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Nos références internationales
"For pioneering research in dynamic storage structures, scalable distributed file structures and multidatabases."
Objectifs pédagogiques, scientifiques et professionnels
Le Master MIDO (Mathématique, Informatique, Décision, Organisation), Spécialité ISI « Informatique : Systèmes Intelligents » est une formation en informatique du niveau bac+4 et 5 qui se focalise sur les Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication (NTIC). Ce site présente le Master 2ième année.
Le Master ISI est co-habilité avec l’ArgoParisTech, ce qui lui donne une ouverture sur les sciences du vivant. Les étudiants désirant poursuivre des études de doctorat (voir onglet « Débouchés ») peuvent le faire dans l’une des équipes de recherche du laboratoire d’informatique et de Décision, le LAMSADE de l’Université Paris-Dauphine mais aussi dans les équipes des laboratoires d’accueil que sont le LIPN (Université Paris 13), le LIP6 (Université Paris 6), le LRI (Université Paris-Sud) ou tout autre laboratoire universitaire ou industriel, et aussi à l’INRETS, l’INRIA, l’INRA, le CEMAGREF, l’IRD, l’IGN.
Le diplôme de Master
- sanctionne un niveau correspondant à l’obtention de 120 crédits européens (sur 4 semestres) au-delà du grade de licence (L). La 1ère année de Master (M1) : 60 crédits sur 2 semestres : S1 + S2 La 2ème année de Master (M2) : 60 crédits sur 2 semestres : S3 + S4
- Modalités d’admission :
Objectifs pédagogiques
L’objectif du Master I.S.I. est de donner aux étudiants les fondements théoriques et pratiques nécessaires à la conception des futures générations de systèmes informatiques complexes, souvent distribués sur un réseau et destinés au diagnostic, à la conception, à l’aide à la décision. La spécificité de la Spécialité I.S.I. est de proposer des enseignements de pointe dans quatre domaines fortement interconnectés : les bases de données et le Web, l’intelligence artificielle distribuée, l’extraction de connaissances et l’apprentissage. Les cours intègrent les nouvelles avancées technologiques de l’informatique que sont les systèmes multi-agents, les systèmes multibases et leur interopérabilité sur réseau, les systèmes d’information géographique, l’apprentissage automatique, la fouille de données (data mining), l’organisation des données multimédia, les entrepôts de données (data warehouse).
Objectifs professionnels
De nombreuses recherches menées à partir de cette formation trouvent leur application dans la conception et la réalisation d’outils logiciels dans l’INTERNET et le Web : courrier électronique, services Web, agents de recherche, agents assistants, logiciels de collecte et de filtrage d’informations, agents mobiles, entreprises virtuelles, personnalisation des services, représentation de textes et raisonnement, ontologies, création d’outils pour le commerce électronique, pour le travail coopératif, etc...
Pourquoi choisir le master ISI ?
L’originalité de cette formation résulte dans son intégration au sein de l’Université Paris-Dauphine qui est accrédité EQUIS (label d’excellence) et au sein du laboratoire CNRS, LAMSADE. En effet, les thèmes de recherche portent sur le développement d’outils de modélisation des systèmes informatiques complexes largement utilisés dans l’aide à la décision. Le fait que nous offrions aux étudiants la possibilité de choisir une UE de recherche mineure dans un des Masters de gestion et d’économie de l’Université participe à cette intégration, d’une part, en leur donnant la possibilité d’approfondir les processus de décision dans un domaine de gestion (finance, marketing, stratégie, économie), d’autre part, en créant des liens avec ces différentes formations.
Par ailleurs, le LAMSADE est reconnu, au niveau international, comme un laboratoire de recherche d’excellence dans le domaine de l’aide à la décision et particulièrement de la méthodologie de l’aide multicritère à la décision. L’intégration des nouvelles technologies de l’information permet aux étudiants d’étendre le champ de développement des systèmes d’aide à la décision. En particulier, elles permettent de développer des systèmes dotés de raisonnement, pouvant prendre en compte l’imprécis, l’incertain et pouvant traiter et analyser de très grandes bases de connaissances éventuellement distribuées sur plusieurs sites.
