Département de Génie Mathématique et Modélisation

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1 Département de Génie Mathématique et Modélisation Directeur Philippe Besse Tél: 33 (0) Fax: 33 (0) Mél: Directeur des études Olivier Mazet Tél: 33 (0) Fax: 33 (0) Mél: Secrétariat Monique Segeric Tél: 33 (0) Fax: 33 (0) Mél: Coordonnateur ECTS Olivier Mazet Tél: 33 (0) Fax: 33 (0) Mél: Responsable des relations internationales Guillaume James Tél: 33 (0) Fax: 33 (0) Mél: Objectifs généraux Présentation générale du département Le Département de Génie Mathématique et Modélisation a une mission d enseignement et de recherche. Il forme des ingénieurs mathématiciens en Modélisation, Calcul Scientifique et Statistique, dispense les enseignements de mathématiques au sein de l INSA et assure leur coordination en liaison avec les différents départements. Il abrite la composante INSA de deux équipes de l Institut de Mathématiques de Toulosue (UMR CNRS 5219): Mathématiques pour l Industrie et la Physique (MIP) et le Laboratoire de Statistique et Probabilités (LSP). La place de plus en plus importante prise par les modèles mathématiques et leur traitement numérique dans tous les laboratoires de recherche et de développement, industriels ou universitaires, a amené l INSA de Toulouse à créer à la rentrée 1993 une formation d ingénieurs en Génie Mathématique et Modélisation. En effet, l accroissement de la puissance des ordinateurs a entraîné une forte réduction des coûts de calculs et la simulation numérique est devenue compétitive et complète - voire remplace - la démarche expérimentale classique. Ceci est particulièrement vrai pour les produits de haute technologie et intéresse les grands groupes industriels, en particulier ceux représentés à Toulouse. Le Département de Génie Mathématique forme ainsi des ingénieurs ayant des aptitudes à modéliser des situations concrètes et assister les utilisateurs sur les modèles et méthodes mathématiques utilisés. Pour cela, la formation apporte : 1. un large spectre de méthodes et techniques en mathématiques appliquées, 2. une solide maîtrise de l outil informatique, 3. une bonne formation de base dans les sciences de l ingénieur, 4. une bonne connaissance des techniques de gestion et management. La mise en place des enseignements et de la recherche s est effectuée avec une volonté d ouverture vers les départements d option de l INSA ainsi que vers des collaborations extérieures, universitaires et industrielles. La formation s appuie scientifiquement sur les deux équipes de recherche MIP et LSP et professionnellement sur la richesse du tissus industriel toulousain. 1

2 Département de Génie Mathématique et Modélisation Des collaborations existent avec l UPS, l ISAE (Supaéro), le CERT, le LAAS, l IMFT,... En particulier, un partenariat fonctionne avec Supaéro pour les enseignements de 5ème année en mathématiques financières. Les grands groupes industriels (Aérospatiale, Alcatel Espace, CEA, CNES, ELF Aquitaine, Intelspace, Matra, PSA, Peugeot, Citroën, Renault, Sillogic, Simulog, Verilog, Thomson-CSF,...), les secteurs de la finance et de l assurance, les sociétés de service, sont demandeurs d ingénieurs GMM en recherche et développement. Conception générale du cursus La formation offre un large éventail d outils de mathématiques appliquées, approfondit les concepts mathématiques de la modélisation dans les domaines de l ingénieur tels que l automatique, le traitement du signal, la physique, la mécanique des fluides et du solide, les semi-conducteurs, le data mining, la finance,... A partir de la 4ème année, elle commence à se scinder en deux orientations, intitulées Modélisation et Calcul Scientifique (MCS) et Modélisation Stochastique et Statistique (MSS). La première est plus dirigée vers la simulation numérique dans le secteur industriel (en mécanique, électromagnétisme et phénomènes physiques en général), la seconde est davantage tournée vers la Statistique, les secteurs financiers (assurances, banques) Une partie des modules présentés dans les pages suivantes est au choix, 60 crédits ECTS étant nécessaires pour valider une année universitaire. La formation développe de solides connaissances en informatique (système UNIX, parallélisme, bases de données), ainsi que la pratique des langages de programmation (Fortran90, C, C++, JAVA...) et de logiciels scientifiques (Matlab, Splus, SAS, I-DEAS,...). Autant pour les projets que pour les TP, les élèves ont largement accès à deux salles informatiques équipées de terminaux reliés à des ordinateurs en réseau. A côté de l enseignement traditionnel (cours, travaux dirigés, travaux pratiques), une place importante est accordée au travail personnel avec tutorat et aux stages. En particulier, les élèves réalisent deux mini-projets en 3ème année, un projet en 4ème année d initiation à la recherche et un projet industriel en 5ème année. qui leur permettent, à chaque étape, de développer créativité et initiatives personnelles. Ils effectuent un stage industriel à l issue de chacune des années de la formation. Dans les enseignements de mathématiques qui s y prêtent, une partie du temps est réservée à un intervenant industriel utilisateur des outils présentés. L anglais étant actuellement banalisé, une seconde langue étrangère -allemand ou espagnol- est étudiée. Les élèves sont encouragés à effectuer une partie de leur formation à l étranger. Cela peut se faire à l occasion de l un des stages obligatoires ou en suivant la 5ème année (éventuellement la 4ème année) dans un établissement étranger. La formation donne aux élèves la possibilité de travailler aussi bien dans les bureaux d études des grands groupes que dans des sociétés de service ou des PME, ainsi que dans le recherche publique ou para-publique. Les élèves formés sont susceptibles d intervenir tout autant en amont (avant-projets, études) qu en aval (développement, production de logiciels). Leur aptitude théorique et leur formation pratique peuvent naturellement les amener à exercer des responsabilités d encadrement. L INSA fait partie de l Ecole Doctorale de Mathématiques et Informatique de Toulouse qui est habilitée à délivrer le Master de Mathématiques Appliquées. Les élèves de 5ème année ont la possibilité de suivre ce Master, une partie des cours étant intégrée dans le cursus normal. Ceci ouvre la possibilité aux élèves de préparer une thèse l année suivante. Diverses bourses peuvent dans ce cas leur être proposées : MRT, CIFRE, DRET, CNRS. Les promotions sont actuellement de 48 élèves venant du 1er cycle INSA ou de l extérieur (L2 ou classes préparatoires). Des recrutements en 4ème année au niveau de la première année de Master sont également effectués. Recherche La présence dans la région toulousaine de groupes industriels ou de recherche (Aérospatiale (EADS), Alcatel, CEMES, CERFACS, CERT-ONERA, IMFT, IRSAMC, LAAS, Météo-France, Astrium, Freescale, OMP, Spot-Images) ainsi que des établissements d enseignement supérieur (ISAE, ENSEEIHT, ENSI-GC, INP, INSA, UPS, UT1) font de Toulouse un site exceptionnel pour le développement de la Modélisation Mathématique, du Calcul Scientifique et de la Statistique. Le département de Génie Mathématique et Modélisation abrite la composante INSA de l Unité Mixte de Recherche CNRS 5219 Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT). Les équipes (MIP et LSP) de ce laboratoire sont susceptibles d accueillir les chercheurs et les doctorants du Master de Mathématiques Appliquées commun aux établissements toulousains. Le laboratoire MIP a été créé en janvier Ses objectifs et missions sont le développement de la recherche en calcul scientifique, modélisation, théorie des équations aux dérivées partielles, optimisation et analyse numérique. Il est un interlocuteur privilégié des industriels et des chercheurs de la région toulousaine et décline toutes les activités scientifiques liées à ces thèmes, des plus théoriques aux plus appliquées. Son objectif est de promouvoir une recherche interdisciplinaire en travaillant à constituer des équipes mixtes rassemblant industriels, mathématiciens, physiciens et mécaniciens. Les thèmes plus particulièrement présents à l INSA sont l électromagnétisme, les plasmas, la mécanique (fluides et structures), l optimisation, le calcul scientifique et l analyse numérique. Le laboratoire de Statistique et Probabilités a été créé dans le années 60. Les thèmes de recherche LSP actuellement présents à l INSA sont répartis en deux groupes, Probabilités et Statistique. En Probabilités, ils sont axés sur l analyse et l application des processus de Markov, sur le calcul stochastique et les mathématiques financières et sur le développement des algorithmes particulaires. En Statistique, les activités de recherche sont axées sur l utilisation des modèles à la fois probabilistes et statistiques pour traiter et analyser les problématiques concrètes, provenant en particulier des applications industrielles, de la bioligie, sur l estimation fonctionnelle et sur le développement ou l étude des méthodes asymptotiques. Des collaborations avec d autres départements de l INSA sont en cours par le biais de projets de recherche multidisciplinaires. Des échanges avec d autres laboratoires de mathématiques toulousains existent dans les domaines de la cryptographie et de l histoire des mathématiques. 2

3 Tableau des UV 4ème année Génie Mathématique et Modélisation Département de Génie Mathématique et Modélisation Semestre 7 Horaire Semestre 8 Horaire Total (h) Modules du tronc commun Algèbre linéaire numérique Equations aux dérivées partielles Signal discret Projets Compléments de probabilités 30 Statistique inférentielle 30 Optimisation 40 Fortran /Langage C++ 40 Modules d ouverture 1 module au choix 40 1 module au choix Modules en sciences humaines et sociales Activité physique et sportive Langue vivante 1 Langue vivante 2 90 Activité physique et sportive Langue vivante 1 Langue vivante Communication Communication Economie et gestion Economie et gestion Parcours professionnel individualisé Parcours professionnel individualisé Modules par orientation 300 Total

4 Département de Génie Mathématique et Modélisation Tableau des UV par orientation Semestre 7 Horaire Semestre 8 Horaire Total (h) Méthodes et modèles numériques Analyse fonctionnelle Mécanique Générale Méthodes d éléments finis Volumes finis Courbes et surfaces 40 2 Modules : 40 Mécanique des structures Mécanique des fluides Méthodes et modèles statistiques Martingales et Processus markoviens Modèle linéaire généralisé Initiation à SAS Simulation et méthodes de Monte Carlo Analyse de données multivariées Analyse de séries temporelles Biologie et analyse de données biologiques 40 Finance et analyse de séries financières 40 4

5 Tableau des UV 5ème année Génie Mathématique et Modélisation Département de Génie Mathématique et Modélisation Semestre 9 Horaire Modules du tronc commun Programmation JAVA Projet Modules d ouverture 1 module au choix 40 Modules en sciences humaines et sociales Activité physique et sportive Langue vivante 1 Langue vivante Communication Economie et gestion Parcours professionnel individualisé Total 189 5

6 Département de Génie Mathématique et Modélisation Tableau des UV par orientation Méthodes et Modèles statistiques Horaire Modules du tronc commun Méthodologie statistique Planification d expériences Data Mining Bases de données Orientation Finance (au choix) Modèles de Black et Sholes/Evaluation et couverture des produits dérivés Microstructure et organisation des marchés/statistique des processus financiers Orientation Biostatique (au choix) Modèles mixtes/régression non linéaire Durée de Vie/Biologie Total 200 Méthodes et modèles numériques Automatique des systèmes Outils pour la CAO/Logiciels de calcul Temps réel et Vx Works 3 modules parmi 4 Horaire Mécanique des structures non linéaire Mécanique des fluides et combustion Acoustique et vibrations Méthodes numériques en électromagnétisme Total 200 6

7 4ème année (2 orientations) TRONC COMMUN I4MMMT10 (3 crédits) Algebre lineaire numerique Objectifs: Essayer de faire comprendre les mécanismes de l algèbre linéaire numériqueutilisés dans les méthodes de recherche des éléments propres et les méthodes de résolution des systèmes linéaires. Description: Compléments d algèbre linéaire (valeurs singulières, Schur). Exemples de problèmes d éléments propres. Conditionnement des problèmes d éléments propres. Méthodes de calcul : puissance, puissance inverse, translations, Itérations de sous espaces, QR, Arnoldi, Lanczos. Méthodes de sous espaces de Krylov pour les systèmes linéaires : GC, GMRES. Préconditionnement. Renumérotations. Responsable: Huard Alain. Charges: Cours (20), TD (10), TP (10), T.Pers (28). Évaluation: TP, Bureaux d études Bibliographie: 1) Matrix Computations; G. H. Golub, C. F. Van Loan; John Hopkins University Press ) Numerical Linear Algebra; L. N. Trefethen, D. Bau; SIAM ) Iterative Methods for Sparse Linear Systems; Y. Saad; PWS Publishing Company. Analyse Fonctionnelle I4MMMT20 (3 crédits) Objectifs: Acquérir les aspects théoriques et pratiques des techniques d approximation de solution d équations aux dérivées partielles. Cet enseignement se focalisera sur l analyse de problèmes classiques tirés Description: Ce cours présente tout d abord deux exemples de problèmes : le calcul de la déflexion d une membrane, ainsi qu un cas de convection/diffusion stationnaire faisant apparaître un phénomène d instabilité numérique. On s intéresse alors aux problèmes d évolution dans un cadre plus théorique en définissant les notions de consistance, stabilité et convergence d un schéma de différences finies. Les aspects propres à la propagation et l amplification des instabilités et alors étudié par une analyse en mode de Fourier (stabilité au sens de von Neumann). Responsable: Vila Jean-Paul. Charges: Cours (11,25), TD (8,75), TP (3), T.Pers (17). Évaluation: Un contrôle final et une étude en travail personnel. Bibliographie: Introduction à l analyse numérique des équations aux dérivées partielles; P.A. Raviart, J.M. Thomas; Masson I4MMMT30 (3 crédits) Complements de Probabilites Objectifs: Elargir le champ des connaissances en probabilités en consolidant les acquis antérieurs. Description: Espérances conditionnelles. Vecteur Gaussien. Processus. Responsable: Joulin Alderic. Charges: Cours (15), TD (15), T.Pers (21). Bibliographie: 1) Probabilités de l ingénieur; Bouleau N ; Hermann, ) Processus stochastiques; Bouleau N ; Hermann,1988. Stat. inferentielle I4MMMT40 (3 crédits) Objectifs: Faire assimiler la notion de test statistique, et donner un éventail de tests utiles. Introduire le modèle de régression simple, ainsi que deux méthodes de régression non paramétrique. Description: - Introduction à la notion de test statistique. Tests non paramétriques. Problèmes à un ou deux échantillons : tests de localisation, de dispersion, d adéquation. Tests du signe, de Wilcoxon, Ansari Bradley, Klotz, du chi deux, de Kolmogorv, Shapiro Wilk, etc. - Modèle de régression simple. Régression non paramétrique, par les méthodes du noyau et splines. Responsable: Laurent-Bonneau Beatrice. Charges: Cours (16,25), TD (13,75), T.Pers (21). Évaluation: Examen écrit, Bibliographie: 1) Méthodes et modèles en statistique non paramétrique; Capéraà & Van Cutsem; Dunod ) Applied regression analysis; Draper & Smith; Wiley ) Splines as a useful and convenient statistical tool; Smith; American Statistician. Optimisation I4MMMT50 (3 crédits) Objectifs: Présentation des méthodes standards d optimisation non linéaire déterministe ou stochastique Description: Optimisation sans contrainte. Méthodes utilisant le gradient et méthodes de type Newton. Optimisation avec contraintes. Conditions d optimalité. Méthodes primales et duales. Méthode du recuit simulé. Algorithmes génétiques. Responsable: Rondepierre Aude. Charges: Cours (20), TD (17,5), TP (2,5), T.Pers (28). Évaluation: Examen écrit, TP, Bibliographie: 1) Programmation mathématique; M. Minoux; Dunod, ) Linear and nonlinear programming; D. Luenberger; Addison-Wesley, ) Simulation & algorithmes stochastiques; N. Bartoli et P. Del Moral; Cépaduès éditions, SAS et S+ I4MMSP60 (3 crédits) Objectifs: Initier aux logiciels SAS et Splus. Description: Un problème statitique est proposé à l étudiant qui doit l étudier à l aide des logiciels. Récupération des donnéees, analyse des données, tests statistiques, modélisation, validation de modèle,. Responsable: Marteau Clement. Charges: TP (30), T.Pers (21). Évaluation: Un compte rendu noté. Bibliographie: SAS sous Unix: Logiciel hermétique pour système ouvert; INFORMATIQUE Fortran- C++ I4MMIF10 (3 crédits) Objectifs: Programmer en Fortran77 et Fortran 90 Programmer en C++ Description: Le cours commence par un historique du langage fortran de façon à mettre en évidence et à comprendre les différences entre le fortran77 et le fortran 90. Le langage C est tout d abord présenté comme une amélioration du C. Puis les concepts liés à la programmation objet déjà introduits en UML, sont abordés en C++. La généricité, les exceptions et les entrées sorties sont aussi abordées. Responsable: Monteil Thierry. Charges: Cours (15), TP (25), T.Pers (27). Signal discret I4MMTS10 (3 crédits) Objectifs: Présentation des méthodes de traitement du signal discret. Description: Echantillonnage. Formule de Poisson. Théorème de Shannon. Transformée en z. Bancs de filtres à reconstruction parfaite. Responsable: Guillaume Philippe. Charges: Cours (11,25), TD (5), TP (8,75), T.Pers (17). Évaluation: Examen écrit, Et compte rendu TP Bibliographie: 1) Traitement numérique du signal; BELLANGER M.; Masson. 2) Wavelets and filter banks; STRANG G, NGUYEN T.; Wellesley Cambridge Press,

8 Génie Mathématique et Modélisation MAJEURE Differences Finies (MMN) I4MMAN10 (3 crédits) Objectifs: Maîtriser les outils mathématiques de base pour l étude des phénomènes physiques régis par des équations aux dérivées partielles (EDP) Description: Outils mathématiques : distributions, convolution et analyse de Fourier, vues dans les deux contextes EDP et signal (filtrage analogique). Phénomènes physiques et équations aux dérivées partielles. Classification des EDP : elliptique, hyperbolique, parabolique. Analyse Hilbertienne : théorème de la projection, applications aux espaces de Sobolev (introduction). Théorème de Lax Milgram. Responsable: Poncet Philippe. Charges: Cours (25), TD (25), T.Pers (35). Évaluation: Examen écrit, TP, Elements finis I4MMAN20 (3 crédits) Objectifs: Introduire les techniques de base de résolution par les différents types de méthode d éléments finis Description: Après l introduction de la méthode des éléments finis sur un exemple physique simple, on décrit ensuite les propriétés de base de cette classe de techniques : méthode de Galerkin et ses conséquences, maillage, matrices élémentaires, assemblage, etc. On introduira ensuite la notion générale d élément fini et les éléments d Hermite et de degré supérieur. On introduira alors ces techniques pour les systèmes, les problèmes non linéaires, dépendant du temps et les formulations par équations intégrales. Responsable: Bendali Abderrahmane. Volumes finis I4MMAN30 (3 crédits) Objectifs: Etude des principaux aspects de la méthode des volumes finis pour la résolution des EDP. Description: Sur l exemple d une équation de convection diffusion bidimensionnelle, description, analyse et mise en ouvre de la méthode des volumes finis. Partie convection : notion de décentrement, schémas MUSCL, stabilité. Partie diffusion : approximation des gradients, discrétisation temporelle. Responsable: Villedieu Philippe. Charges: Cours (10), TD (10), T.Pers (14). Évaluation: Examen écrit, TP, Courbes Surfaces I4MMAN40 (3 crédits) Objectifs: Posséder les principaux outils de l Approximation pour la résolution de divers problèmes (approcher des données ponctuelles, résoudre certaines équations... ). Description: De nombreux exemples s inspirant du domaine de l ingénieur viendront motiver ou illustrer les notions présentées : approximation à une variable : splines cubiques naturelles (interpolation, ajustement, B splines, courbes paramétriques, moindres carrés), courbes de Bézier et NURBS. Approximation à plusieurs variables : interpolation généralisée, produit tensoriel, triangles de Bézier, fonctions radiales. Introduction à l Analyse Multi résolution : ondelettes, algorithmes Responsable: Rabut Christophe. Charges: Cours (18,5), TD (12,5), TP (9), T.Pers (28). Évaluation: Examen et bureau d études Bibliographie: 1) Modèles de Bézier, des B-splines et des NURBS, outils pour l ingénieur et la CAO; Gilbert Demengel et Jean-Pïerre Pouget; Ellipses, ) Curve and surface fitting with splines; Paul Dierckx; Oxford Science publications, ) Reconstruction of multivariate functions from scattered data; 1997, disponible sur 8 Mecanique analytique 4ème année I4MMMG10 (3 crédits) Objectifs: Acquerir les bases en mécanique analytique, en mécanique des milieux continus et en résistance des matériaux. Description: Mécanique analytique (paramètres primaires, liaisons, principes des puissances virtuelles, équations de Lagrange), Mécanique des milieux continus (cinématique, déformations, lois de conservations, tenseur des contraintes, élasticité linéarisée, fluides parfaits), Poutres (géométrie et statique des poutres, effort normal, moment de flexion, torsion, effort tranchant, sollicitations combinées, flambement) Responsable: Baudy Pierre. Charges: Cours (30), TD (22,5), TP (7,5), T.Pers (42). Évaluation: Examen Bibliographie: 1) Mécanique des Milieux Continus; GERMAIN P, MULLER P.; Masson. 2) Mécanique des milieux continus; G. Duvaut; Dunod I4MMMG20 (3 crédits) Mecanique milieux continus Objectifs: Acquerir les bases en mécanique analytique, en mécanique des milieux continus et en résistance des matériaux. Description: Mécanique analytique (paramètres primaires, liaisons, principes des puissances virtuelles, équations de Lagrange), Mécanique des milieux continus (cinématique, déformations, lois de conservations, tenseur des contraintes, élasticité linéarisée, fluides parfaits), Poutres (géométrie et statique des poutres, effort normal, moment de flexion, torsion, effort tranchant, sollicitations combinées, flambement) Responsable: Laborde Patrick. Charges: Cours (30), TD (22,5), TP (7,5), T.Pers (42). Évaluation: Examen Bibliographie: 1) Mécanique des Milieux Continus; GERMAIN P, MULLER P.; Masson. 2) Mécanique des milieux continus; G. Duvaut; Dunod MINEURE I4MMMG30 (3 crédits) Mecanique des structures Objectifs: Apprendre les principaux modèles linéaires de la mécaniques des solides déformables et leur approximation numériques. Description: Élasticité linéarisée statique (aspects variationnels, énergie de déformation, éléments finis, matrice de rigidité, force nodales équivalentes). Élasticité linéarisée dynamique ( analyse modale, amortissement, schémas en temps, stabilité). Théorie des plaques minces (modèles de Kirchhoff Love et modèle de Reissner Mindlin, éléments finis, flambage). Responsable: Laborde Patrick. Charges: Cours (15), TD (15), TP (10), T.Pers (28). Évaluation: TP, Examen Bibliographie: 1) Mécanique des milieux continus; G. Duvaut; Dunod ) Théorie des vibrations, applications à la dynamique des structures; M. Géradin, D. Rixen; Masson ) Modélisation en mécanique des milieux continus; P. Destuynder; Ellipse Mecanique des fkuides I4MMMF10 (3 crédits) Objectifs: Acquérir les notions élémentaires permettant d appréhender le comportement d un fluide réel et de mener des simulations numériques rigoureuses. Description: Ce cours présente les équations décrivant la dynamique d un fluide à partir du principe fondamental de la dynamique. On en dérive les équations de Navier Stokes dans ses diverses formulation, en reliant les quantités usuelles : vitesse, pression, courant, tourbillon, potentiel. Les différents types de fluides (parfaits, visqueux, compressibles, incompressibles, ionisés,. ) sont décrits et analysés. Une attention particulière sera donnée aux phénomènes de couche limite. Quelques techniques numériques classiques sont décrites : méthode spectrales, différences finies, éléments finis, méthodes particulaires (SPH et VIC). Responsable: De Freitas Maciel. Charges: Cours (15), TD (15), TP (10), T.Pers (28). Évaluation: Un contrôle final écrit. Bibliographie: 1) An introduction to fluid dynamics; G.K. Batchelor; Cambridge Mathematical Library ISBN ) Mécanique expérimentale des fluides, Tome II : dynamique des fluides réel, turbomachines; R. Comolet; Masson

9 4ème année electromagnetisme I4MMPH10 (3 crédits) Objectifs: Présenter une introduction aux concepts fondamentaux en modélisation numérique en électromagnétisme à travers la résolution de problèmes typiques en ingénierie Description: Equations de Maxwell : conditions aux limites et de transmission, traitement de deux exemples en électrostatique et en magnétostatique. Propagation guidée : concepts de base, guides fermés, guides ouverts (ligne microruban, fibres optiques). Antennes : paramètres de base et méthodes numériques pour les antennes filaires. Diffraction et propagation : concepts de base, réflexion par une couche infinie de diélectrique, calcul de SER par la méthode des éléments finis. Responsable: Bendali Abderrahmane. Charges: Cours (15), TD (15), TP (10), T.Pers (28). Évaluation: Examen oral, TP, Bibliographie: 1) Electromagnetics with Applications; J. D. Kraus, D. A. Fleish; McGraw-Hill, ) Computational Methods for Electromagnetics; A. F. Peterson, S. L. Ray, R. Mittra; IEEE and Oxford University Press, Génie Mathématique et Modélisation Finance et analyse de séries financières (MMS) MAJEURE Martingales I4MMSP10 (3 crédits) Objectifs: Elements fondamentaux sur les martingales et sur les processus markoviens Application à la statistique de processus Description: Martingales, temps d arrêt, inégalités fondamentales, théorème de convergence, théorèmes de la limite centrale, application à la statistique de processus Quelques processus markoviens usuels, introduction aux équations différentielles stochastiques Responsable: Panloup Fabien. Charges: Cours (15), TD (10), T.Pers (17). Évaluation: Examen écrit, 2 examens écrits Bibliographie: 1) Martingale limit theorems and its application; P. and HEYDE; CC. Academic Press ) Probability; BREI- MAN E; Wiley New York ) Stochastic differential equations and Applications; FRIEDMAN A; Academic Press I4MMSP30 (3 crédits) Simulation et Monte Carlo Objectifs: Présenter les éléments de base de la simulation de lois de probabilité et leur utilisation en statistique Description: Méthodes usuelles de simulation : inversion, méthodes de mélanges, acceptation rejet. Intégration par la méthode de Monte Carlo, réduction de variance, échantilllonnage pondéré. Méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov, algorithmes de Hasting Metropolis, échantillonnage de Gibbs. Applications à l algorithme EM Responsable: Truong Van Benoit. Charges: Cours (15), TP (10), T.Pers (17). Évaluation: Examen écrit, Bibliographie: 1) Méthodes de Monte Carlo pour les équations de transport et de diffusion; B. Lapeyre, E. Pardoux, R. Sentis; SPRINGER. 2) Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov; C. Robert; ECONOMICA. 3) Simulation et algorithmes stochastiques : une introduction avec applications; N. Bartoli, P. Del Moral; CEPADUES. I4MMSP40 (3 crédits) Analyse donnees multivariees Objectifs: Présenter et illustrer sur des exemples concrets les diverses méthodes statistiques d analyse de données multivariées. Description: Liaison entre variables. Analyse en composantes principales. Analyse factorielle discriminante. Analyse factorielle des correspondances et analyse des correspondances multiples. Analyse discriminante décisionnelle. Classification automatique, méthodes de partitionnement, classification hiérarchique. Responsable: Besse Philippe. Charges: Cours (20), TD (10), TP (10), T.Pers (28). Évaluation: Examen écrit, TP, Bibliographie: 1) Cours de data Mining 1 : exploration statistique; A.Baccini et P. Besse; 2) Probabilités, analyse des données et statistique; G. Saporta; Ed. Technip. 3) La bibliothèque Carlier multidimensionnelle; A.Carlier, A. Croquette, E. Lambert; Laboratoire de statistique et probabilités, UPS Toulouse. Series temporelles I4MMSP50 (3 crédits) Objectifs: Introduction à la modélisation et au traitement statistique des séries temporelles et à la prédiction Description: Modèle additif : Estimation de la tendance et de la composante saisonnière. Modèles ARMA, ARIMA saisoniers ou non : Procédure de Box et Jenkins (Identiication, Estimation, Validation et Prédiction)Analyse fréquentielle : Périodogrammes ordinaire et lissé, technique de BurgTraitement de données réelles avec Matlab, SAS,. Responsable: Truong Van Benoit. Charges: Cours (20), TD (14), TP (6), T.Pers (28). Évaluation: Examen écrit, Rapport, TP, Bibliographie: 1) Time series analysis : forecasting and control GEP BOX; GM JENKINS Holden; Day San Francisco ) Time series : Theory and Methods; PJ BROCWELL, RA DAVIES; Sprin- 9

10 Génie Mathématique et Modélisation ger Verlag Berlin ) Time Series; MG KENDALL Griffins; London ème année MINEURE I4MMBC10 (3 crédits) Analyse de donnees biologiques Objectifs: Sensibiliser les étudiants à des problèmes biologiques, donnant lieu à des traitements statistiques. Description: Ce cours sera assuré par plusieurs intervenants extérieurs, qui travaillent dans le domaine du traitement statistique de données biologiques. Pour chaque intervenant, le problème biologique et la méthodologie statistiquerelative à ce problème seront développés. Responsable: Dupuis Jerome. Charges: Cours (25), TD (10), TP (5), T.Pers (28). Évaluation: Les élèves approfondiront en binôme l un des thèmes exposés et rédigeront un rapport. Finance I4MMFI10 (3 crédits) Objectifs: Sensibiliser les étudiants à des problèmes dans le domaine de la finance, donnant lieu l utilisation de techniques probabilistes ou statistiques. Description: Gestion de risques pour des institutions financières. Modélisation et simulation de trading. Analyse chartiste et technique, traitement de séries financières. Responsable: Truong Van Benoit. Charges: Cours (30), TD (8), TP (4), T.Pers (40). Évaluation: Examen écrit, Rapport, En plus d un contrôle écrit, les élèves approfondiront en binoôme l un des thèmes exposés et rédigeront un rapport. Prérequis: Séries chronologiques Bibliographie: 1) L analyse technique 5e édition 2002; Th. BECH & E. BERTRAND. 2) Tous savoir sur le Day Trading (2004); Ph. ERB; Gualino éditeur. 3) Financial Risk Manager Handbook (2003); P. JORION ; J. Wiley. 10

11 5ème année (2 orientations) INGÉNIERIE (MCS) I5MMAN10 (3 crédits) Automatique des systemes / Control system design Objectifs: L objectif de ce cours est de donner les bases et les concepts fondamentaux de la théorie de la commande des systèmes. : formulation et conception en vue des applications Description: Ce cours introduit les concepts de base et les principaux résultats mathématiques sur la théorie des systèmes. Il couvre les domaines fondamentaux que sont: la contrôlabilité, l observabilité, la stabilité au sens de Lyapunov, les observateurs et les régulateurs dynamiques, la commande linéaire quadratique. Une étude de cas sur la conception d un système de contrôle actif de l amortisseur d un train d atterrissage avion est présentée. 1 Responsable: Bes Christian. Charges: Cours (25), TD (15), T.Pers (28). Évaluation: Projet Prérequis: Linear Algebra and Differential Equations Algèbre Linéaire et Equations Différentielles Bibliographie: 1) Advanced Control Systems Design; Ching-Fang.L; Prentice Hall, ) Optimal Control; Lewis.F.L, Vassilis.L.S; John Wiley ) Mathematical Control Theory; Sontag.E.D; Springer-Verlag, CAO - log.calc I5MMAN20 (3 crédits) Objectifs: Présenter les outils de conception assistée par ordinateur, et leur fonctionnement.: CSG, rendu 3D, nurbs, génération de maillages.. Description: 8 heures de cours sont consacrées à une présentation synthétique des outils mathématiques et algorithmiques utilisés dans le cadre des logiciels de CAO. Les 12h de TP sont réalisées sur un logiciel phare de CAO 1 Responsable: Villedieu Philippe. Charges: Cours (10), TP (15), T.Pers (17). Prérequis: Aucun. MINEURE Meca. Stuctures I5MMMG10 (3 crédits) Objectifs: Décrire les principaux modèles d évolution non linéaire en mécanique des solides déformables. Description: Contact et frottement, lagrangien et lagrangien augmenté, éléments mixtes, grandes déformations, plasticité, endomagement, mécanique de la rupture, incompressibilité. 1 Responsable: Laborde Patrick. Charges: Cours (20), TD (10), T.Pers (21). Évaluation: Examen écrit, Prérequis: Cours de mécanique des structures de 4ème année. Bibliographie: 1) Élasticité tridimensionnelle; P.G. Ciarlet; Masson, ) Handbook of Numerical Analysis; North-Holland, ) Contact problems in elasticity; N. Kikuchi, J.T. Oden; SIAM, Meca. Fluides I5MMMF10 (3 crédits) Objectifs: Etude des Modèles de base de la Mécanique des Fluides Réactifs, et des outils numériques adaptés à leur approximation. Description: Ecoulements visqueux quasi incompressible (approximation de Boussinesq), méthodes volumes finis et éléments finis). Couches limites. Mécanique des fluides compressible, ondes de choc instationnaires. Méthodes numériques adaptées aux écoulements compressibles (introduction au problèmes hyperboliques non linéaires). Application à l études d écoulements stationnaires 2D. Introduction des mécanismes réactifs, mélanges de fluide et mélanges de gaz. 1 Responsable: Vila Jean-Paul. Charges: Cours (20), TD (10), T.Pers (21). Évaluation: Examen écrit, TP, Acoustique I5MMTS10 (3 crédits) Objectifs: Donner les bases de l acoustique physique en lien avec les vibrations mécaniques. Amener à comprendre les rapports entre acoustique dans les solides et mécanique, acoustique dans les fluides et mécanique des fluides et thermodynamique, au travers d applications prises de l acoustique des instrument Description: Donner les bases de l acoustique physique en lien avec les vibrations mécaniques. Amener à comprendre les rapports entre acoustique dans les solides et mécanique, acoustique dans les fluides et mécanique des fluides et thermodynamique, au travers d applications prises de l acoustique des instruments de musique aux applications bio médicales. Ouvrir vers le monde de l aéro acoustique, des interactions fluides structures et de la modèlasation numérique en acoustique et vibrations. 1 Charges: Cours (20), TD (10), T.Pers (21). Évaluation: Rédaction et exposé oral d un court mémoire sur un sujet proposé par les enseignants. Prérequis: Mécanique des fluides (équations de Navier Stockes), mécanique du solide. Bibliographie: 1) Manuel d acoustique fondamental; Michel Bruneau; Hermès-1998-ISBN ) Foundations of Engineering Acoustics; Frank Fahy; Academic Press ISBN ) Dynamique générale des vibrations; Yves Rocard; Masson ISBN I5MMPH10 (3 crédits) Meth. num. electromagnetisme Objectifs: Introduction aux techniques de modélisation et simulation numérique en ingénierie des ondes électromagnétiques. Description: Deux classes de problèmes, en régime harmonique et temporel, seront abordées. Pour les problèmes en harmoniques, on introduira les techniques de résolution par éléments finis d arêtes et par équations intégrales (éventuellement par couplage des deux procédés). Les problèmes temporels seront traités par le schéma de Yee. On illustrera les méthodes en les appliquant à des problèmes concrets de calcul de furtivité RADAR et d antenne. 1 Responsable: Bendali Abderrahmane. I5MMPH20 (3 crédits) Thermique et rayonnement Objectifs: Présenter les modèles physiques et les méthodes numériques utilisés pour la modélisation des échanges thermiques (par conduction, convection et rayonnement). Description: Modélisation des différents modes d échange de la chaleur (conduction, convection et rayonnement). Convection naturelle dans les fluides. Couplage fluide solide, convection forcée, couche limite thermique laminaire et turbulente, loi de paroi. Méthodes numérique en thermique : méthodes d éléments finis et de volumes finis pour les problèmes de conduction convection, méthode de Monte Carlo pour les transferts radiatifs. 1 Charges: Cours (20), TD (5), TP (5), T.Pers (21). Évaluation: Examen (2h30) et note de TP Prérequis: - Connaissances de base en mécanique des fluides. Principes généraux de la méthode des éléments finis et des volumes finis. Bibliographie: 1) Transmission de la chaleur par rayonnement; Gouffe A.; Masson, ) Transmission de la chaleur et thermodynamique; F. Kreith; Masson, Projet I5MMPJ10 (6 crédits) Objectifs: Mettre en ouvre certaines connaissances théoriques en les confrontant à un sujet en général assez appliqué. Rédiger un rapport concis et clair. Savoir faire une présentation orale en anglais. Description: Cet enseignement s étale sur 14 semaines. Les étudiants rencontrent régulièrement l encadrant pour assurer une bonne progression. 1 Responsable: Mazet Olivier. Charges: T.Pers (98). Évaluation: Un rapport écrit et une soutenance orale en anglais. 11

12 Génie Mathématique et Modélisation INFORMATIQUE concep. objet et uml I5MMIF10 (3 crédits) Objectifs: Apprendre à représenter, spécifier, construire et documenter un système logiciel au moyen du langage unifié de modélisation UML Description: Le cours se compose de quatre parties Evolution de l analyse et de la programmation procédurale et orienté objet, Historique et caractéristiques d UML, Les principaux concepts et diagrammes proposés par UML, Démarche d application UML. 1 Charges: Cours (15), TD (7,5), TP (7,5), T.Pers (21). UML / Acoustique I5MMIF30 (3 crédits) Objectifs: Développer et mettre au point des applications sur systèmes d exploitation Temps réel. Description: Le cours donne des généralités sur les systèmes temps réel et aborde les notions suivantes d ordonnancement, d interruptions, de gestion de la mémoire, des appels systèmes, du réveil périodique, de l exclusion mutuelle et de la synchronisation. L implémentation des systèmes sera abordée en insistant sur Vx Works, qui sera utilisé en TP. 1 Charges: Cours (10), TP (10), T.Pers (14). 12 INGENIERIE Meth. stat. (MSS) 5ème année I5MMSP10 (3 crédits) Objectifs: Etudier, à partir d études de cas, quelques stratégies de modélisation statistique, depuis le cadre pratique d un problème réel dans lequel des questions se posent, jusqu au cadre théorique mathématique dans lequel des résultats existent. Description: Régression logistique, modèle linéaire généralisé. Sélection de modèles (critères AIC, Cp de Mallows, BIC). Techniques de validation de modèles (validation croisée, bootstrap). Arbres de régression et de discrimination, bagging, boosting. 1 Responsable: Laurent-Bonneau Beatrice. Charges: Cours (20), TP (5), T.Pers (17). Évaluation: Examen écrit, TP, Examen écrit et rapports de TP Prérequis: Statistique inférentielle Modèle linéaire généralisé Data mining / Statistical inference Generalized linear model Data mining. Bibliographie: 1) How biased is the apparent error rate of a predicion rule; Efron - J. Amer. Statist. Assoc. 81, ) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference andprediction; Hastie, Tibshirani & Friedman; Springer Verlag, New York ) Generalized Linear Models; McCullagh & Nelder; Chapman & Hall, New York Planif. experiences I5MMSP20 (3 crédits) Objectifs: Présenter les méthodes usuelles de planification d expériences et des applications sur des exemples concrets Description: Approfondissement de la connaissance du modèle linéaire : modèles de covariance, interactions multiples, modèles mixtes. Principe d une expérience randomisée et plans classiques. Plans d expériences factoriels fractionnaires. Illustration par des exemples sous le logiciel SAS. 1 Charges: Cours (25), TP (10), Projet (24). Évaluation: Examen écrit, Prérequis: Principes de base de la statistique, intervalles de confiance, tests, maximum de vraisemblance. Modèle linéaire. Bibliographie: 1) Cours de statistique mathématique; A. Montfort; ECONOMICA. 2) Biométrie; R. Tomassone, C. Dervin, J.P. Masson; MASSON. 3) La méthode des plans d expériences; Goupy J.; Dunod. Data mining I5MMSP30 (3 crédits) Objectifs: Etudier les algorithmes d apprentissage supervisés et non supervisés. Description: Arbres binaires de régression et de discrimination : méthode CART. Réseaux de neurones : neurones formels, perceptrons multicouches. Support Vector Machine. Agrégation de modèles : boosting, forêts aléatoires. 1 Responsable: Besse Philippe. Charges: Cours (20), TP (20), T.Pers (28). Évaluation: Examen écrit, TP, Examen écrit et évaluation de TP Prérequis: Analyse de données multivariées. Bibliographie: 1) Cours de data Mining II : modélisation statistique et apprentissage.; A.Baccini et P. Besse. 2) Data Mining; P. Ariaans, Zantige; Addison Wesley. 3) La bibliothèque Carlier multidimensionnelle; A.Carlier, A. Croquette, E. Lambert; Laboratoire de statistique et probabilités, UPS Toulouse. MINEURE I5MMFI10 (3 crédits) black-scholes et produits derives Objectifs: Acquérir les notions de base du calcul stochastique en vue de leur utilisation en finance. Description: Mouvement brownien. Intégrale de Wiener. Intégrale d Ito, formule d Ito. Equations différentielles stochastiques, liens avec les EDP. Formule de Black et Scholes. 1 Responsable: Truong Van Benoit.

13 5ème année Charges: Cours (20), Projet (14). Évaluation: Examen écrit, Prérequis: Cours de probabilité. Bibliographie: Continuous martingales and Brownian motion; RE- VUZ D, YOR M.; Springer, I5MMFI20 (3 crédits) Statistique des processus financiers Objectifs: C e cours aura comme objectif dans un premier temps de passer en revue l organisation des marchés financiers contemporains comme la bourse de Paris, de Londres, de Francfort, de Tokyo, le New York stock Exchange et le Nasdaq. Dans un deuxième temps nous étudierons : les déterminants de la liquidité Description: Description des marchés gouvernés par les ordres et des marchés gouvernés par les prix. Organisation des grandes places financières. Les modes de cotation en call auction. Le mode de cotation en continu. Les marchés de dealers. Les modèles d asymétrie d information. Les prix agrégateurs d information : le modèle de Grossman 1976, le modèle de Grossman et Stiglitz Modèle dynamique de découverte du prix d équilibre : le modèle de Vives, le modèle de Germain et Meddhai, les études de Biais Hillion et SpattStratégie optimale de camouflage d un ou plusieurs investisseurs informés : le modèle de Kyle, le modèle de Dridi et GermainLes modèles de vente d information. Etablissement du prix d une information : les modèles d Admati et Pfleiderer ( ). Les modèles de gestion de portefeuille de Batthacharya et Pfleiderer, de Biais et Germain 1 Charges: Cours (20), T.Pers (14). Évaluation: Etude et présentation de cas. MINEURE I5MMBC10 (3 crédits) Mod. mixtes et regression non lineaire Objectifs: Identifier les situations pour lesquelles les modèles à effets mixtes apportent une réponse pertinente. Devenir autonome dans l écriture et l utilisation de modèles à effets mixtes dans des situations simples. Description: Description des motivations à l aide d exemples simples. Ecriture et estimation des modèles à effets mixtes linéaires. Prédiction des effets aléatoires. Présentation et utilisation des outils permettant de diagnostiquer les écarts aux hypothèses. Utilisation de logiciels de statistique SAS, S+, R. Des exemples d utilisation de modèles non linéaires à effets mixtes. 1 Responsable: Milhem Helene. Charges: Cours (15), TP (5), Projet (14). Évaluation: Etudes de cas / projets Prérequis: Modèle linéaire. Bibliographie: 1) Nonlinear Models for Repeated Measurement Data; Davidian, M. and Giltinan, D.M.; London: Chapman and Hall.- (1995). 2) Random Coefficient Models.; Longford, N.T.; Oxford: Oxford University Press. - (1993). 3) Linear and Nonlinear Models for the Analysis of Repeated Measurements; Vonesh, E.F. and Chinchilli, V.M.; New York: Marcel Dekker - (1997). I5MMBC20 (3 crédits) Duree de vie et biologie Objectifs: Etudier les modèles de régression paramétrique non linéaire et des applications dans le domaine de la biologie. Description: Estimation dans un modèle paramétrique de régression non linéaire. Applications à l estimation de courbes de croissance ou de calibration. Construction d intervalles de confiance et tests d hypothèses : test de Wald, test du rapport du maximum de vraisemblance. Utilisation du Bootstrap. Comparaison de courbes. Modèles à variance inhomogène. Diagnostics de mauvaise spécification de modèles : diagnostics graphiques, diagnostics basés sur des tests. Modèle Binomial non linéaire. Modèle multinomial et modèle de Poisson. Régression PLS. 1 Charges: Cours (15), TP (5), T.Pers (14). Évaluation: Examen écrit, Prérequis: Statistique inférentielle Bibliographie: 1) La régression non-linéaire : méthodes et applications en biologie; S. Huet, E. Jolivet, A. Messéan; INRA Editions. 2) Statistical Tools for nonlinear regressiona practical Guide with S-Plus and R Examples; S. Huet, A. Bouvier, M. A. Poursat, E. Jolivet; SPRINGER. INFORMATIQUE UML / Bases Donnees Génie Mathématique et Modélisation I5MMIF20 (3 crédits) Objectifs: Apprendre à concevoir et utiliser une application de base de données. Description: L accent sera mis sur les TP, qui permettront de mener à bien la construction d une application de base de données depuis la perception des besoins jusqu à son utilisation et sa maintenance en passant par sa conception, sa réalisation et l aspect optimisation. 1 13

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15 Modules Communs 15

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17 CC : Cours communs sciences humaines et sociales 2ème année CC ECO-GESTION-COMMUNICATION Expression Gestion I2CCGE11 (3 crédits) Objectifs: Expression : Apprendre à trier, hiérarchiser et transmettre des informations. S entraîner à la présentation orale. Gestion : Avoir une vision globale des documents financiers de l entreprise. Description: Expression: Rédaction d une synthèse de documents. / Présentation orale en trinômes avec utilisation d aides visuelles / Soutien méthodologique : aide à la rédaction et à la présentation du rapport de stage. Comptabilité Financière : Comptabilité générale et analytique. Le compte de résultat, la trésorerie, le bilan. Eléments sur les coûts. Le seuil de rentabilité Charges: Cours (20), TD (20), T.Pers (16). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Projet Prof. Indiv. I2CCPP10 (3 crédits) Objectifs: Le Parcours Professionnel Individualisé est un dispositif sur 5 années qui a pour objectif de permettre à chaque étudiant de découvrir : Description: 5 séances de travail en groupe: Accompagnement dans la pré orientation, adaptation Articulation avec les modules de découvertes des métiers Exploitation des observations du stage ouvriertransition vers un accompagnement individualisé en troisième annéefixation d objectifs. Évaluation: Validation de la présence et de la participation active aux séances de travail LANGUES Anglais I I2CCLE11 (3 crédits) Objectifs: Développer des stratégies de communication orale, Prendre des notes, résumer et faire un commentaire Description: Mise en place de stratégies de communication et de compréhension oralesstructuration du discours, argumentation, entraînement à la rédactionthèmes possibles : sciences et techniques, technologie, économie et marketing, sujets de société Charges: TD (27,5), T.Pers (30). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Mod 1 Evaluation écrite et orale Mod 2 Evaluation écrite et orale Bibliographie: 1) Dictionnaire. 2) Grammaire. 3) Magazine. Anglais II I2CCLE12 (3 crédits) Objectifs: - Appropriation des techniques de communication écrite dans l entreprise Description: Modules semestrielsentraînement guidé au TOEIC- Mod 1: Travail en petits groupes, sélection de données sur Internet Analyse commune des compte rendus Rédaction de mini dossiersmod 2: Prise de parole individuelle et débats filmés et analysés Travail de l accentuation, intonation et de la gestuelle Utilisation des supports visuels (transparents, PPt, etc) Évaluation: Mod 1 Evaluation écrite et orale Mod 2 Evaluation écrite et orale I2CCLF20 (3 crédits) LV2 : Francais Lang. Etr. Évaluation: Mod 1 Evaluation écrite Mod 2 Evaluation orale LV2 : Anglais I2CCLE20 (3 crédits) Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Mod 1 Evaluation écrite Mod 2 Evaluation orale LV2 : Allemand I2CCLG20 (3 crédits) Objectifs: Appropriation des techniques de communication professionnelle dans l entreprise. Approfondissement linguistique à travers une approche culturelle des pays de LV2 Description:. Travail en groupes de niveaux dans la mesure du possible. Compréhension et expression orale et écrite en LV2. Travail sur documents écrits, audio, vidéo.. Activités adaptées au niveau. Charges: TD (35), T.Pers (20). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Mod 1 Evaluation écrite Mod 2 Evaluation orale LV2 : Espagnol I2CCLS20 (3 crédits) Objectifs: Appropriation des techniques de communication professionnelle dans l entreprise. Approfondissement linguistique à travers une approche culturelle des pays de LV2. Description: Travail en groupes de niveaux dans la mesure du possible. Compréhension et expression orale et écrite en LV2. Travail sur documents écrits, audio, vidéo.. Activités adaptées au niveau. Charges: TD (35), T.Pers (20h). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Mod 1 Evaluation écrite Mod 2 Evaluation orale LV2 : Chinois I2CCLC20 (3 crédits) Objectifs: Appropriation des techniques de communication professionnelle dans l entreprise. Approfondissement linguistique à travers une approche culturelle des pays de LV2. Description: Travail en groupes de niveaux dans la mesure du possible. Compréhension et expression orale et écrite en LV2. Travail sur documents écrits, audio, vidéo.. Activités adaptées au niveau. Charges: TD (35), T.Pers (20). Évaluation: Mod 1 Evaluation écrite Mod 2 Evaluation orale APS 1er semestre I2CCPS11 (3 crédits) Objectifs: Connaissance de soi et des autres, pour mieux agir ensemble. Maîtrise des savoir faire dans deux activités physiques et sportives, capacité à prendre en compte les difficultés des autres. Description: choix de deux activités physiques et sportives parmi les sports collectifs, les activités d expression, duelles ou individuelles. Charges: TD (50). Évaluation: Sous forme de contrôle continu 17

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19 3ème année CC ECO-GESTION-COMMUNICATION Economie - Gestion I3CCGE11 (3 crédits) Objectifs: Avoir une vision globale de l interdépendance des fonctions de l entreprise. Acquérir une culture économique permettant d éclairer la prise de décision de l ingénieur. Description: Mise en oeuvre de concepts de gestion en jeu d entreprise informatisé. Initiation au vocabulaire anglais de gestion. Soutenance orale en anglais (jury transversal en anglais)etude de grands thèmes économiques contemporains sous forme de dossiers, d exposés et de débats. Semestre: AN Responsable: Lomi Michel. Charges: TP (35), T.Pers (20). Évaluation: Examen oral, Rapport, Exposé, Bibliographie: 1) - Initiation à la finance; Y. F.Bissada; Ed Organisation ) Introduction à l économie; J. Généreux coll Points économie ; Ed du seuil Anglais II I3CCLE12 (3 crédits) Objectifs: Former les étudiants à la technique de recherche d emploi en français et anglais. Description:. En TRE Français : Bilan personnel, outils fondamentaux de la recherche d emploi : lettre, CV, entretien (autoscopie), la recherche d emploi via le WebEn TRE anglais : Recherche et lecture d offres d emploi, rédaction de CVs et lettres de motivation, entretiens d embauche en anglais, apprentissage des spécificités britanniques/américaines en matière de recrutement 2 Responsable: Heurte Claire. Charges: TD (30), T.Pers (30). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Entretien Bibliographie: Site internet ANPE APEC. Anglais I I3CCLE11 (3 crédits) Objectifs: Approfondissement linguistique à travers une approche culturelle des pays de langue anglaise Description: Travaux de groupe sur un sujet de recherche, présentation d exposés oraux en groupe sur le thème et rédaction d un dossier 1 Charges: TD (30). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Espagnol U3CCLS20 (3 crédits) Objectifs: Approfondissement des techniques de communication professionnelle. Approfondissement linguistique à travers une approche culturelle des pays de LV2. Description: Travail en groupes de niveaux dans la mesure du possible. Activités adaptées au niveau. Semestre: AN Charges: Cours (32,5). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, LV2 : Allemand I3CCLG20 (3 crédits) Objectifs: Approfondissement des techniques de communication professionnelle. Approfondissement linguistique à travers une approche culturelle des pays de LV2. Description: Travail en groupes de niveaux dans la mesure du possible. Activités adaptées au niveau. Semestre: AN Charges: Cours (32,5). LV2 : Chinois I3CCLC20 (3 crédits) Objectifs: Approfondissement des techniques de communication professionnelle. Approfondissement linguistique à travers une approche culturelle des pays de LV2. Description: Travail en groupes de niveaux dans la mesure du possible. Activités adaptées au niveau. Semestre: AN Charges: Cours (32,5). Évaluation: Examen écrit, Examen oral, Act. Phys. & Sport. I3CCPS11 (3 crédits) Objectifs: A partir de situations problèmes, faire des choix argumentés prenant en compte les compétences de chacun, les mettre en ouvre pour résoudre collectivement les problèmes. Description: choix de deux activités physiques et sportives parmi les sports collectifs, les activités d expression, duelles ou individuelles. Semestre: AN Charges: TD (50h). Évaluation: Sous forme de contrôle continu 19

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