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En Arts, langues, lettres, sciences humaines et sociales / Médecine et métiers de la santé / Sciences et Ingénierie

Choisir Sorbonne Université, c’est intégrer un établissement pluridisciplinaire de renommée mondiale, donner le meilleur de soi-même pour suivre une formation de haut niveau, et rejoindre une communauté de plus de 55 000 étudiantes et étudiants, et 400 000 alumni dans le monde entier.

Arts, langues, lettres, sciences humaines et sociales

La faculté des Lettres est l’une des plus complètes et des plus importantes, en France et dans le monde, dans le domaine des arts, langues, lettres, sciences humaines et sociales. Ses domaines de spécialité sont multiples : les lettres classiques et modernes, les langues, lettres et civilisations étrangères, la linguistique, la philosophie, la sociologie, l’histoire, la géographie, l’histoire de l’art et l’archéologie, la musicologie, les sciences de l’information et de la communication, les sciences de l’éducation et la formation des enseignantes et enseignants.

Médecine et métiers de la santé

La faculté de Santé assure l’enseignement des 3 cycles d’études médicales : de la PACES (intégrée à la faculté) au 3e cycle incluant des DES, DESC, DU et DIU. Les enseignements sont dispensés principalement sur deux sites : Pitié-Salpêtrière et Saint-Antoine. La faculté dispense également des enseignements paramédicaux : l’orthophonie, la psychomotricité et l’orthoptie. Le site Saint-Antoine intègre une école de sage-femme.

Sciences et Ingénierie

Couvrant tous les champs de la connaissance en sciences et ingénierie, la faculté des Sciences et Ingénierie s’attache autant à soutenir la recherche au cœur des disciplines qu’à favoriser les approches pluridisciplinaires pour répondre aux grands enjeux du 21e siècle. L’excellence académique est portée par ses enseignants-chercheurs et chercheurs dont les travaux de recherche nourrissent la qualité des formations dispensées par la faculté.

Elle regroupe 10 membres couvrant toutes les disciplines des lettres, de la médecine, des sciences et ingénierie, de la technologie et du management. Cette diversité favorise une approche globale de l’enseignement et de la recherche, pour promouvoir en commun l'accès de tous au savoir.

Alliance 4EU+

L’Alliance 4EU+

Dans un monde qui change, Sorbonne Université s’est unie aux universités Charles de Prague, Heidelberg, Varsovie, Milan, Copenhague et Genève, pour créer l'Alliance 4EU+.

Avec un modèle novateur d’université européenne, 7 grandes universités de recherche intensive répondent ainsi aux défis qui s’imposent à l’Europe.

Les Alliances de Sorbonne Université


Genre et manifestes

Par Anne Tomiche et Frédéric Regard

Nouvelles perspectives sur une forme actuelle

Une façon d'aimer

Par Dominique Barbéris



Les traités de paix 1918-1923

Par Isabelle Davion, Stanislas Jeannesson

La paix les uns contre les autres

La guerre russe, ou le prix de l’Empire

Par Pierre Gonneau

D’Ivan le Terrible à Poutine

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Étudiantes et étudiants

193

Parcours de licence

192

Parcours de master

13

Sites et campus

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Médecine

La faculté de Médecine assure l’enseignement des 3 cycles d’études médicales : de la PASS (intégrée à la faculté) au 3e cycle incluant des DES, DESC, DU et DIU. Les enseignements sont dispensés principalement sur deux sites : Pitié-Salpêtrière et Saint-Antoine. La faculté dispense également des enseignements paramédicaux : l’orthophonie, la psychomotricité et l’orthoptie. Le site Saint-Antoine intègre une école de sage-femme.

Etudier à | la faculté de Santé

La diversité des étudiants et de leurs parcours est l’une de nos richesses. Sorbonne Université s’engage pour la réussite de chacun de ses étudiants et leur propose une large offre de formations ainsi qu’un accompagnement adapté à leur profil et à leur projet.

La vie associative

La diversité des étudiants et de leurs parcours est l’une de nos richesses. Sorbonne Université s’engage pour la réussite de chacun de ses étudiants.

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Surveillance épidémiologique et veille sanitaire

Par Pascal ASTAGNEAU, Pascal CRÉPEY

Principes, méthodes et applications en santé publique

Gériatrie

Par Joël Belmin, Philippe Chassagne, Patrick Friocourt

Les femmes sauveront l'hôpital

Par Karine Lacombe

Dans les pas de Jonas

Par Serge Uzan

L’algorithme de Jonas

Dupuytren

Par /Sous la direction de Julie Cheminaud et de Claire Crignon

Ou le musée des maladies

Sexe et violences

Par Danièle Tritsch, Jean Mariani

Comment le cerveau peut tout changer

Les extraordinaires pouvoirs du ventre

Par Harry Sokol

Un fabuleux voyage à la découverte des pouvoirs de notre microbiote.

Le Grand Livre des pratiques psychomotrices

Par Anne Vachez-Gatecel, Aude Valentin-Lefranc

La Psychomotricité

Par Françoise Giromini-Mercier, Suzanne Robert-Ouvray, Cécile Pavot-Lemoine, Anne Vachez-Gatecel

Apologie de la discrétion

Par Lionel Naccache

Comment faire partie du monde ?

Le Grand Livre des pratiques psychomotrices

Par Anne Vachez-Gatecel, Aude Valentin-Lefranc

Fondements, domaines d'application, formation et recherche

Je marche donc je pense

Par Roger-Pol Droit et Yves Agid

La recherche en temps d'épidémie

Par Patrice Debré

Du sida au Covid, histoire de l'ANRS

Neurosciences cognitives

Par / Sous la direction de Mehdi Khamassi

La médecin

Par Karine Lacombe, Fiamma Luzzati

Une infectiologue au temps du corona

Parcours Données, Apprentissage, Connaissances (DAC)

Tous les secteurs industriels et économiques sont confrontés à une explosion de données générées par leurs activités et collectées par des infrastructures (capteurs, réseaux, bases de données) de plus en plus performantes. Les acteurs concernés découvrent progressivement le potentiel de ces données pour l’enrichissement et l’optimisation de leur activité grâce à des nouvelles technologies informatiques pour stocker, gérer et analyser des grandes quantités de données et des outils avancés pour extraire et visualiser de l’information utile et synthétique.

Le développement de ces nouveaux outils nécessite des expertes et experts en « science de données » (data scientists) avec des connaissances fondamentales en informatique et en statistique et une bonne maîtrise des technologies informatiques associées.

Parcours Données, Apprentissage, Connaissances (DAC)

Objectifs

L'objectif pédagogique du parcours DAC est de donner des connaissances fondamentales concernant tous les domaines de l’intelligence artificielle centrée sur l’utilisation de données, la production de connaissances et l’implémentation de services intelligents :

  • les bases de données pour la collecte, le stockage, la gestion et l’interrogation de grandes quantités de données complexes,
  • la recherche d'information et la fouille de données pour le filtrage, l’analyse et l’extraction d’informations,
  • l'apprentissage automatique pour extraire des modèles statistiques et symboliques à partir de données imparfaites,
  • l’intelligence computationnelle pour raisonner et exploiter des connaissances extraites à partir des données.
     

Débouchés

Les métiers visés par le parcours DAC sont des emplois de concepteurs, de développeurs et d'utilisateurs d'outils intelligents dans tous les domaines importants nécessitant des compétences fortes en traitement, analyse, enrichissement des données. L’expertise nécessaire pour ces métiers évoluent rapidement et nécessite le suivi continu des activités et résultats scientifiques concernés. Le parcours DAC vise également des emplois dans la recherche scientifique et la R&D. 

On peut citer les domaines suivants :

  • Gestion du Web, Web advertising, Conception de plateformes sociales
  • Business Intelligence, Customer Relationship Management (CRM)
  • Recherche d'informations et moteurs de recherche sur le web et dans des plateformes sociales
  • Database tuning (administrateur de BD), Data analyst, Data architect, Data Engineer, Data manager on distributed architectures (cloud, data grid, data center), Scientific data manager, technology watch, Web architect

Les entreprises typiquement intéressées par le profil des étudiantes et étudiants de ce parcours sont des acteurs du traitement de l'information, industriels (OpenData, Etalab, Internet memory, Google, Yahoo !) ou académiques (BNF, INA), des grandes entreprises exploitant des solutions complexes telles que SAP (Accenture, Total), de la recherche d'information et de la fouille de données (Exalead, BlogSpirit, KXEN), ainsi que des grands groupes dans des domaines divers tels que la finance...

Du point de vue académique, le parcours ouvre naturellement vers des postes d'enseignante-chercheuse ou enseignant-chercheur et de chercheuse ou chercheur. Le but est de conserver un taux de poursuite en thèse de l'ordre de 50 %.

Programme

Organisation de la formation

Le premier semestre du M1 est un tronc commun offrant une importante mutualisation d'enseignements avec d'autres parcours de la mention informatique. Deux cours obligatoires introduisent les modèles et les langages principaux pour le stockage et l'accès aux données structurées et sémantiques et pour la représentation de connaissances. Ces deux cours sont complétés par des cours d'autres parcours qui ont pour but de fournir un ensemble d'outils mathématiques et informatiques nécessaires à la formation ainsi que quelques ouvertures. Sous réserve de compatibilité d'emploi du temps, nous permettrons également aux étudiantes et étudiants qui le souhaitent de suivre une UE dite «libre» (appartenant à un autre parcours du Master Informatique, voire à un autre Master), qui n'apparaît pas dans le tableau suivant, et qui correspondrait à un projet professionnel cohérent.
À partir du deuxième semestre du M1, nous proposons dans cette formation trois profils de compétences, chacun donnant un ensemble de compétences spécifiques aux étudiantes et étudiants, via un agencement d'UE personnalisé. Ces trois profils de compétences sont :

  • Le profil de compétences « Apprentissage » (APP) propose des UE dans les domaines de la recherche d'information et la fouille de données appliqués à l'analyse de données complexes, la veille scientifique et industrielle et les médias sociaux.
  • Le profil de compétences « Bases de Données » (BD) propose des UE dans le domaine des bases de données appliquées à la gestion de données complexes et distribuées large-échelle.
  • Le profil de compétences « Intelligence Artificielle » (IA) propose des UE dans les domaines de la modélisation de connaissances et de l'apprentissage symbolique appliqués aux informations complexes et incertaines (documents, web sémantique).

Les UE de chaque profil sont complémentaires aux UE des deux autres profils et permettent aux étudiantes et étudiants de personnaliser leur formation.

Le premier semestre du M2 offre des UE pointues qui donnent chacune un ensemble de compétences spécifiques par rapport aux différents profils. L'orientation des étudiantes et étudiants vers un métier se fera par leur stage au deuxième semestre de M2 qui a lieu pendant tout le second semestre et pourra être réalisé dans un laboratoire de recherche ou dans une entreprise, avec l'accent mis soit sur la recherche soit sur le développement.

Les étudiantes et étudiants inscrits en Master M2 DAC et ayant les prérequis suffisants peuvent suivre des UE abordant des aspects mathématiques avancés (optimisation convexe, non convexe, apprentissage statistique et automatique). Voir le contenu détaillé sur m2a.lip6.fr
 

Premier semestre (M1-S1)

Il faut choisir 5 UEs à choisir parmi les UEs suivantes et suivre l’UE d’Insertion Professionelle (IP).

Acronyme Intitulé ECTS Parcours Utilité
MLBDA Modèles et Langages Bases de Données Avancées 6 DAC/ANDROIDE Obligatoire
LRC Logique et Représentations des Connaissances 6 ANDROIDE/DAC Obligatoire
MAPSI Modèles et Algorithmes Probabilistes et Statistiques pour l'Informatique 6 DAC/IMA Très Recommandée
IL Ingénierie du Logiciel 6 STL Conseillée
COMPLEX Complexité, Algorithmes Probabilistes et Approchés 6 SFPN Conseillée
MODEL Modélisations numériques et symboliques 6 BIM Conseillée
MOGPL Modélisations, Optimisation, Graphes, et Programmation Linéaire 6 ANDROIDE Conseillée
BIMA Bases du Traitement des Images 6 IMA Conseillée

Deuxième semestre (M1-S2)

Le second semestre est composé :

  • de 2 UEs obligatoires : 
Acronyme Intitulé ECTS
PLDAC Projet logiciel, recherche bibliographique et conférences métiers 3
Anglais Anglais

3

 

  • et de 4 UEs à choisir parmi celles ci-dessous :
Acronyme Intitulé ECTS
IAMSI Intelligence Artificielle et Manipulation Symbolique de l’Information 6
ML Machine Learning 6
RITAL Recherche d’Information et Traitement Automatique du Langage Naturel 6
SAM Stockage et Accès aux Mégadonnées (Scalable Datastores) 6
DJ Décision et jeux 6

Semestre 3

Lors de ce semestre, il y a 5 UE à choisir dans le tableau ci-dessous, dont 4 parmi les 6 premiers (parcours DAC).

Acronyme Intitulé ECTS Parcours
AMAL Advanced MAchine Learning and Deep Learning 6 DAC
BDLE Bases de Données Large Echelle 6 DAC
XAI eXplainable Artificial Intelligence 6 DAC
REDS Research in Data Science and Methodology 6 DAC
LODAS Linked Open Data, Apprentisssage Symbolique 6 DAC
AMAL [dépendance à AMAL] Reinforcement Learning and advanced Deep Learning 6 DAC
RDFIA Reconnaissance des formes pour l’analyse et l’interprétation d’images 6 IMA

Semestre 4

Acronyme Intitulé ECTS Parcours
Stage Stage de fin de Master 2 27 DAC
IP Insertion Professionnelle 3 DAC

Compétences

À l'obtention du diplôme, la ou le diplômé devra maîtriser :

  • les enjeux, les problématiques et le contexte du traitement de l'information à grande échelle
  • les outils de base de l'intelligence artificielle
  • les technologies symboliques et numériques pour l'apprentissage automatique à partir de données
  • les outils de base pour la recherche d'information
  • les différents constituants d'un outil opérationnel de fouille de données
  • le fonctionnement des moteurs de recherche, texte, image, parole, vidéo.

Il sera également capable de mettre en œuvre et d'apporter de l'innovation pour la conception :

  • de systèmes de gestion, de collecte et d'analyse de données à grande échelle,
  • d'outils de fouille de données, de recherche d'information, de veille technologique,
  • d'algorithmes d'apprentissage automatique et de reconnaissance des formes.

Public visé et prérequis

Le recrutement en M1 est essentiellement réalisé au niveau L3 (ou équivalent) en Informatique ou Informatique/Mathématique. Des candidatures bien motivées provenant d’autres domaines scientifiques peuvent également être considérées.

Au niveau M2 le parcours peut accueillir quelques candidates et candidats extérieurs avec les prérequis compatibles, et  en particulier des étudiantes et étudiants en dernière année d’écoles d’ingénieur (Centrale, CNAM, ENSIIE, EPITA, ParisTech, etc.) qui veulent faire un double diplôme.

Les candidates et candidats doivent avoir des solides connaissances en informatique (algorithmique et programmation, bases de données, logique…). Des notions fondamentales en mathématique (probabilités, statistiques) sont fortement conseillées.