***************************PARAMETRES*************************** IDFORMATION = 140 IDMENTION = 52 URL-DPT = http : //fst-informatique.univ-lyon1.fr/ RUBRIQUE-NEWS = 1342529038915 ADE-ID = @ia ACRONYME = M2 IA DESCRIPTION = La spécialité M2 IA (Intelligence Artificielle) du Master Informatique de l'Université Claude Bernard Lyon 1 s'adresse à tous les étudiants d'Informatique qui souhaitent se spécialiser dans les techniques les plus avancées de la modélisation et l'ingénierie des systèmes intelligents et de la décision. Elle offre un socle de connaissances et de compétences permettant de préparer les étudiants aux métiers de la recherche, de la recherche et développement et de l'innovation dans ce domaine. TITRE-LONG = Master en Informatique : M2 Intelligence Artificielle - Université Claude Bernard Lyon 1 KEYWORDS = formation,informatique,master,Lyon1,UCBL,FST,diplôme,M2,IA,recherche,IA,intelligence artificielle THEME = DEFAUT *****************************ENTETE***************************** # M2 Intelligence Artificielle ******************************MENU****************************** #### Formation [Présentation][intro] [Contact][contact] [Contenu (UEs)][ues] [Double Cursus][doublecursus] [Plaquette de la formation](http://master-info.univ-lyon1.fr/documents/2016-10-13-FST-INFO-Livret-OffreDeFormation-IA.pdf) #### Année en Cours [Dates Importantes][dates] [Évènements et Actualités][|evtsetactus] [Emploi du temps][planning] [Informations Jury][jury] [Contrôle des connaissances][mccc] #### Stages [Présentation][stage] [Offres de stage][offrestage] [Proposer un sujet de stage][proposerstage] [Rapport][rapport] [Soutenance][soutenance] #### Le lieu [Environnement][environnement] #### Futurs Etudiants [Dépot de candidatures](https://fst-informatique.univ-lyon1.fr/formation/candidatures/) [Conseil et pré-requis][conseil] ******************************PAGE****************************** ### Présentation générale Le parcours **_IA (Intelligence Artificielle)_** du Master M2 mention **Informatique** s'adresse à tous les étudiants d'Informatique qui souhaitent se spécialiser dans les techniques les plus avancées de la modélisation et l'ingénierie des systèmes intelligents et de la décision. Elle offre un socle de connaissances et de compétences permettant de préparer les étudiants aux métiers de la recherche, de la recherche et développement et de l'innovation dans ce domaine. Le contenu pédagogique de ce parcours s'organise en 5 blocs de d'enseignements, comportant :
  • des UE propres au parcours IA permettant d'acquérir les fondamentaux et les techniques des domaines de recherche de l'IA, développés dans les équipes de recherche du laboratoire support de la formation (LIRIS), comme : les systèmes multi-agents, la robotique, les environnements intelligents (objets connectés et l'intelligence ambiante, les robots assistants et la robotique collective), l'ingénierie des connaissances, les systèmes à base de traces, les EIAH, l'apprentissage développemental et les autres formes d'apprentissage en IA comme l'apprentissage automatique, l'intelligence bio-inspirée, la résolution de problèmes combinatoire, etc.
  • des UE mutualisées avec le parcours DS permettant de donner une ouverture vers le domaine des masses de données, à travers des connaissances dans le domaine du Data Mining et de la visualisation interactive de masses de données, etc.
  • des UE optionnelles permettant de donner une ouverture vers d'autres thématiques de l'informatique comme l'image.
Comme pour toutes les autres spécialités du Master M2 mention Informatique, les étudiants doivent aussi suivre une **UE d'anglais technique**, une **UE Connaissances Métier**, une **UE de droit de l'informatique** et doivent effectuer **un stage de recherche en laboratoire ou de recherche/développement en entreprise**, dont le sujet relève du domaine de l'IA. Les enseignements permettront de donner une formation à la fois théorique et pratique, à travers des cours et séminaires (dont certains seront assurés en anglais) et des réalisations pratiques à travers des projets (dont certains seront transversaux à différentes UE). Des interventions de chercheurs ou de professionnels dans des domaines de pointe de l'IA seront planifiées lors de séminaires à destination des étudiants du parcours IA mais aussi ouverts à des étudiants d'autres parcours. L’obtention du Master permet aussi une poursuite d’étude en Doctorat en Intelligence Artificielle au sein :
  • d'un laboratoire ou centre de recherche, en tant que salarié d'un établissement public d’enseignement supérieur ou d'un institut de recherche publique pour faire un contrat doctoral,
  • ou d’une entreprise en tant que salarié de l’entreprise pour faire un doctorat en partenariat avec un laboratoire académique en convention CIFRE.
******************************PAGE****************************** ### Contacts Responsable : Marie LEFEVRE (marie.lefevre [at] univ-lyon1.fr) Responsable des stages : Mathieu LEFORT (mathieu.lefort [at] univ-lyon1.fr) Scolarité et admission : scolarite.informatique [at] univ-lyon1.fr ******************************PAGE****************************** ### Contenu de la formation Une année de formation dans le parcours IA contient 5 blocs d'enseignements, eux-mêmes constitués d'unités d'enseignement.

Bloc "Fondamentaux de l'IA" (12 ECTS)

Bloc "Machine Learning and Knowledge Discovery from Data" (9 ECTS)

Bloc "Options " (9 ECTS)

3 options à choisir parmi :

Bloc "Soft Skils" (9 ECTS)

  • INFO-Droit (INF2014M) - Droit de l'informatique et de l'Internet (3 ECTS)
    Responsable : Alexandre Aussem (alexandre.aussem [at] univ-lyon1.fr)
    Enseignant : Yann Bergheaud
  • INFO-Métier (INF2178M) - Connaissance métier pour la recherche (3 ECTS)
    Responsable : Mathieu Lefort (mathieu.lefort [at] univ-lyon1.fr)
  • Anglais-N2 (LGINF2AM) - Anglais pour la communication professionnelle niveau 2 (3 ECTS)
    Responsable : Nathalie Dourlot (nathalie.dourlot [at] univ-lyon1.fr)
    Enseignants : Laurent Lagarde (laurent.lagarde [at] univ-lyon1.fr) et Colette Chalais (colette.chalais [at] univ-lyon1.fr)

Bloc "Stage" (21 ECTS)

  • INFO-Stage (INF2001M) - Stage d'application professionnelle ou de recherche (21 ECTS)
    Responsable : Mathieu Lefort (mathieu.lefort [at] univ-lyon1.fr)
******************************PAGE****************************** ### Double Cursus Pour les étudiants en double cursus :
  • Il faut établir un contrat pédagogique, spécifiant les UE (15 ECTS) que vous envisagez de suivre en Master2 IA, pour y être inscrit pédagogiquement.
  • Pour le stage, il vous faut valider indépendamment votre PFE et votre stage du Master. Il faut donc choisir votre sujet de stage de PFE dans le domaine de l’IA, pour que vous puissiez le valider dans le cadre du Master IA.
  • Pour le Master2 IA, le rapport du stage et sa soutenance doivent respecter les spécifications et le calendrier définis par le Master, indépendamment des contraintes et spécifications du PFE.
******************************PAGE****************************** ### Dates importantes ##### Année 2022-2023 - Lundi 05 septembre 2022, 10h : Réunion de rentrée ([slides](./documents/ReunionRentree2022.pdf)) - Lundi 05 septembre 2022, 11h30 : Début des cours - Fin des cours : fin janvier 2023 - Stages : à partir du 30/01/2023 - Soutenances de stage : 26 juin 2023 ou 31 août 2023 ##### Examens - IA-MASself* : 21/11/2022 - 11h15-13h - IA-BIML : 29/11/2022 - 14h-15h30 - IA-AIC : ??? - IA-DyCo : ??? - IA-TAA : ??? - DS-DataMining : 15/11/2022 - 9h-10h30 - IM-TC-App : ??? - IA-AI4IoTR : ??? - DS-DataVisu : ??? - IA-Graphes : 24/01/2023 - 14h-15h30 - Droit : 26/01/2023 - 9h45-13h - Connaissance métier - 27/01/2023 - IA-EIAH : 27/01/2023 - 14h-17h15 ##### Rendu des notes et consultation des copies - UEs Première vague : publication des notes le lundi 12/12/2022 - UEs Première vague : consultation des copies le lundi 12/12/2022 de 13h à 14h - UEs Seconde vague : publication des notes le mercredi 1er/03/2023 ##### Soutenance de stages - 18 juin 2023 à 23h59 : Date limite de rendu des rapports de stage ([détails](http://master-info.univ-lyon1.fr/IA/#rapport)) - 29 juin 2023 : Soutenances de stage ##### Jurys de semestre et de diplome - Fin avril 2023 : Jury premier semestre première session - Juillet 2023 : Jury deuxième semestre première session et jury d'année - Fin septembre 2023 : Jury second semestre et d'année deuxième session ******************************PAGE****************************** ### Événements et actualités ##### Shaker 2022 ([https://le-shaker.com/](https://le-shaker.com/)) - jeudi 13 octobre de 14h00 à 17h00 : Job Meeting ******************************PAGE****************************** ### Emploi du temps
Emploi du temps détaillé sur [ADE](https://adelb.univ-lyon1.fr/direct/index.jsp?projectId=2&ShowPianoWeeks=true&displayConfName=DOUA_CHBIO&showTree=false&resources=36408&days=0,1,2,3,4) ####Semaine courante La vue ci-dessous est en cours de réparation. &ADEVIEW(0-1-2-3-4,36409-36408-40441-40442) ******************************PAGE****************************** ### Informations Jury **Dates** - Fin avril 2023 (Date à préciser) : Jury premier semestre première session - Fin juin-Début juillet (Date à préciser) : Jury deuxième semestre première session et jury d'année - Fin septembre 2023 (Date à préciser) : Jury second semestre et d'année deuxième session **Relevés de notes** Après les jurys, les relevés de notes sont disponibles au secrétariat et peuvent être adressés par courrier (mail ou papier), en faisant la demande au secrétariat (scolarite.informatique [@] univ-lyon1.fr). ******************************PAGE****************************** ### Modalité de contrôle des connaissances #### Modalités de validation de l'année
  • L'année du M2 IA est composé de 5 blocs :
    • "Fondamentaux de l'IA" (12 ECTS),
    • "Machine Learning and Knowledge Discovery from Data" (9 ECTS),
    • "Options " (9 ECTS),
    • "Soft Skils" (9 ECTS)
    • "Stage" (21 ECTS).
  • L'année est validée si tous les blocs ont été validés.
  • Un bloc est validé si la moyenne des UE du bloc est supérieure ou égale à 10.
  • Il n'y a pas de compensation entre blocs.
  • La moyenne de l'année est calculée en faisant la moyenne des notes de chaque bloc pondérée par le nombre d'ECTS.
#### Validation des UEs
  • Une UE est validée si la note d'UE est supérieure ou égale à 10.
  • Toute UE validée est définitivement acquise et ne peut donc pas être repassée en seconde session, ni être redoublée.
  • Une UE est validée par compensation si la moyenne du bloc dans lequel elle s'inscrit est supérieure ou égale à 10.
  • Si une UE est validée par compensation, vous pouvez refuser la compensation et demander à la repasser. Il faut alors en faire la demande par écrit (courrier postal) envoyé au service scolarité du département d'informatique.
  • Toute UE non validée (dont la note est strictement inférieure à 10 et non compensée) peut être repassée en seconde session.
  • Lorsqu'une UE est présentée en seconde session, la note de contrôle continu est conservée pour le calcul de la note d'UE. La note d'examen est remplacée par la note obtenue à l'examen de la deuxième session, même si celle-ci est inférieure à celle de la première session.
  • Les UEs pour lesquelles il n'y a pas d'examen (par ex. le stage), i.e. dont la note est celle du contrôle continu, ne peuvent pas être représentées en seconde session.
******************************PAGE****************************** ### Stage
  • Les stages sont effectués dans un laboratoire de recherche ou en entreprise, en France ou à l'étranger.
  • Le sujet du stage doit absolument porter sur le domaine de l’Intelligence Artificielle (cœur du sujet), que ce soit de l’ingénierie (application de techniques d’IA à un problème donné) ou de la recherche (contribution à une problématique de recherche en IA).
  • Les stages se déroulent au second semestre et sont d'une durée minimale de 5 mois et maximale de 8 mois.
  • C'est l'étudiant qui a la responsabilité de chercher son stage, et cela le plus rapidement possible.
#### Validation et convention de stage
  • Lorsque vous avez trouvé un stage, il faut le faire valider par le responsable des stages du M2 IA en envoyant par mail votre sujet à : Mathieu LEFORT (mathieu.lefort [at] univ-lyon1.fr).
  • Après la validation, vous pouvez engager les démarches pour l’élaboration de la convention en contactant la Scolarité du M2IA : scolarite.informatique [at] univ-lyon1.fr
#### Évaluation du stage
  • Chaque stage, réalisé en entreprise ou en laboratoire, sera suivi par un tuteur enseignant du M2.
  • Quelque soit le lieu du stage, à l'issue de celui-ci, un rapport entre 20 et 30 pages sur le travail réalisé doit être rendu par l'étudiant, et une soutenance du travail devra être effectuée devant un jury .
******************************PAGE****************************** ### Offres de stage Sur Lyon, les stages de recherche sont principalement proposés par les laboratoires d'accueil suivants :
  • LIRIS : Laboratoire d'InfoRmatique en Images et Systèmes d'information, CNRS UMR 5205.
  • DISP : Laboratoire Décision & Information pour les Systèmes de Production.
  • ERIC : Équipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances.
  • CITI : Centre d'Innovations en Télécommunications & Intégration de services.
  • LIP : Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme.
Les offres de stage dont nous avons connaissance sont déposées au fil de l'eau sur Tomuss. ******************************PAGE****************************** ### Proposer un sujet de stage Si vous souhaitez proposer un sujet de stage pour les étudiants du M2 IA :
  • Si vous êtes enseignant d'un établissement public français d'enseignement supérieur, vous devez :
    • Vous rendre sur cette page pour accéder à la table Tomuss de dépôt des sujets.
    • Si vous avez besoin d'un accès à à Tomuss-fr vous pouvez envoyer un mail à eliane.perna [at] univ-lyon1.fr.
    • Vous pourrez déposer un fichier dans la colonne "Sujet" en double-cliquant sur une case de cette colonne. Vous devez alors remplir les informations concernant votre sujet (lieu du stage, intitulé, contact, durée, sujet, ...)
    • Vous pourrez noter "Pourvu" votre stage lorsque vous aurez trouvé un candidat.
  • Sinon, vous pouvez remplir ce questionnaire et votre sujet sera déposé sur le site.
  • ******************************PAGE****************************** ### Rapport de stage La date limite pour le rendu du rapport est fixée au **18 juin 2023** 23h59 pour une soutenance le 29 juin 2023 et au **20 août 2023** 23h59 pour une soutenance le 31 août 2023. #### Consignes pour le rapport Le rapport doit faire entre **20 et 30 pages** (hors annexes). Il peut être rédigé en français ou en anglais. Le style à utiliser pour votre rapport est le style LNCS de Springer (exemple). Vous trouverez dans cette archive un exemple LateX vous permettant de préparer au mieux votre rapport. Les templates LateX et Word sont aussi téléchargeables sur le [site de Springer](https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines). La qualité de la rédaction (orthographe, grammaire, tournures) et le soin général (respect du style LNCS, structure) apportés au document font partie intégrante des critères d'évaluation du rapport. Les rapports sont à déposer sous forme d'un fichier PDF sur [Easychair](https://easychair.org/conferences/?conf=m2-ia-stages-2022) au plus tard selon les dates précisées ici. #### Trame du contenu du rapport **Titre** **Auteur** (uniquement le stagiaire) **Encadrant et organisme** (labo ou entrepris) **Résumé** : qui synthétise la problématique et les contributions du travail **Abstract** : même chose en Anglais 1-Introduction : introduit la problématique générale du travail et son domaine, ainsi que le contexte de réalisation du stage (entreprise ou labo, équipe, etc.), elle motive la problématique plus précise du stage, énonce la contribution (travail réalisé) et introduit le plan du rapport. 2- Etat des lieux / Etat de l’art et positionnement du travail réalisé : ici on décrit l’état des travaux par rapport à la problématique du stage, que ce soit au niveau de l’entreprise (cas du stage en entreprise) ou au niveau du domaine de recherche s’il s’agit d’un travail de recherche/lié à la recherche. On passe en revue les travaux existants (ou les méthodes/outils existants dans le cas de l’entreprise) et on positionne le travail du stage par rapport à l’existant. 3- Contribution (travail réalisé pendant le stage) : là on décrit la contribution en passant par l’analyse du problème, les choix opérés, les solutions proposées, etc. (selon le travail, cette partie peut prendre différentes formes : par exemple formalisation mathématique, modèle conceptuel, algorithmes, architecture, .. ). 4- Evaluation / Validation de la proposition : là aussi on décrit selon le travail fait, les éléments qui permettent d’évaluer la contribution (ex. experimentations et courbes, définition d’indicateurs de succès et leur valeurs, évaluation qualitative, etc). 5- Discussion, conclusion et perspectives : là on discute la contribution (selon sa nature), son impact, ses apports, ses limites, améliorations possibles et perspectives à envisager pour le travail réalisé. #### Remarques - Si le stage consiste en plusieurs missions, dans la partie contribution faire un chapeau introductif et décrire les différentes missions (détails et suivi de la trame proposée, en fonction de l’importance de la mission). - Pour le rapport, les parties contribution et evaluations doivent faire au moins les 2/3 du rapport. - Cette trame est indicative, il peut être nécéssaire par exemple, avant de décrire la contribution, d’ajouter une rubrique "background/définitions/outils » qui permet de définir les concepts/définitions/outils sur lesquels s’appuie le travail. - Ne pas dépasser 30 pages (références comprises) et respecter les style défini (cf. haut de page). #### Les critères d’évaluation du rapport - Pertinence de la problématique / la contribution pour le domaine de l’IA. - Qualité de la motivation et du positionnement par rapport à l’état de l'art. - Qualité de la rédaction (dont le respect des consignes) : clarté et lisibilité, correction (pas de fautes), pertinence du contenu décrit. - Qualité scientifique et technique de la contribution : rigueur, qualité de l’analyse de la problématique, pertinence scientifique ou technique de la contribution. - Qualité de l’évaluation : clarté, représentativité et signification, reproductibilité (est-ce que suffisamment d’éléments sont fournis pour reproduire les évaluations par le lecteur), pertinence des critères/indicateurs d’évaluation. - Qualité de la discussion et des conclusions ******************************PAGE****************************** ### Soutenances #####Soutenance de stages ######Session 1 - 18 juin 2023 23h59 : Date limite de rendu des rapports de stage ([détails](http://master-info.univ-lyon1.fr/IA/#rapport)) - 29 juin 2023 : Soutenances de stage. ######Session 2 - 20 août 2023 23h59 : Date limite de rendu des rapports de stage ([détails](http://master-info.univ-lyon1.fr/IA/#rapport)) - 31 août 2023 : Soutenances de stage. Chaque soutenance durera 30 minutes (**20 minutes de présentation**, 10 minutes de questions.) Pour votre soutenance, merci d'envoyer le PDF de la présentation au président du Jury (M. Lefort) au plus tard la veille de la soutenance. ******************************PAGE****************************** ### Environnement de travail Les enseignements (Cours, TD et Tps) se déroulent au [bâtiment Nautibus (Lyon 1)](http://fst-informatique.univ-lyon1.fr/departement/acces-et-plans/). Les étudiants ont accès libre aux salles de TP (plus de 150 ordinateurs). ******************************PAGE****************************** ### Conseils et pré-requis Pour un accès direct en M2, les pré-requis suivants sont fortement recommandés : - de solides connaissances en informatique et en mathématiques ; - une très bonne connaissance de la programmation avancée, la programmation orientée objets, les méthodes agiles ; - avoir suivi un cours d’introduction à l’IA. Pour les étudiants en M1 au département d’informatique, les options suivantes sont très vivement recommandées pour suivre le parcours IA : - M1if16 Techniques d’IA - M1if28 Logiciel éducatif - M1if26 Théorie des jeux - M1if13 Web avancé - M1if14 BD déductives - M1if24 BD réparties - M1if12 Algo Distribuée En plus : - M1if23 Prog embarquée - M1if17 Analyse d’image - M1if22 Parallélisme - M1if19 Eval des Perf