Le Master LOGOS est un master transdisciplinaire de l’Université Paris Cité qui couvre l’ensemble des sciences du langage, tous les aspects du langage et de son étude.

Présentation

Le parcours de master « LOGOS » est un parcours de master transdisciplinaire qui a été créé au sein de l’Université Paris Cité en 2022 et qui couvre tous les aspects du langage et de son étude. Les cours offerts dans le cadre de cette formation relèvent de quatre disciplines principales : la linguistique (à la fois empirique et formelle), la philosophie (philosophie du langage et philosophie des sciences), la logique mathématique et l’informatique fondamentale.

Ce parcours de master regroupe des cours provenant (par mutualisation) de quatre masters différents de l’Université Paris Cité :

• le Master Sciences du langage, parcours (UFR de Linguistique)
• le Master Histoire et Philosophie des Sciences (Département HPS, IHSS)
• Le Master Logique Mathématique et Fondements de l’Informatique (UFR de Mathématiques)
• La Master Mathématiques et Informatique (UFR de Mathématiques)

Objectifs

Le Master LOGOS est ouvert à des étudiants d’horizons variés, ayant suivi (par exemple, mais pas nécessairement) des formations au moins au niveau de la licence en linguistique, philosophie, logique ou mathématiques. Le but de ce Master est de leur apporter :

• non seulement un ensemble complet de compétences formelles, concernant par exemple le Traitement Automatique du Langage ou l’Apprentissage Automatique
• mais aussi une connaissance globale de tous les environnements théoriques au sein desquels les différentes analyses du langage et des phénomènes linguistiques prennent place
• ainsi qu’une compréhension à large spectre des enjeux conceptuels impliqués par l’étude et la représentation du langage

Compétences visées

• Expertise en logique mathématique, en informatique, en linguistique formelle et en philosophie des sciences
• Culture mathématique et informatique de niveau master, et en particulier connaissance approfondie des outils mathématiques et de programmation requis par l’étude formelle du langage (computational language modeling, deep learning, etc.)
• Maîtrise des outils propres à la data science, au traitement automatique du langage naturel (par ex. les LLM) et à l’intelligence artificielle