Master InformatiqueParcours Systèmes interactifs, intelligents et autonomes

Présentation

Présentation

Le master se déroule sur 2 ans, soit 4 semestres. La première année d'enseignement est en français tandis que la seconde est en anglais.

The Master's degree takes place over 2 years, or 4 semesters. The first year of teaching is in French while the second is in English.

La première année est généraliste. Les enseignements sont dispensés sous forme de cours magistraux, travaux dirigés, travaux pratiques, projets encadrés, projets personnels et de temps d’accueil en laboratoire de recherche.

The second year of the Master's program is structured around the Intelligent and Autonomous Interactive Systems (SIIA) track. The first semester is a period of courses, the second semester is essentially devoted to an internship of at least 5 months in a research laboratory (with subjects proposed by the Lab-STICC, the course's parent laboratory) or a corporate R&D department.

For foreign students enrolled in the M2 program as part of a Master by Research, the research project begins in Semester 9, with 3 of the 5 courses offered.

 

Objectifs

En français / in French

Le parcours de M2 SIIA a pour objectif la maitrise des concepts, outils et techniques qui permettent de concevoir et de déployer des systèmes interactifs, intelligents et/ou autonomes. Il permet d’acquérir les compétences nécessaires à l’innovation, la recherche académique ou la R&D dans deux grands domaines : la conception de systèmes interactifs innovants et l’intelligence artificielle pour les systèmes autonomes.

Les enseignements de ce parcours de master sont assurés essentiellement par des enseignants-chercheurs  du pôle Interaction du Lab-STICC, UMR CNRS 6285. Le programme pédagogique est architecturé comme suit.

Des Unités d’Enseignements (UE) disciplinaires qui abordent les points suivants.

  • Les systèmes interactifs et leur conception : modélisation, conception et évaluation des systèmes interactifs, technologies de réalité virtuelle ou augmentée, interfaces tangibles, interactions verbales et gestuelles.
  • Les différents champs de l'intelligence artificielle par le prisme de l’interaction : apprentissage automatique dirigé par l'humain, modélisation et simulation de systèmes complexes autonomes, sciences cognitives, représentation des connaissances et raisonnement, robotique autonome.

Des UE visant des compétences transverses.

  • La méthodologie scientifique, telles que la réalisation d'une veille scientifique et technologique, la démarche scientifique et les méthodes de validation expérimentale d’une hypothèse de recherche.
  • La préparation à la vie professionnelle, la communication, l’anglais.
  • Un cycle de conférences accueillant des professionnels extérieurs (industriels ou académiques).

Des mises en situations professionnelles.

  • Projet : réalisation d’un projet personnel couvrant un ou plusieurs thèmes du parcours.
  • Stage : mise en application et approfondissement des connaissances dans les domaines du parcours.

Les enseignements sont assurés par des enseignants-chercheurs du département informatique de l’UBO, de l'ENIB, de l’ENSTA Bretagne et de l'IMT-Atlantique.

in english / in french

The objective of the M2 SIIA course is to master the concepts, tools and techniques that allow the design and deployment of interactive, intelligent and/or autonomous systems. It allows students to acquire the skills necessary for innovation, academic research or R&D in two main areas: the design of innovative interactive systems and artificial intelligence for autonomous systems.

The teaching of this master's program is essentially provided by teacher-researchers from the Interaction pole of the Lab-STICC, UMR CNRS 6285. The pedagogical program is structured as follows.

Disciplinary teaching units (UE) that address the following points

  • Interactive systems and their design: modeling, design and evaluation of interactive systems, virtual or augmented reality technologies, tangible interfaces, verbal and gestural interactions.
  • The different fields of artificial intelligence through the prism of interaction: human-directed automatic learning, modeling and simulation of complex autonomous systems, cognitive sciences, knowledge representation and reasoning, autonomous robotics.

UE aimed at cross-disciplinary skills.

  • Scientific methodology, such as scientific and technological watch, scientific approach and methods of experimental validation of a research hypothesis.
  • Preparation for professional life, communication, English.
  • A series of conferences with external professionals (industrial or academic).

Professional situations.

  • Project: realization of a personal project covering one or more themes of the course.
  • Internship: application and deepening of knowledge in the fields of the course.

Compétences acquises

Les diplômés, à l’issue de leur formation sont capables de :

  • S’intégrer dans un projet de recherche & développement en entreprise et mener un projet de recherche en laboratoire dans le cadre d’un doctorat par exemple (autonomie, ouverture d’esprit)
  • Effectuer une veille scientifique et technologique et partager/communiquer les connaissances acquises
  • Mettre en place des systèmes autonomes et intelligents en interaction avec l’humain

Admission inscription

Conditions d'accès

  • En Master 1 : être titulaire d'une licence d'informatique ou équivalent.
  • En Master 2 : être titulaire d'un Master 1 d'informatique ou équivalent.

Accès également possible selon expérience sur procédure de Validation des Acquis Professionnels. Pour tous renseignements : bureau REVA – Tél. : 02 98 01 63 32 ou reva @ univ-brest.fr

Candidature

En Master 1 : recrutement sur dossier de candidature             Dossier, CV, lettre de motivation, copie des diplômes et relevé de notes (années postbac) + entretien via l'application https://www.trouvermonmaster.gouv.fr/

En Master 2 : recrutement sur dossier de candidature, via l'application https://ecandidat.univ-brest.fr/ecandidat/#!accueilView

Programme

M1

Semestre 7

S7 INF Compilation4 crédits44h
S7 INF Renforcement POO4 crédits44h
S7 INF Algorithmes et systèmes distribués4 crédits44h
S7 INF Ingénierie du logiciel4 crédits44h
S7 INF Complément tronc commun, 1 UE à choisir parmi :2 crédits
1 option(s) au choix parmi 3
S7 INF Langage objet scientifique, C++2 crédits22h
S7 INF Sécurité logicielle2 crédits22h
S7 INF Architectures logicielles2 crédits22h
S7 INF Orientation2 crédits22h
Initiation à la lecture d'articles1 crédits11h
1 UE préparation à choisir parmi
1 option(s) au choix parmi 3
Préparation à l'alternance1 crédits11h
Préparation à la mobilité internationale1 crédits11h
Préparation stage / temps d'accueil en laboratoire1 crédits11h
S7 INF Complément spécifique, 1 UE à choisir parmi :4 crédits
1 option(s) au choix parmi 2
S7 INF Théorie des programmes4 crédits44h
S7 INF Interface Homme-Machine4 crédits44h
Préparation à la vie professionnelle6 crédits
1 EC d'anglais au choix selon résultats
1 option(s) au choix parmi 2
Anglais3 crédits22h
Anglais certification3 crédits22h
Communication2 crédits22h
Entreprise1 crédits10h

Semestre 8

S8 INF Systèmes temps réel4 crédits44h
S8 SIIA 4 UEs à choisir parmi
4 option(s) au choix parmi 6
S8 INF Systèmes à objets répartis3 crédits44h
S8 INF Administration des systèmes d'exploitation3 crédits44h
S8 INF Systèmes d'information3 crédits44h
S8 INF Programmation Parallèle Haute Performance3 crédits44h
S8 INF Architectures et accélérateurs parallèles3 crédits44h
S8 INF Méthodes computationnelles3 crédits44h
S8 INF Expérience professionnelle, obligatoire :8 crédits
1 option(s) au choix parmi 2
S8 INF Temps d'accueil en laboratoire TAL 8 crédits6h
S8 INF Stage8 crédits6h
Préparation à la vie professionnelle6 crédits
Anglais3 crédits22h
Communication2 crédits22h
Entreprise1 crédits10h

M2

Semestre 9

S9 SIIA Interaction avec les Environnements de réalité Virtuelle ou Augmentée4 crédits48h
S9 SIIA Réalité Virtuelle Réalité Augmentée4 crédits48h
S9 SIIA Intelligence collective, Interactions et Systèmes Autonomes4 crédits48h
S9 SIIA Modélisation, conception et ergonomie des systèmes interactifs4 crédits48h
S9 SIIA Interactive Machine Learning4 crédits48h
S9 SIIA Ouverture scientifique SIIA2 crédits24h
S9 SIIA Méthodologie scientifique5 crédits24h
Préparation à la vie professionnelle6 crédits
1 EC d'anglais au choix selon résultats
1 option(s) au choix parmi 2
Anglais 3 crédits22h
Projet spécialité en anglais3 crédits10h
Communication2 crédits22h
Entreprise1 crédits10h

Semestre 9 (Master of Science)

S9 SIIA FLE3 crédits30h
S9 SIIA Projet spécifique10 crédits6h
S9 SIIA Méthodologie scientifique5 crédits24h
S9 SIIA 3 UEs à choisir parmi
3 option(s) au choix parmi 5
S9 SIIA Interaction avec les Environnements de réalité Virtuelle ou Augmentée4 crédits48h
S9 SIIA Réalité Virtuelle Réalité Augmentée4 crédits48h
S9 SIIA Intelligence collective, Interactions et Systèmes Autonomes4 crédits48h
S9 SIIA Modélisation, conception et ergonomie des systèmes interactifs4 crédits48h
S9 SIIA Interactive Machine Learning4 crédits48h

Semestre 10

S10 SIIA Bibliographie5 crédits8h
S10 SIIA Projet de fin d'étude5 crédits6h
S10 SIIA Stage (5 à 6 mois)20 crédits35h

Stage

Stage

Stage/TAL de M1

Un stage ou un TAL (Temps d'Accueil en Laboratoire) clôt la première année de master . C’est un dispositif de la professionnalisation qui permet aux étudiants de valoriser leurs connaissances techniques et d’intégrer des pratiques industrielles ou de recherche.

Le stage dure de 3 à 5 mois. Le TAL dure 3 mois. L'évaluation est constituée à parts égales de l’appréciation de l’entreprise ou du laboratoire d’accueil, de la note du rapport final, et de la note de soutenance orale. Les soutenances ont lieu à la fin du mois juin, même si le stage peuvent se prolonger pendant l’été.

Stage de M2

Le stage de fin d'étude de 5 mois minimum s'effectue en Laboratoire de Recherche ou en Entreprise (de préférence dans un service de R&D) à partir de début février.

Stage obligatoire (Master 2)

  • Type de stage : Mission
  • Durée : 20 semaines

Plus d'information sur le Guides des stages

Et après ?

Poursuites d'études

  • Accès possible au doctorat conditionné par un stage orienté recherche.

Insertion professionnelle

Stage en M1 :
Le master étant indifférencié (professionnel/recherche), le stage peut être réalisé dans un cadre industriel ou universitaire (laboratoire de recherche public). Le stage doit être d’une durée d’au moins 1,5 mois et d’au plus 4 mois. Les stages se déroulent de début Mai jusqu’à fin Aout. Les stages à l’étranger sont possibles.

Stage en M2 :
Le master étant indifférencié (professionnel/recherche), le stage peut être réalisé dans un cadre industriel  ou  universitaire (laboratoire de recherche public). Le stage doit être d’une durée d’au moins 5 mois et d’au plus 6 mois. Les stages se déroulent de mi-Janvier jusqu’à mi-Juillet. Un large ensemble de sujets est mis à disposition des étudiants grâce aux partenariats tissés par l'équipe pédagogique. Les stages à l’étranger sont possibles.

Débouchés professionnels :

Doctorat en Informatique, secteurs de la recherche publique, Services de Recherche & Développement, SSII, services informatiques des entreprises...

 Les + de la formation :

  • Parcours aux thématiques liées aux priorités régionales, composé d’enseignements de haut niveau visant plus particulièrement les métiers en recherche et développement. 
  • Adossement aux activités de recherche d’un grand laboratoire, à savoir le Lab-STICC (CNRS UMR 6285).
  • Enseignements majoritairement dispensés sous forme de cours magistraux complétés par un projet personnel (HomeWork) ce qui permet aux étudiants de bien cerner les intérêts et à en apprécier les limites.

 

Voir les enquêtes de l'Observatoire de l'UBO

Les + de la formation

  • Parcours aux thématiques liées aux priorités régionales, composé d’enseignements de haut niveau visant plus particulièrement les métiers en recherche et développement.  
  • Adossement aux activités de recherche d’un grand laboratoire, à savoir le Lab-STICC (CNRS UMR 6285).
  • Enseignements majoritairement dispensés sous forme de cours magistraux complétés par un projet personnel (HomeWork) ce qui permet aux étudiants de bien cerner les intérêts et à en apprécier les limites.