Examen général de synthèse au doctorat

Les sections ci-dessous donnent des indications générales à propos de l'examen de synthèse de doctorat, qui est souvent le tout dernier de leur scolarité.

Il est souhaitable que les candidats au doctorat en informatique de l’UdeM maîtrisent leur domaine de spécialisation ainsi que les bases fondamentales de l’informatique. Afin d’atteindre ce double objectif, ils devront se soumettre à un examen de synthèse, dont les 3 parties doivent être conclues au plus tard à la fin du 6e trimestre de scolarité, sous peine d’exclusion du programme.

S’il subsiste le moindre doute quant au déroulement de cet examen, les étudiants ne devraient pas hésiter à consulter le professeur responsable d’une partie de l’examen général, ou le comité du prédoctorat, toujours présent pour aider à réussir cette étape.

Partie 1 : Vérification des connaissances du contenu des cours IFT2015 et IFT2125

Déroulement

  • L’étudiant devra s’inscrire aux cours IFT2015 et IFT2125 dès le 1er trimestre de scolarité. Si l’un des 2 cours n’est pas offert, l’inscription à ce cours sera reportée au prochain trimestre où il est offert. Si l’étudiant a déjà été inscrit à l’un de ces cours, par exemple lors d’études de 1er cycle au DIRO, il doit en faire part au titulaire du cours.

  • Le candidat n'est alors pas tenu de rendre les devoirs, bien qu'il soit encouragé à le faire. L'évaluation ne portera que sur les examens (mi-session et final). Le professeur attribuera la note littérale au candidat en se basant sur les résultats de l'ensemble des étudiants inscrits au cours.

Critère de réussite

  • Le candidat devra obtenir une note supérieure ou égale à B+ à chacun des 2 cours.

  • Si l'étudiant obtient une note inférieure à B+ à l'un des cours, il devra reprendre les examens du cours lors du prochain trimestre où le cours est offert. Aucune suspension de scolarité ne sera accordée à un étudiant qui a échoué à son 1er essai.

  • Si l'étudiant obtient une note inférieure à B+ lors de la reprise de l'examen d'un cours, il est exclu du programme.

Exemption pour étudiants exceptionnels

  • L'étudiant ayant déjà suivi IFT2015 pendant ses études de 1er cycle ou ses études préparatoires à la maîtrise et qui a obtenu une note supérieure ou égale à A est exempté des examens de ce cours.

  • L'étudiant ayant réussi l'équivalant d'un de ces cours dans un établissement autre que l'Université de Montréal devra en faire la preuve et avoir obtenu un résultat équivalant à A dans l'établissement concerné pour être exempté des examens du cours correspondant. La décision d'exempter ou non un étudiant relève du comité du prédoctorat, en collaboration avec le responsable des études supérieures au DIRO.

Partie 2 : Vérification du niveau de synthèse des connaissances du domaine de spécialité

Déroulement

L'examen de vérification du niveau de synthèse des connaissances de l'étudiant dans son domaine de spécialité prend la forme d'un examen écrit offert aux trimestres d'automne et d'hiver. Il est de la responsabilité du directeur de recherche et du laboratoire du candidat d'accélérer l'achèvement de cette étape.

Calendrier pour le trimestre d'hiver 2017

10 marsDernier jour pour l'inscription des étudiants à l'examen auprès de l'assistante aux dossiers académiques (local AA-2151).
31 marsRemise au comité des questions préparées par les professeurs.
12 avrilExamen de spécialité, 9 h-12 h, local 3195, pav. André-Aisenstadt.
5 maiRemise des notes aux étudiants.


Critère de réussite

Le candidat doit obtenir une note au moins égale à B à l'examen. Si l'étudiant obtient une note inférieure à B, il doit reprendre l'examen au cours du prochain trimestre. Aucune suspension de scolarité ne sera accordée à un étudiant qui a échoué à son 1er essai. Si l'étudiant obtient une note inférieure à B lors de la reprise de l'examen, il est exclu du programme.

Sujets

Les domaines pour l'examen de spécialité correspondent aux laboratoires actuels du DIRO.

  • Informatique :
    • Analyse et synthèse des systèmes ordinés (LASSO)
    • Biologie informatique et théorique (LBIT)
    • Génie logiciel (GEODES)
    • Informatique théorique et quantique (LITQ)
    • Imagerie
      • Infographie (LIGUM)
      • Traitement d'images
      • Vision 3D (VISION)
    • Intelligence artificielle
      • Informatique des systèmes adaptatifs (LISA)
      • Linguistique informatique (RALI)
      • Multimédia et tutoriels intelligents (HERON)
    • Parallélisme (LTP)
    • Réseaux de communication (LRC)

La matière à couvrir pour chaque domaine de l'examen de spécialité est la suivante :

LASSO (E.M. Aboulhamid)

  • J.L. Hennessy and D.A. Patterson, "Computer Architecture  : A Quantitative Approach", 3rd edition, Morgan Kaufmann Publishing Co., Menlo Park CA, 2003.
    • Chapitres 1 - 6
    • Appendice A.

LBIT (Miklós Csűrös, Nadia El-Mabrouk, Sylvie Hamel, François Major)

L'examen en biologie computationnelle est constitué de 2 parties portant sur 2 thèmes différents. L'étudiant doit choisir 2 thèmes parmi les 4 proposés ci-dessous et étudier en profondeur les articles donnés pour ces thèmes. L'étudiant doit communiquer son choix au comité. L'examen sera composé de 2 questionnaires portants sur les 2 thèmes choisis par l'étudiant.

  • Thème I. Génomique comparative (proposé par Sylvie Hamel)
     
    1. Anne Bergeron, Julia Mixtacki et Jens Stoye, "A new linear time algorithm to compute the genomic distance via the double cut and join distance", Journal of Theoretical Computer Science, 410(51), 2009.
      http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2010/2689/pdf/10231.StoyeJens.Paper.2689.pdf
       
    2. Aïda Ouangraoua et Anne Bergeron, "Parking functions, labeled trees and DCJ sorting scenarios", RECOMB-CG 2009, LNCS 5817, pp 24-35, 2009.
      http://researchers.lille.inria.fr/~ouangrao/RCG09.pdf
       
  • Thème II. Phylogénie (proposé par Nadia El-Mabrouk)
     
    1. David Bryant, "A classification of consensus methods for phylogenetics", Bioconsensus Piscataway, NJ, 2000/2001, volume 61 of DIMACS Series in Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science., Amer. Math. Soc., Providence, RI, (2003)
      http://www.mathnet.or.kr/mathnet/paper_file/McGill/Bryant/03ConsensusAMS.pdf
       
    2. Olaf R.P. Bininda-Emonds, John L. Gittleman and Mike A. Steel, "The (Super) Tree of Life: Procedures, Problems, and Prospects", Annu. Rev. Ecol. Syst., vol. 33, pp. 265-289, 2002.
      http://fiesta.bren.ucsb.edu/~kendall/supertree/theory/Bininda-Emonds2002AnnRevEcolSyst.pdf
       
  • Thème III. Bio-informatique de la régulation génique par les microARN (proposé par François Major)
     
    1. Hafner et al., "Transcriptome-wide identification of RNA-binding protein and microRNA target sites by PAR-CLIP". Cell 141, 129-141 (2010).
       
    2. Selbach et al., "Widespread changes in protein synthesis induced by microRNAs". Nature 455, 58-63 (2008).
       
  • Thème IV. Next-generation sequencing, genome assembly (proposé par Miklós Csűrös)
     
    1. Jay Shendure et Erez Lieberman Aiden, "The expanding scope of DNA sequencing", Nature Biotechnology 30:1084-1094 (2012).
       
    2. Niranjan Nagarajan et Mihai Pop, "Sequence assembly demystified", Nature Reviews Genetics, 14:157-167 (2013).

GEODES (Houari Sahraou, Michalis Famelis, Eugene Syriani)


L'examen en génie logiciel est constitué de 3 parties, chacune contenant des questions sur un article.

Les articles sont :

H. Goldsby, B. Cheng. Automatically Discovering Properties that Specify the Latent Behavior of UML Models. In Proceedings of MoDELS’10, 2010
https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-16145-2_22

A. Rajan, A. Noureddine, P.s Stratis. A Study on the Influence of Software and Hardware Features on Program Energy. In Proceedings of the 10th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM '16), 2016
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2962593

A. Herrera, E. Willink, and R. Paige. A Domain Specific Transformation Language to Bridge Concrete and Abstract Syntax. Theory and Practice of Model Transformations. LNCS: 9152, pp. 3-18. Springer International Publishing (2015).
http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-42064-6_1

LITQ (Pierre McKenzie)

Les sujets seront tirés des 4 livres suivants :

  1. John E. Hopcroft, Rajeev Motwani et Jeffrey D. Ullman, Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, 2e édition, Addison-Wesley, 2001.
    • Chapitres 1, 2, 3, 4, 5 (sauf 5.3), 6 (sauf 6.4), 7, 8, 9 (sauf 9.4), 10, 11 (sauf 11.5).

      ATTENTION : Ces numéros de chapitre correspondent uniquement à la 2de édition.

  2. Robert W. Floyd et Richard Beigel, The Language of Machines : An Introduction to Computability and Formal Languages, W.H. Freeman & Company, 1994.
    • Chapitre 8 (sauf 8.3).

      ATTENTION : Seule la traduction française est disponible à la bibliothèque (Le langage des machines) et celle-ci est parfaitement adéquate.

  3. Gilles Brassard et Paul Bratley, Fundamentals of Algorithmics, Prentice Hall, 1996.
    • Chapitre 12.

  4. Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, 2e édition, Thomson, 2006.
    • Chapitres 7 et 8, puis sections 9.3 et 10.4

Imagerie (LIGUM / Traitement d'Images / VISION) (Pierre Poulin)

L'examen en imagerie est constitué de 3 parties, chacune provenant de questions sur un article. L'étudiant doit donc choisir 3 articles dans la liste ci-dessous. Il doit en aviser le responsable (Pierre Poulin) le plus tôt possible afin d'assembler son questionnaire à partir des articles suivants :

  1. Pierre Poulin
    Zhao Dong, Bruce Walter, Steve Marschner, and Donald P. Greenberg. 2015.
    Predicting Appearance from Measured Microgeometry of Metal Surfaces. ACM
    Trans. Graph. 35, 1, Article 9 (December 2015), 13 pages.
    Site Web de l'article
     
  2. Derek Nowrouzezahrai
    J. Novak, A. Selle, W. Jarosz.
    "Residual Ratio Tracking for Estimating Attenuation in Participating Media",
    SIGGRAPH Asia '14, ACM Trans. Graph. 33, 6, 2014.
    Site Web de l'article
     
  3. Neil F. Stewart
    K.E. Jordan, J. Lia, T.J. Peters, J.A. Roulier
    "Isotopic equivalence by Bézier curve subdivision for application to high performance computing",
    Computer Aided Geometric Design, Available online 19 August 2014
    Site Web de l'article
     
  4. Max Mignotte
    M. Mignotte.
    "Symmetry detection based on multiscale pairwise texture boundary segment interactions". Pattern Recognition Letters (PRL), Elsevier, 74(?):53-60,  February 2016.
    Site Web de l'article
    N. Widynski, A. Moevus, M. Mignotte. 
    "Local symmetry detection in natural images using a particle filtering approach", IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 23(12):5309-5321, December 2014.
    Site Web de l'article
     
  5. Pierre Bellec
    Michel, V., Gramfort, A., Varoquaux, G., Eger, E., Keribin, C., Thirion, B., Jun. 2012. A supervised clustering approach for fMRI-based inference of brain states. Pattern Recognition 45 (6), 2041-2049.
    Site Web de l'article
     
  6. Jean Meunier
    X. Wu, V. Kumar, J.R. Quinlan, J. Ghosh, Q. Yang, H. Motoda, G.J. McLachlan, A. Ng, B. Liu, P.S. Yu, Z.-H. Zhou, M. Steinbach, D.J. Hand, D. Steinberg.
    "Top 10 algorithms in data mining",
    Knowledge and Information Systems, January 2008, Volume 14, Issue 1, pp 1-37
    Site Web de l'article
     
  7. Sébastien Roy
    Le matériel est disponible sur le site Web associé

Intelligence artificielle (LISA / RALI / HERON)

L'étudiant devra choisir une des 3 options possibles sur laquelle son examen de spécialité portera :

  1. Apprentissage
  2. Tuteurs intelligents
  3. Traitement de la langue naturelle

Les responsables des questions seront :

  1. Yoshua Bengio (apprentissage)
  2. Claude Frasson (tuteurs intelligents)
  3. Guy Lapalme (traitement de la langue naturelle)

APPRENTISSAGE

TUTEURS INTELLIGENTS

  1. Developing Distributed Intelligent Learning with JADE Java Agents for Distance Education Framework, Ricardo A Silveira and Rosa Maria Vicari; Proceedings of ITS 2002, Springer Verlag, Lectures Notes in Computer Science n 2363, p. 105-118
    http://www.inf.ufsc.br/~silveira/Pr...
     
  2. Parties de cours sur les agents intelligents et les systèmes tuteurs intelligents : 
  3. Cours IFT6243 voir liens ci-dessus

TRAITEMENT DE LA LANGUE NATURELLE

  • Daniel Bikel et Imed Zitouni, "Multilingual Natural Language Processing Applications: From Theory to Practice", IBM Press, 2012.
    chap. 1: Structure d’un mot; chap. 2: Structure d’un document; chap. 3: Parsing; chap. 5: Modèles de langue; chap. 10: Traduction automatique; chap .11: Recherche d'information; chap. 12: Résumé automatique.

LTP (Marc Feeley, Stefan Monnier)

  1. Andrew W. Appel, "Modern compiler implementation in C/ML/Java", Cambridge University press, deuxième édition, 2002. Chapitres 1 - 17.
     
  2. Benjamin C. Pierce, "Types and Programming Languages", The MIT Press, 2002 Chapitres 1-14 (types simples), 22-25 (Système F).

RÉSEAUX DE COMMUNICATION
A. Hafid : IFT 6320

  1. William Stallings, "Data and Computer Communications", 7th edition.
    Tous les chapitres sauf : 10.5, 11, 19.3 et 19.4
     
  2. Andrew Tanenbaum, "Computer networks", 3rd edition.
    Chapitres 1 et 5 seulement.

RECHERCHE OPÉRATIONNELLE

Le candidat a le choix entre 2 examens différents selon que ses champs d'intérêt relèvent de l'optimisation déterministe ou des modèles stochastiques. Chaque examen comporte une partie portant sur le domaine complémentaire (pondération de 20 %). Bien que les matières sujettes à examen soient décrites en détail ci-dessous, les candidats sont encouragés à communiquer avec les responsables des 2 orientations pour toute information supplémentaire.

ORIENTATION OPTIMISATION DÉTERMINISTE
Jean-Yves Potvin

La matière correspond grosso modo à celle du cours IFT6575.

  1. Programmation linéaire : Formulation, méthode géométrique, algorithme du simplexe, dualité, problème de flots à coût minimum.
     
  2. Programmation non linéaire : Optimisation sans contraintes : fonction à une seule variable, direction de descente, fonction à plusieurs variables; optimisation avec contraintes et conditions d'optimalité; dualité lagrangienne.
     
  3. Programmation linéaire en nombres entiers : Formulation, méthode de coupes, méthode d'énumération implicite (branch and bound), relaxation lagrangienne.
     
  4. Modèles stochastiques : Rappel de probabilités et de statistiques, chaîne de Markov, processus de décisions markoviens, chaîne de Markov continu, files d'attente.
     
  5. Simulation

La matière à couvrir se trouve sur le site web http://www.iro.umontreal.ca/~potvin sous le lien "Matière pour l'examen général de synthèse (prédoc)".


D'autres documents intéressants se trouvent plus bas, dans la liste des références en recherche opérationnelle.

ORIENTATION MODÈLES STOCHASTIQUES
Pierre L'Ecuyer

  1. Modèles stochastiques : ([10], tout sauf les sections étoilées).
     
  2. Simulation : (chapitres 1 à 6 de [5]).
     
  3. Programmation dynamique : (chapitre 21 de [4]).
     
  4. Programmation linéaire : Algorithme du simplexe, dualité (chapitre 2 de [7] et les sections correspondantes de [3]).
     
  5. Programmation linéaire en nombres entiers : Modélisation, branch-and-bound (chapitres 1 et 7 de [11]).

Références en recherche opérationnelle :

[1] M.S. Bazaraa, H.D. Sherali et C.M. Shetty, « Nonlinear Programming », 2e edition, Wiley, 1993.

[2] M.S. Bazaraa, J.J. Jarvis et H.D. Sherali, « Linear Programming and Network Flows », 3e edition, Wiley, 2005.

[3] V. Chvátal, « Linear Programming », Freeman, 1983.

[4] F.S. Hillier et G.J. Lieberman, « Introduction to Operations Research », 8e edition, 2005, McGraw Hill.

[5] P. L'Ecuyer, « Stochastic Discrete-Event Simulation », support du cours IFT6561, disponible auprès du professeur.

[6] D.G. Luenberger et Y. Ye, « Linear and Nonlinear Programming », 3e edition, Springer, 2008.

[7] P. Marcotte, Support du cours IFT1575.

[8] P. Marcotte, Support du cours IFT3515.

[9] P. Marcotte, Support du cours IFT3655.

[10] H.M. Taylor et S. Karlin, « An Introduction To Stochastic Modelling », 3e edition, Academic Press, 1998.

[11] L.A. Wolsey, « Integer Programming », Wiley, 1998.

[12] S.M. Ross, « Probability Models », 5e edition, Academic Press, 1993.


Autres précisions

  1. Les questionnaires de quelques années précédentes se trouvent à la bibliothèque.
  2. Un étudiant doit indiquer son sujet de spécialisation lors de son inscription à l'examen.
  3. L'inscription se fait auprès du secrétariat (local AA-2151).
  4. Les examens se déroulent à livre fermé, à moins d'indication contraire.
  5. Les examens sont corrigés par leur(s) rédacteur(s). Une note littérale est attribuée à chaque copie. La décision finale du passage ou de l'échec relève du comité du prédoctorat.
  6. Aucune suspension de scolarité ne sera accordée à un étudiant qui échoue à son 1er essai.
  7. Les copies corrigées pourront être consultées par les candidats selon les modalités habituelles.

Partie 3 : Présentation du projet de recherche par l’étudiant

Cette partie consiste en une présentation du sujet de recherche. De nature orale, elle devra obligatoirement être accompagnée d’un document écrit décrivant la problématique du sujet de thèse, contenant une bibliographie sérieuse, et exposant les axes de recherche envisagés.

Présentation du sujet de thèse

Cette partie vise à vérifier que l'étudiant a ciblé son sujet de thèse, qu'il connait bien son domaine de recherche et qu'il dispose déjà d'idées prometteuses qui lui permettront de terminer avec succès son programme d'études dans un délai raisonnable. Le jury n'entrevoit pas la présentation comme un contrat à remplir, mais plutôt comme l'exposé d'avenues de recherche permettant de faire progresser la science informatique.

Cette partie de l'examen est individualisée, c'est-à-dire qu'un jury est constitué pour chaque étudiant. Le jury est composé du ou des directeurs de recherche et de 2 autres professeurs (un président et un membre). L'examen consiste en une présentation orale et un rapport écrit qui doit être remis aux membres du jury au moins une semaine avant la date prévue de la présentation.

Si, à la lecture du document, le jury ne croit pas que le candidat est prêt à effectuer sa présentation, il peut soit retarder la date de la présentation et exiger une nouvelle version du rapport, soit décider que l'étudiant a échoué.

C'est l'étudiant, avec l'accord de son directeur de recherche, qui demande la formation du jury auprès de la direction des études supérieures. C'est le président du jury qui organise la présentation à laquelle sont conviés tous les membres du Département. La tradition veut qu'une telle présentation soit faite dans le cadre des séminaires du laboratoire où travaille l'étudiant, mais ceci n'est pas une obligation.

Le contenu précis du rapport et de la présentation sont déterminés par l'étudiant en collaboration avec son directeur. Toutefois, à titre de suggestion, nous donnons ici quelques points susceptibles d'être présents.

Rapport

L'étudiant doit, dans un rapport d'environ 30 à 40 pages, présenter son sujet de recherche. Il est important d'y démontrer sa connaissance du domaine au moyen d'une revue bibliographique qui en identifie les points majeurs et qui établit des relations avec le sujet choisi. En somme, le rapport devrait convaincre le jury que le sujet est intéressant et prometteur et que le candidat est capable d'obtenir des résultats tangibles dans des délais raisonnables. Le rapport devrait aussi contenir un échéancier réaliste.

Présentation

D'une durée d'environ 45 minutes, cette présentation reprend les points importants du rapport en insistant sur l'énoncé précis du sujet de thèse et en établissant les relations qui s'imposent entre les principaux travaux dans le domaine. Par respect pour les auditeurs qui ne sont pas membres du jury, la présentation ne devrait pas supposer une lecture préalable du rapport, qui sert principalement à appuyer les affirmations faites lors de l'exposé oral.

À la fin de la présentation, les membres du jury décident si l'étudiant a réussi ou non cette 2e partie de l'examen prédoctoral et communiquent leur décision à la gestion académique.