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> MASTERModèles, Systèmes, Imagerie
spécialité recherche
> Le campus
Les cours du master MSI ont lieu sur le campus des Cézeaux, qui rassemble de nombreux lieux d’études. Son accès est aisé grâce au passage du tramway au coeur du campus, qui permet d’accéder au centre-ville en moins de 20 minutes.
Le campus dispose également d’une résidence universitaire composée de plus de 600 chambres, comprenant des studios entièrement rénovés (avec sanitaires et accès au réseau cablé individuels) et 7 chambres aménagées pour personnes à mobilité réduite.
- associations - équipements sportifs.- machines- bibs
> La région
Peuplée d’anciens volcans, de sites historiques et de nombreux lacs, l’Auvergne est dotée d’un patrimoine naturel et historique très riche. De nombreuses activités culturelles et historiques sont accessibles aux portes de Clermont-Ferrand, capitale de région.
L’agglomération clermontoise est un lieu fluide et harmonieux. La vie et le logement y sont peu onéreux. D’un point de vue économique, si l’activité est traditionnellement dominée par les pôles manufacturiers (MICHELIN, VALEO, SAGEM, ALTADIS, CSEE), Santé (Thermalisme, CHU, MSD Chibret) et Nutrition (LIMAGRAIN), une ouverture s’opère depuis quelques années vers les secteurs des technologies de l’information et des nouveaux services. Les sites académiques clermontois participent d’ailleurs activement à cette ouverture, incubant de nombreuses entreprises et animant une plate-forme technologique en «simulation numérique et technologie de l’information».
[forte synergie labos/formations/entreprises + exemple du cluster Auvergne TIC auquel les acteurs du master participent (lien Internet du cluster)
> L’environnement académique
L’environnement académique adossé au master est riche à la fois d’un point de vue enseignement (adossement de trois écoles d’ingénieurs) et recherche (tous les enseignants sont chercheurs dans les laboratoires clermontois des domaines du master). Les cours dispensés se nourrissent donc de thématiques et méthodologies actuelles et à la pointe de la recherche.
// Les acteurs de formation
Universités (système LMD), Ecoles d’ingénieurs. La présence de ces dernières assure au master une interaction forte avec les entreprises, ce qui est un atout pour les stages et la future embauche.
// Les laboratoires
• LIMOS(unitémixteCNRS):modèlesd’aideàladécision,systèmesd’information,productique>http://limos.isima.fr
• ISIT(UMRCNRS/INSERM):imagerieetvisionhttp://isit.u-clermont1.fr
• LPC:Physiquecorpusculairehttp://clrwww.in2p3.fr
• Institut Pascal:vision,matériaux,mécanique,géniedesprocédés.PASDESITE
• Les Labex:IMOBS3(Mobilité),Clervolc(Volcanisme)
> étudier à Clermont-Ferrandun environnement scientifique d’exception
un campus accueillant
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SPIVSICM2AD
SEM
ESTR
E 4
SEM
ESTR
E 3
Operational research algorithms
Statistical learning & data mining
Complexité
High Performance Computing
Logic & graphs
Stage de Recherche
Optimisation Combinatoire
Optimization of complex systems
Advanced databases
Semantic web
Image processing
Tracking & 3D vision
Simulation pour la productique
Qualité des systèmes de production
Approximation algorithms Réseaux sans fil
Image Synthesis
Optimisation et estimation
Pilotage des systèmes de production
Décision en entreprise
Métaheuristiques & hybridation
Modélisation et optimisation de la chaîne logistique
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Les UEs en italique font également partie du parcours international (voir p. 9).
> Organisation des stages
Composante importante de la formation, un stage de fin d’étude rémunéré, d’une durée minimale de 5 mois, vient terminer la formation. Ce stage est effectué dans un laboratoire, ou dans le service recherche et développement d’une entreprise. Il donne lieu à la rédaction d’un rapport de stage et à une soutenance devant un jury mixte constitué du responsable de stage de l’organisme d’accueil et d’enseignants intervenants dans la formation.
De par l’implication des enseignants dans des programmes de recherche internationaux, et en raison de nombreuses conventions de coopération avec des universités étrangères, certains étudiants se voient proposer des stages à l’étranger, notamment dans le cadre de conventions de coopération ou de cotutelle.
Le master MSI se propose de former les étudiants au domaine de l’aide à la décision, sous ses différents aspects théoriques et applicatifs, à travers la déclinaison en quatre parcours. Chacun de ces parcours est adossé à un débouché emploi ou en recherche et développement lié non seulement à une spécificité locale, mais répondant également à un besoin national et international.
Les compétences visées couvrent divers domaines tels que l’optimisation, la productique, la logistique, les bases de données et les systèmes d’information, les réseaux et les télécommunications et l’imagerie et vision.
Cette spécialité s’appuie principalement sur la diversité des compétences acquises par les chercheurs et enseignants-chercheurs des laboratoires clermontois du domaine. Le programme pédagogique des quatre parcours vise à donner une formation d’excellence relative aux méthodologies et technologies utilisées dans les domaines concernés, dans la perspective d’une poursuite en doctorat et une insertion ultérieure dans le secteur de la recherche publique ou privée.
Le master recherche MSI est conforme au système Européen. Il peut être acquis après une formation de 4 semestres, permettant l’octroi de 120 crédits ECTS (European Credit Transfer System).
> Bourses
Les poursuites en doctorat bénéficient de nombreuses possibilités de financement. En particulier, les lienx avec les industries locales et les écoles d’ingénieur permettent le développement de nombreuses bourses CIFRE. De même, le soutien de la région Auvergne se concrétise par des bourses innovation. Enfin, la participation des laboratoires attenants au master à divers Labex donne lieu à des bourses dédiées.
> Débouchés et poursuite d’études
Les titulaires de ce master recherche peuvent prétendre à une poursuite d’études pour la préparation d’un doctorat ou rejoindre le monde professionnel pour assurer des fonctions d’ingénieur-expert dans les domaines concernés.
Les débouchés pour les docteurs issus de la formation doctorale sont ceux de l’enseignement supérieur (sections 27 et 61) ou de la recherche privée (dans le cadre des services de recherche et développement des constructeurs informatiques, des éditeurs de logiciels, des sociétés de service en informatique, des groupes industriels).
> les parCoursrépartition des enseignements
>la Formationinformations générales
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La spécialité recherche MSI couvre les divers aspects de l’informatique et de l’imagerie en déclinant quatre parcours, qui partagent un tronc commun d’enseignements.
Tronc commun : méthodologies d’aide à la décision, de fouille de données numériques et de data mining ; modules relatifs à la complexité algorithmique.
Modèles et Algorithmes d’Aide à la Décision (M2AD) : techniques et outils de l’aide à la décision, abordées d’un point de vue optimisation et recherche opérationnelle.
Systèmes de Production (SP) : analyse des systèmes de production et outils et méthodes liés à la chaîne logistique
Systèmes d’information et de communication (SIC) : analyse, conception et mise en oeuvre de systèmes d’information et de réseaux
Imagerie-Vision (IV) : Algorithmes et outils de traitement et de synthèse d’images statiques et dynamiques
> Compétences
Les compétences spécifiques visées par le parcours MAAD concernent la maîtrise :
• delamodélisationdeproblèmesàl’aidedelarechercheopérationnelle(optimisation,graphes,algorithmesdiscrets);
• desmodèlesettechniquespourl’aideàladécision(fouillededonnées,théoriedesjeux);
• destechnologiesdudécisionnel.
> Contenu du parcours
• Logique et Graphes:découverted’uncourantderecherchemodernesurlathéoriedesgraphes,desproblèmesstructurelsetalgorithmiquescorrespondants
• Optimisation Combinatoire:compréhensiondesapprochespolyhédrales,etleurutilisationpourtrouverdesbornesdecomplexitédeproblèmesdonnés
• Optimisation des systèmes complexes:introductionauxoutilsetalgorithmesd’optimisationetleursdomainesd’application
• Algorithmes d’approximation et optimisation dynamique:adaptationdestechniquesalgorithmiques(déterministesoualéatoires,offlinesouonlines,centraliséesouréparties,monooumulti-critères)pourrésoudredemanièreapprochéedesproblèmesd’optimisationdiscrètedifficiles
> Laboratoire associé :
LIMOS
> Tissu industriel et local :
MICHELIN, SNCF, AIRBUS, SSII
> m2admodèles d’aide
à la décision
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> Exemples de stages
• «Leproblèmedup-médian»-LIMOS• «Modélisationdecontraintesdynamiquesdefonctionnementdescentralesnucléaires,dansunlogicield’optimisationdelaproductiond’électricité»-EDF
• «Conceptionetdéveloppementd’uneheuristiquepourunproblèmedetournéesavecopérationsdetransbordement»-LIMOS
quelle formulation pour les «titres» ? «Associé» est-il approprié ?
> Compétences
Les compétences spécifiques visées par le parcours SIC concernent la maîtrise :
• desméthodesetoutilsinformatiquespourl’analyse,laconceptionetlamiseenœuvredeSystèmesd’informationintégrés;
• desinfrastructuresréseauetréseausansfil;
> Contenu du parcours
• Logique et Graphes:découverted’uncourantderecherchemodernesurlathéoriedesgraphes,desproblèmesstructurelsetalgorithmiquescorrespondants
• Bases de données avancées:introductionauxméthodesdegestiondegrandssystèmesd’information(entrepôtsdedonnées,…)etapplications
• Réseaux sans fil:consolidationdesconceptsgénérauxdesréseauxparuneapprochecomparativeintroduisantlesspécificitésdesRéseauxsansfil.Basesdesmécanismesfondamentauxetintroductiondenouveauxdomainesderecherche(CognitiveRadio,Cross-layering,Energyefficentprotocols,..)
• Web sémantique:introductionaudomaineduWebsémantiqueetdeswebservices.
> siCsystèmes d’information
et de communication
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> Exemples de stages
• «Conceptionetmiseenœuvred’unmodèleénergétiquegénériquepourcapteursansfil »-VERIMAG,Grenoble
• «Définitionetimplémentationd’unmodèleconceptueld’entrepôtsdedonnéesspatialespourlesréseaux »-Cemagref
• «Créationd’unepasserelled’échangeentrelesystèmed’informationhorairedelaSNCFetceluid’INFRABEL »-SNCF
> Laboratoire associé :
LIMOS
> Tissu industriel et local :
ORACLE, CISCO
> Compétences
Les compétences spécifiques visées par le parcours IV concernent principalement la maîtrise des grandes classes d’algorithmes et de méthodes en traitement d’images et vision.
> Contenu du parcours
• Traitement d’images:Introductionauxméthodesdetraitementd’images(prétraitements,segmentation(approchescontouretrégions),quantification).Lescompétencesviséesdériventdelamaîtrisedesgrandesclassesdeméthodesdetraitementd’imagesetlacapacitéàélaborerunechaînedetraitementcomplèteàpartird’uncasdonné.
• Synthèse d’Images:compréhensiondesmodèlesetalgorithmesàlabasedelamodélisationetdurendupourl’informatiquegraphique3D
• Suivi et Vision 3D:modélisationd’unensembledecamérasetmiseenœuvred’unsystèmedereconstruction3D.Compréhensiondesprincipauxoutilsdesuivi
• Optimisation et Estimation:Introductionàlaproblématiquegénéraledel’estimationparamétrique.Définition,caractérisationd’estimateursparamétriquestatiquesetdynamiques.
> iVimagerie et vision
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> Exemples de stages
• «Fusiondedonnéesappliquéaudomaineneurochirurgical»-ERIM/CHUClermont-Ferrand
• «Animations3Dparl’illuminationglobaleparvoxels»-LAIC• «Algorithmesdedétectionetdesuividepiétons»,Prynel
> Laboratoire associé :
LIMOS, ISIT, Institut Pascal
> Tissu industriel et local :
SIEMENS, GENERAL ELECTRIC
> Compétences
Les compétences spécifiques visées par le parcours SP concernent principalement la maîtrise des outils et méthodes liés à la productique et à la chaîne logistique
> Contenu du parcours
• Simulation pour la productique:introductionauxconceptsdebasesquipermettentdecomprendrelefonctionnementetl’usagedelasimulationdiscrète,continueetcombinéepouraborderlesproblèmescomplexesposésauxsystèmesdeproductionetdelogistique
• Pilotage des systèmes de production• Décision en entreprise:Présentationdesapprochesdemodélisationpermettantd’aideràprendredesdécisionsdifficiles,notammentdansuncontexted’environnementincertain.
• Métaheuristiques, hybridation, couplages optimisation – simulation:présentationdesprincipesdesmétaheuristiquespourl’optimisationcombinatoire.Panoramadecesméthodes
• Modélisation et optimisation de la chaîne logistique:Miseenévidencedesproblèmesdemodélisationdelachaînelogistiqueetd’optimisationquis’yrapportent.Résolutiondecesproblèmes.
• Qualité des systèmes de production:Compréhensiondesenjeuxdelagestiondelaqualitéetmiseenœuvredesoutilsavancéspourlamaîtrisedelaqualité.
> spsystèmes de production
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> Exemples de stages
• Modélisationetsimulationdesfluxd’unechaînelogistiquehospitalière
• Problèmesdeplanificationdelaproductiondansuneentreprisemanufacturière
• Equilibragedelignesd’assemblagedevéhicules• Modélisationetgestiondutraficurbain
> Laboratoire associé :
LIMOS
> Tissu industriel et local :
PSA, MICHELIN, CHU de Clermont-
Ferrand, Hôpitaux de Marseille, Services
techniques de la ville de Clermont
MODELINGI. SYSTEMS
4rth S
EMES
TER
3rd S
EMES
TER
Statistical learning
High Performance Computing
Research internship
Wireless network
Case studies in decision analysis
Optimization of complex systems
Approximation algorithms
Discrete-event simulation Image processing
Image synthesis
Tracking and 3D vision
Semantic web
Advanced databases
Logic and graphs
In autumn 2013, non-french-speaking students will be able to sign up for the master’s degree’s international curriculum, featuring classes given exclusively in english and including not only the master’s degree students but also foreign students from other departments (such as engineering schools).
This curriculum will feature two specializations sharing three modules. This core curriculum will cover machine learning and data mining, the various resources specific to High Performance Computing as well as their accompanying software and deployment, and the current trends on modern graph theory research.
The two specializations are organized as follows:
Principaux parternariats internationaux portés par les écoles d’ingénieurs et les labos :
Ecoles d’ingénieurs : conventions avec la Chine (double diplôme HIT), la Tunisie, les USA (double diplôme, Oklahoma)
Laboratoires : contrats de recherche et de collaboration à l’international (Chine, Norvège, Italie, USA, … reprendre sur le site du LIMOS -> Y’en a un paquet, quels sont les plus intéressants/prestigieux dans le domaine pour ne citer que ceux-là ?), cotutelles.
Toutes ces collaborations ouvrent de larges possibilités de stage et de thèses en cotutelle avec l’étranger.
> internationalCurriCulum
specialization diploma
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> information systems
This specialization covers the building and management of various types of architectures, as well as the development and testing of simulation tools on a local computer grid.
> modeling
This curriculum focuses on modeling, optimization techniques and algorithms, and their implementation for image processing.
> Curriculum modules
Crédits images : Wikimedia, NASA, Sébastien Bertrand, Joël Damase, open3Dproject.org
> Conditions d’admission
• M2:Etudiantstitulairesd’unmaster1enInformatiqueoud’undiplômeéquivalent.
• Possibilitédemettreenplaceuneprocéduredevalidationdesacquis(VAE/VAP)sivousn’avezpasleniveauuniversitairerequiset/ousivoussouhaitezobtenirtoutoupartiedesmodulesquiconstituentlediplôme.Pourcela,ilfautjustifierd’aumoinstroisansd’expérienceprofessionnelledansledomaine.
> Dossier de candidature
L’admission se fait sur dossier de candidature à télécharger sur le site web de l’université :
http://www.univ-bpclermont.fr/formation/ws
Renvoyer où (voie électronique et/ou papier?)Après délibération du jury, si accepté, dossier d’inscription remis lors de la réunion de rentrée.Effectif = 40
> Contacts
> proCédured’admission
conditions et procédure
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Scolarité Masters04 73 40 70 13
Secrétariat du LIMOS04 73 40 74 40
UFR Sciences & Technologies24 Avenue des Landais
BP 2663177 AUBIÈRE CEDEX
Responsable de la formationVincent BARRA04 73 40 74 [email protected]
34, avenue Carnot
63006 Clermont-Ferrand
Cedex 1 - France
www.univ-bpclermont.fr
