconnaissance du milieu professionnel s’est conclue par un partenariat avec le CFA AFIA, qui a permis d’ouvrir dès septembre 2019 notre formation à l’apprentissage. 80 contrats d’apprentissage ont été signés cette année, et notre expérience des années antérieures montre que la quasi-totalité des alternances se conclut par un CDI. D’autre part, suite à ces partenariats, un certain nombre d’entreprises proposent à nos étudiants des contrats CIFRE, qui leur permettent de faire une thèse tout en travaillant à temps plein.

Par conséquent ce master permet une insertion professionnelle rapide ou une poursuite en thèse, voire les deux à la fois.

En ce qui concerne l’insertion professionnelle, il s’agit du développement informatique, de la programmation sur architectures massivement parallèles, de l’ingéniorat des données (data ingénieur, data steward, data analyst, data scientist), des systèmes d’information (expertise et support technique, production et exploitation), de l’assistance et du support technique client, du management et de la gestion de projet informatique industriel, de la R&D dans des industries comme l’informatique mobile, l’informatique embarquée, le développement web. Une bonne partie de ces domaines sont aujourd’hui en tension, et les parcours (avec leurs éventuelles spécialisations) s’adaptent à leur évolution. Les thèses CIFRE sont proposées en particulier en intelligence artificielle, traitement de données massives, développement de systèmes de haut niveau.