ENSIIE OPTIONS DE S4 (ÉVRY) TABLE DES MATIÈRES

Transcription

1 ENSIIE OPTIONS DE S4 (ÉVRY) TABLE DES MATIÈRES SEMESTRE 4 1 GROUPE [PST] Processus stochastiques [SETR1] Systèmes embarqués [LOA] Langages objets avancés GROUPE [MOST] Modélisation statistique [SE1] Systèmes d exploitation [CAL] Modèles de calculs [RVIG] Réalité virtuelle et informatique graphique GROUPE [IMF] Instruments et modèles financiers [RIAL] Réseaux IP et administration LAN [ROC] Robotique et contrôle GROUPE [MNS] Méthodes numériques de simulation [PCV] Programmation concurrente et vérification [SETR2] Systèmes temps réel et systèmes temps réel embarqués [TPAA] Tests de performance des applications dans les architectures n-tiers GROUPE [ICS] Calcul stochastique [SE2] Systèmes d exploitation [ASN] Algorithmes semi-numériques [CORO] Compléments et outils de recherche opérationnelle GROUPE [GAP] Gestion d actifs et projet [SSI] Sécurité des systèmes d information [IRA] Images et réalité augmentée [GPE] Gestion de la production dans l entreprise i

2 SEMESTRE 4 (OPTIONS) Les options de semestre 4 présentées dans ce document sont celles sont proposées pour l année scolaire Organisation. Les options sont réparties en six groupes (cf. tableau 1). Groupe 1.1 Groupe 1.2 Groupe 1.3 Groupe 2.1 Groupe 2.2 Groupe PST MOST IMF MNS ICS GAP 2 SETR1 SE1 RIAL SETR2 SE2 SSI 3 LOA CAL PCV ASN 4 RVIG ROC IRA 5 CENT TPAA CORO GPE TABLE 1 Répartition des options par groupes. Les UE marquées d une étoile nécessitent des prérequis dans les groupes 1.x (cf. pré-requis dans les descriptions). Les UE en italique ont un effectif limité. Les élèves peuvent choisir une option par groupe. La signification des groupes en termes 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 le mardi après-midi et le mercredi matin ; Les options des groupes x.2 ont lieu le lundi après-midi et le jeudi matin ; Les options des groupes x.3 ont lieu le vendredi matin et après-midi. Règles. Il faut choisir une option par groupe 1. Deux tours sont prévus. Premier tour Les inscriptions sur le serveur seront ouvertes du lundi 12 novembre à 12h45 au vendredi 16 novembre à 14h00. Les résultats du premier tour seront affichés la semaine du 26 novembre. 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 lundi 3 décembre à 12h45 au jeudi 6 décembre à 23h59. Les UE dont l effectif est supérieur ou égal à 8 ouvrent. Les listes définitives seront affichées au plus tard le jeudi 20 décembre. Autres informations Les UE à effectif limité fonctionnent sur la base du «premier arrivé, premier servi». 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 UE de S2 à repasser sont prioritaires. 1

3 Parcours. Certaines lignes du tableau peuvent former un parcours. On peut citer par exemple : Ligne 1 Parcours «ingénierie informatique, statistique et financière» (2ISF). Ligne 2 Parcours «informatique système, réseau, sécurité». Ligne 3 Parcours «algo et programmation». Ligne 4 Parcours «réalité virtuelle et systèmes intelligents» (RVSI). Challenge «Projet d entreprendre» (CENT). Organisation : Télécom École de Management. Contenu GROUPE [PST] Processus stochastiques [MMC4] Martingales et chaînes de Markov [MST4] Séries temporelles [SETR1] Systèmes embarqués [LOA] Langages objets avancés [ICO4] Concepts objets avancés [PCO4] Projet GROUPE [MOST] Modélisation statistique [MAS4] Introduction à l apprentissage statistique [MRA4] Régression avancée [SE1] Systèmes d exploitation [CAL] Modèles de calculs [RVIG] Réalité virtuelle et informatique graphique [IRV4] Fondements de la Réalité Virtuelle (RV) [IIG4] Informatique Graphique (IG) [PRV4] Projet de réalité virtuelle et informatique graphique GROUPE [IMF] Instruments et modèles financiers [MDF4] Modèles discrets en finance [MIF4] Instruments financiers [RIAL] Réseaux IP et administration LAN [LAN4] Administration d un LAN [IRE4] Réseaux IP [ROC] Robotique et contrôle [IRO4] Robotique [ICP4] Contrôle de process [PRO4] Projet de robotique et contrôle des process GROUPE [MNS] Méthodes numériques de simulation [MMS4] Méthodes de simulation [MAN4] Analyse numérique des EDP [PCV] Programmation concurrente et vérification [ICM4] Concepts et model-checking [IPC4] Programmation concurrente en Java [SETR2] Systèmes temps réel et systèmes temps réel embarqués [TPAA] Tests de performance des applications dans les architectures n-tiers [ICT4] Conduite des tests techniques

4 [IEA4] Étude approfondie et administration d Oracle 10g GROUPE [ICS] Calcul stochastique [SE2] Systèmes d exploitation [IAR4] Architectures matérielles [PSE4] Projet [ASN] Algorithmes semi-numériques [ISNE4] Arithmétiques entières [ISNP4] Arithmétiques polynomiales [CORO] Compléments et outils de recherche opérationnelle GROUPE [GAP] Gestion d actifs et projet [EGA4] Gestion d actifs [PISF4] Projet 2ISF [SSI] Sécurité des systèmes d information [IRA] Images et réalité augmentée [IVA4] Vision artificielle et réalité augmentée [PRA4] Projet de réalité augmentée [GPE] Gestion de la production dans l entreprise

5 [PST] PROCESSUS STOCHASTIQUES Effectif 30 Abass Sagna Notions de probabilités pour le module 1 et d analyse de données pour le module 2. Cet UE a pour objectif d initier les élèves à la notion de processus stochastiques, en particulier aux martingales et chaînes de Markov d une part, et aux séries temporelles d autre part. Elle donne aux élèves les outils nécessaires pour comprendre les fondements et les méthodes d analyse des processus stochastiques dans divers domaines des mathématiques appliquées, notamment, en économétrie et en mathématiques financières. Module 1 Martingales et chaînes de Markov (Coef. 1) Module 2 Séries temporelles (Coef. 1) Abass Sagna 2/3 examen écrit + 1/3 TP noté Examen écrit. TP noté non rattrapable. Découpage Cours : 7 séance(s) TD : 3 séance(s) TP : 2 séance(s) Examen : 1 séance(s) MARTINGALES ET CHAÎNES DE MARKOV 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 recherche opérationnelle où les chaînes de Markov sont abordées ; 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. Ferhat Mihoubi (PdU, UÉVE) 2/3 examen écrit + 1/3 TP noté Examen écrit. TP noté non rattrapable. Découpage Cours : 7 séance(s) TD : 3 séance(s) TP : 2 séance(s) Examen : 1 séance(s) SÉRIES TEMPORELLES 4

6 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). 5

7 [SETR1] SYSTÈMES EMBARQUÉS Effectif 16 Alain Autin Notions de systèmes informatiques Projet par groupe de 2 à 4 élèves Non rattrapable Découpage Cours : 5 séance(s) TD : 10 séance(s) TP : 11 séance(s) Faire découvrir aux élèves un domaine d application de l informatique, le contrôle de procédé de notre environnement quotidien. Approfondir et appliquer les connaissances acquises en première année dans l UE «Systèmes Informatiques». Initier les élèves à la conception de systèmes embarqués : vocabulaire, choix techniques, architecture des applications, maîtrise des outils de développement, etc. 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.). 6

8 [LOA] LANGAGES OBJETS AVANCÉS David Roussel Langages objets L objectif de cette option est de familiariser les élèves avec les concepts objets avancés de conteneurs, itérateurs (pointeurs généralisés), algorithmes (foncteurs) et le découplage conteneurs/algorithmes grâce aux itérateurs de la Standard Template Library ou du framework QT, ainsi que le paradigme événementiel des signaux/slots en QT. QT intègre par ailleurs de nombreux aspects allant de l introspection (grâce aux meta-objets) aux interfaces graphiques dans une architecure MVC. Ces concepts fortement utilisés dans le développement objet actuel sont ensuite appliqués dans la partie GUI de QT au travers d un projet. Module 1 Concepts objets avancés (Coef. 0.46) Module 2 Projet (Coef. 0.54) David Roussel, Jean-Yves Didier (MdC UEVE-IBISC) TP notés (moyenne des TP notés) TP noté Découpage Cours : 6 séance(s) TP : 6 séance(s) CONCEPTS OBJETS AVANCÉS Familiariser les élèves avec les concepts objets avancés de conteneurs, itérateurs, algorithmes (foncteurs), signaux/slots au travers de la Standard Template Library et du framework Qt. Contenu STL : conteneurs, itérateurs, algorithmes. C++11 : nouveautés introduites par le dernier standard en date multitâche, templates variadiques, fonctions lambda... Qt : Meta objets, signaux/slots, threads & events, Mutex & Semaphore, Containers & iterators, GUI, Qt toolchain : Meta object Compiler, UI compiler. David Roussel Soutenance de projet Non rattrapable Découpage Cours : 1 séance(s) TP : 13 séance(s) Contenu PROJET Mettre en pratique les concepts vus précédemment dans le cadre d un proket en Qt GUI. Présentation du projet et TP sur projet. 7

9 [MOST] MODÉLISATION STATISTIQUE Effectif 24 Marie Szafranski Notions de programmation impérative, d optimisation mathématique et de statistiques et outils informatiques. Les élèves doivent également suivre (sans trop de difficulté) l UE d analyse de données de S3. Ce cours présente un ensemble de méthodes permettant de découvrir les relations existantes entre la réponse et les observations (sur plusieurs variables) d un phénomène aléatoire. Les différents enjeux de la modélisation (analyse et / ou prédiction du phénomène) seront étudiés dans le cadre de la classification et de la régression supervisée. Module 1 Introduction à l apprentissage statistique (Coef. 1) Module 2 Régression avancée (Coef. 1) Découpage Cours : 6 séance(s) TP : 6 séance(s) Examen : 1 séance(s) Contenu INTRODUCTION À L APPRENTISSAGE STATISTIQUE Jean-Christophe Janodet (PR, UÉVE), Néhémy Lim (doctorant, CEA) et Marie Szafranski 1/2 examen écrit + 1/3 projet + 1/6 contrôle continu Examen écrit. Projet et contrôle continu non rattrapables. 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 : principe de minimisation du risque empirique, du risque structurel, erreur de généralisation, etc., Méthodologie de l apprentissage statistique : évaluation de l erreur de généralisation, Méthodes : SVM, boosting et arbres de décisions. Découpage Cours : 8 séance(s) TP : 4 séance(s) RÉGRESSION AVANCÉE Christophe Ambroise (PR, UÉVE) et Guillem Rigaill (MdC, UÉVE) 1/2 examen écrit + 1/3 projet + 1/6 contrôle continu Examen écrit. Projet et contrôle continu non rattrapables. 8

10 Contenu Examen : 1 séance(s) 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. 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. 9

11 [SE1] SYSTÈMES D EXPLOITATION 1 Ivan Augé Notions d assembleur, de programmation et langage C Ivan Augé et Gérard Berthelot Contrôle continu TP noté Découpage Cours : 13 séance(s) TD : 2 séance(s) TP : 11 séance(s) 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? Contenu Processeur Intel, Boot, Compilation, Démarrage d un système, Appels système et gestion des piles, Système de fichiers. 10

12 [CAL] MODÈLES DE CALCULS Xavier Urbain Notions de programmation. Xavier Urbain, Pierre Courtieu (CNAM). Examen écrit Examen écrit Découpage Cours : 13 séance(s) TD : 10 séance(s) TP : 2 séance(s) Examen : 1 séance(s) Contenu On se pose 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 voit quelles sont les équivalences entre différentes philosophies et modèles de calcul, principalement : machines de Turing, fonctions récursives partielles, lambda-calcul. On peut ainsi introduire les notions de complexité. On voit enfin ce qu on peut en tirer pour une bonne pratique de la programmation. Le cours se termine sur le premier théorème d incomplétude de Gödel. Machines de Turing, décidabilité/indécidabilité, calculabilité, fonctions récursives partielles (brièvement), lambda-calcul, propriétés de ces modèles, équivalences entre modèles, premier théorème d incomplétude. 11

13 [RVIG] RÉALITÉ VIRTUELLE ET INFORMATIQUE GRAPHIQUE Effectif 40 Guillaume Bouyer Notions de programmaton impérative Dans le cadre du parcours thématique RVSI : savoir ce que sont, à quoi servent et comment réaliser des applications de réalité virtuelle, programmer des rendus visuels et des interactions 3D dans une application simple. Module 1 Fondements de la Réalité Virtuelle (RV) (Coef. 0,31) Module 2 Informatique Graphique (IG) (Coef. 0,31) Module 3 Projet de réalité virtuelle et informatique graphique (Coef. 0,38) Guillaume Bouyer Examen écrit Examen écrit Découpage Cours : 7 séance(s) Examen : 1 séance(s) FONDEMENTS DE LA RÉALITÉ VIRTUELLE (RV) La Réalité Virtuelle permet à des utilisateurs d interagir de manière naturelle et immersive dans des environnements numériques 3D. Le module en présente les fondements technologiques et théoriques, ainsi que les méthodes pour la conception d applications et d Interactions 3D utiles et utilisables. Contenu Définitions de base, historique et applications de la RV, Canaux sensori-moteurs ; interfaces visuelles, audio, haptiques et de commande ; capteurs, Multimodalité et techniques d interaction Outils et techniques de rendus graphiques, sonores et haptiques en RV. Jean-Yves Didier (MdC, UÉVE) 1/2 examen écrit + 1/2 TP noté Examen écrit Découpage Cours : 3 séance(s) TP : 4 séance(s) Examen : 1 séance(s) INFORMATIQUE GRAPHIQUE (IG) Passer en revue les fondements de l informatique graphique. Mettre enœuvre un graphe de scène employant les techniques d IG récentes (shaders, etc.) Contenu Pipeline graphique, Mathématiques géométriques pour l IG, Graphe de scènes, Modélisation 3D, Shaders. 12

14 PROJET DE RÉALITÉ VIRTUELLE ET INFORMATIQUE GRAPHIQUE Guillaume Bouyer et Jean-Yves Didier Projet (rapport écrit + soutenance) Non rattrapable Découpage TP : 10 séance(s) Mettre en application les concepts et les techniques des cours réalité virtuelle et informatique graphique grâce à un moteur de jeu (Unity Pro 4). Contenu Prise en main, Modélisation de l environnement virtuel (graphe de scène, caméras, lumières, etc.), Animation des modèles, Interactions (sélection, manipulation, navigation, contrôle), Assistances visuelles et ajouts graphiques. 13

15 [IMF] INSTRUMENTS ET MODÈLES FINANCIERS Thomas Lim Notions de probabilités. Les notions vues en introduction aux marchés financiers (S3) sont fortement recommandées. Cette option présente les notions fondamentales en mathématiques financières aussi bien d un point de vue mathématique que d un point de vue finance de marché en introduisant des termes comme non-arbitrage, complétude de marché, probabilité risque neutre. Ces notions permettront d évaluer et de couvrir les produits dérivés comme les futures, obligations et SWAP, qui sont quelques produits classiques utilisés en salle de marchés. Module 1 Modèles discrets en finance (Coef. 0.5) Module 2 Instruments financiers (Coef. 0.5) Étienne Chevalier (UÉVE) Contrôle continu Examen écrit (oral si faible effectif) Découpage Cours : 13 séance(s) MODÈLES DISCRETS EN FINANCE 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. Serge Werle et Sanjeevan Chandrakarassam (BNP Paribas) Contrôle continu Examen écrit Découpage Cours : 13 séance(s) INSTRUMENTS FINANCIERS 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. 14

16 [RIAL] RÉSEAUX IP ET ADMINISTRATION LAN Yacine Ghamri-Doudane Aucun Maîtriser les réseaux TCP/IP d un point de vue théorique et pratique. Maîtriser les outils qu utilise un ingénieur système et montrer comment organiser un LAN. Module 1 Administration d un LAN (Coef. 1) Module 2 Réseaux IP (Coef. 1) Ivan Augé et Gérard Berthelot Contrôle continu Non rattrapable Découpage Cours : 3 séance(s) TP : 7 séance(s) ADMINISTRATION D UN LAN 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. Yacine Ghamri-Doudane Examen et contrôle continu Non rattrapable Découpage Cours : 8 séance(s) TD : 3 séance(s) TP : 4 séance(s) Examen : 1 séance(s) RÉSEAUX IP 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. 15

17 [ROC] ROBOTIQUE ET CONTRÔLE Malik Mallem (PR, UÉVE) Aucun L objectif de l option est de présenter les principales méthodes de calcul de modèles géométriques, cinématiques et dynamiques de robots articulés d architecture série, parallèle et humanoïde, d une part. Les principaux concepts et outils de contrôle et de la commande par calculateur d un processus (industriel ou non) continu tel qu un robot sont également présentés, d autre part. Ces concepts sont illustrés par un projet de modélisation géométrique et dynamique d un robot industriel. Module 1 Robotique (Coef. 0,38) Module 2 Contrôle de process (Coef. 0,38) Module 3 Projet de robotique et contrôle des process (Coef. 0,24) Malik Mallem Examen écrit Examen écrit Découpage Cours : 6 séance(s) TD : 3 séance(s) Examen : 1 séance(s) ROBOTIQUE Présentation des principales méthodes de calcul de modèles géométriques et cinématiques de robots série, parallèle et humanoïde. Contenu Introduction à la robotique, Constituants et fonctions d un robot, Modélisation géométrique et différentielle de robots articulés à 6ddl, Modèles géométrique direct et inverse, Modèles différentiel direct et inverse, Structures de base des robots manipulateurs, Exemples de modélisation de bras manipulateurs sérié, Paramètres de Denavit-Hartenberg, Utilisation des modèles, Génération de trajectoires, Modèles de robots à architecture parallèles et humanoïdes. CONTRÔLE DE PROCESS Gilney Damm (MdC, UÉVE) Contrôle continu Examen écrit Découpage Cours : 7 séance(s) 16

18 TD : 3 séance(s) Introduire les principaux concepts et outils de contrôle et de la commande par calculateur d un processus (industriel ou non) continu ou discret. Contenu Modèles dynamiques, 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. PROJET DE ROBOTIQUE ET CONTRÔLE DES PROCESS Malik Mallem, Gilney Damm et David Roussel Soutenance Non rattrapable Découpage Cours : 1 séance(s) TP : 5 séance(s) Contenu Appliquer sous la forme d un projet les notions vues en robotique et contrôle. Un cours introductif pour présenter le projet, puis séances de projet sur machines. 17

19 [MNS] MÉTHODES NUMÉRIQUES DE SIMULATION Effectif 30 Vincent Torri (UÉVE) Notions de probabilités, de statistiques, d analyse de données,méthodes d analyse numérique L objectif de l UE est d introduire des outils classiques d analyse numérique, permettant d approcher les solutions théoriques de certains problèmes mathématiques. Les deux approches introduites dans les deux modules sont d une part des méthodes fondées sur les statistiques telle (entre autre) la classique méthode de Monte Carlo, et d autre part la méthode des différences finies utilisée pour résoudre numériquement des équations aux dérivées partielles. L application pratique de ces deux modules peut être la finance, dans laquelle elles sont très utilisées. Module 1 Méthodes de simulation (Coef. 1) Module 2 Analyse numérique des EDP (Coef. 1) Pierre Dos-Santos Uzarralde (CEA) Contrôle continu Découpage Cours : 9 séance(s) TP : 4 séance(s) Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés MÉTHODES DE SIMULATION 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. Vincent Torri Contrôle continu Découpage Cours : 9 séance(s) TP : 4 séance(s) ANALYSE NUMÉRIQUE DES EDP Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés 18

20 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 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. 19

21 [PCV] PROGRAMMATION CONCURRENTE ET VÉRIFICATION Effectif 20 Gérard Berthelot Notions de systèmes informatiques, de logique, d automates, et de langages objets Comprendre les difficultés inhérentes à la programmation concurrente, maîtriser les outils standard de synchronisation, connaître la technique de vérification par model-checking, concevoir des applications java utilisant des traitements concurrents. Module 1 Concepts et model-checking (Coef. 1) Module 2 Programmation concurrente en Java (Coef. 1) Gérard Berthelot Examen écrit (sans document) Examen écrit (sans document) Découpage Cours : 6 séance(s) TD : 4 séance(s) TP : 4 séance(s) Examen : 1 séance(s) CONCEPTS ET MODEL-CHECKING 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. Gérard Berthelot Projet Examen écrit (sans document) Découpage Cours : 2 séance(s) TD : 2 séance(s) TP : 7 séance(s) PROGRAMMATION CONCURRENTE EN JA V A 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. 20

22 [SETR2] SYSTÈMES TEMPS RÉEL ET SYSTÈMES TEMPS RÉEL EMBARQUÉS Effectif 16 Alain Autin Notions de systèmes informatiques et l UE de systèmes embarqués (SETR1) Projet réalisé par groupes de 2 ou 4 Non rattrapable Découpage Cours : 6 séance(s) TD : 9 séance(s) TP : 11 séance(s) Présentation et mise en œuvre des concepts systèmes fondamentaux liés au domaine «temps réel» : processus, threads, priorités d exécution, etc. Présentation et mise en œuvre des techniques de synchronisation «temps réel» : sémaphores événements, interruptions, etc. Initiation à la conception d applications temps réel. Application des connaissances «systèmes embarqués» au domaine «temps réel». 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. 21

23 [TPAA] TESTS DE PERFORMANCE DES APPLICATIONS DANS LES ARCHITECTURES N-TIERS Effectif 30 Claude Deblangy Notions de bases de données Comprendre le fonctionnement interne d Oracle 10g dans l optique d en améliorer les performances et comprendre les stratégies des tests de performances. Deux thèmes sont donc enseignés : «Architecture interne d Oracle 10g» et «Stratégie des tests de performances». Module 1 Conduite des tests techniques (Coef. 1) Module 2 Étude approfondie et administration d Oracle 10g (Coef. 1) Claude Deblangy CONDUITE DES TESTS TECHNIQUES Projet : tests de charge sur un projet spécifique à ce cours ou pris parmi les autres projets de l école. Non rattrapable Découpage Cours : 6 séance(s) TD : 6 séance(s) Examen : 1 séance(s) 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. Claude Deblangy ÉTUDE APPROFONDIE ET ADMINISTRATION D ORACLE 10G Projet : mettre en œvre Oracle 10g sur un projet spécifique à ce cours ou pris parmi les autres projets de l école. Non rattrapable Découpage Cours : 6 séance(s) TD : 6 séance(s) 22

24 Examen : 1 séance(s) 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), 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. 23

25 [ICS] CALCUL STOCHASTIQUE Effectif 30 Étienne Chevalier Probabilités Cette UE 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. Étienne Chevalier (MdC UEVE) Contrôle continu Examen écrit (oral si faible effectif) Découpage Cours : 18 séance(s) TD : 8 séance(s) Contenu 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). 24

26 [SE2] SYSTÈMES D EXPLOITATION 2 Ivan Augé L UE systèmes d exploitation 1 (SE1) Module 1 Architectures matérielles (Coef. 1) Module 2 Projet (Coef. 1) Denis Dupont Examen écrit Examen écrit Découpage Cours : 12 séance(s) Examen : 1 séance(s) Contenu CISC, RISC, MMU, Pipeline, Cache. ARCHITECTURES MATÉRIELLES Donner un aperçu de l évolution au fil du temps des architectures des machines qui a aboutie aux machines performantes actuelles. Ivan Augé et Gérard Berthelot Projet Non rattrapable Découpage Cours : 1 séance(s) TP : 12 séance(s) Contenu Mise en pratique du cours de système d exploitation. Mise en pratique du cours de système d exploitation. PROJET 25

27 [ASN] ALGORITHMES SEMI-NUMÉRIQUES Effectif 25 Renaud Rioboo Les modules de 1A, le module sécurité réseau de 2A peut être utile Le module vise à décrire des algorithmes sur les grands entiers ainsi que sur les polynômes. Plus spécifiquement les multiplications de Karatsuba et de Tom Cook seront étudiées pour les grands entiers ainsi que l utilisation de la bibliothèque GMP. Concernant les polynômes on traitera des représentations distribuées et récursives en plusieurs variables. On étudiera l élimination avec les algorithmiques de pgcd et plus généralement de résultant. On terminera par l application du résultant à l intégration des fractions rationnelles. Module 1 Arithmétiques entières (Coef. 1) Module 2 Arithmétiques polynomiales (Coef. 1) Christophe Mouilleron Examen écrit 65%, projet 35% Examen écrit Découpage Cours : 4 séance(s) TD : 4 séance(s) TP : 2 séance(s) TP : 2 séance(s) Examen : 1 séance(s) Contenu Arithmétique des nombres entiers. La partie arithmétique des entiers décrite plus haut. ARITHMÉTIQUES ENTIÈRES Renaud Rioboo Examen écrit 65%, projet 35% Examen écrit Découpage Cours : 4 séance(s) TD : 4 séance(s) TP : 2 séance(s) TP : 2 séance(s) Examen : 1 séance(s) Contenu Arithmétiques polynomiales La partie polynomiale décrite plus haut. ARITHMÉTIQUES POLYNOMIALES 26

28 [CORO] COMPLÉMENTS ET OUTILS DE RECHERCHE OPÉRATIONNELLE Alain Faye Notions de recherche opérationnelle Alain Billionnet, Alain Faye Examen écrit (8 points) + Projet (6 points) + TP notés (6 points) Examen écrit Découpage Cours : 15 séance(s) TD : 10 séance(s) Examen : 1 séance(s) Contenu 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. 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 : mise en œuvre sur un problème concret d optimisation de l exploitation du gaz. 27

29 [GAP] GESTION D ACTIFS ET PROJET Effectif 30 Vathana Ly-Vath Aucun L objectif de cette UE est double : Comprendre et assimiler les notions fondamentales de la gestion d actifs, les différents modèles utilisés par les praticiens, et les produits structurés. Renforcer et approfondir les connaissances sur les méthodes mathématiques vues dans le parcours 2ISF. Module 1 Gestion d actifs (Coef. 1) Module 2 Projet 2ISF (Coef. 1) Serge Werle et Sanjeevan Chandrakarassam (BNP Paribas) Contrôle continu Découpage Cours : 10 séance(s) TP : 4 séance(s) Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés GESTION D ACTIFS 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 2ISF Christophe Ambroise (PR UÉVE), Etienne Birmele (MdC UÉVE), Ferhat Mihoubi (PR UÉVE) Projet Non rattrapable Découpage TP : 12 séance(s) L objectif de ces séances de projet encadré est de permettre aux étudiants d approfondir leurs connaissances en mathématiques appliquées enseignées dans le parcours 2ISF, en particulier à travers des implantations informatiques et numériques. 28

30 Contenu Approfondissements des concepts théoriques vus dans une des UE optionnelles du parcours 2ISF, Réalisation d un projet souvent à travers des implantations informatiques des différents modèles statistiques ou mathématiques. 29

31 [SSI] SÉCURITÉ DES SYSTÈMES D INFORMATION Cédric Bouhier Notions de systèmes informatiques, de programmation impérative, de bases de données et de sécurité réseau et middleware Cédric Bouhier, Guillaume Valadon, Benjamin Morin, Julien Raeis, Luc Delsalle et Victor Vuillard (ingénieurs à l ANSII) Examen écrit Examen écrit Découpage Cours : 23 séance(s) TP : 2 séance(s) Examen : 1 séance(s) La sécurité des systèmes d information s intègre dans de nombreux domaines de l informatique. Cette option introduit les fondements de la sécurité des systèmes d information dans sa généralité et balaye 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. Contenu Cryptographie : chiffrement, authentification, symétrique, asymétrique, hachage, gestion de clefs, Sécurité réseau : protocoles structurant Internet (ARP, IP, TCP, DNS), bonnes pratiques en matière de conception d architecture réseau sécurisée et de parefeux, fonctionnement et mise en œuvre de protocoles réseau sécurisés tels que SSL et IPSEC, notion de sécurité dans la téléphonie sur IP, Sécurité système : architecture, modèle de sécurité des systèmes, fonctionnalités de sécurité, protections proposées, vulnérabilités, bonnes pratiques d administration et d utilisation (sous Unix, Windows et les smartphones) Développement sécurisé : vulnérabilités existantes et les moyens de s en prémunir (développement web et système), Étude de cas de test d intrusion reprenant de manière appliquée différentes notions vues dans l option. 30

32 [IRA] IMAGES ET RÉALITÉ AUGMENTÉE David Roussel Aucun Dans le cadre du parcours thématique RVSI, l objectif de cette option est de présenter les différents concepts et outils mis en œuvre en vision artificielle (2D et 3D), ainsi que les principales applications. Ces différents éléments sont ensuite intégrés dans le domaine particulier de la Réalité Augmentée (RA) dont le recalage réel / virtuel repose en grande partie sur l extraction et la reconnaissance de primitives dans l image. Les paradigmes utilisé en RA pour augmenter le réel avec des éléments virtuels (continuum réel virtuel, architectures, augmentations et rendu) sont ensuite présentés. L ensemble de ces éléments permettront aux élèves de maîtriser la chaîne de traitements permettant de construire des applications de réalité augmentée. Module 1 Vision artificielle et réalité augmentée (Coef. 0,7) Module 2 Projet de réalité augmentée (Coef. 0,3) VISION ARTIFICIELLE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE David Roussel et Jean-Yves Didier (MdC, UÉVE) TP notés (moyenne des différents TP) TP noté Découpage Cours : 10 séance(s) TP : 8 séance(s) Contenu Familiariser les élèves dans un premier temps avec la vision par ordinateur et ses applications, puis dans un deuxième temps présenter les concepts de la RA. Images Vision 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. Réalité augmentée Généralités : continuum de Milgram, taxonomies technologiques et fonctionnelles, Sous-problématiques : recalage, capteurs hybrides, composition des scènes de RA, photoréalisme, etc. Architecture logicielle et fonctionnelle d une application de RA. PROJET DE RÉALITÉ AUGMENTÉE Jean-Yves Didier 31

33 Projet (rapport écrit + soutenance) Non rattrapable Découpage Cours : 1 séance(s) TP : 7 séance(s) Contenu Mettre en pratique les concepts vu précédemment dans le cadre d un projet en visant à développer une application de RA basée vision. Présentation du projet et TP sur le projet. 32

34 [GPE] GESTION DE LA PRODUCTION DANS L ENTREPRISE Effectif 25 Nicolas Saloff-Coste Aucun Nicolas Saloff-Coste (ingénieur conseil) Projets proposés aux élèves au début du cours, individuels ou en groupes selon le nombre des élèves inscrits. Examen écrit Découpage Cours : 16 séance(s) TD : 4 séance(s) TP : 6 séance(s) 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, La prévision, La flexibilité, 33

35 Produire sans stocks, Aspects comptables : cartographie de la chaine de la valeur, L amélioration permanente, La formation, Les différentes approches cybernétiques de la robotisation. 34

36 INDEX Analyse Numérique, 18 Apprentissage Statistique, 8 Architecture, 25 Arithmétique, 26 Attaques, 30 Bases de données Architecture n-tiers, 22 C++, 7 Calcul stochastique, 24 Calculabilité, 11 Chaîne de Markov, 4 Classification Supervisée, 8 Complexité, 11 Concurrence, 20 Contrôle, 16 Cryptographie, 30 Décidabilité, 11 Équations aux dérivées partielles, 18 Entreprise Gestion, 33 Production, 33 Finance Gestion d actifs, 28 Instruments, 14 Marchés, 14 Modèles, 14, 28 Stochastique, 4, 24 Gestion D actifs, 28 Grands entiers, 26 λ-calcul, 11 LAN, 15 Machines de Turing, 11 Martingales, 4 Modèles de calcul, 11 Polynômes, 26 Processus stochastiques, 4 Programmation Linéaire, 27 Objets, 7 Protocoles, 30 TCP/IP, 15 Qt framework, 7 Réalité augmentée, 31 Virtuelle, 12 Recherche opérationnelle, 27 Régression linéaire généralisée, 8 Réseaux, 15 Optimisation, 27 Robotique, 16 Sécurité, 30 Séries temporelles, 4 Simulation, 18 SQL, 22 Statistiques Apprentissage, 8 Systèmes D exploitation, 10, 25 Embarqués, 6, 21 Temps réel, 21 Vérification, 20 Image, 31 Informatique Fondamentale, 11 Graphique, 12 Intrusion, 30 Java, 20 35

37 36