SYLLABUS DE L ORIENTATION IAD. Introduction aux méthodes de recherche opérationnelle, optimisation et aide à la décision

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "SYLLABUS DE L ORIENTATION IAD. Introduction aux méthodes de recherche opérationnelle, optimisation et aide à la décision"

Transcription

1 SYLLABUS DE L ORIENTATION IAD Recherche opérationnelle Logique-Prolog Fouille de données Intelligence artificielle Informatique décisionnelle Projet 30h 40h 24h 20h 24h 20h Introduction aux méthodes de recherche opérationnelle, optimisation et aide à la décision Niveau : ING2 Spécialité mathématiques Orientation IAD Volume Horaire : 30 heures L objectif de ce cours est d introduire aux élèves les bases de la recherche opérationnelle et son application à l aide à la décision. La Recherche Opérationnelle fait partie intégrante des sciences de l Ingénieur. Cette discipline carrefour associant les mathématiques, l'économie et l'informatique. Elle nécessite une connaissance du domaine d'intervention. Elle a pour but de mieux comprendre et mieux résoudre les problèmes décisionnels. Le but de ce cours est de se familiariser avec les différentes méthodes utilisées pour résoudre ces problèmes d'optimisation. Pré requis : Introduction à la programmation linéaire Théorie des graphes Algorithmique. Structure de données avancées (liste, file, pile, arbre ). Maitrise d un langage de programmation (ADA, JAVA ou C++).

2 Méthodes exactes programmation dynamique recherche arborescente programmation linéaire en nombres réels, en nombres entiers ou binaires Méthodes approchées - heuristiques / métaheuristiques recuit simulé et variantes algorithmes évolutionnaires algorithme de recherche tabou algorithmes de colonies de fourmis algorithme pas essaim particulaire Elle se fait sur un projet de 4h sur le choix d un des sujets proposés. Programmation d une méthode adéquate pour la résolution du problème choisi Modéliser et résoudre le même problème en utilisant OPL Studio Comparer les résultats et conclusion Logique- Prolog- Programmation par contraintes Niveau : ING2 Spécialité mathématiques Orientation IAD Volume Horaire : 40 heures

3 L objectif de ce cours est d introduire aux élèves les bases de la logique et du langage Prolog. Un module de programmation par contraintes est ensuite présenté, permettant d aborder les notions des contraintes unaires, binaires et globales ainsi que les notions de consistance. Pré requis : Introduction à la logique de propositions et de prédicats Introduction au langage Prolog : les faits, les relations, les clauses de Horns, etc. Prolog : Traitement des bases de données, requêtes simples et récursives. Prolog : Manipulation des listes. Accès, ajout, suppression, etc. Programmation par contraintes : Problèmes de satisfaction de contraintes, Algorithmes retour en arrière, anticipation et anticipation avec choix du domaine minimal. Notions de consistances : Algorithmes AC1, AC2, AC4. Manipulation des contraintes globales. Outil : Gnu Prolog. Application : Problème de zèbre, de mariages stables, etc. Contrôle continu & Examen. Bibliographies L. STERLING and E. SHAPIRO. L'art de Prolog. Masson, R. Cori and D. Lascar. Logique mathématique, 2 vol. Masson, Fouille de données Niveau : ING2 Spécialité Mathématiques Orientation IAD Volume Horaire : 24 heures

4 Le cours de fouille de données permet aux étudiants : 1. d avoir une première approche de la problématique et des applications de la fouille de données. 2. d étudier plusieurs modèles ainsi que leurs applicabilités sur différents types de données. Pré-requis : Analyse de données Problématique, domaines et applications de la fouille de données. Nature des données et des attributs. Apprentissage supervisé ou non supervisé. Systèmes classifieurs. des classifieurs : Notions de précision et de rappel, erreur apparente, matrice de confusion et validation croisée. Comparaison entre deux modèles supervisé et non supervisé : les k plus proches voisins et les centres mobiles. Les règles d associations : algorithmes apriori et aprioritid. Génération des règles d associations. Propriétés de redondance simple et stricte. Les arbres de décisions. Les algorithmes ID3 et C4.5. Le classifieur bayésien naïf. Les réseaux bayésiens. Inférences descendante et ascendante. Loi du réseau byésien. Structure de bases : linéaire, en V ou en chapeau. Problèmes de prédiction et de diagnostic. Comparaison et bilan des méthodes étudiées via une étude de cas. Contrôle continu. Bibliographies U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining,. AAAI/MIT Press, Ian H. Witten; Eibe Frank Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, 2nd Edition. Morgan Kaufmann, Intelligence Artificielle Niveau : ING2 Spécialité Mathématiques Orientation IAD

5 Volume Horaire : 20 heures L'objectif du cours est de présenter aux élèves ingénieurs les différentes approches, méthodes et techniques de l'intelligence artificielle. Les techniques de résolution de problème en appliquant des algorithmes de recherche dans un espace de problèmes sont enseignées. Les élèves apprendront également des méthodes et des techniques d'apprentissage symbolique permettant à un système d'enrichir ses connaissances afin de s'adapter à son environnement. Pré-requis : Logique Prolog Théorie de Graphes. Recherche aveugle et guidée dans un espace d'états : Notion d'heuristique & Algorithme A*. Théorie de jeux : noyau de graphe et l'algorithme alpha-beta. Méthodes & techniques d'apprentissage automatique supervisé : l'algorithme élimination des candidats et l'espace de versions, l'algorithme foil & la résolution inverse. Examen. Bibliographies S. Russel and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice-Hall International, Inc., T.M. Mitchell. Machine Learning. MCGraw, G.F. Luger and W.A. Stubblefield. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Addition-wesley, Informatique décisionnelle

6 Niveau : ING2 Génie mathématique orientation IAD Volume Horaire : 24 heures Ce cours d introduction au décisionnel a pour objet de fournir les bases sur ce qu est un système d information décisionnel : Concept généraux, Présentation de la modélisation Présentation des ETL, Présentation du reporting, Présentation de l OLAP, Pré-requis : les SGBD Système d information décisionnel, Présentation de chacune des composantes du système Cours +TP Examen

Université du Québec à Chicoutimi. Département d informatique et de mathématique. Plan de cours. Titre : Élément de programmation.

Université du Québec à Chicoutimi. Département d informatique et de mathématique. Plan de cours. Titre : Élément de programmation. Université du Québec à Chicoutimi Département d informatique et de mathématique Plan de cours Titre : Élément de programmation Sigle : 8inf 119 Session : Automne 2001 Professeur : Patrice Guérin Local

Plus en détail

Programme de l option Ingénierie d Aide à la Décision (IAD)

Programme de l option Ingénierie d Aide à la Décision (IAD) Programme de l option Ingénierie d Aide à la Décision (IAD) Responsable : Maria Malek 18 octobre 2013 1 Objectif Deux domaines sont explorés dans cette option : La fouille des données (Data Mining) : Découvrir

Plus en détail

Intelligence Artificielle et Robotique

Intelligence Artificielle et Robotique Intelligence Artificielle et Robotique Introduction à l intelligence artificielle David Janiszek david.janiszek@parisdescartes.fr http://www.math-info.univ-paris5.fr/~janiszek/ PRES Sorbonne Paris Cité

Plus en détail

Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 Page 1

Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 Page 1 Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 age 1 1. Introduction 2. rocessus du DataMining 3. Analyse des données en DataMining 4. Analyse en Ligne OLA 5. Logiciels 6. Bibliographie Christophe

Plus en détail

Francis BISSON (06 794 819) Kenny CÔTÉ (06 836 427) Pierre-Luc ROGER (06 801 883) IFT702 Planification en intelligence artificielle

Francis BISSON (06 794 819) Kenny CÔTÉ (06 836 427) Pierre-Luc ROGER (06 801 883) IFT702 Planification en intelligence artificielle Francis BISSON (06 794 819) Kenny CÔTÉ (06 836 427) Pierre-Luc ROGER (06 801 883) PLANIFICATION DE TÂCHES DANS MS PROJECT IFT702 Planification en intelligence artificielle Présenté à M. Froduald KABANZA

Plus en détail

Machines virtuelles Cours 1 : Introduction

Machines virtuelles Cours 1 : Introduction Machines virtuelles Cours 1 : Introduction Pierre Letouzey 1 pierre.letouzey@inria.fr PPS - Université Denis Diderot Paris 7 janvier 2012 1. Merci à Y. Régis-Gianas pour les transparents Qu est-ce qu une

Plus en détail

Data Mining. Master 1 Informatique - Mathématiques UAG

Data Mining. Master 1 Informatique - Mathématiques UAG Data Mining Master 1 Informatique - Mathématiques UAG 1.1 - Introduction Data Mining? On parle de Fouille de données Data Mining Extraction de connaissances à partir de données Knowledge Discovery in Data

Plus en détail

Semestre 1. Objectifs Approfondissement de l environnement Java et de son interface de programmation d applications : réseaux, et processus.

Semestre 1. Objectifs Approfondissement de l environnement Java et de son interface de programmation d applications : réseaux, et processus. Programmation Java avancée (3 ECTS 36h) Semestre 1 Approfondissement de l environnement Java et de son interface de programmation d applications : réseaux, et processus. Introduction. Rappels des concepts

Plus en détail

Application de K-means à la définition du nombre de VM optimal dans un cloud

Application de K-means à la définition du nombre de VM optimal dans un cloud Application de K-means à la définition du nombre de VM optimal dans un cloud EGC 2012 : Atelier Fouille de données complexes : complexité liée aux données multiples et massives (31 janvier - 3 février

Plus en détail

Pourquoi l apprentissage?

Pourquoi l apprentissage? Pourquoi l apprentissage? Les SE sont basés sur la possibilité d extraire la connaissance d un expert sous forme de règles. Dépend fortement de la capacité à extraire et formaliser ces connaissances. Apprentissage

Plus en détail

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voies : Mathématiques, physique et sciences de l'ingénieur (MPSI) Physique, chimie et sciences de l ingénieur (PCSI) Physique,

Plus en détail

Le "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique

Le tout fichier Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché

Plus en détail

Business Intelligence avec SQL Server 2012 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel

Business Intelligence avec SQL Server 2012 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 9 2. Les pré-requis 10 3. Les objectifs du livre 10 Introduction 1. Présentation du décisionnel 15 1.1 La notion de décideur 15 1.2 Les facteurs d'amélioration

Plus en détail

TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3

TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 03/11/2014 Plan du TP 2 Présentation de la suite Microsoft BI Ateliers sur SSIS (2H) Ateliers sur RS (2H) 3 Présentation de la suite Microsoft BI Présentation

Plus en détail

TP2 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3

TP2 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 TP2 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 30/11/2011 Plan du TP 2 Rappel sur la chaine de BI Présentation de la suite Microsoft BI Ateliers sur SSIS (2H) Ateliers sur RS (2H) 3 Rappel sur la chaine de

Plus en détail

Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008

Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008 Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008 Version 1.0 VALENTIN Pauline 2 Introduction à la B.I. avec SQL Server 2008 Sommaire 1 Présentation de la B.I. et SQL Server 2008... 3 1.1 Présentation rapide

Plus en détail

Université Paris-Dauphine Département Mathématiques et Informatique de la Décision et des Organisations

Université Paris-Dauphine Département Mathématiques et Informatique de la Décision et des Organisations Université Paris-Dauphine Département Mathématiques et Informatique de la Décision et des Organisations Mention : Domaine : Informatique des Organisations Mathématiques et Informatique de la Décisions

Plus en détail

Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA

Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Masses de données 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Rédacteurs : Mjo Huguet / N. Jozefowiez 1. Introduction : Besoins Informations et Aide

Plus en détail

L apprentissage automatique

L apprentissage automatique L apprentissage automatique L apprentissage automatique L'apprentissage automatique fait référence au développement, à l analyse et à l implémentation de méthodes qui permettent à une machine d évoluer

Plus en détail

Business Intelligence avec SQL Server 2014 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel

Business Intelligence avec SQL Server 2014 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 9 2. Les pré-requis 10 3. Les objectifs du livre 11 Introduction 1. Présentation du décisionnel 13 1.1 La notion de décideur 14 1.2 Les facteurs d'amélioration

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire 1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit

Plus en détail

4.2 Unités d enseignement du M1

4.2 Unités d enseignement du M1 88 CHAPITRE 4. DESCRIPTION DES UNITÉS D ENSEIGNEMENT 4.2 Unités d enseignement du M1 Tous les cours sont de 6 ECTS. Modélisation, optimisation et complexité des algorithmes (code RCP106) Objectif : Présenter

Plus en détail

Etudier l informatique

Etudier l informatique Etudier l informatique à l Université de Genève 2015-2016 Les bonnes raisons d étudier l informatique à l UNIGE La participation à des dizaines de projets de recherche européens Dans la présente brochure,

Plus en détail

1 Introduction et installation

1 Introduction et installation TP d introduction aux bases de données 1 TP d introduction aux bases de données Le but de ce TP est d apprendre à manipuler des bases de données. Dans le cadre du programme d informatique pour tous, on

Plus en détail

Master CCI. Compétences Complémentaires en Informatique. Livret de l étudiant

Master CCI. Compétences Complémentaires en Informatique. Livret de l étudiant Master CCI Compétences Complémentaires en Informatique Livret de l étudiant 2014 2015 Master CCI Le Master CCI (Compétences Complémentaires en Informatique) permet à des étudiants de niveau M1 ou M2 dans

Plus en détail

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours Information du cours Informatique décisionnelle et data mining www.lia.univ-avignon.fr/chercheurs/torres/cours/dm Juan-Manuel Torres juan-manuel.torres@univ-avignon.fr LIA/Université d Avignon Cours/TP

Plus en détail

Créer le schéma relationnel d une base de données ACCESS

Créer le schéma relationnel d une base de données ACCESS Utilisation du SGBD ACCESS Polycopié réalisé par Chihab Hanachi et Jean-Marc Thévenin Créer le schéma relationnel d une base de données ACCESS GENERALITES SUR ACCESS... 1 A PROPOS DE L UTILISATION D ACCESS...

Plus en détail

INF 232: Langages et Automates. Travaux Dirigés. Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies

INF 232: Langages et Automates. Travaux Dirigés. Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies INF 232: Langages et Automates Travaux Dirigés Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies Année Académique 2013-2014 Année Académique 2013-2014 UNIVERSITÉ JOSEPH

Plus en détail

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux. UEO11 COURS/TD 1 Contenu du semestre Cours et TDs sont intégrés L objectif de ce cours équivalent a 6h de cours, 10h de TD et 8h de TP est le suivant : - initiation à l algorithmique - notions de bases

Plus en détail

DUT. Informatique, orientation Imagerie Numérique. Domaine : Sciences, Technologies, Santé. Mention : Informatique

DUT. Informatique, orientation Imagerie Numérique. Domaine : Sciences, Technologies, Santé. Mention : Informatique DUT Informatique, orientation Imagerie Numérique Domaine : Sciences, Technologies, Santé Mention : Informatique Organisation : Institut Universitaire de Technologie Lieu de formation : Le Puy en Velay

Plus en détail

Analyse de grandes bases de données en santé

Analyse de grandes bases de données en santé .. Analyse de grandes bases de données en santé Alain Duhamel Michaël Genin Mohamed Lemdani EA 2694 / CERIM Master 2 Recherche Biologie et Santé Journée Thématique Fouille de Données Plan. 1 Problématique.

Plus en détail

Apprentissage Automatique

Apprentissage Automatique Apprentissage Automatique Introduction-I jean-francois.bonastre@univ-avignon.fr www.lia.univ-avignon.fr Définition? (Wikipedia) L'apprentissage automatique (machine-learning en anglais) est un des champs

Plus en détail

Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon. Prof. Dr. Olivier Biberstein

Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon. Prof. Dr. Olivier Biberstein Analyses croisées de sites Web pour détecter les sites de contrefaçon Prof. Dr. Olivier Biberstein Division of Computer Science 14 Novembre 2013 Plan 1. Présentation générale 2. Projet 3. Travaux futurs

Plus en détail

Évaluation et implémentation des langages

Évaluation et implémentation des langages Évaluation et implémentation des langages Les langages de programmation et le processus de programmation Critères de conception et d évaluation des langages de programmation Les fondations de l implémentation

Plus en détail

IT203 : Systèmes de gestion de bases de données. A. Zemmari zemmari@labri.fr

IT203 : Systèmes de gestion de bases de données. A. Zemmari zemmari@labri.fr IT203 : Systèmes de gestion de bases de données A. Zemmari zemmari@labri.fr 1 Informations pratiques Intervenants : Cours : (A. Zemmari zemmari@labri.fr) TDs, TPs : S. Lombardy et A. Zemmari Organisation

Plus en détail

Ordonnancement en temps réel d un jobshop par métaheuristique hybride : étude comparative

Ordonnancement en temps réel d un jobshop par métaheuristique hybride : étude comparative Ordonnancement en temps réel d un jobshop par métaheuristique hybride : étude comparative Y. Houbad, M. Souier, A. Hassam, Z.Sari Laboratoire d automatique Tlemcen Faculté de technologie, Université Abou

Plus en détail

Bases de données avancées Introduction

Bases de données avancées Introduction Bases de données avancées Introduction Dan VODISLAV Université de Cergy-Pontoise Master Informatique M1 Cours BDA Plan Objectifs et contenu du cours Rappels BD relationnelles Bibliographie Cours BDA (UCP/M1)

Plus en détail

SQL Server 2012 et SQL Server 2014

SQL Server 2012 et SQL Server 2014 SQL Server 2012 et SQL Server 2014 Principales fonctions SQL Server 2012 est le système de gestion de base de données de Microsoft. Il intègre un moteur relationnel, un outil d extraction et de transformation

Plus en détail

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Sommaire Introduction... 3 Définition... 3 Les domaines d application de l informatique décisionnelle... 4 Architecture d un système décisionnel... 5 L outil Oracle

Plus en détail

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE SGBD / Aide à la décision SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE Réf: QLI Durée : 5 jours (7 heures) OBJECTIFS DE LA FORMATION Cette formation vous apprendra à concevoir et à déployer une solution de Business

Plus en détail

La problématique. La philosophie ' ) * )

La problématique. La philosophie ' ) * ) La problématique!" La philosophie #$ % La philosophie &'( ' ) * ) 1 La philosophie +, -) *. Mise en oeuvre Data warehouse ou Datamart /01-2, / 3 13 4,$ / 5 23, 2 * $3 3 63 3 #, 7 Datawarehouse Data warehouse

Plus en détail

Master Informatique Aix-Marseille Université

Master Informatique Aix-Marseille Université Aix-Marseille Université http://masterinfo.univ-mrs.fr/ Département Informatique et Interactions UFR Sciences Laboratoire d Informatique Fondamentale Laboratoire des Sciences de l Information et des Systèmes

Plus en détail

Rappel sur les bases de données

Rappel sur les bases de données Rappel sur les bases de données 1) Généralités 1.1 Base de données et système de gestion de base de donnés: définitions Une base de données est un ensemble de données stockées de manière structurée permettant

Plus en détail

TANAGRA : un logiciel gratuit pour l enseignement et la recherche

TANAGRA : un logiciel gratuit pour l enseignement et la recherche TANAGRA : un logiciel gratuit pour l enseignement et la recherche Ricco Rakotomalala ERIC Université Lumière Lyon 2 5, av Mendès France 69676 Bron rakotoma@univ-lyon2.fr http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco

Plus en détail

Info0804. Cours 6. Optimisation combinatoire : Applications et compléments

Info0804. Cours 6. Optimisation combinatoire : Applications et compléments Recherche Opérationnelle Optimisation combinatoire : Applications et compléments Pierre Delisle Université de Reims Champagne-Ardenne Département de Mathématiques et Informatique 17 février 2014 Plan de

Plus en détail

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX 08/01/2008 1 Généralisation des ERP ERP génère une importante masse de données Comment mesurer l impact réel d une décision? Comment choisir entre plusieurs décisions?

Plus en détail

Présentation de la majeure ISN. ESILV - 18 avril 2013

Présentation de la majeure ISN. ESILV - 18 avril 2013 Présentation de la majeure ISN ESILV - 18 avril 2013 La Grande Carte des Métiers et des Emplois Sociétés de service Entreprises Administrations Grand- Public Sciences Utiliser Aider à utiliser Vendre APPLICATIONS:

Plus en détail

ANNEXES. Evaluation de la formation à Polytech Lille Département GIS. Enseignements les plus utiles. Enseignements à renforcer

ANNEXES. Evaluation de la formation à Polytech Lille Département GIS. Enseignements les plus utiles. Enseignements à renforcer ANNEXES Evaluation de la formation à Polytech Lille Département GIS Enseignements les plus utiles Enseignements à renforcer Enseignements à intégrer Commentaires Généraux Accompagnement Professionnel Enseignements

Plus en détail

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme Légende : Modifications de l arrêté du 8 mars 2010 Suppressions de l arrêté du 8 mars 2010 Partie inchangée par rapport au programme antérieur Indications

Plus en détail

La Certification de la Sécurité des Automatismes de METEOR

La Certification de la Sécurité des Automatismes de METEOR 1 La Certification de la Sécurité des Automatismes de METEOR 2 un mot sur METEOR 3 Le projet METEOR, c'est... un système automatique complexe fortement intégré matériel roulant, équipements électriques,

Plus en détail

Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et Métaheuristiques

Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et Métaheuristiques Université Mohammed V, Faculté des Sciences de Rabat Laboratoire de Recherche Mathématiques, Informatique et Applications Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et Métaheuristiques MASTER

Plus en détail

Le langage SQL Rappels

Le langage SQL Rappels Le langage SQL Rappels Description du thème : Présentation des principales notions nécessaires pour réaliser des requêtes SQL Mots-clés : Niveau : Bases de données relationnelles, Open Office, champs,

Plus en détail

données en connaissance et en actions?

données en connaissance et en actions? 1 Partie 2 : Présentation de la plateforme SPSS Modeler : Comment transformer vos données en connaissance et en actions? SPSS Modeler : l atelier de data mining Large gamme de techniques d analyse (algorithmes)

Plus en détail

Cours de Master Recherche

Cours de Master Recherche Cours de Master Recherche Spécialité CODE : Résolution de problèmes combinatoires Christine Solnon LIRIS, UMR 5205 CNRS / Université Lyon 1 2007 Rappel du plan du cours 16 heures de cours 1 - Introduction

Plus en détail

Initiation à la Programmation en Logique avec SISCtus Prolog

Initiation à la Programmation en Logique avec SISCtus Prolog Initiation à la Programmation en Logique avec SISCtus Prolog Identificateurs Ils sont représentés par une suite de caractères alphanumériques commençant par une lettre minuscule (les lettres accentuées

Plus en détail

PROGRAMME PEDAGOGIQUE. SPÉCIALITÉ Logistique Pour la Santé

PROGRAMME PEDAGOGIQUE. SPÉCIALITÉ Logistique Pour la Santé PROGRAMME PEDAGOGIQUE MASTER RECHERCHE 2 ème année DOMAINE SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE MENTION Ingénierie de la Santé SPÉCIALITÉ Logistique Pour la Santé Objectifs de la formation Le but de ce mastère

Plus en détail

Intelligence Economique - Business Intelligence

Intelligence Economique - Business Intelligence Intelligence Economique - Business Intelligence Notion de Business Intelligence Dès qu'il y a une entreprise, il y a implicitement intelligence économique (tout comme il y a du marketing) : quelle produit

Plus en détail

Optimisation Combinatoire (Méthodes approchées) II. Recherche Locale simple (Les bases)

Optimisation Combinatoire (Méthodes approchées) II. Recherche Locale simple (Les bases) Optimisation Combinatoire (Méthodes approchées) II. Recherche Locale simple (Les bases) Heuristique Constructive Itérativement, ajoute de nouvelles composantes à une solution partielle candidate Espace

Plus en détail

DATA MINING SPATIAL UN PROBLEME DE DATA MINING MULTI-TABLES

DATA MINING SPATIAL UN PROBLEME DE DATA MINING MULTI-TABLES DATA MINING SPATIAL UN PROBLEME DE DATA MINING MULTI-TABLES CHELGHOUM Nadjim *, ZEITOUNI * Karine * Institut Français de Recherche pour l Exploitation de la Mer (IFREMER) Laboratoire Environnement- Ressources

Plus en détail

Une méthode de classification supervisée sans paramètre pour l apprentissage sur les grandes bases de données

Une méthode de classification supervisée sans paramètre pour l apprentissage sur les grandes bases de données Une méthode de classification supervisée sans paramètre pour l apprentissage sur les grandes bases de données Marc Boullé Orange Labs 2 avenue Pierre Marzin 22300 Lannion marc.boulle@orange-ftgroup.com,

Plus en détail

SQL Server 2012 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services...)

SQL Server 2012 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services...) Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 15 2. Pré-requis 15 3. Objectifs du livre 16 4. Notations 17 Introduction à la Business Intelligence 1. Du transactionnel au décisionnel 19 2. Business Intelligence

Plus en détail

Apprentissage symbolique et statistique à l ère du mariage pour tous

Apprentissage symbolique et statistique à l ère du mariage pour tous Apprentissage symbolique et statistique à l ère du mariage pour tous Stéphane Canu asi.insa-rouen.fr/enseignants/~scanu RFIA 2014, INSA Rouen 2 juillet 2014 Apprentissage : humain vs. machine Les apprentissages

Plus en détail

Arithmétique binaire. Chapitre. 5.1 Notions. 5.1.1 Bit. 5.1.2 Mot

Arithmétique binaire. Chapitre. 5.1 Notions. 5.1.1 Bit. 5.1.2 Mot Chapitre 5 Arithmétique binaire L es codes sont manipulés au quotidien sans qu on s en rende compte, et leur compréhension est quasi instinctive. Le seul fait de lire fait appel au codage alphabétique,

Plus en détail

DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI

DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI Option SIM DESCRIPTIF DE MODULE S5 GSI : Gouvernance et Systèmes d Information COORDONNATEUR DU MODULE : Département : Ce module a pour but d enseigner les méthodes, les règles et les pratiques nécessaires

Plus en détail

Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04

Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Introduction a la recherche d information Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers prénom.nom@cnam.fr Département

Plus en détail

Algèbre binaire et Circuits logiques (2007-2008)

Algèbre binaire et Circuits logiques (2007-2008) Université Mohammed V Faculté des Sciences Département de Mathématiques et Informatique Filière : SMI Algèbre binaire et Circuits logiques (27-28) Prof. Abdelhakim El Imrani Plan. Algèbre de Boole 2. Circuits

Plus en détail

LES CARTES À POINTS : POUR UNE MEILLEURE PERCEPTION

LES CARTES À POINTS : POUR UNE MEILLEURE PERCEPTION LES CARTES À POINTS : POUR UNE MEILLEURE PERCEPTION DES NOMBRES par Jean-Luc BREGEON professeur formateur à l IUFM d Auvergne LE PROBLÈME DE LA REPRÉSENTATION DES NOMBRES On ne conçoit pas un premier enseignement

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-Science

BI = Business Intelligence Master Data-Science BI = Business Intelligence Master Data-Science UPMC 25 janvier 2015 Organisation Horaire Cours : Lundi de 13h30 à 15h30 TP : Vendredi de 13h30 à 17h45 Intervenants : Divers industriels (en cours de construction)

Plus en détail

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement François Royer www.datasio.com 21 mars 2012 FR Big Data Congress, Paris 2012 1/23 Transport terrestre Traçabilité Océanographie Transport aérien Télémétrie

Plus en détail

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Plan La première partie : L intelligence artificielle (IA) Définition de l intelligence artificielle (IA) Domaines

Plus en détail

Algèbre 40 Analyse 26 14 Stat. 1 - IES : Probabilités discrètes et calcul intégral 29,5 6 Stat. 2 - IES : Probabilités générales 54 8 UE1-02 M-E-IS

Algèbre 40 Analyse 26 14 Stat. 1 - IES : Probabilités discrètes et calcul intégral 29,5 6 Stat. 2 - IES : Probabilités générales 54 8 UE1-02 M-E-IS 1er semestre UE1-01 E Algèbre 40 Analyse 26 14 Stat. 1 - IES : Probabilités discrètes et calcul intégral 29,5 6 Stat. 2 - IES : Probabilités générales 54 8 UE1-02 M-E-IS Introduction au système SAS 25,5

Plus en détail

Les technologies du Big Data

Les technologies du Big Data Les technologies du Big Data PRÉSENTÉ AU 40 E CONGRÈS DE L ASSOCIATION DES ÉCONOMISTES QUÉBÉCOIS PAR TOM LANDRY, CONSEILLER SENIOR LE 20 MAI 2015 WWW.CRIM.CA TECHNOLOGIES: DES DONNÉES JUSQU'À L UTILISATEUR

Plus en détail

Programme détaillé BTS INFORMATIQUE DE GESTION DIPLÔME D ETAT. Objectifs de la formation. Les métiers. Durée de la formation

Programme détaillé BTS INFORMATIQUE DE GESTION DIPLÔME D ETAT. Objectifs de la formation. Les métiers. Durée de la formation Objectifs de la formation Les inscriptions sont réservées aux élèves de niveau BAC ou plus, et sont ouvertes dans la mesure des places disponibles. Le Brevet de Technicien Supérieur d Informatique de Gestion

Plus en détail

Langage SQL (1) 4 septembre 2007. IUT Orléans. Introduction Le langage SQL : données Le langage SQL : requêtes

Langage SQL (1) 4 septembre 2007. IUT Orléans. Introduction Le langage SQL : données Le langage SQL : requêtes Langage SQL (1) Sébastien Limet Denys Duchier IUT Orléans 4 septembre 2007 Notions de base qu est-ce qu une base de données? SGBD différents type de bases de données quelques systèmes existants Définition

Plus en détail

Introduction à MATLAB R

Introduction à MATLAB R Introduction à MATLAB R Romain Tavenard 10 septembre 2009 MATLAB R est un environnement de calcul numérique propriétaire orienté vers le calcul matriciel. Il se compose d un langage de programmation, d

Plus en détail

Université Paris-Dauphine Département Mathématiques et Informatique de la Décision et des Organisations

Université Paris-Dauphine Département Mathématiques et Informatique de la Décision et des Organisations Université Paris-Dauphine Département Mathématiques et Informatique de la Décision et des Organisations Mention : Domaine : Informatique des Organisations Mathématiques et Informatique de la Décisions

Plus en détail

CESI Bases de données

CESI Bases de données CESI Bases de données Introduction septembre 2006 Bertrand LIAUDET EPF - BASE DE DONNÉES - septembre 2005 - page 1 PRÉSENTATION GÉNÉRALE 1. Objectifs généraux L objectif de ce document est de faire comprendre

Plus en détail

Déroulement. Evaluation. Préambule. Définition. Définition. Algorithmes et structures de données 28/09/2009

Déroulement. Evaluation. Préambule. Définition. Définition. Algorithmes et structures de données 28/09/2009 Déroulement Algorithmes et structures de données Cours 1 et 2 Patrick Reuter http://www.labri.fr/~preuter/asd2009 CM mercredi de 8h00 à 9h00 (Amphi Bât. E, 3 ème étage) ED - Groupe 3 : mercredi, 10h30

Plus en détail

Modélisation du comportement habituel de la personne en smarthome

Modélisation du comportement habituel de la personne en smarthome Modélisation du comportement habituel de la personne en smarthome Arnaud Paris, Selma Arbaoui, Nathalie Cislo, Adnen El-Amraoui, Nacim Ramdani Université d Orléans, INSA-CVL, Laboratoire PRISME 26 mai

Plus en détail

THOT - Extraction de données et de schémas d un SGBD

THOT - Extraction de données et de schémas d un SGBD THOT - Extraction de données et de schémas d un SGBD Pierre-Jean DOUSSET (France), Benoît ALBAREIL (France) pj@miningdb.com, benoit@miningdb.com Mots clefs : Fouille d information, base de données, système

Plus en détail

Ebauche Rapport finale

Ebauche Rapport finale Ebauche Rapport finale Sommaire : 1 - Introduction au C.D.N. 2 - Définition de la problématique 3 - Etat de l'art : Présentatio de 3 Topologies streaming p2p 1) INTRODUCTION au C.D.N. La croissance rapide

Plus en détail

Activités informatiques du BCCDC

Activités informatiques du BCCDC Activités informatiques du BCCDC Atelier sur la surveillance en santé environnementale Le 26 février 2013 Informatique en santé publique Application de disciplines clés pour la santé publique Science de

Plus en détail

1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données

1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données 1 er Avril 2015 Data Science & Big Data Etat de l art Donner plus d intelligence aux données Votre interlocuteur Didier Gaultier Directeur Data Science Business & Decision Professeur de Statistique à l

Plus en détail

Cours de bases de données. Philippe Rigaux

Cours de bases de données. Philippe Rigaux Cours de bases de données Philippe Rigaux 13 juin 2001 2 TABLE DES MATIÈRES 3 Table des matières 1 Introduction 7 2 Présentation générale 9 2.1 Données, Bases de données et SGBD.............................

Plus en détail

Conception de réseaux de télécommunications : optimisation et expérimentations

Conception de réseaux de télécommunications : optimisation et expérimentations Conception de réseaux de télécommunications : optimisation et expérimentations Jean-François Lalande Directeurs de thèse: Jean-Claude Bermond - Michel Syska Université de Nice-Sophia Antipolis Mascotte,

Plus en détail

Algorithmes de recherche

Algorithmes de recherche Algorithmes de recherche 1 Résolution de problèmes par recherche On représente un problème par un espace d'états (arbre/graphe). Chaque état est une conguration possible du problème. Résoudre le problème

Plus en détail

CH.6 Propriétés des langages non contextuels

CH.6 Propriétés des langages non contextuels CH.6 Propriétés des langages non contetuels 6.1 Le lemme de pompage 6.2 Les propriétés de fermeture 6.3 Les problèmes de décidabilité 6.4 Les langages non contetuels déterministes utomates ch6 1 6.1 Le

Plus en détail

TABLE DES MATIÈRES. PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats. Pierre Dagnelie

TABLE DES MATIÈRES. PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats. Pierre Dagnelie PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats Pierre Dagnelie TABLE DES MATIÈRES 2012 Presses agronomiques de Gembloux pressesagro.gembloux@ulg.ac.be www.pressesagro.be

Plus en détail

Optimisation et programmation mathématique. Professeur Michel de Mathelin. Cours intégré : 20 h

Optimisation et programmation mathématique. Professeur Michel de Mathelin. Cours intégré : 20 h Télécom Physique Strasbourg Master IRIV Optimisation et programmation mathématique Professeur Michel de Mathelin Cours intégré : 20 h Programme du cours d optimisation Introduction Chapitre I: Rappels

Plus en détail

Introduction à Business Objects. J. Akoka I. Wattiau

Introduction à Business Objects. J. Akoka I. Wattiau Introduction à Business Objects J. Akoka I. Wattiau Introduction Un outil d'aide à la décision accès aux informations stockées dans les bases de données et les progiciels interrogation génération d'états

Plus en détail

Programmation par contraintes. Laurent Beaudou

Programmation par contraintes. Laurent Beaudou Programmation par contraintes Laurent Beaudou On se trouve où? Un problème, une solution : la solution est-elle une solution du problème? simulation, vérification 2 On se trouve où? Un problème, une solution

Plus en détail

Principes d implémentation des métaheuristiques

Principes d implémentation des métaheuristiques Chapitre 2 Principes d implémentation des métaheuristiques Éric D. Taillard 1 2.1 Introduction Les métaheuristiques ont changé radicalement l élaboration d heuristiques : alors que l on commençait par

Plus en détail

Introduction aux Systèmes Interactifs d!aide à la Décision (SIAD) 2009 Bernard ESPINASSE Professeur à l'université d'aix-marseille

Introduction aux Systèmes Interactifs d!aide à la Décision (SIAD) 2009 Bernard ESPINASSE Professeur à l'université d'aix-marseille Introduction aux Systèmes Interactifs d!aide à la Décision (SIAD) 2009 Bernard ESPINASSE Professeur à l'université d'aix-marseille 1. Typologie des dans l!entreprise 2. Modélisation des processus décisionnels

Plus en détail

Cours Base de données relationnelles. M. Boughanem, IUP STRI

Cours Base de données relationnelles. M. Boughanem, IUP STRI Cours Base de données relationnelles 1 Plan 1. Notions de base 2. Modèle relationnel 3. SQL 2 Notions de base (1) Définition intuitive : une base de données est un ensemble d informations, (fichiers),

Plus en détail

Jade. Projet Intelligence Artificielle «Devine à quoi je pense»

Jade. Projet Intelligence Artificielle «Devine à quoi je pense» Jade Projet Intelligence Artificielle «Devine à quoi je pense» Réalisé par Djénéba Djikiné, Alexandre Bernard et Julien Lafont EPSI CSII2-2011 TABLE DES MATIÈRES 1. Analyse du besoin a. Cahier des charges

Plus en détail

MABioVis. Bio-informatique et la

MABioVis. Bio-informatique et la MABioVis Modèles et Algorithmes pour la Bio-informatique et la Visualisation Visite ENS Cachan 5 janvier 2011 MABioVis G GUY MELANÇON (PR UFR Maths Info / EPI GRAVITE) (là, maintenant) - MABioVis DAVID

Plus en détail

Pentaho : Comparatif fonctionnel entre la version Communautaire (gratuite) et la version Entreprise (payante) Table des matières

Pentaho : Comparatif fonctionnel entre la version Communautaire (gratuite) et la version Entreprise (payante) Table des matières Pentaho : Comparatif fonctionnel entre la version Communautaire (gratuite) et la version Entreprise (payante) Table des matières 1 2 3 4 PRÉSENTATION DE PENTAHO...2 LISTING DES COMPOSANTS DE LA PLATE-FORME...4

Plus en détail

Introduction à l Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (7)

Introduction à l Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (7) Introduction à l Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (7) Bernard ESPINASSE Professeur à Aix-Marseille Université (AMU) Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille Septembre 2013 Emergence

Plus en détail

Logique binaire. Aujourd'hui, l'algèbre de Boole trouve de nombreuses applications en informatique et dans la conception des circuits électroniques.

Logique binaire. Aujourd'hui, l'algèbre de Boole trouve de nombreuses applications en informatique et dans la conception des circuits électroniques. Logique binaire I. L'algèbre de Boole L'algèbre de Boole est la partie des mathématiques, de la logique et de l'électronique qui s'intéresse aux opérations et aux fonctions sur les variables logiques.

Plus en détail

Mécanicien(ne) Automaticien(ne)

Mécanicien(ne) Automaticien(ne) 3 ème degré Technique de qualification Options : Mécanicien Automaticien Electricien Automaticien Mécanicien(ne) Automaticien(ne) Présentation générale Le métier Le «Mécanicien automaticien», tel que défini

Plus en détail