Parcours Infrastructure Big Data et IoT-M2 REOC

Voir la page complète

Un semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires, structuré en deux modules — Communicating in Conferences et Communicating in Professional Meetings.                                 Maîtrise de la communication écrite et orale en anglais scientifique (rédaction d’abstracts étendus, présentations orales, posters). Développement de compétences transversales : analyse réflexive, travail en équipe, autonomie, esprit critique, professionnalisme et respect des normes académiques et éthiques. Évaluation individuelle : poster scientifique accompagné d’une présentation orale et d’un abstract étendu.

Capacité à planifier et animer une réunion de manière structurée. Maîtrise de l’expression orale et écrite spécifique aux réunions professionnelles (prise de parole, interruptions, formulation d’objectifs, rédaction de minutes). Travail collaboratif en groupe et gestion de rôles dans un contexte professionnel. Évaluation en groupe : organisation et animation d’une réunion de 30 minutes, production d’un ordre du jour et d’un compte rendu écrit.

Voir la page complète

Enseignement spécifique pour approfondir son anglais scientifique.

Voir la page complète

Voir la page complète

Enseignement spécifique pour atteindre le niveau B2.

Voir la page complète

Enseignement spécifique pour préparer le Cambridge Proficiency ou un projet.

Voir la page complète

L’enseignement est organisé en 6 séances de 1h45, pour un total de 10,5 heures, et l’évaluation repose sur un examen écrit permettant de mesurer la maîtrise des connaissances et compétences acquises.

Voir la page complète

Ce module propose une introduction aux controverses socio-économiques contemporaines liées aux sciences du numérique, avec un focus particulier sur les biais et les impacts de l’intelligence artificielle. À travers des interventions d’experts, des tables rondes et des échanges interactifs, les étudiants seront amenés à confronter différents points de vue et à comprendre les dynamiques d’acteurs impliqués (industriels, chercheurs, pouvoirs publics, société civile).

En complément, les étudiants travailleront en petits groupes sur une étude de cas, leur permettant d’analyser une controverse réelle, d’identifier les enjeux techniques, économiques et éthiques, et de construire une argumentation critique. L’objectif est de les sensibiliser à la complexité des systèmes socio-techniques et de les préparer à exercer leur métier d’ingénieur avec recul, responsabilité et esprit critique.

Voir la page complète

Projet visant à développer ses compétences en Entrepreneuriat. Développer l’esprit d’initiative et la créativité en concevant un projet entrepreneurial concret, depuis l’identification d’une opportunité jusqu’à la proposition de solutions innovantes. Acquérir les compétences de communication et de travail collaboratif nécessaires pour présenter, défendre et argumenter un projet devant un public académique et professionnel. Comprendre les bases de la planification et de la gestion de projet entrepreneurial, y compris l’analyse des besoins du marché, la faisabilité économique et l’impact sociétal potentiel. Évaluation : présentation orale du projet sous forme de pitch, individuelle ou en groupe, évaluant la clarté, la structuration, la pertinence des arguments et l’originalité de la solution proposée. 

Voir la page complète

Projet visant à développer ses compétences en Entrepreneuriat.

Voir la page complète

Voir la page complète

Voir la page complète

Ce cours commence par une description du fonctionnement global des réseaux 5G et leur évolution

par rapport à la 4G.

On détaille ensuite le cas particulier de la prise en charge de l'IoT (en particulier massif) dans le cadre des réseaux

cellulaires.

Le fonctionnement des slices est présenté d'un point de vue fonctionnel et opérationnel.

On termine par des solutions de localisation en 5G.

Voir la page complète

This course aims to provide a comprehensive foundation in the design, analysis, and evaluation of modern Internet of Things (IoT) systems and architectures. It addresses the fundamental principles, technological enablers, and performance considerations underlying large-scale IoT deployments.

Voir la page complète

Dans ce projet, des équipes d’étudiants (4 à 6 membres) conçoivent, prototypent et implémentent des solutions basées sur l’IoT pour répondre à des problématiques sociétales complexes. Des exemples de thématiques de projet incluent la réduction de l’empreinte carbone en milieu urbain et résidentiel, ou l’optimisation de l’utilisation de l’eau dans les contextes agricoles.
Les étudiants peuvent choisir parmi une liste de sujets proposés — qu’ils peuvent adapter ou réinterpréter — ou proposer des idées de projets entièrement nouvelles. Un ensemble d’outils matériels et logiciels est mis à disposition pour le prototypage, et des capteurs ou composants supplémentaires peuvent être commandés si nécessaire au développement du projet.

Voir la page complète

Par groupes de 3 ou 4, les étudiantes et étudiants proposent un "projet de startup" fondé sur de l'IoT. Le choix est très libre et la pertinence économique n'est pas un élément d'évaluation, il s'agit avant tout de proposer une application qui leur parle, cela peut aller de l'observation de la pollution ambiante au décompte des personnes dans une pièce en passant par l'automatisation d'un potager.

Ils mettent ensuite en place une maquette de ce projet à l'aide des outils que nous pouvons leur fournir ou en en simulant certains.

Une séance de"picth" leur permet ensuite de montrer leur projet et justifier leurs choix techniques.

Voir la page complète

Voir la page complète

Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM/Xen), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS).
Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

Plan de l'UE

C1) introduction au cloud
    TP1) utilisation de AWS/EC2
C2) virtualisation (KVM)
    TP2) KVM/Xen
C3) conteneurs (Docker et outils)
    TP3) Docker
C4) administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes)
    TP4) Kubernetes
C5) IaaC
    TP5) Ansible

Voir la page complète

Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

Voir la page complète

Il s'agit de prendre le rôle d'administrateur système et de déployer une infrastructure logicielle visant soit l'hébergement de machines virtuelles, soit le traitement de données massives. Dans les 2 cas, la cible du déploiement est une infrastructure matérielle de type cluster (grappe de machines reliées par un réseau).

Voir la page complète

Voir la page complète

Ce cours reprend les évolutions protocolaires des coeurs de réseau fondés sur des réseaux optiques.

Les techniques d'encapsulation et d'interconnexion avec le réseau Internet sont décrites.

Le fonctionnement des équipements, les mécanismes de routage, la tolérance aux pannes sont détaillés.

Les architectures WDM et OTN sont décrites. L'utilisation d'un plan de contrôle est décrite ainsi que ces intérêts.

Voir la page complète

À l’issue de ce cours, l’étudiant sera en mesure de :• Comprendre et caractériser les principales technologies utilisées dans les réseaux métropolitains, notamment les réseaux WDM, OTN, ainsi qu’Ethernet et IP/MPLS ;• Appréhender l’architecture globale d’un réseau d’opérateur et le rôle du segment métropolitain ;• Analyser la convergence fonctionnelle et structurelle des réseaux fixes et mobiles ;• Comprendre les enjeux et les principes de conception des nouvelles architectures de réseau métropolitain, adaptées aux exigences actuelles et futures en matière de capacité, de latence et de flexibilité.

Voir la page complète

Ce cours aborde les principes fondamentaux et les mécanismes avancés de l’interconnexion des réseaux IP dans un contexte réel d’Internet. Il introduit les principaux défis liés à l’interconnexion de réseaux privés et publics (sécurité, adressage, performance, déploiement), ainsi que les différentes classes de solutions telles que les passerelles, l’encapsulation ou l’utilisation de middleboxes .

Les techniques clés sont étudiées en détail, notamment la traduction d’adresses (NAT), la cohabitation IPv4/IPv6, les pare-feu et les proxies, ainsi que les mécanismes de tunnels et de VPN permettant l’isolation et le transport sécurisé des flux . Le cours met également l’accent sur le rôle du routage dans l’interconnexion, en particulier dans l’Internet composé de systèmes autonomes interconnectés, et sur les protocoles associés tels que BGP, permettant la mise en œuvre de politiques de routage complexes .

L’ensemble vise à fournir une vision intégrée des architectures d’interconnexion modernes, en articulant aspects techniques, opérationnels et enjeux à grande échelle.

Voir la page complète

Programme :- Motiver le besoin de mesurer le trafic réseau et son impact sur les performances- Présenter différentes techniques de mesure actives et passives- Caractériser et modéliser le trafic- En déduire des principes d’évolution des mécanismes du réseau en fonction de l’évolution du trafic

Voir la page complète

CM1: Introduction - Edge computing, networking needs, computational requirements, etc, applications and introduction to Edge AI

CM2: Fundamentals of ML - Deep Learning and parallel training

CM3: Federated Learning I — Network Modelling and Problem Formulation

CM4: Federated Learning II — Distributed Learning Algorithms

CM5: TinyML

TP1: FL application

TP2: TinyML application

Voir la page complète

Voir la page complète

CM1: Course presentation and seminar explanation and paper presentation demonstration

CM2: Introduction - networking requirements, classic architectures, interconnects and protocols 

CM3: Client-Server Communication - NAT and Load Balance

CM4: Intra-DC Communication - ECN, ECMP, and VXLAN (applied to DCN)

CM5: Inter-DC Communication - BGP, etc.

CM6: Discussion on real DC architecture and implementation 

CM7-CM10: Oral Exam (Trial Seminars)

Voir la page complète

CM1: Introduction - Fundamentals of Arq. Comp., Operating systems (kernel, user space, etc.), and Virtualization (VMs vs. Containers)

CM2: Virtual Interfaces - vNICs, algorithms, and VM-to-VM communication

CM3: VXLAN Fundamentals

CM4: OpenStack

TP1&2: Virtual interfaces

TP3: VXLAN

TP4: OpenStack

Voir la page complète

CM1: Introduction : 

• présentation du besoin d’infrastructure de réseaux pour les services : computing, contenu, stockage, etc…
• évolution des besoins et des architectures

CM2 à CM4 : Les architectures de distribution de contenu (avec infra, sans infra, hybride, …) 

Indexation, Recherche et Téléchargement 

CM5 : Illustration via l’architecture du datacenter de META

CM6-CM9: Le caching (Static et Dynamique) 

TPs : Illustration du caching

Voir la page complète

Voir la page complète

A First Course in Network Theory

One cannot ignore the networks we are part of, that surround us in every day life. There's our network of family and friends; the transport network; the banking network---it doesn't take much effort to come up with dozens of examples. Network theory aims to provide a mathematical framework for analysis of the huge networks that drive the global economy (directly or indirectly) and this course provides an introduction to the key tools and an opportunity to employ them to gain new insight into complex behaviours and structures in real-world data. This course will highlight the intimate connection between matrix algebra and graph theory and students will use this connection to develop a practical approach to analysing networks. MATLAB provides an ideal computational environment for large-scale simulation and analysis, in particular for identifying the key members of a network and for uncovering local and global structure that can be hidden by the scale of the data. Topics to be studied include: introduction to networks; spectral graph theory and the network Laplacian; random network models and degree distributions; network fragments; node centrality; global properties of networks; community detection.

Key words : networks, network fragments, node centrality, community detection.

Voir la page complète

Ce cours introduit les défis liés à la sécurité des systèmes d'information. Après avoir donné un historique de la sécurité, décrit et classifié un panel d'attaques modernes, nous allons étudier les mécanismes de défense principaux à l'état de l'art. Dans ce cadre, on expose et analyse un ensemble d'incidents (anciens pour la plupart). Enfin, on aborde la prévention des vulnérabilités et de tolérances aux intrusions tant au niveau des architectures qu'à celui du logiciel. Les travaux pratiques visent à familiariser les étudiants avec des scénarii d'incidents (simples).

Voir la page complète

Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution de calculs dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines). De telles infrastructures sont très largement utilisées dans le domaine du cloud computing où des datacenters permettent l'hébergement externalisés de services. Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes, OpenWisk) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS). Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

Voir la page complète

Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines) de calculs pour le traitement et l'exploitation de grands volumes de données (big data). Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

Voir la page complète

Voir la page complète

Ce module présente une chaîne complète standard d’analyse de données, à travers leur pré-traitement (par exemple, par réduction de dimension), leur classification, ou encore l’évaluation des méthodes de classification. Un projet illustratif sera mené sur 6 séances.

Voir la page complète

Ce cours a pour but de fournir aux étudiant·e·s les bases de la mécanique quantique nécessaire pour qu’ils·elles puissent appréhender correctement les possibilités réelles des ordinateurs quantiques et du calcul quantique. Loin des équations complexes, on s’attachera à présenter les expériences fondamentales de la mécanique quantique qui sont à la base du calcul quantique : les phénomènes de superposition et d’intrication. On s'intéressera aux modèles mathématiques qui permettent de prévoir ces expériences et aux diverses interprétations partagées par la communauté des physicien·ne·s. Cette approche a pour but d'éclairer les difficultés techniques et théoriques rencontrées pour élaborer des calculateurs quantiques réellement performants.

Voir la page complète

Voir la page complète

Chaque partie est composée de 2 ou 3 cours avec des classes inversées, suivis de 4 à 5 travaux pratiques (matlab).  Chaque classe inversée est notée. Chaque séquence de TP est un seul sujet qui peut être assimilé à un mini projet dont la compréhension est évaluée sous forme de questionnaire et/ou de démonstration. Plus précisément, la première séquence de travaux pratiques permettra la mise en oeuvre d'une approche de segmentation basée super pixels et la seconde séquence consistera à réaliser une chaîne de traitement pour construire un panorama à partir d'un ensemble d'images.

Voir la page complète

Contenu du cours :

• Histoire de la photographie
• Caractéristiques des objectifs photographiques
• Capteurs argentiques et capteurs numériques
• Profondeur de champ et angle de champ
• Aberrations des objectifs photographiques
• Utilisation de la photographie comme outil de mesure

Voir la page complète

C1) Présentation générale de l’adoption du cloud dans les entreprises avec un rapide historique sur les technologies et les stratégies.

TP1) Définition d’une architecture cloud et coûts associés

C2) Pourquoi adopter ou migrer vers le cloud ? Quels enjeux stratégiques, économiques et techniques ? Quelles sont les contraintes légales à prendre en compte ? Comment construire une stratégie Move to cloud ?

TP2) Formalisation d’un cadrage et d’une stratégie move to cloud C3) Les approches Micro-services dans les entreprises. L’infrastructure as code comme accélérateur, support à l’industrialisation et pilier d’une stratégie multi-cloud.

TP3) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #1

C4) Retours d’expérience autour de 2 projets : Stratégie de déploiement mondiale d’une application de reconnaissance client pour un acteur du luxe, Mise en place d’une plateforme Européenne d’aide à la prise de décision pour les agriculteurs 

TP4) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #2

C5) Les enjeux de la souveraineté et des Cloud de confiance.

TP5) Création d’un service se basant sur des sources de données ouvertes (TP noté)

Voir la page complète

• Introduction aux impacts environnementaux et sociétaux du numérique – leviers d’action – zoom sur les centres de données.
• Analyse Cycle de Vie
• Sustainable AI
• Éthique du numérique et IA
• Eco-socio-conception des services numériques 
• UXUI et accessibilité 
• De plus, les étudiants doivent suivre le MOOC de l'INRIA "Impacts environnementaux du numérique" (https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/).

Voir la page complète