Responsables de la filière : Petr Kuznetsov, Rémi Sharrock
Responsable(s) mobilité : Petr Kuznetsov
Coordination des stages : Petr Kuznetsov

La filière est enseignée en anglais

L'informatique distribuée est essentielle pour tous les systèmes informatiques et sociotechniques existants et à venir : traitement massif des données, commerce sur Internet, systèmes en nuage, maisons intelligentes, Internet des objets, banque, etc.

SLR (Systèmes Logiciels Répartis) est une filière pédagogique sur la théorie et la pratique des systèmes logiciels répartis.

Sur le plan théorique, nous

•   offrons des cours qui couvrent les principes fondamentaux de la conception de
•   logiciels distribués dans des systèmes multicœurs et en réseaux à grande
•   échelle, en mettant l'accent sur la concomitance et la synchronisation, ainsi
•   que les bases de la modélisation formelle et de la vérification des algorithmes distribués.

Sur le plan pratique, nous couvrons la prise en charge du langage de programmation pour la création de logiciels distribués, discutons des technologies du génie logiciel à grande échelle, et donnons une expérience pratique de la conception architectural des systèmes distribués.

En 2ème année, le programme SLR comprend des cours sur les bases de l'informatique distribuée multi-coeurs et en réseau, les bases algorithmiques de la chaîne de blocs, les concepts et modèles pour concevoir, développer et vérifier des systèmes distribués, ainsi que pour contrôler leur évolution en utilisant des composants logiciels.

UE du créneau D :  UE partagées

• CSC_0EL13_TP (SD202): Bases de Données - UE recommandée

Au delà de la formation en Systèmes et Logiciels Répartis

Cette filière délivre des connaissances et permet l’acquisition d’un savoir-faire pour différents métiers autour du logiciel : ingénieur concepteur-développeur ou ingénieur R&D dans un grand groupe, conseil en évolution d’architectures logicielles intégrant les solutions du type cloud et/ou plateformes virtuelles, ingénieur développant des solutions innovantes dans des startups ou PME, ingénieur dans des entreprises de conseil. Ces métiers permettent des évolutions de carrière vers des postes à responsabilité (direction de systèmes d’information ou autres directions fonctionnelles ou opérationnelles). Une 3ème année en M2 (COMASIC, PDS, MPRI /AFP) ouvre la possibilité de poursuivre une carrière de chercheur.

Complémentarité avec d’autres filières 2A:

En bref, SLR présente les fondements de systèmes répartis, centrés sur les problématiques de la répartition, l’algorithmique et les techniques de vérification. En complément, les élèves peuvent s’orienter selon deux tendances :
(i) compléter leurs connaissances pour les systèmes informatiques aux spécificités distinctives tels que les Systèmes Embarqués (SE), les systèmes de Sciences de Données (SD), ou encore les systèmes interactifs (IGR).
(ii) approfondir les aspects théoriques de l’informatique (MITRO)

- SLR+SE : Les systèmes embarqués ont des propriétés caractéristiques et des contraintes de « temps réel » dont la spécification doit être précisément détaillée. Les modèles et les techniques de vérification enseignés dans SLR et dans SE se complètent lors du processus de conception de systèmes embarqués.

-SLR+SD-TSIA : L’analyse, exploration et machine learning de grands volumes de données et les heuristiques d’Intelligence Artificielle utilisent des algorithmes répartis spécifiquement optimisés et en général implémentés sur des architectures réparties, des plateformes de Cloud. Les fondements de ces aspects répartis tels qu’enseignés en SLR donnent à l’ingénieur « Data Scientist » la capacité et les moyens techniques de mieux appréhender sa « boîte à outils » de composants logiciels pour Big Data.

-SLR+ MITRO : Par les problématiques qui sont traitées complémentairement, les fondements des systèmes répartis et les aspects d’informatique théorique constituent les bases de l’ingénierie du logiciel pour les systèmes « à grande échelle ».

- Options de 3eA spécifiques à SLR :

Quelle que soit l'option choisie, un stage ingénieur ou de recherche  de 6 mois complète la formation.