Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Pour témoigner ou appeler à témoignage ceux qui sont sortis depuis peu ou depuis longtemps de leurs écoles.

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par siro » 13 nov. 2017 12:40

Les trucs chiants c'est toujours le plus chronophage. N'importe quel thésard en physique expérimental racontera qu'il a passé les 3/4 de son temps à faire de l'électronique, du traitement du signal et de la plomberie pour que son expérience donne des résultats (ou même juste fonctionne).
Dans la vraie vie, quand on veut implémenter une idée, c'est un passage nécessaire. (Après on ne demande pas d'être un virtuose en archi système, ni de réécrire un système d'exploitation complet, mais il faut être capable de mettre en œuvre son idée, parce qu'une idée toute seule ça ne vaut rien.)
Chaque vénérable chêne a commencé par être un modeste gland. Si on a pensé à lui pisser dessus.

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par father » 13 nov. 2017 19:06

+1
On rencontre qq computer scientists qui font de l info fondamentale avec une feuille et un crayon.
Ce sont en general d anciens matheux qui évoluent dans l academique
Hors ces cas particuliers, tu as tout intérêt a devenir un excellent codeur...
Muni d un phd et donc du conceptuel, de belles opportunités s ouvriront a toi.

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par Hazherty » 04 déc. 2017 10:40

Futimi a écrit :Quand on me demandait de créer des algorithmes en python ou C pour gagner un puissance 4, j'adorais ça ! Par contre, j'ai déjà eu à participer au développement de deux applis (une en java, l'autre avec react native) et installer les bons logiciels, télécharger les tout ce qui fallait etc. m'a clairement saoulé ...
Le développement d'applis avec Java est une monstruosité, rien n'est fait pour la simplicité de développement et de mise en œuvre. Tu as touché à un des pires environnements.

Comme tu as apprécié Python, je te conseille de jeter un coup d’œil à Tensorflow. C'est un framework gratuit de Google qui te permet de faire du machine learning, et des réseaux de neurones.
Tu pourrais t'initier au jargon et aux premières problématiques techniques.

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par father » 06 déc. 2017 23:59

Je dois avoir l esprit déformé mais a force d entendre parler des generalistes (pas les toubibs les povres)
J interprete mal le titre..
Dois je comprendre qu apres un parcours generaliste, un jeune ingenieur est muni d une intelligence... artificielle ?
Si tel est le cas il a du souci a se faire car les ordi et les robots vont le battre a plate couture !

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par Futimi » 07 janv. 2018 14:48

Bonjour à tous,

Merci à tous pour vos conseils, désolé de ne pas avoir répondu à vos derniers messages ...
Pour vous informer de où j'en suis : je me suis pas mal renseigné sur le ML et autres (MOOCs etc.) et je suis maintenant sûr que c'est ce que je veux faire ... !

J'ai ciblé plusieurs Masters 2 en 1 an, et après avoir établi pas mal de critères je me suis fait une petite liste.
J'ai aussi une petite question sur le Master Apprentissage, Information et Contenu (AIC) de l'Université Paris-Saclay. Il me semble correspondre parfaitement à ce que je veux faire (et m'être accessible) mais je trouve en réalité peu d'informations à son sujet ... j'aimerais bien savoir si vous en avez déjà entendu parlé et si oui quel est votre avis à ce sujet (j'ai peur qu'il soit trop peu connu...).

Bonne journée !

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par father » 07 janv. 2018 16:12

Trop peu connu de nous ou des recruteurs ?
Je doute que cela puisse etre de la daube..

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par Hibiscus » 07 janv. 2018 16:21

Futimi a écrit :
07 janv. 2018 14:48
J'ai aussi une petite question sur le Master Apprentissage, Information et Contenu (AIC) de l'Université Paris-Saclay. Il me semble correspondre parfaitement à ce que je veux faire (et m'être accessible) mais je trouve en réalité peu d'informations à son sujet ... j'aimerais bien savoir si vous en avez déjà entendu parlé et si oui quel est votre avis à ce sujet (j'ai peur qu'il soit trop peu connu...).
As-tu le nom des coordinateurs de ce master ? Si ce sont des membres du LIX, ou de l'ENS PS, généralement ce sont de très bons chercheurs.

Les masters (en tous cas que le département info de l'X recommandent) sont plutôt Advanced Communication Networks (ACN), Algorithmes et fondements de la programmation (AFP), Conception, Modélisation et Architecture des Systèmes Industriels Complexes (CoMaSic), et Fondements de l’Informatique et Ingénierie du Logiciel (FIIL).
father a écrit :
07 janv. 2018 16:12
Je doute que cela puisse etre de la daube..
Je pense aussi que c'est probablement une formation (très) solide. Les départements info de feu-Cachan, le LIX, Télécom, et autres sont réunis autour des masters info UPS, donc ça ne peut que être du bon niveau :)
Lycée Masséna (Pcsi-PC*) -- École polytechnique (X15) -- PhD Student (Japon, Astrophysique) -- Ingé (spatial)

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par Futimi » 07 janv. 2018 16:21

Oui non je n'ai pas été clair ! En fait, je ne comprends pas pourquoi je trouve très peu d'informations à son sujet : sur Linkedin, j'ai trouvé 5/6 personnes à tout cassé qui l'ont fait et/ou qui l'affichent, ça m'aide moyennement à me faire une idée de ce que sont les "vraies" débouchées ... J'en suis venu à la conclusion que soit il est peu réputé et les gens ne mettent pas en avant qu'il s'agit de ce master, soit les promos sont toutes petites, soit il est très récent...

De plus, mon idée est toujours de faire un phd après ce master (probablement à l'étranger, p.ex à l'EPFL), donc si il n'est pas connu en dehors des quelques écoles partenaires, j'ai peur que ça joue en ma défaveur ...

Merci pour ta réponse !

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par Futimi » 07 janv. 2018 16:25

Nos messages se sont croisés ;)

Oui, j'ai une liste de plusieurs intervenants de ce master : http://www.lix.polytechnique.fr/bigdata ... ing-staff/ comme on peut le voir ce sont quand même principalement des intervenants de l'Université Paris-Sud, mais pas que !

En fait mon interrogation vient surtout du fait que tout le monde connaît le MVA alors que personne ne cite ce master (je sais que l'enseignement n'est pas le même entre les deux masters).

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par Haroke » 10 janv. 2018 17:56

Je fait partie de la promo 2016-2017 du master AIC alors je peux essayer de t'apporter mon expérience.
Je viens d'une école d'ingénieur informatique (ENSIIE) et j'ai réalisé un bis-cursus dans le cadre de ma 3ème année.
J'ai un profil assez théorique (Formation avec beaucoup de mathématiques et d'informatique théorique).

Mon avis synthétique : je conseille vraiment ce master de recherche pour ces enseignants chercheurs compétents et motivés, la vision théorique du machine learning qu'il offre, l'aperçu des nombreux sous domaines du machine learning, et certains de ses options techniques de qualités, c'est un vrai master qui parle de Machine Learning.

Du côte du prestige à par MVA qui dispose d'une renommé antérieur à l'explosion de la ML, c'est plus le prestige des écoles qui ressort (Telecom Paris, Polytechnique) et il existe énormément d'autres masters propres dont il est parfois difficile d'évaluer la qualité.
D'autant que le master AIC est très récent (2015), à une orientation recherche, et des promos réduites (~30aines de personnes) ce qui n'aide pas au 'prestige'. Mais pour autant il était déjà surbooké dans ma promo pour sa deuxième année d’existence.

L'enseignement est vraiment d'une grande qualité avec des chercheurs spécialisés donnant des cours sur leurs sujets de prédilections. On retrouve des chercheurs qui enseignent dans d'autres masters de ML des grandes écoles (Antoine Cornuéjols, Florence d'alché buc, Yohann Tendero) et des options sur des domaines scientifiques de pointes (je recommande particulièrement Deep learning par Alexandre allauzen, Apprentissage par renforcement par Michelle Sebag et Modèle graphique par François Yvon même si ça pique un peu en math).

Il y avait d'ailleurs à l'origine un partenariat entre AIC et le master data-science de l'X, on suivait certains de leurs cours et ils pouvaient suivre des options techniques pointues d'AIC (Modèle graphique par exemple) mais avec les changements de Paris-Saclay je sais pas si c'est toujours d'actualités.

Même si la comparaison avec le MVA est impossible à dire sans avoir suivi les deux, je dirais l'enseignement est un peu moins rigoureux sur la théorie mathématique (qui y est quand même bien abordé) et que la méthode d'apprentissage se veut un peu plus 'conceptuelle'. Cela n'est pas dû aux enseignants chercheurs qui ont largement les bagages mathématiques pour enseigner au MVA (certains le font d'ailleurs) mais plus au fait qu'on ne peut pas exiger la rigueur mathématique d'un normalien à n'importe qui.

Si je devais donner un défaut, ça serait le fait que le master accueillent justement des profils (beaucoup d'étudiants d'écoles d'ingénieurs et quelques étudiants en master) n'ayant pas tous les mêmes bases théoriques, ce qui fait cause une petite période un peu molle d'initiation en début d'année qui posent les bases (dont cours de proba), le vocabulaire et les concepts clés un peu redondant pour ceux qui ont déjà des connaissances.

Cependant les cours et la charge de travail devient vite assez exigeante voir intenable avec un deuxième semestre assez court qui est submergé de projets. Ces projets jouent vraiment un rôle clé dans l'appropriation des concepts, des problématiques et permettent de toucher à des domaines très variées (Traitement d'image, Traitement automatique de la langue, Moteur de recherche et évidement modèles d'apprentissages allant des méthodes d'ensemble aux réseaux de neurones complexes).

Enfin c'est un master de recherche porté sur l'aspect scientifique ayant la volonté de transmettre aux étudiants un esprit scientifique critique, il aura donc pas mal de lecture d'articles scientifiques récents avec des exposés de restitutions scientifiques ce qui est un exercice essentiel surtout dans le domaine du machine learning qui mêle un progrès permanent, un enthousiasme malsain et des promesses pharamineuses.

Pour ce qui est des recrutements de la promo hors recherche et thèse, sur la dizaine de personne dont j'ai eu vent, on trouve les boites classiques de R&D (Société générale, Thalès, Dassault systèmes, EDF, CEA, ect...) avec des salaires qui tournent autour de 40K brut (Pour pas mal de profil ingé+M2R).

Pour conclure, je pense que c'est un master à deux vitesses, il permet d'offrir de très bonnes bases théoriques, une vrai compréhension des mécanismes d'apprentissages et des premières expériences d'applications concrètes pour tous. Après c'est l’acharnement sur les concepts théoriques, l'investissement dans les projets, et les échanges avec les chercheurs qui permettent vraiment d'en tirer le maximum.

Bon c'est un peu dithyrambique alors je te conseille de te baser sur un panel d'avis un peu moins 'biaisé', mais en espérant que ça éclaire ta lanterne.

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