ENSIIE 2012 : OPTIONS PROPOSÉES AU SEMESTRE 4 TABLE DES MATIÈRES. Découpage par groupes d options 1

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1 ENSIIE 2012 : OPTIONS PROPOSÉES AU SEMESTRE 4 TABLE DES MATIÈRES par groupes d options 1 Options du groupe [PST] Processus stochastiques [SE1] Systèmes d exploitation [SETR1] Systèmes embarqués [CAL] Modèles de calculs Options du groupe [MOST] Modélisation statistique [RIAL] Réseaux IP et administration LAN [CORO] Compléments et outils de recherche opérationnelle [RRV1] Robotique et réalité virtuelle Options du groupe [IMF] Instruments et modèles financiers [TPPA] Tests de performance des applications dans les architectures N-tiers [IA1] Intelligence artificielle Options du groupe [MNS] Méthodes numériques de simulation [PCV] Programmation concurrente et vérification [SETR2] Systèmes temps réel et systèmes temps réel embarqués [RRV2] Robotique et réalité virtuelle Options du groupe [ICS] Introduction au calcul stochastique [SE2] Systèmes d exploitation [GPE] Gestion de la production dans l entreprise Options du groupe [GAP] Gestion d actifs et projet [SSI] Sécurité des systèmes d information [IA2] Intelligence artificielle

2 DÉCOUPAGE PAR GROUPES D OPTIONS Groupe 1.1 Groupe 1.2 Groupe 1.3 Groupe 2.1 Groupe 2.2 Groupe 2.3 Groupe 2.0 PST MOST IMF MNS ICS GAP SE1 RIAL PCV SE2 SSI SETR1 SETR2 CAL CORO TPAA RRV1 IA1 RRV2 GPE IA2 Challenge TABLE 1 Répartition des options par groupes. Les UE nécessitent des pré-requis dans les groupes 1.x (cf. pré-requis dans les descriptions). Les UE ont un effectif limité. Organisation. Les options sont réparties en 7 groupes (cf. tableau 1). La signification des groupes en terme d organisation est la suivante : les options des groupes 1.x ont lieu en première partie de semestre ; les options des groupes 2.x ont lieu en seconde partie de semestre ; les options des groupes x.1 ont lieu les mardis après-midi et mercredis matin ; les options des groupes x.2 ont lieu les lundis après-midi et jeudis matin ; les options des groupes x.3 ont lieu les vendredis matin et après-midi. Inscription. Il faut choisir 6 options 1 parmi les 7 groupes (1 option par groupe). Deux tours sont prévus. Premier tour Les inscriptions sur le serveur seront ouvertes du jeudi 1 décembre à 12h45 au mercredi 7 décembre à 23h59. Les résultats du premier tour seront affichés le jeudi 8 décembre. Entre les deux tours Les UE dont l effectif est supérieur ou égal à 10 ouvrent. Un second tour est proposé aux élèves inscrits en liste d attente dans les UE à effectif limité et à ceux inscrits dans les UE dont l effectif est inférieur à 10. Dans ces UE, on conserve la possibilité d ouvrir les 2 UE dont l effectif est le plus important. Second tour Les inscriptions sur le serveur seront ouvertes du vendredi 9 décembre à 12h45 au mardi 13 décembre à 23h59. Les UE dont l effectif est supérieur ou égal à 8 ouvrent. Les listes définitives seront affichées le jeudi 15 décembre. Autres informations Les UE à effectif limité fonctionnent sur la base du «premier arrivé, premier servi». Les inscriptions se font sur le portail de la scolarité : ensiie.fr/index.php?page=choix-options-s4. En cas de problème pour accéder au serveur, il faudra passer à la scolarité pour transmettre ses vœux à Ramla Aouiouiche. Les élèves qui n effectueront pas leur inscription seront automatiquement affectés à des UE que nous choisirons. 1. Dans la limite des 34 ECTS, les options de S2 à repasser sont prioritaires. 1

3 [PST] PROCESSUS STOCHASTIQUES de l UE Abass Sagna Pré-requis L UE probabilités de S1 pour le module 1. L UE analyse de données de S3 pour le module 2. Module 1 Martingales et chaînes de Markov (Coef. 0.5) Module 2 Séries temporelles (Coef. 0.5) MARTINGALES ET CHAÎNES DE MARKOV Abass Sagna Examen écrit Examen écrit CM : 8 séances ; TD : 3 séances ; TP : 1 séance ; 1 examen. Ce cours introduit les martingales en temps discret et les chaînes de Markov à espace d états dénombrables. Il prépare les élèves à pouvoir suivre des UE où ces notions sont abordées : en finance où la notion de martingale est fondamentale, en RO où les chaînes de Markov sont abordées, en statistiques, etc. Contenu Martingales à temps discret : notion de martingale ; martingales arrêtées ; théorèmes de convergence ; applications Chaînes de Markov : matrice de transition ; chaîne de Markov ; opérateur potentiel ; problèmes de passage ; récurrence-transcience ; mesure invariante ; applications. SÉRIES TEMPORELLES Ferhat Mihoubi (UÉVE) Projet Non rattrapable CM : 8 séances ; TD : 3 séances ; Projet : 2 séances. Ce cours introduit des méthodes de représentation, d identification, d estimation et de prévision de séries temporelles. Contenu Méthode de Box-Jenkins ; tendance stochastique et tendance déterministe ; tests de racine unitaire ; processus vectoriel autorégressif (VAR). 2

4 [SE1] SYSTÈMES D EXPLOITATION 1 de l UE Pré-requis Ivan Augé Notions d assembleur, de programmation, langage C, système Unix. SYSTÈMES D EXPLOITATION Intervenants Ivan Augé Ivan Augé et Gérard Berthelot Contrôle continu Non rattrapable Contenu Processeur Intel ; Cours : 12 séances ; TD : 2 séances ; TP : 11 séances. Donner aux élèves une culture système. Qu est-ce qu une machine, un OS, un kernel, un système de fichiers, un périphérique, une chaîne de compilation, etc.? Comment tous ces éléments s agencent pour former un tout cohérent et fonctionnel? boot ; compilation ; démarrage d un système ; appels système et gestion des piles ; système de fichiers. 3

5 [SETR1] SYSTÈMES EMBARQUÉS de l UE Alain Autin Pré-requis Les UE systèmes informatiques de S1 et S2. CONCEPTION D UN SYSTÈME EMBARQUÉ ÉLÉMENTAIRE Alain Autin Projet par groupe de 2 à 4 élèves Non rattrapable Cours : 5 séances ; TD : 10 séances ; Projet : 11 séances. Initier les élèves à la conception de systèmes embarqués, applications de l informatique de notre environnement quotidien. Développer et mettre en pratique les connaissances en systèmes informatiques. Contenu Présentation du problème et solution retenue ; les moyens mis en œuvre ; le design de circuits ; le processeur Nios, softcore embarqué ; les logiciels de développement ; spécification et conception d un système embarqué élémentaire ; développement par équipe d un projet dans des domaines variés (audio, vidéo, jeux, etc.). 4

6 [CAL] MODÈLES DE CALCULS de l UE Pré-requis Xavier Urbain Notions de programmation. MODÈLES DE CALCULS Intervenants Contenu Xavier Urbain Xavier Urbain, Pierre Courtieu (CNAM), Denis Cousineau (INRIA), interventions d Olivier Pons (CNAM) et Julien Forest. Examen Examen Cours : 12 séances ; TD : 13 séances ; 1 examen. On se posera la question de savoir ce qu est un programme, ce qu est une fonction, bref ce qu est un calcul, et de ce que sont les problèmes qu on peut ou qu on ne peut pas résoudre avec des programmes. On verra quelles sont les équivalences entre différentes philosophies et modèles de calcul, principalement : machines de Turing, fonctions récursives partielles, lambda-calcul. On verra enfin ce qu on peut en tirer pour une bonne pratique de la programmation. Machines de Turing, décidabilité/indécidabilité, calculabilité, fonctions récursives partielles (brièvement), lambda-calcul, propriétés de ces modèles, équivalences entre modèles. 5

7 [MOST] MODÉLISATION STATISTIQUE de l UE Pré-requis Marie Szafranski L UE programmation impérative de S1 et celles d optimisation mathématique et statistiques et outils informatiques de S2. Les élèves doivent également suivre (sans trop de difficulté) l UE analyse de données de S3. Limité à 30 élèves Module 1 Introduction à l apprentissage statistique (Coef. 0.5) Module 2 Régression avancée (Coef. 0.5) INTRODUCTION À L APPRENTISSAGE STATISTIQUE Intervenants Contenu Jean-Christophe Janodet (UÉVE) Jean-Christophe Janodet et Marie Szafranski 1/3 TP notés + 2/3 examen écrit 1/3 TP notés (non rattrapable) + 2/3 examen écrit Cours : 7 séances ; TP : 5 séances. L apprentissage statistique (ou apprentissage automatique) regroupe un ensemble de méthodes qui vise à analyser, interpréter, voire prédire un phénomène. Ce cours a pour objectif de donner aux élèves des éléments théoriques et pratiques de l apprentissage, en particulier dans le cadre de la classification dite supervisée. Le cours est une introduction à la théorie et aux méthodes de l apprentissage statistique supervisé. Il est organisé de la façon suivante : introduction à l apprentissage statistique ; méthodologie de l apprentissage statistique ; méthodes : réseaux de neurones, arbres de décisions, boosting et SVM. RÉGRESSION AVANCÉE Christophe Ambroise (UÉVE) Intervenants Christophe Ambroise, Julien Chiquet (UÉVE) et Camille Charbonnier (UÉVE) 1/3 projet+ 2/3 examen écrit 1/3 projet (non rattrapable) + 2/3 examen écrit Cours : 6 séances ; TD machine : 6 séances (dont certaines couplées au projet) ; 1 examen. Le cours présente la théorie et la pratique de modèles de régression plus sophistiqués que le modèle linéaire. Il vise à donner des outils pour la prédiction de données réparties en deux ou plusieurs catégories, ainsi que des approches prenant en compte des non-linéarités. Contenu Le modèle linéaire est un modèle central dans la pratique des statistiques. Ce cours présentent des extensions du modèle de régression linéaire multiple. En particulier : la régression logistique ; le modèle linéaire généralisé ; la régression non paramétrique ; la sélection de modèle. 6

8 [RIAL] RÉSEAUX IP ET ADMINISTRATION LAN de l UE Yacine Ghamri Doudane Pré-requis Aucun Module 1 Administration d un LAN (Coef. NC) Module 2 Réseaux IP (Coef. NC) ADMINISTRATION D UN LAN Intervenants Ivan Augé Ivan Augé et Gérard Berthelot Contrôle continu Non rattrapable Cours : 3 séances ; TP : 7 séances. Présenter les outils qu utilise un ingénieur système et montrer comment organiser un LAN. Le cours met l élève en situation d administrateur sur des mini-lan composés de machines Linux. Contenu Gestion d une machine isolée ; gestion d une machine cliente d un LAN ; organisation et gestion d un LAN. RÉSEAUX IP Intervenants Yacine Ghamri Doudane Yacine Ghamri Doudane et Philippe Valembois Examen et contrôle continu NC Cours : 8 séances ; TD : 3 séances ; TP : 4 séances ; 1 examen. Maîtrise de l architecture TCP/IP à la base de l Internet. On s intéressera d un point de vue théorique et pratique à la couche IP (notamment au routage) et à la couche transport (TCP, UDP). Contenu Architecture et protocoles de l Internet ; détails du fonctionnement de la couche réseau de l Internet ; détails du fonctionnement de la couche transport de l Internet. 7

9 [CORO] COMPLÉMENTS ET OUTILS DE RECHERCHE OPÉRATIONNELLE de l UE Pré-requis Sourour Elloumi Notions de recherche opérationnelle. COMPLÉMENTS ET OUTILS DE RECHERCHE OPÉRATIONNELLE Intervenants Sourour Elloumi Sourour Elloumi, Alain Billionnet, Alain Faye et Nicolas Derhy (GdF) Examen écrit (8 points) + Projet (6 points) + TP notés (6 points) Examen écrit Cours : 15 séances ; TD : 10 séances ; 1 examen. L objectif de ce cours est d apporter des compléments en programmation linéaire et d en donner un aspect concret par la modélisation de problèmes, la mise en œuvre des méthodes et l utilisation des logiciels de programmation mathématique. Contenu Partie 1. Compléments de programmation linéaire (Alain Billionnet) : dualité ; analyse de sensibilité ; méthodes de points intérieur ; initiation à la programmation linéaire en nombres entiers ; quelques compléments de RO dans le domaine stochastique. Partie 2. Modélisation et mise en œuvre informatique de la résolution de problèmes de Recherche Opérationnelle (Sourour Elloumi) : programmation classique ; solveur excel ; logiciels dédiés comme glpk ou cplex. Partie 3. Résolution de problèmes de grande taille (Alain Faye) : méthode de génération de colonnes : application à la conception de réseaux ; partition de graphes... Projet informatique (Nicolas Derhy) : mise en œuvre sur un problème concret d optimisation de l exploitation du gaz. 8

10 [RRV1] ROBOTIQUE ET RÉALITÉ VIRTUELLE 1 de l UE David Roussel Pré-requis Notions d algèbre linéaire et langages objet. Module 1 Réalité virtuelle (Coef. 0.31) Module 2 Robotique (Coef. 0.38) Module 3 Vision artificielle (partie 1) (Coef. 0.31) RÉALITÉ VIRTUELLE Guillaume Bouyer Examen écrit Examen écrit Cours : 7 séances ; 1 examen. Sensibiliser les élèves à cette nouvelle technologie et présenter ses fondements aussi bien technologiques que théoriques. Contenu Définitions et concepts, histortique, applications ; canaux sensorimoteurs et interfaces visuelle, audio et haptique, systèmes de capture ; multimodalités et techniques d interactions ; outils et techniques logicielles. ROBOTIQUE Malik Mallem (UÉVE) Examen écrit Examen écrit Cours : 6 séances ; TD : 3 séances ; 1 examen. Présentation des principales méthodes de calcul de modèles géométriques et cinématiques de robots série et parallèle. Contenu Introduction à la robotique ; constituants et fonctions d un robot ; modélisation géométrique et différentielle de bras manipulateur à 6ddl : modèle géométrique direct et inverse ; modèle différentiel direct et inverse ; structures de base des robots manipulateurs ; exemples de modélisation de bras manipulateurs : paramètres de Denavit - Hartenberg ; utilisation des modèles ; génération de trajectoires ; introduction sur les robots parallèles. 9

11 VISION ARTIFICIELLE (PARTIE 1) David Roussel TD notés sur machine Examen sur machine Cours : 4 séances ; TD : 4 séances. Contenu Introduction ; Présenter les différents concepts, outils mis en œuvre en vision artificielle, ainsi que les principales applications. vsion artificielle 2D généralités ; saisie, traitement et segmentation d une image ; primitives de description d objets, modélisation et reconnaissance des formes ; vision artificielle 3D : procédés de relevés 3D : télémétrie, stéréoscopie active, stéréoscopie passive, vision dynamique ; modélisation et calibration des capteurs. 10

12 [IMF] INSTRUMENTS ET MODÈLES FINANCIERS de l UE Pré-requis Thomas Lim L UE probabilités de S1. L UE introduction aux marchés financiers de S3 est fortement recommandée. Module 1 Instruments financiers (Coef. 0.5) Module 2 Modèles discrets en finance (Coef. 0.5) INSTRUMENTS FINANCIERS Intervenants Serge Werle (BNP Paribas) Serge Werle et Sanjeevan Chandrakarassam (BNP Paribas) Contrôle continu Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés Cours : 12 séances. L objectif de ce cours consiste à permettre aux élèves d acquérir des connaissances pratiques sur les instruments financiers et les dérivés. Contenu Étude du marché obligataire ; les contrats forwards ; les contrats futures ; les SWAPS. MODÈLES DISCRETS EN FINANCE Autre intervenant Étienne Chevalier (UÉVE) Thomas Lim Contrôle continu Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés Cours : 12 séances. Ce cours présente les notions fondamentales de la finance mathématique dans le cadre de modèles discrets. Le premier objectif est de comprendre les liens entre les notions de non-arbitrage, de complétude et de probabilités risque-neutre. Le second est la valorisation et la couverture de produits dérivés dans des modèles simples. Contenu Modélisation discrète d un marché financier ; viabilité et complétude d un marché financier ; valorisation et couverture d options en marché complet ; modèle binomial et CRR. 11

13 [TPPA] TESTS DE PERFORMANCE DES APPLICATIONS DANS LES ARCHITECTURES N-TIERS de l UE Claude Deblangy Pré-requis L UE bases de données de S1. Module 1 Conduite des tests techniques (Coef. NC) Module 2 Étude approfondie et administration d Oracle 10g (Coef. NC) CONDUITE DES TESTS TECHNIQUES Claude Deblangy Projet : tests de charge sur un projet spécifique à ce cours ou pris parmi les autres projets de l école. Non rattrapable NC Comprendre les enjeux et les apports des tests de performances. Ce cours s appuie sur des cas concrets en architecture n-tiers et les outils HP (LoadRunner) Contenu des tests de charge. Les différents types de tests de performances. Contraintes, étapes et planning global d un projet de tests de charge. Architectures mises enœuvre : applicatifs et outils de tir (exemple avec performance center/loadrunner de HP). Métrologie : scénarios, chronologie d un tir, points de mesures (notamment sur Oracle10g). Déroulement pratique d un tir et analyse des résultats de tirs (étude des graphes significatifs). Points remarquables à respecter pour assurer le succès des tests de charge. ÉTUDE APPROFONDIE ET ADMINISTRATION D ORACLE 10G Claude Deblangy Projet : mettre en œvre Oracle 10g sur un projet spécifique à ce cours ou pris parmi les autres projets de l école. Non rattrapable NC Comprendre le fonctionnement interne, mettre enœuvre et administrer Oracle 10g dans le but d en tirer les meilleures performances. Contenu Architectures logique et physique d Oracle 10g. Architecture interne d Oracle 10g (disque, processus, mémoire). Révisions et compléments de SQL et de PL/SQL pour les DBA. Étude détaillée du dictionnaire des données (métabase). Stratégies de sécurité (gestion des transactions et des accès concurrents). 12

14 Étude détaillée de l administration d Oracle10g sous Windows et Linux : création, démarrage, arrêt, sauvegarde et export d une base Installation d Oracle 10g sous Linux ; gestion des utilisateurs, des profils et des rôles ; Oracle Enterprise Manager (OEM) ; architecture Oracle Net ; mise en œuvre de JDBC et de SQLJ ; optimisation et performances. 13

15 [IA1] INTELLIGENCE ARTIFICIELLE 1 de l UE Louis Gacôgne Pré-requis L UE de programmation fonctionnelle de S1 et de logique de S2. Module 1 Intelligence artificielle (Coef. 0.5) Module 2 Prolog (Coef. 0.25) Module 3 Apprentissage (Coef. 0.25) INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Louis Gacôgne Devoir Devoir Cours : 9 séances ; TD : 2 séances. Contenu Introduction à l IA ; Donner un panorama de ce qui se fait en intelligence artificielle. résolution de problèmes : représentation de connaissances, parcours de graphes, plannification, etc. ; systèmes-experts ; logique floue et traitement des incertitudes. PROLOG Contenu Louis Gacôgne Devoir et projet Devoir Cours : 4 séances ; TD : 3 séances ; TP : 2 séances. Montrer un langage non typé abordant une façon de poser les problèmes complètement différente de la programmation classique. Langage Prolog. APPRENTISSAGE Intervenants Contenu Laurent Orseau (AgroParisTech) Laurent Orseau et Christine Martin (AgroParisTech) Interrogation Devoir Cours : 2 séances ; TD : 2 séances ; TP : 2 séances. Donner un aperçu du domaine de l apprentissage. Connexionisme et apprentissage par renforcement. 14

16 [MNS] MÉTHODES NUMÉRIQUES DE SIMULATION de l UE Vincent Torri (UÉVE) Pré-requis L UE probabilités de S1 et celles de statistiques de S2. L UE analyse de données de S3. Module 1 Méthodes de simulation (Coef. 0.5) Module 2 Analyse numérique des EDP (Coef. 0.5) MÉTHODES DE SIMULATION Pierre Dossantos Uzarralde (CEA) Contrôle continu Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés Cours : 9 séances ; TP : 4 séances. Ce cours présente les bases des méthodes de simulation utilisées en statistique notamment en statistique bayésienne, en particulier les méthodes de calcul de maximisation et d intégration en dimension élevée qui sont nécessaires pour traiter les modèles complexes utilisés dans les domaines tels que l économétrie, la finance, la génétique, l écologie ou la physique. Contenu Méthodes de Monte Carlo ; rappels sur les chaines de Markov ; la méthode de Métropolis-Hastings ; la méthode du recuit simulé ; l inférence bayésienne ; les méthodes MCMC. ANALYSE NUMÉRIQUE DES EDP Vincent Torri Contrôle continu Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés Cours : 9 séances ; TP : 4 séances. Ce cours a pour but de familiariser les élèves avec quelques techniques d analyse numérique des équations aux dérivées partielles (EDP). Ce cours est fortement recommandé, voire obligatoire, pour ceux qui souhaitent suivre la filière des mathématiques appliquées, en particulier des mathématiques financières. Contenu Méthode des différences finies ; consistance, stabilité, convergence et ordre d une méthode ; application : équation de la chaleur, équations hyperboliques. 15

17 [PCV] PROGRAMMATION CONCURRENTE ET VÉRIFICATION de l UE Gérard Berthelot Pré-requis Les UE systèmes informatiques de S1 et S2 automates. L UE logique de S2. L UE langages objets de S3. Module 1 Concepts et model-checking (Coef. 0.5) Module 2 Programmation concurrente en Java (Coef. 0.5) CONCEPTS ET MODEL-CHECKING Gérard Berthelot Examen sans document Examen sans document Cours : 6 séances ; TD : 4 séances ; TP : 4 séances. Comprendre les difficultés inhérentes à la programmation concurrente (sections critiques et interblocages), maîtriser les outils standards de synchronisation de processus (sémaphores) et les techniques de vérification (model-checking). Contenu Organisation des traitements en activités concurrentes (processus ou threads), difficultés liées aux variables partagées, sections critiques, blocages dus aux accès concurrents ; apprentissage d un environnement de vérification exhaustive. PROGRAMMATION CONCURRENTE EN JAVA Gérard Berthelot Projet Examen sans document Maîtriser les mécanismes offerts par Java pour la conception de programmes concurrents. Contenu Threads Java, locks, wait, notify ; Conccurent Java ; mise en pratique sur un projet. 16

18 [SETR2] SYSTÈMES TEMPS RÉEL ET SYSTÈMES TEMPS RÉEL EMBARQUÉS de l UE Alain Autin Pré-requis Les UE systèmes informatiques de S1 et S2. L UE systèmes embarqués de S4. CONCEPTION D APPLICATIONS TEMPS RÉEL Alain Autin Projet réalisé par groupes de 2 ou 4 Non rattrapable Cours : 6 séances ; TD : 9 séances ; Projet : 11 séances. Initier les élèves à la conception d applications temps réel. Accroître les compétences dans le domaine des systèmes embarqués. Contenu Rappels système et présentation du temps réel ; Vaxln système temps réel de référence ; le système «Yacoubat», notre système pédagogique ; quelques Os temps réel du moment : QNX, RTAI, XENOMIA, MicroC/OS-II ; les maquettes et simulateur support des projets ; le projet. 17

19 [RRV2] ROBOTIQUE ET RÉALITÉ VIRTUELLE 2 de l UE David Roussel Pré-requis L UE robotique et réalité virtuelle 1 de S4. Module 1 Vision artificielle (partie 2) (Coef. 0.15) Module 2 Projet (Coef. 0.42) Module 3 Contrôle de process (Coef. 0.42) VISION ARTIFICIELLE (PARTIE 2) David Roussel TD notés sur machine Examen sur machine Cours : 2 séances ; TD : 2 séances. Contenu Introduction ; Présenter les différents concepts, outils mis en œuvre en vision artificielle, ainsi que les principales applications. vsion artificielle 2D généralités ; saisie, traitement et segmentation d une image ; primitives de description d objets, modélisation et reconnaissance des formes ; vision artificielle 3D : procédés de relevés 3D : télémétrie, stéréoscopie active, stéréoscopie passive, vision dynamique ; modélisation et calibration des capteurs. PROJET Jean-Yves Didier (UÉVE) Soutenance de projet Non rattrapable Cours : 1 séance ; Projet : 10 séances. Appliquer sous la forme d un projets les notions vues en robotique et vision artificielle ou en réalité virtuelle. Contenu Cours introductif sur les API 3D telles que Inventor et 3D Via studio (descendant de Virtools) utilisées dans les projets ; Projet robotique/réalité augmentée ou réalité virtuelle sur machine. CONTRÔLE DE PROCESS Gilney Damm (UÉVE) Contrôle continu (2 devoirs sur table) 18

20 Examen écrit Cours : 9 séances ; TD : 2 séances. Contenu Modèles dynamiques ; Introduire les principaux concepts et outils de contrôle et de la commande par calculateur d un processus (industriel ou non) continu ou discret. systèmes linéaires : fonction de transfert - représentation entrée/sortie, pôles et zéros, variables d état ; schéma bloc ; définitions de la stabilité ; lieux des racines (Root Locus) ; commandabilité et observabilité ; systèmes de commande : PID, avance et retard de phase (Lead-Lag), retour d état ; estimation d état (obsevateurs) ; commande numérique : échantillonage, transformée en z, fonction de transfert en z, représentation d état à temps discret, commande par placement des pôles, observateurs. 19

21 [ICS] INTRODUCTION AU CALCUL STOCHASTIQUE de l UE Étienne Chevalier (UÉVE) Pré-requis L UE probabilités de S1. CALCUL STOCHASTIQUE Contenu Étienne Chevalier (UÉVE) Contrôle continu Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés Ce cours présente une introduction aux concepts mathématiques utilisés dans de nombreux domaines d applications, en particulier en finance et en économie. Plus précisément, ils sont utilisés, par exemple, dans la valorisation et la gestion des produits financiers complexes. Ce cours est fondamental et indispensable pour ceux qui souhaitent s orienter vers la finance et l ingénierie financière. Cours : 16 séances ; TD : 10 séances. Rappel sur les théories de la mesure et des probabilités ; mouvement Brownien, intégrale stochastique par rapport au Brownien, calcul d Ito ; martingales et théorème de Girsanov ; résolution d équations différentielles stochastiques ; applications : modèle standard (Black et Scholes). 20

22 [SE2] SYSTÈMES D EXPLOITATION 2 de l UE Ivan Augé Pré-requis L UE systèmes d exploitation 1 de S4. Module 1 Architectures matérielles (Coef. 0.5) Module 2 Projet (Coef. 0.5) ARCHITECTURES MATÉRIELLES Intervenant Ivan Augé Denis Dupont Examen écrit NC Contenu CISC ; Cours : 13 séances ; 1 examen. Donner un aperçu de l évolution au fil du temps des architectures des machines qui a aboutie aux machines performantes actuelles. RISC ; MMU ; pipeline ; cache. PROJET Intervenants Contenu Ivan Augé Ivan Augé et Gérard Berthelot Projet Non rattrapable Cours : 1 séances ; TP : 11 séances. Mise en pratique du cours de système d exploitation. Mise en pratique du cours de système d exploitation. 21

23 [GPE] GESTION DE LA PRODUCTION DANS L ENTREPRISE de l UE Pré-requis Nicolas Saloff-Coste Aucun ORGANISATION ET MAÎTRISE DE LA PRODUCTION DANS L ENTREPRISE Nicolas Saloff-Coste Projets proposés aux élèves au début du cours, individuels ou en groupes selon le nombre des élèves inscrits. Non rattrapable NC Apporter aux élèves ayant choisi ce module, les connaissances essentielles, théoriques et pratiques, portant sur la fonction production dans l entreprise et couvrant la conception des produits, leur fabrication, leur distribution ainsi que les services fournis après-vente. Le cours dans sa partie théorique, présentera les mécanismes de la création de valeur, les flux d informations, les flux de matières et les grands cycles financiers qui lui sont associés. Dans sa partie pratique, le cours présentera les techniques d éradication des gaspillages qui prévalent aujourd hui («Lean Enterprise») en les situant par rapport aux pratiques du modèle traditionnel de Taylor. En ce sens, le cours ouvre une perspective sur le développement durable. Contenu A. La fonction production dans l entreprise et les mécanismes de la création de valeur : la production dans les différents types d industries : primaire, secondaire ou de transformation, tertiaire ; les tâches : «conception», «industrialisation», «réalisation», «mise sur le marché» ; les services en charge : «recherche et développement», «bureau d études», «méthodes», «fabrication», «approvisionnements», «administration des ventes», «services après-ventes» ; flux d informations : «savoir-faire», «pilotage», «contrôle» ; flux des matières : «la supply-chain», «la distribution», «les pièces de rechange» ; les cycles financiers associés : «fond de roulement»et «retours sur investissements» ; B. Les grands modèles actuels d organisation de la production : le modèle de Taylor et le modèle d Ohno : économies d échelle ou éradication du gaspillage ; fournisseurs : mmise en concurrence ou partenariat ; stocks ou délais courts ; coût et qualité ; aspects sociaux ; C. Les meilleures pratiques et leurs solutions techniques : la réduction de variété ; 22

24 la prévision ; la flexibilité ; produire sans stocks ; aspects comptables : cartographie de la chaine de la valeur ; l amélioration permanente ; la formation ; les différentes approches cybernétiques de la robotisation. 23

25 [GAP] GESTION D ACTIFS ET PROJET de l UE Vathana Ly-Vath Pré-requis Aucun Module 1 Gestion d actifs (Coef. 0.5) Module 2 Projet (Coef. 0.5) GESTION D ACTIFS Intervenants Serge Werle (BNP Paribas) Serge Werle et Sanjeevan Chandrakarassam (BNP Paribas) Contrôle continu Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés Cours : 10 séances, TP : 4 séances. Ce cours a pour objectif de transmettre les notions de base de la gestion d actifs, sous un angle théorique mais surtout pratique. Seront principalement traités les modèles d allocation de portefeuille, les produits structurés, ainsi qu une introduction au trading algorithmique. Contenu Modélisation discrète d un marché financier ; bases de la gestion d actifs : gestion action, taux, FX ; modèle de Black-Litterman (allocation tactique) ; modèle de Markowitz (allocation stratégique) ; méthodes de sélection de portefeuille multicritère (ELECTRE) ; produits structurés (taux, action) + produits à garantie en capital (CPPI) ; trading algorithmique : stratégies «pairs trading» et «trend following». PROJET Intervenants Vathana Ly-Vath Christophe Ambroise (UÉVE), Julien Chiquet (UÉVE), Pierre Dossantos Uzarralde (CEA) et Férhat Mihoubi (UÉVE) Projet Non rattrapable Projet : 12 séances. L objectif de ces séances de projet encadré est de permettre aux élèves d approfondir leurs connaissances en mathématiques appliquées enseignées dans le parcours «ingénierie informatique, statistique et financière» (2ISF) 2, en particulier à travers des implémentations informatiques et numériques. Contenu Approfondissements des concepts théoriques vus dans un des UE optionnelles du parcours 2ISF ; réalisation d un projet souvent à travers des implémentations informatiques des différents modèles statistiques ou mathématiques. 2. Ce parcours correspond aux UE PST, MOST, IMF, ICS, MNS, GAP. 24

26 [SSI] SÉCURITÉ DES SYSTÈMES D INFORMATION de l UE Pré-requis Xavier Urbain Les UE de systèmes informatiques de S1 et S2, l UE de programmation impérative de S1, l UE debases de données de S1 et l UE sécurité réseau et middleware de S3. SÉCURITÉ DES SYSTÈMES D INFORMATION Intervenants Cédric Bouhier (ANSSI) Cédric Bouhier, Guillaume Valadon (ANSSI), Benjamin Morin (ANSSI) et Julien Raeis (ANSSI) Examen écrit Examen écrit Cours : 21 séances ; TP : 4 séances ; 1 examen. La sécurité des systèmes d information s intègre dans de nombreux domaines de l informatique et il s agit dans cette option d introduire et d approfondir les notions de sécurité importantes de ces divers domaines. Les cours de l option proposée se veulent très concrets et roches de la réalité de la sécurité des systèmes d informations de nos jours. Contenu Un cours d introduction balayera les grands principes de la sécurité (défense en profondeur, minimisation des privilèges, sensibilisation), ses aspects organisationnels, les différents domaines auxquels elle s applique, les vulnérabilités fréquentes, les risques et les besoins de sécurités existants. Deux cours de cryptographie reprendront rapidement et élargiront les concepts déjà étudiés dans le cours «sécurité des réseaux» (chiffrement, authentification, symétrique, asymétrique, hachage, gestion de clefs). Une suite de cours concernera les aspects réseau. Un cours détaillera de manière pratique les vulnérabilités réseau existantes concernant les protocoles structurant Internet : ARP, IP, TCP, DNS (fragmentation, usurpation d adresse, dénis de service, etc.). Un cours donnera les bonnes pratiques en matière de conception d architecture réseau sécurisée et de pare-feux. Un cours détaillera le fonctionnement et la mise en oeuvre de protocoles réseau sécurisés tels que SSL et IPSEC. Un cours introduira la notion de sécurité dans la téléphonie sur IP, technologie de plus en plus déployée et dont l administration revient aujourd hui aux ingénieurs en informatique. Une seconde suite de cours concernera les aspects systèmes. Les éléments étudiés seront les systèmes d exploitation Unix, Windows ainsi que les smartphones, dans trois cours séparés. Seront notamment détaillés l architecture, le modèle de sécurité des systèmes, les fonctionnalités de sécurité, les protections proposées, les vulnérabilités, les bonnes pratiques d administration et d utilisation. 25

27 Deux cours porteront sur le développement sécurisé. Bien des vulnérabilités proviennent de problèmes de développement pouvant être évités par une sensibilisation des développeurs. Ces cours ont pour but de référencer les différentes vulnérabilités existantes et les moyens de s en prémunir, tant pour le développement Web que le développement système. Pour finir, aura lieu une étude de cas de test d intrusion reprenant de manière appliquée différentes notions vues dans l option. 26

28 [IA2] INTELLIGENCE ARTIFICIELLE 2 de l UE Pré-requis Louis Gacôgne L UE de programmation fonctionnelle de S1 et de logique de S2. L UE intelligence artificielle 1 de S4. Module 1 Intelligence artificielle distribuée (Coef. 0.5) Module 2 Projet d intelligence artificielle (Coef. 0.5) INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DISTRIBUÉE Intervenants Louis Gacôgne Louis Gacôgne et Guillaume Hutzler (UÉVE) 1/2 contrôle + 1/2 projet Devoir Cours : 9 séances ; TD : 2 séances ; TP : 1 séance. Contenu 1. Évolution artificielle ; Donner un panorama des domaines non évoqués en IA1 ni dans l option IA de S5. 2. intelligence artificielle distribuée ; 3. évolution collective. PROJET D INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Contenu Louis Gacôgne Soutenance de projet (le dernier jour) Non rattrapable Projet : 14 séances. Programmer sur un choix d une quinzaine de sujets relatifs aux divers domaines évoqués, un outil de démonstration. Réaliser le projet. 27