ENSIIE BROCHURE DES ENSEIGNEMENTS

ENSIIE BROCHURE DES ENSEIGNEMENTS 2014 2015 Table des matières Les semestres 1 et 2...7 Semestre 1...8 [IPI] Programmation impérative...9 [MOM] Outils mathématiques...10 [IPF] Programmation fonctionnelle...12 [IBD] Conception de bases de données relationnelles...13 [ISI] Systèmes informatiques...14 Systèmes d exploitation 1...14 Programmation assembleur et composante «matériel»...15 [MPR] Probabilités...16 [MTG] Graphes et optimisation...17 [ECO1] Économie gestion...18 Micro-économie...18 Gestion comptable et financière...19 Droit civil et bancaire...20 [LVFH1] Langues vivantes et formation humaine...21 Langue vivante 1 : anglais...21 Langue vivante 2...22 La communication au service de l étudiant...23 [MCI] Compléments : Calcul Intégral...24 [MSM] Compléments : soutien en mathématiques...25 Semestre 2...26 [PAL] Programmation avancée et logique...27 Programmation avancée...27 Logique...28 [PWR] Programmation web et réseaux...30 Programmation web et SIA...30 Systèmes d exploitation 2 et réseaux...31 [MST] Statistiques...32 [OPTI] Optimisation mathématique...34 [MAN] Analyse numérique...35 [PROJ] Projets informatique et mathématique...37 Projet informatique...37 Projet Web...37 Projet mathématique...38 [ECO2] Économie gestion...39 Macro-économie...39 Gestion des investissements et des projets...40 Analyse financière en banque et entreprise...41 Initiation à l entrepreneuriat...41 p. 1

[LVFH2] Langues vivantes et formation humaine...43 Langue vivante 1 : anglais...43 Langue vivante 2...44 La communication au service de l étudiant...45 [MTEF] Compléments : Topologie et espaces de fonctions...46 Les semestres 3 et 4...47 Semestre 3...48 [ILO] Langages objet...49 [LFC] Langages formels et compilation...50 Langages et systèmes formels...50 Compilation...51 [SRM] Sécurité réseau et middleware...53 [MRO] Recherche opérationnelle...54 [MAD] Analyse de données...56 [VVL] Validation et vérification du logiciel...57 [ECO3] Économie gestion...58 Introduction aux marchés financiers...58 Modélisation macro-économique...59 Conférences...60 Droit civil et informatique...61 [LVFH3] Langues vivantes et formation humaine...63 Langue vivante 1 : anglais...63 Langue vivante 2...64 La communication au service de l entreprise...65 Semestre 4 (Options)...66 [ANU] Conception d'une œuvre numérique...68 [ASN] Algorithmes semi-numériques...69 Arithmétiques entières...69 Arithmétiques polynomiales...70 [CAL] Modèles de calculs...71 [CORO] Compléments et outils de recherche opérationnelle...72 [CC] Creative Coding...73 Module 1 : Initiation aux arts et cultures numériques (6 séances)...73 Module 2 : Conception d'un projet créatif (6 séances)...74 [IA1] Intelligence Artificielle...75 [PRB] Pattern Recognition and Biometrics...76 [IMF] Instruments et modèles financiers...77 Modèles discrets en finance...77 Instruments financiers...78 [IRA] Images et réalité augmentée...79 Vision artificielle et réalité augmentée...79 Projet de réalité augmentée...80 [LOA] Langages objets avancés...81 Concepts objets avancés...81 Projet...82 [MCS] Calcul stochastique...83 [MFDLS] Méthodes formelles pour le développement de logiciels sûrs...84 [MNS] Méthodes numériques de simulation...85 p. 2

Méthodes de simulation...85 Analyse numérique des EDP...86 [MOST] Modélisation statistique...87 Introduction à l apprentissage statistique...87 Régression avancée...88 [PCV] Programmation concurrente et vérification...89 Concepts et model-checking...89 Programmation concurrente en Java...90 [PST] Processus stochastiques...91 [RIAL] Réseaux IP et administration LAN...92 Administration d un LAN...92 Réseaux IP...93 [AUTO] Automatique...94 [RVIG] Réalité virtuelle et informatique graphique...96 Fondements de la Réalité Virtuelle (RV)...96 Informatique Graphique (IG)...97 Projet de réalité virtuelle et informatique graphique...97 [SE1] Systèmes d exploitation 1...99 [SE2] Systèmes d exploitation 2...100 Architectures matérielles...100 Projet...100 [SIP1,SIP2] Système d'information Privacy by Design 1 et 2...102 [SSI] Sécurité des systèmes d information...103 [BIOINFO] Bio-informatique...104 Introduction à la bioinformatique...104 Projet Bioinformatique...105 [PRR] Projet Recherche...106 [Stra-FAIN-LMG] Fondements et algorithmes d'imagerie numérique et Logiciels et matériels graphiques...107 Fondements et algorithmes d'imagerie numérique...107 Logiciels et matériels graphiques...108 [Stra-ALGOAV-IP-SEM] Algorithmique avancée, ingénierie de la preuve et sémantique...109 Algorithmique avancée...109 Ingénierie de la preuve...109 Sémantique...110 [Stra-BDM-CAO-TI] Banque de données multimédia, Courbes et surfaces pour CAO, Traitement d'image...112 Banque de données multimédia...112 Courbes et surfaces pour CAO...112 Traitement d images...113 [Stra-EDID-EXMOCO-FD] Entrepôt de données et informatique décisionnelle, Extraction et modélisation de connaissances et Fouilles de données...115 Entrepôt de données et informatique décisionnelle...115 Extraction et modélisation de connaissances...116 Fouilles de données...116 [Stra-OPST-BIO] Optimisation stochastique et Problèmes et méthodes algorithmiques en bio-informatique...118 p. 3

Optimisation stochastique...118 Problèmes et méthodes algorithmiques en bio-informatique...119 [Stra-SIMU] Simulation...120 [Stra-PROJS4] Projet R&D S4...121 [Stra-.NET] Développement en.net...122 [ECO4] Économie gestion...123 Intelligence économique et stratégie d entreprise...123 Stratégie des grandes entreprises...124 Entreprise et stratégie financière et fiscale...125 [LVFH4] Langues vivantes et formation humaine...127 Langue vivante 1 : anglais...127 Langue vivante 2...128 La communication au service de l entreprise...129 Le semestre 5 (les options)...130 [ECOFH 1] Tronc commun 1...132 Jeu d entreprises...132 Séminaires professionnels et scientifiques...133...133 [ECOFH 2] Tronc commun 2 : économie et formation humaine...134 Management de projet...134 Marketing appliqué au NTIC...135 Formation humaine La société de l information...135 [AEBI] Architecture d entreprise et Business Intelligence...138 Architecture d'entreprise et ERP...138 Business Intelligence and Business Analytics...139 [ESFI] Entreprise et stratégie financière et fiscale internationale...141 Entreprise et stratégie financière...141 [GDA] Gestion et droit des affaires...142 [GPA] Gestion de projet avancée...143 Gestion de projet classique...143 Gestion de projet agile...144 [MAF1] Marchés financiers 1...145 Modèles de courbes de taux...145 Statistique non paramétrique...145 Conférences professionnelles...146 [MAF2] Marchés financiers...147 Couverture et gestion des risques...147 Instruments financiers II...148 Conférences professionnelles...148 [MGMT] Management...149 Savoir manager la relation avec l utilisateur...149 Les ERP et le changement...149 La fonction humaine et les systèmes d'information...150 [MOD1] Modélisation statistique 1...151 Séries temporelles à variables latentes...151 Modèles de durée...152 [MOD2] Modélisation statistique 2...153 SAS et Data Mining...153 p. 4

Projet modélisation...154 [MQF1] Méthodes numériques pour la finance...155 [MQF2] Calcul stochastique avancé...156 [NTOE] Nouvelles technologies et organisation des entreprises...157 NTIC et start up...157 NTIC et grandes entreprises...157 [OPTI1] Optimisation 1...159 Complexité des algorithmes...159 Recherche opérationnelle...160 Méthodes polyédriques...160 [OPTI2] Optimisation 2...162 Conception et optimisation des réseaux...162 Étude de cas...163 [PROG1] Programmation raisonnée 1...164 Preuve formelle mécanisée...164 Sémantique des langages de programmation...165 [PROG2] Programmation raisonnée 2...166 Analyse statique...166 Projet...167 [RESO1] Réseaux avancés bases théoriques...168 [RESO2] Réseaux avancés Approfondissements pratiques...169 [SEC] Sécurité...170 [WIA1] Web sémantique, extraction et recherche d information...171 Fondements du traitement automatique de la langue (TAL)...171 Apprentissage artificiel 1...171 [WIA2] Web sémantique, extraction et recherche d information...173 Apprentissage Artificiel...173 Recherche d informations multimédia...173 Applications...174 [Stra-MAG-TIGD] Modélisation et Algorithmique géométrique, Traitement d images et géométrie discrète...175 Modélisation et Algorithmique géométrique...175 Traitement d images et géométrie discrète...176 [Stra-IIRV-VV] Ingénierie de l interaction et réalité virtuelle, Visualisation et Vision par Ordinateur...178 Ingénierie de l interaction et réalité virtuelle...178 Visualisation et Vision par Ordinateur...179 [Stra-CPG-CERLOG] Constructions et preuves en géométrie, Certification du logiciel..181 Constructions et preuves en géométrie...181 Certification du logiciel...182 [Stra-DADI] Données et Applications distribuées...184 [Stra-RECH-CERLOG] Recherche et Certification du logiciel...186 Recherche...186 Certification du logiciel...187 [Stra-DPI] Droit et propriété intellectuelle...188 [Stra-PROJS5] Projet R&D S5...189 [Stra-SG] Serious Games...190 Langages pour les Serious Games et les RIA-RDA...190 p. 5

Design graphique des Serious Games...191 Scénarios et apprentissage pour les Serious Games...191 Projet...192 [Stra-GPQ] Gestion de Projets et Qualité...193 Gestion de projets...193 Qualité...194 Conduite du changement...194 p. 6

Les semestres 1 et 2 Les premier et deuxième semestres sont entièrement composés d unités d enseignement de tronc commun. Ils visent à fixer des bases théoriques et scientifiques fortes sur lesquelles les élèves pourront s appuyer pour développer leur formation d ingénieur et construire leur projet. L objectif de ces semestres est ainsi de fournir la compréhension d outils dont les futurs ingénieurs auront à se servir pour innover et résoudre de nouveaux problèmes. Les élèves y acquièrent les concepts fondamentaux en mathématiques et informatique. Ils sont également initiés à l économie, à la gestion et aux problèmes de droit. Comme tout au long de la scolarité à l ENSIIE, un large éventail de langues vivantes est proposé, en plus de la formation en anglais, pour faciliter et favoriser une ouverture internationale forte. L école s efforce de maintenir les élèves dans une pratique régulière des langues vivantes et d éviter autant que possible les périodes d interruption. Des enseignements complémentaires de mathématiques sont également dispensés. La première UE complémentaire permet de renforcer les connaissances de certains élèves afin de garantir au mieux leur succès dans la suite de la formation. Les élèves qui souhaitent approfondir leur connaissance en mathématiques pourront choisir de suivre les deux autres UE complémentaires (une par semestre). Les UE techniques demandent 42h de présentiel et valident 4 ECTS, les UE de formation humaine/langue/économie-gestion demandent 45h30 de présentiel et valident 3 ECTS. p. 7

Semestre 1 Organisation. Enseignements Obligatoires Programmation Impérative (IPI) ou Outils mathématiques (MOM) Probabilités (MPR) Concept de bases De données Relationnelles (IBD) Economie et Gestion (ECO1) Programmation Fonctionnelle (IPF) Graphe et Optimisation (MTG) Systèmes Informatiques (ISI) Langues vivantes Formations Humaines (LVFH1) Enseignements Complémentaires Calcul Intégral (MCI) Soutiens en mathématiques (MSM) TABLE 1 : Les différentes UE d'enseignements du S1 p. 8

[IPI] Programmation impérative Responsable de l UE Prérequis Xavier Urbain Aucun Un projet (1/3) + contrôle continu (2/3) Un examen sur table qui remplace tout - Cours : 8 séance(s) - TD : 4 séance(s) - TP : 12 séance(s) Le cours a pour ambition de donner aux élèves la possibilité de choisir ou concevoir la structure de données adaptée à la résolution de leur problème et ensuite de choisir le langage et le style de programmation les plus confortables pour l exploiter dans le cadre d une démarche d ingénieur. Le cours de programmation impérative introduit les structures de données modifiables et les effets de bord. Il précède le cours de programmation fonctionnelle organisé autour de la notion de structure de données persistante ; l utilisation conjointe des paradigmes étant abordée en programmation avancée. Modèle mémoire, base de la syntaxe, structures statiques : tableaux, algorithmes sur les tableaux, structures dynamiques (allocation/libération). p. 9

[MOM] Outils mathématiques Responsable de l UE Prérequis Christophe Mouilleron Aucun Contrôle continu Examen écrit - Cours : 12 séance(s) - TD : 12 séance(s) L objectif est d offrir aux étudiants une base solide en mathématiques qui leur permettra d aborder plus sereinement les autres enseignements de mathématiques et d informatique. Certaines notions mathématiques utiles pour un futur ingénieur sont abordées pendant les séances de cours. Ces notions seront ensuite manipulées intensivement par les étudiants lors des séances de travaux dirigés, afin d en permettre une bonne assimilation. Le module est composé de deux parties (Analyse et Algèbre) enseignées en parallèle. Les points suivants seront abordés dans la partie Analyse : Fonctions d une variable réelle, Étude de comportements asymptotiques, développements limités, Intégrabilité, calcul d intégrales, Suites et séries numériques, Séries entières, Fonctions à plusieurs variables. La partie Algèbre portera, elle, sur : Nombres complexes, Polynômes, p. 10

Espaces vectoriels, calcul matriciel, Réduction d endomorphismes et applications. Le contrôle continu sera réalisé sous la forme d interrogations écrites régulières tout au long du déroulement du module. p. 11

[IPF] Programmation fonctionnelle Responsable de l UE Xavier Urbain Un projet (1/5) + un contrôle continu (1/5) + un examen sur table (3/5) Un examen sur table qui remplace tout - Cours : 9 séance(s) - TD : 3 séance(s) - TP : 11 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Le cours a pour ambition de donner aux élèves la possibilité de choisir ou concevoir la structure de données adaptée à la résolution de leur problème et ensuite de choisir le langage et le style de programmation les plus confortables pour l exploiter dans le cadre d une démarche d ingénieur. Faisant suite au cours de programmation impérative (page 9) qui introduit les données modifiables, il est organisé autour de la notion de structure de données persistante ; l utilisation conjointe des paradigmes étant abordée en programmation avancée (page 27). Ici on s attachera à casser quelques idées reçues sur le style fonctionnel et à définir des structures caractéristiques en mettant en avant les notions de persistance et l ordre supérieur. En séances de travaux dirigés les élèves sont sensibilisés aux notions de sûreté de fonctionnement et de preuve de programme, plus abordables dans un cadre persistant. Le cours est illustré dans le langage ocaml. - Noyau fonctionnel et exceptions, - Types sommes, types inductifs, - Ensembles comme : Liste, ABR, Arbres AVL, - Structures d associations, arbres de suffixes, zippers. Itérateurs sur ces structures, - Un point sur les modules et foncteurs. Le projet prend la forme d un problème dont la résolution impose la mise en place et l exploitation de structures assez avancées. p. 12

[IBD] Conception de bases de données relationnelles Responsable de l UE Prérequis Marie Szafranski Aucun TP notés (1/2) + examen écrit (1/2) Examen écrit ou oral dépendant de l'effectif. - Cours : 8 séance(s) - TD : 6 séance(s) - TP : 6 séance(s) - Examen : 1 séance (DS) + 2 TP notés Cette UE a pour objectif de présenter les concepts méthodologiques et techniques des bases de données relationnelles. À la fin de cette UE, les élèves devront être capables de concevoir une base de données relationnelle normalisée, de la créer en garantissant la cohérence et l intégrité de ses données, et de tirer partie de ses informations. 1. Introduction : notions générales, 2. Modélisation conceptuelle (diagrammes de classes UML // modèle Entité Association de Merise), 3. Modélisation relationnelle, 4. SQL : langage de définition, de manipulation et de contrôle des données, 5. Normalisation des bases de données, 6. SQL avancé : PL/pgSQL (fonctions, curseurs, triggers), 7. Transactions. p. 13

[ISI] Systèmes informatiques Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Ivan Augé Aucun Donner aux élèves des connaissances indispensables et fondamentales des couches basses du logiciel. Systèmes d exploitation 1 (Coef. 0.5) Programmation assembleur et composante «matériel» (Coef. 0.5) Systèmes d exploitation 1 TP noté Devoir sur table sans document - Cours : 2 séance(s) - TD : 5 séance(s) - TP : 3 séance(s) + TP noté - Maîtriser l écriture de scripts simples. - Comprendre la gestion des diverses activités à travers les notions de processus et de thread. - Comprendre les différentes étapes de la construction d exécutables, compilation, édition des liens et rôles des bibliothèques. Interpréteur de commandes, scripts pour l interpréteur de commandes, gestion des activités, constructions et exécution de programmes. p. 14

Programmation assembleur et composante «matériel» TP noté Devoir sur table sans document - Cours : 4 séance(s) - TD : 4 séance(s) - TP : 4 séance(s) + TP noté - Maîtriser les codages binaires usuels, - Maîtriser les notion de mémoire et registre, - Maîtriser les modes d'adressage, - Maîtriser la notion de pile. 1) codages binaires usuels. 2) Introduction à l'assembleur. 3) Instructions de base. 4) Modes d'adressage. 5) Pile et fenêtre de pile. 6) C/Assembleur. 7) Modification d exécutables. p. 15

[MPR] Probabilités Responsable de l UE Prérequis Vathana Ly Vath Cours complémentaire de Calcul Intégral (MCI) recommandé. Contrôle continu (CC) et examen final (EF) Note finale = max 0.3 3 CC 0.6 7 EF ; EF Examen écrit (ou oral si effectif faible) - Cours : 11 séance(s) - TD : 12 séance(s) - Examen : 1 séance Ce cours a pour but de familiariser les élèves avec les bases de la théorie des probabilités qui seront par la suite utiles pour aborder des cours plus élaborés notamment en modélisation statistique (page 151), processus stochastiques (page 91) et en finance mathématique. - Espaces de probabilités, - Variables aléatoires discrètes (réelles ou vectorielles), - Variables aléatoires à densité (réelles ou vectorielles), - Fonctions caractéristiques, - Convergence et Théorèmes limites, - Vecteurs gaussiens - Simulations et applications p. 16

[MTG] Graphes et optimisation Responsable de l UE Prérequis Alain Faye Aucun Contrôle continu sur 4 ou 5 points + examen final avec document noté sur 15 ou 16. Examen écrit sans document. - Cours : 11 séance(s) - TD : 12 séance(s) - Examen : 1 séance Ce cours présente les bases de la théorie des graphes qui ouvre un grand champ de modélisation conduisant à des solutions efficaces pour de nombreux problèmes dans divers domaines : planification, logistique, transport Il aborde également la notion d optimisation discrète (recherche opérationnelle) et l algorithmique de graphes. - Définitions de base, parcours de graphes, - Connexité, forte connexité, fermeture transitive, - Notions de complexité, - Stabilité, noyaux, coloration, - Cycles, planarité, - Arbres, couplage : définitions et algorithmes, - Chemins optimaux, - Ordonnancements. p. 17

[ECO1] Économie gestion Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Patrick Godard Aucun Micro-économie (Coef. 1/2) Gestion comptable et financière (Coef. 1/2) Droit civil et bancaire (Coef. 0) Micro-économie Examen écrit Examen écrit - Cours : 0 - TD : 8 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Donner les bases de l environnement économique et présenter les fondements des échanges marchands de l entreprise. Analyser et prédire le comportement d agents dans un environnement économique, technique et social donné. Analyser et prédire les interactions sociales entre agents résultant de ces comportements. Analyser le produit de ces interactions, qu il s agisse d institutions chargées de les organiser ou du résultat du jeu de mécanismes d interaction moins formalisés comme les échanges. - Introduction : principales notions et concepts de base, les acteurs de l économie et démarches micro-économique et macro-économique. - Micro-économie en marchés parfaits : théorie du consommateur (consommation, p. 18

épargne, offre de travail) ; théorie du producteur (fonction de production, rendements) ; loi de l offre et de la demande ; optimum et équilibre général, coûts d opportunité, coûts irrécupérables, coût marginal ; traitement du risque et de l incertitude. - Micro-économie en marchés imparfaits : monopoles/oligopoles, information imparfaite, intervention publique. Gestion comptable et financière Examen écrit Examen écrit - Cours : 0 séance - TD : 8 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Présenter la comptabilité comme système d information à de futurs informaticiens de gestion, appelés à coopérer avec les services comptables des entreprises. Une entreprise, quelle que soit sa taille, est un agent économique qui ne fait pas autre chose que consommer des biens et des services des autres agents économiques et produire des biens et des services pour les autres agents économiques. La comptabilité générale, justement, saisit ces flux, ces mouvements de production et de consommation. L environnement de l entreprise, les finalités de l entreprise, la pérennité de l entreprise étant constamment remis en question, la comptabilité qui saisit et traite de l information économique doit bien évidemment s adapter. Les règles comptables françaises évoluent dans un autre contexte international en pleine mutation avec l émergence des normes internationales, les IFRS. Le droit comptable est donc adapté pour être plus réactif. Les règles comptables applicables aux comptes annuels des entreprises et notamment des PME ont connu une véritable révolution. Certains fondamentaux de la comptabilité à la française ont été revus. 1. Gestion comptable : image fidèle, quatrième directive, normes ; notion de patrimoine ; comptes de bilan ; bilan ; comptes de gestion ; compte de résultat ; organisation comptable ; journal, grand livre, balance ; facturation ; travaux d inventaire : amortissements, provisions, charges à payer, produits à recevoir révision d écritures fondamentales. p. 19

2. Gestion financière : compte de résultat fonctionnel et différentiel ; bilan fonctionnel et financier ; ratio ; seuil de rentabilité ; soldes intermédiaires de gestion ; fonds de roulement et besoin en fonds de roulement ; capacité d autofinancement ; tableau de financement. Droit civil et bancaire - Cours : 6 séance(s) - Développer des aptitudes dans la recherche de l information juridique : étude des sites juridiques tels que Légifrance ; le ministère de la Justice ; Service public ; INPI ; CNIL - Rechercher des textes législatifs et effectuer des recherches jurisprudentielles. - Connaître le système judiciaire français et se familiariser avec le vocabulaire juridique. 1. Les cadres juridiques de l activité bancaire 2. Les fichiers bancaires 3. Le chèque 4. Le crédit à la consommation 5. Le crédit immobilier 6. Le droit au compte 7. Les garanties p. 20

[LVFH1] Langues vivantes et formation humaine Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Laurence Bourard Aucun Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Langue vivante 1 : anglais (Coef. 1) Langue vivante 2 (Coef. 1) La communication au service de l étudiant (Coef. 1) Langue vivante 1 : anglais 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre) 40% : examen final Examen oral ou écrit en fonction du nombre d élèves concernés - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse anglophone, extraits d enregistrements audio et vidéo. Entraînement au TOEIC. Travail sur la compétence p. 21

linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation en anglais, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. Langue vivante 2 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre) 40% : examen final Examen écrit - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en une langue étrangère, au choix : - Allemand, - Arabe (cours à Telecom Sud-Paris), - Anglais soutien, - Chinois, - Espagnol, - Français langue étrangère, - Italien (cours à Telecom Sud-Paris), - Japonais, - Portugais, - Russe. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse de la langue ciblée, extraits d enregistrements audio et vidéo. Travail sur la compétence linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. p. 22

La communication au service de l étudiant 20% assiduité 40% contrôle continu 40% examen écrit ; deux absences non justifiées donnent 0 en assiduité, au-delà la note de CC est divisée par deux. Non rattrapable - Cours : 3 séance(s) - TD : 3 séance(s) 1. Savoir se présenter, 2. Savoir s exprimer dans toutes les situations, 3. Prendre la parole en public, 4. Rédiger un CV, 5. Rédiger une lettre de motivation, 6. Savoir convaincre tant à l oral qu à l écrit, 7. Conduire un entretien d embauche p. 23

[MCI] Compléments : Calcul Intégral Responsable de l UE Prérequis Dasha Loukianova Bases d'analyse, intégral de Riemann, intégral de Riemann généralisée Devoir surveillé et examen écrit - Cours : 14 séances (de 2 heures) - TD : 10 séances (de 2 heures) Familiariser les élèves avec les propriétés de la mesure abstraite et l'intégral de Lebesgue. Apprendre à appliquer les principaux théorèmes de convergence telle que monotone et dominée. Familiariser les élèves avec la notion de la mesure produit et le théorème de Fubini. - Tribus et fonctions mesurables. Mesure. - Intégral de Lebesgue et espace L^1. - Théorèmes de convergence. - Mesure produit et théorème de Fubini. - Application du calcul intégral aux probabilités. p. 24

[MSM] Compléments : soutien en mathématiques Responsable de l UE Prérequis Christophe Mouilleron Aucun - TD : 12 séance(s) L'objectif de cette UE est d aider les étudiants qui ont des difficultés en mathématiques. Les notions posant le plus de problèmes seront reprises afin d offrir aux élèves plus de temps pour les assimiler. De plus, certains exercices faits dans les TDs d'autres Ues seront recorrigés plus en détail, sur demande des étudiants. À la carte, en fonction des demandes des étudiants. p. 25

Semestre 2 Organisation. Enseignements Obligatoires Programmation Avancée et Logique (IPA) Programmation Web et réseaux (PWR) Statistiques (MST) Optimisation Mathématique (OPTI) Analyse Numérique (MAN) Projet Informatique Mathématique (PROJ) Economie et Gestion (ECO2) Langues vivantes Formations Humaines (LVFH2) Enseignements Complémentaires Topologie et espaces de fonctions (MTEF)) TABLE 2 : Les différentes UE d'enseignements du S2 p. 26

[PAL] Programmation avancée et logique Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Julien Forest Aucun Cette UE prolonge les UE de programmation impérative et fonctionnelle du premier semestre, d une part en abordant des concepts de programmation qui n y ont pas ou peu été abordés, d autre part en fournissant les bases logiques nécessaires pour aborder la compréhension et la correction des programmes, un enjeu essentiel en particulier pour des systèmes critiques. Il s agit donc pour les étudiants d être en mesure de produire des programmes non-triviaux, en faisant des choix de structures de données adaptés, et de posséder les clefs pour démontrer leur correction. Programmation avancée (Coef. 0.5) Logique (Coef. 0.5) Programmation avancée TP noté (1/3) + Examen écrit (2/3) Examen écrit (reprise de la note de TP noté sauf si absence justifiée) - Cours : 4 séance(s) - TD : 3 séance(s) - TP : 4 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Ce module présente des concepts avancés de programmation qui dépassent les paradigmes impératif et fonctionnel vus au premier semestre. Il s agit d une part de voir comment les techniques de modularité et de typage aident à la conception et au développement de projets conséquents. On pourra alors s interroger sur les p. 27

Logique implantations les plus adaptées à un contexte donné, notamment grâce à l étude de leur complexité. Cela nous amènera à considérer des structures mixtes contenant à la fois des données persistantes et mutables, comme des tables de hachage qui permettent de faire du partage maximal (hash consing). On abordera également la gestion de la mémoire, en particulier avec un ramasse-miette (garbage collector). Le cours débute par un complément du cours de programmation impérative sur l'implantation de structures non-linéaire (arbres ) en C. L emphase est mise sur la non-persistance des données et sur les versions destructives/non-destructives des algorithmes présentés. Le calcul de la complexité de fonctions est abordé. On présente ensuite les techniques de modularité : module, interface, compilation séparée (Makefile), ainsi que les propriétés qui en découlent : séparation des tâches, réutilisabilité, abstraction, encapsulation, maintenance. Pour illustrer ces notions, on part de l exemple des dictionnaires, c est-à-dire des structures de données associant des clefs à des valeurs. On présente l interface correspondante et les propriétés attendues, ainsi que trois implantations : les listes d association, les maps utilisant des AVL (vues en cours de programmation fonctionnelle, page 12) et les tables de hachage. L accent est mis sur la correction de ces structures de données, c est-à-dire leur adéquation à la spécification des dictionnaires ; et sur leur complexité, dans le pire des cas et en moyenne. On peut alors aborder la question de la gestion de la mémoire, notamment avec la présentation des garbage collectors que l on retrouve dans les langages de haut niveau. Ceci nous amène à parler de partage maximal grâce à la technique de hash consing. Examen écrit Examen écrit - Cours : 5 séance(s) - TD : 6 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Introduction à la logique formelle et à la notion de preuves. p. 28

- Le cours débute par une introduction à la notion d ensemble inductivement défini et de preuves par induction. Les notions d ordre, de bonne fondation et de preuve par récurrence bien fondée seront également abordées. - Les deuxième et troisième cours sont consacrés à l'algèbre de Boole puis à la logique propositionnelle, à la déduction naturelle et à la méthode de résolution. Cette partie présente les aspects syntaxiques et sémantiques de la logique classique des propositions. La preuve de correction de la déduction naturelle est présentée et la preuve de complétude évoquée. Les notions de remplacement et d équivalence sémantique sont présentées. - Les quatrième, cinquième et sixième cours présentent la logique du premier ordre et les méthodes de preuves liées. Les notions présentées en logique des propositions sont étendues à la logique du premier ordre. Le lien avec la programmation est abordé de manière informelle (isomorphisme de Curry- Howard). p. 29

[PWR] Programmation web et réseaux Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Gérard Berthelot Aucun Apprendre à concevoir et développer des applications web utilisant un serveur de bases de données en architecture n-tiers. Introduction au format de modèle de données XML. Maîtriser les mécanismes d appel au noyau d un système d exploitation pour utiliser des fichiers, créer et exécuter des processus et des threads. Comprendre les mécanismes réseaux d échanges d information entre machines. Programmer des applications communiquant au moyen de sockets. Programmation web et SIA (Coef. 0.5) Systèmes d exploitation 2 et réseaux (Coef. 0.5) Programmation web et SIA TP noté Non rattrapable - Cours : 4 séance(s) - TD : 0 séance(s) - TP : 7 séance(s) + 1 TP noté Apprendre à concevoir et développer des applications web utilisant un serveur de bases de données en architecture n-tiers. Introduction aux problèmes d optimisation des accès à la base de données. Introduction à XML (modèle de données actuellement le plus utilisé pour échanger des informations au sein du SI ou entre SI). Architecture client-serveur n-tiers, client léger, design pattern MVC, ergonomie IHM, p. 30

html, php, javascript, sécurité applications web. Stockage des relations, index, optimisation de requêtes et optimisation des accès BD. XML (modèle de données, DTD, schémas, API de traitement, Xpath) XSLT. Systèmes d exploitation 2 et réseaux 1 TP noté sans documents (50%) + 1 contrôle sur table sans document (50%) Contrôle sur table de 1h45 sans document - Cours : 4 séance(s) - TD : 0 séance(s) - TP : 7 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Maîtriser les mécanismes d appel au noyau d un système d exploitation pour utiliser des fichiers, créer et exécuter des processus et des threads. Comprendre les mécanismes réseaux d échanges d information entre machines. Programmer des applications communiquant au moyen de sockets. Étude et mise en pratique des appels noyau. Étude et mise en pratique d un système de fichiers simple. Principes de fonctionnement des échanges de messages. Études des couches IP/UDP/TCP. Utilisation de sockets. p. 31

[MST] Statistiques Responsable de l UE Prérequis Nicolas Brunel Aucun Contrôle Continu (25%) + Projet (25%) + Examen écrit Final (50%) Examen écrit - Cours : 8 séance(s) - TD : 10séance(s) - TP : 5 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Ce cours est une introduction à la démarche statistique et aux concepts-clés de l inférence statistique. Ce cours s appuie sur le cours de probabilités du semestre précédent (page 16). Il s agit d introduire à la modélisation statistique et à l exploitation des données réelles pour la prise de décision. Nous introduisons la notion fondamentale de vraisemblance et nous déduisons les concepts fondateurs de statistique exhaustive, complète qui formalisent la notion de compression et de résumé de l information. Nous formalisons ensuite les problèmes de décision de manière générale et, en particulier, celui de l estimation ponctuelle. Nous exposons les approches classiques pour traiter l inférence et la décision : approche fréquentiste et approche bayésienne, en soulignant les différences méthodologiques et interprétatives. Nous abordons alors l optimalité d une procédure d estimation (via les bornes de Cramer-Rao) et les aspects asymptotiques (lorsque la taille d un échantillon tend vers l infini), notamment la convergence en loi. Nous nous intéressons alors à l estimateur du maximum de vraisemblance et à ses propriétés remarquables. Nous introduisons alors l estimation d ensemble, c est-à-dire la construction des intervalles de confiance pour décrire la précision d un estimateur. Enfin, nous traitons de la théorie des tests (Neyman-Pearson) et de la construction des zones de rejet et du contrôle des erreurs de première et seconde espèce. Si l objectif est la compréhension globale de la démarche statistique, les attendus en fin de ce cours sont de connaître ce qu est un modèle p. 32

statistique, d associer systématiquement estimateur et précision (via un intervalle de confiance) et de savoir lire le résultat de tests classiques. Ces différents aspects sont vus théoriquement et aussi sur de vraies données, en utilisant des logiciels statistiques de référence. - Théorie de la décision, statistique fréquentiste et bayésienne, - Estimation, statistique exhaustive, information de Fisher et maximum de vraisemblance, - Éléments de statistique asymptotique, intervalles de confiance, - Théorie des tests. p. 33

[OPTI] Optimisation mathématique Responsable de l UE Prérequis Alain Faye Aucun Contrôle continu (50%) + examen écrit (50%) Examen écrit - Cours : 12 séance(s) - TD : 11 séance(s) - Examen : 1 séance(s) La programmation mathématique a vu le jour au milieu du vingtième siècle dans le domaine économique. Avec le besoin croissant d obtenir de bonnes solutions aux problèmes d ingénierie et la puissance accrue des calculateurs, elle est aujourd hui utilisée dans tous les secteurs de l industrie et de l entreprise (aéronautique, télécommunication, énergie, finance ). Un ingénieur doit pouvoir modéliser un problème d optimisation, savoir discerner la nature du problème afin de lui appliquer l algorithme idoine, utiliser un logiciel d optimisation professionnel et interpréter les résultats. Ce cours propose les bases nécessaires à l acquisition de ces compétences. Cet enseignement est aussi un prérequis indispensable aux enseignements de recherche opérationnelle et d optimisation des troisième et cinquième semestres (pages 54 et 162). - Programmation sans contraintes : extremum d une fonction, fonctions convexes et applications, méthodes itératives. - Programmation sous contraintes : cône tangent, qualification, optimalité sous contraintes, dualité lagrangienne, méthodes primales, méthodes de pénalité et barrière. - Étude de cas : modèle du portefeuille de Markovitz, initiation à la programmation robuste, utilisation en finance et en énergie renouvelable. p. 34

[MAN] Analyse numérique Responsable de l UE Prérequis Vincent Torri (MCF, UEVE) Aucun La formation initie l étudiant à l analyse numérique, en étudiant deux aspects : l analyse numérique matricielle et l analyse des équations. Contrôle continu (CC) et examen final (EF) Note finale = max(0. 33 CC+ 0.67 EF, EF ) Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés - Cours : 8 séance(s) - TD : 10 séance(s) - TP : 5 séance(s) - Examen : 1 séance(s) La formation initie l étudiant à l analyse numérique, en étudiant deux aspects : l analyse numérique matricielle et l analyse des équations différentielles ordinaires. Cette introduction constitue une base pour certains cours de deuxième année, notamment en ce qui concerne l analyse numérique des équations aux dérivées partielles (page 85). L analyse numérique des équations différentielles ordinaires est une première approche de discrétisation d une équation différentielle (cas simple des équations aux dérivées partielles) et donne les outils pour les résoudre. L analyse numérique matricielle présente des méthodes pour résoudre des systèmes linéaires. Ceux-ci sont utilisés dans les algorithmes de résolution numérique des équations aux dérivées partielles. Dans le cours, les aspects théoriques et algorithmiques sont mis en avant : énoncés et démonstrations des résultats théoriques, ainsi que les algorithmes en pseudo-code. Ce module est composé de deux parties. La première partie traite de la résolution p. 35

numérique des systèmes linéaires, à l aide de deux méthodes : - Les méthodes directes et - Les méthodes itératives. L aspect algorithmique, ainsi que la complexité, de chacune des méthodes est mis en avant. La deuxième partie traite de la résolution numérique des équations différentielles ordinaires. Une étude de la méthode d Euler est faite, suivie de l étude numérique des méthodes à un pas. p. 36

[PROJ] Projets informatique et mathématique Responsable de l UE Guillaume Burel et Thomas Lim Prérequis Aucun Module 1 Projet informatique (Coef. 0.5) Module 2 Projet Web (Coef. 0.25) Module 3 Projet mathématique (Coef. 0.25) Projet informatique Projet avec soutenance Non rattrapable - Projet : 12 séance(s) Le projet a pour objectif de faire travailler les élèves en équipe sur un projet comprenant une partie de programmation importante exigeant une bonne coordination entre les étudiants d un même groupe. Le suivi du projet s effectue au cours de séances de travail permettant de guider et d apprécier le travail des membres de chaque groupe. Projet Web Projet p. 37

Non rattrapable - Projet : 6 séance(s) Projet : développement d une petite application client léger (php- html- javascriptpostgresql). Projet mathématique Projet Non rattrapable - Projet : 6 séance(s) Projet sur machine en deux parties : 1. Réponses aux questions théoriques (rendu sur papier ou dans un format électronique) 2. Code en Scilab implémentant les algorithmes requis. p. 38

[ECO2] Économie gestion Responsable de l UE Prérequis Thomas LIM Aucun L objectif est de prendre la mesure des mutations à l œuvre aujourd hui dans l économie nationale et mondiale, en plaçant la problématique Firmes - Nations - Marchés - Territoires au centre de la réflexion. L économie aujourd hui est en effet le fruit d un rapport de force entre ces quatre acteurs : 1. Les firmes d abord qui jouent le rôle moteur, 2. Les nations qui défendent certains équilibres sociaux et politiques à plus long terme et s accommodent mal des logiques planétaires et à court terme des firmes, 3. Les marchés qui là encore se conçoivent de manière globale et interconnectée, souvent en temps réel (comme les marchés financiers), 4. Les territoires où sont localisés les individus et les entreprises. Module 1 Macro-économie (Coef. 1/3) Module 2 Gestion des investissements et des projets (Coef. 1/3) Module 2' Analyse financière en banque et entreprise (Coef. 1/3) Module 3 Initiation à l'entrepreneuriat (Coef. 1/3) Remarque: Pour l'année 2014-2015, le module 2 sera proposé à Strasbourg et le module 2' à Evry. Macro-économie Examen écrit p. 39

Examen écrit - Cours : 8 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Initiation à la macro-économie. Compréhension des nouvelles économiques et interprétations des décisions de politique économique (ministère des finances et Banque Centrale Européenne). Théorie keynésienne, modèle ISLM, création monétaire, politiques conjoncturelles (politique monétaire et politique budgétaire), contrainte budgétaire inter-temporelle des administrations publiques, crise de la dette. Gestion des investissements et des projets Examen écrit Examen écrit - Cours : 8 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Ce cours a pour but de permettre aux élèves de se familiariser avec les notions de finance d entreprise. Il traitera également de la décision de financement des ressources permanentes de l entreprise. - Lecture financière de la comptabilité, - Les outils d analyse d investissements (VAN, TRI, coût du capital, etc.), - La valorisation d entreprises, - La structuration des capitaux et les différents types de financements. Bibliographie : Finance d entreprise, Pierre Vernimmen. p. 40

Analyse financière en banque et entreprise Examen écrit Examen écrit - Cours : 8 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Ce cours a pour but d apporter aux élèves ingénieurs une introduction à la banque et à ses métiers, d approfondir certaines thématiques où le métier d ingénieur peut jouer un rôle important telles que la gestion des risques, la liquidité et les systèmes d information. Ce cours sera également l occasion d introduire les notions de finance d entreprise. Bibliographie - Métiers de la banque : détail, investissement, financement de projet - Organisation et dépendance entre le Front, le Middle et le Back office, - Modèles mathématiques appliqués à la gestion des risques et à la gestion actif/passif - Processus et systèmes d information - Outils d analyse d investissements et la valorisation d entreprises, - Structuration des capitaux et les différents types de financements. Finance d entreprise, Pierre Vernimmen. Règlements européens (CRD II, CRD III, CRD IV et CRR) Initiation à l entrepreneuriat Contrôle continu fondé sur la participation aux cours et à des exercices donnés aux élèves. Questionnaire à choix multiples sur le cours - Cours : 6 séance(s) p. 41

L objectif de ce cours est de sensibiliser les élèves au fait qu un projet peut conduire à la création d une entreprise (ou de sa gestion au sein d une structure) en leur donnant les outils conceptuels et méthodologiques nécessaires au montage d une Start-up et, donc, à la réussite des projets de création d entreprises et/ou d activités. Cet enseignement comporte à la fois des cours (apports théoriques et méthodologiques) et le témoignage d expériences d entrepreneurs. Comment naissent les idées ; jeunes entreprises et construction du Business Model ; Business Model / chaîne de valeur, définition ; les six indicateurs du Business Model ; de la stratégie à la mise en œuvre opérationnelle : les ventes, modèle de Porter, positionnement de l entreprise et du modèle économique retenu, choix cible, pertinence de l offre, différentiation. p. 42

[LVFH2] Langues vivantes et formation humaine Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Laurence Bourard Aucun Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Langue vivante 1 : anglais (Coef. 1) Langue vivante 2 (Coef. 1) La communication au service de l étudiant (Coef. 1) Langue vivante 1 : anglais 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre) 40% : examen final Examen oral ou écrit en fonction du nombre d élèves concernés - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse anglophone, extraits p. 43

d enregistrements audio et vidéo. Entraînement au TOEIC. Travail sur la compétence linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation en anglais, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. Langue vivante 2 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre) 40% : examen final Examen écrit - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en une langue étrangère, au choix : - Allemand, - Arabe (cours à Telecom Sud-Paris), - Anglais soutien, - Chinois, - Espagnol, - Français langue étrangère, - Italien (cours à Telecom Sud-Paris), - Japonais, - Portugais, - Russe. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse de la langue ciblée, extraits d enregistrements audio et vidéo. Travail sur la compétence linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. p. 44

La communication au service de l étudiant 20% assiduité 40% contrôle continu 40% examen écrit ; deux absences non justifiées donnent 0 en assiduité, au-delà la note de CC est divisée par deux. Non rattrapable - Cours : 3 séance(s) - TD : 3 séance(s) 1. Savoir se présenter, 2. Savoir s exprimer dans toutes les situations, 3. Prendre la parole en public, 4. Rédiger un CV, 5. Rédiger une lettre de motivation, 6. Savoir convaincre tant à l oral qu à l écrit, 7. Conduire un entretien d embauche. p. 45

[MTEF] Compléments : Topologie et espaces de fonctions Responsable de l UE Prérequis Gilles Lacombe Le cours MCI du S1 Examen écrit - Cours : 14 séances - TD : 10 séances Donner aux étudiants de première année de l ENSIIE les bases de la topologie et l analyse fonctionnelle correspondant au niveau d une licence de mathématiques - Rappels : le vocabulaire de base de la topologie. - Exemples classiques d espaces de fonctions. - Compacité. - Complétude. - Espaces pré-hilbertiens, espaces de Hilbert. p. 46

Les semestres 3 et 4 Le semestre 3 poursuit le tronc commun et développe de solides bases informatiques en programmation objets, compilation, sécurité réseau, et dans d autres domaines essentiels de l ingénierie avec la recherche opérationnelle et l analyse de données. L unité d enseignement d économie du troisième semestre propose aux élèves de les initier au choix à la stratégie des hautes technologies (start-up), aux marchés financiers ou à la macro-économie. Le semestre 4 offre l opportunité aux élèves de consolider leur projet professionnel comme de nourrir et encourager leur curiosité : il est en effet entièrement constitué d UE optionnelles, renouvelées régulièrement et en adéquation avec les orientations de l innovation et de la recherche, sur propositions de nos partenaires industriels et académiques. La répartition en petits groupes est un plus pédagogique qui permet un meilleur suivi et un rythme de travail optimal. Toutes les UE de S3 (resp. S4) demandent 45h30 (resp. 42h) de présentiel, elles sont réparties de façon à dégager de grandes lignes thématiques. Les options de semestre 4 présentées dans ce document sont celles proposées pour l année scolaire 2013 2014. p. 47

Semestre 3 Organisation. Analyse des Données (MAD) Langage Objet (ILO) Sécurité réseau Et Middleware (SRM) Economie et Gestion (ECO3) Enseignements Obligatoires Recherche Opérationnelle (MRO) Langage Formel et Compilation (LFC) Validation et Vérification du Logiciel (VVL) Langues vivantes Formations Humaines (LVFH3) TABLE 3 : Les différentes UE d'enseignements du S3 p. 48

[ILO] Langages objet Responsable de l UE Prérequis David Roussel Aucun Examen écrit (EE) (document autorisé : poly de cours) + TP notés Note=0.5 EE+ 0. 5 TP Examen écrit (document autorisé : poly de cours). TP notés non rattrapables. - Cours : 8 séance(s) - TD : 0 séance(s) - TP : 15 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Maîtriser les concepts objets et les bases de la modélisation objet au travers des langages Java et C++ et de la notation UML. - Concepts et Langages Objets (Java et C++), - Notions de base en UML, - Illustrations au travers des Design Patterns. p. 49

[LFC] Langages formels et compilation Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Guillaume Burel Aucun Cette UE présente les principaux concepts théoriques et pratiques à l œuvre dans un compilateur. L étude des langages formels permet de caractériser des classes de langages qui sont reconnaissables mécaniquement. Cela engendre des techniques qui peuvent être utilisées ensuite en compilation pour produire automatiquement des programmes reconnaissant le langage source. Il s agit donc pour l étudiant de savoir quand un langage pourra être facilement reconnu, comment utiliser les outils existants pour le reconnaître, et quelles sont les grandes étapes qui transforment ce langage jusqu à parvenir au code cible. Langages et systèmes formels (Coef. 1/2) Compilation (Coef. 1/2) Langages et systèmes formels Examen écrit Examen écrit - Cours : 6 séance(s) - TD : 3 séance(s) - TP : 2 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Comprendre la problématique de description des langages au travers de procédés énumératifs (grammaires), algébriques (systèmes rationnels) et de reconnaissance (automates finis). Voir qu il existe des langages non reconnaissables suivant les p. 50

procédés. Savoir refaire un Lex : les techniques fondées sur des automates sont en effet omniprésentes en informatique, savoir comprendre un Yacc, construire des arbres de syntaxe abstraite. Grammaires hors contexte, grammaires régulières et réductions, langages rationnels, automates finis à états (déterministes, non déterministes, minimaux, lemme de pompage). Analyse lexicale, analyses syntaxiques (descendante et ascendante). Arbres de syntaxe abstraite. Compilation Projet (1/3) + Examen écrit (2/3) Examen écrit (la note de projet est conservée sauf excuse valable) - Cours : 6 séance(s) - TD : 4 séance(s) - TP : 1 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Ce module a pour but de faire découvrir les mécanismes à l oeuvre dans un compilateur, permettant ainsi de mieux comprendre comment les programmes écrits dans des langages de haut niveau sont finalement transformés en code exécutable par la machine. En outre, plusieurs techniques mathématiques utiles dans de nombreux domaines de l informatique (récriture, calcul de point fixe, etc.) sont introduites. Le cours débute par une introduction à la sémantique des langages de programmation, sans laquelle il est impossible de parler de la correction d un compilateur. Le cours suit alors le déroulement d un compilateur depuis le code source jusqu à l assembleur. À chaque étape on introduit des techniques d optimisation. On présente d abord comment les techniques vues dans le module de langages formels permettent de générer des analyseurs syntaxiques. On obtient ainsi l arbre de syntaxe abstraite correspondant au fichier source. La sélection d instruction permet de passer des opérateurs abstraits du langage source aux opérateurs du langage cible. Pour optimiser la traduction, on utilise le cadre général de la récriture. On passe ensuite au graphe de flot de contrôle, dans lequel il est possible de supprimer les calculs redondants. On p. 51

explicite les conventions d appel, en optimisant les appels terminaux. Enfin, on alloue les registres, grâce à l analyse de durée de vie des variables et au coloriage de graphe. Cette analyse nous permet également d identifier le code mort qu il est alors possible d éliminer. p. 52

[SRM] Sécurité réseau et middleware Responsable de l UE Prérequis Ivan Augé Aucun Examen écrit (50%) + examen machine (50%) Examen écrit - Cours : 8 séance(s) - TD : 8 séance(s) - TP : 6 séance(s) - Examen : 1 séance DS (Sécurité réseau) + 1 TP noté (Middleware) Donner aux étudiants les bases théoriques de la cryptographie et des codes correcteurs d erreurs utilisés dans les réseaux, une introduction aux protocoles de sécurité, les connaissances de base en réseau, un panorama des différents types de middleware, une pratique des outils de middleware les plus courants, une initiation au développement d applications réparties. - Notions de base des réseaux et protocoles usuels, - Bases mathématiques, cryptographie RSA, - Codes correcteurs d erreurs, - Protocoles de sécurité, - Besoin de middleware, - Générateur de PDU, - RPC, - Middleware objet. p. 53

[MRO] Recherche opérationnelle Responsable de l UE Prérequis Sourour Elloumi Graphes et optimisation dans les graphes, optimisation mathématique, probabilités, algorithmique et programmation (fonctionnelle et impérative) Note de participation (5 points) + examen écrit (15 points) Documents autorisés Examen écrit Documents autorisés - Cours : 11 séance(s) - TD : 12 séance(s) - Examen : 1 séance(s) La Recherche Opérationnelle (RO) représente l un des grands domaines d application de l informatique dans l industrie. Elle regroupe un ensemble de méthodes, modèles conceptuels et outils informatiques permettant de rationaliser et d optimiser l architecture et le fonctionnement de systèmes complexes (production, réseaux, transports, etc.), les choix techniques ou technico-économiques concernant les produits et, de façon générale, les processus de prise de décision dans l entreprise. La RO est une discipline carrefour associant les mathématiques, l économie et l informatique. Elle est par nature en prise directe sur l industrie et joue un rôle-clé dans le maintien de la compétitivité. Les apports de la RO sont visibles tout autour de nous et dans les domaines les plus divers (organisation des lignes de production, rotation d équipages, optimisation de portefeuilles, ramassages scolaires, etc.). La RO est une discipline très vaste qui comporte deux grands domaines : les problèmes combinatoires et les problèmes aléatoires. Le but du cours est d initier les élèves à ces questions de façon à ce qu ils soient en mesure de reconnaître un problème de recherche opérationnelle et d avoir quelques idées sur la façon de le traiter. Pour cela le cours abordera les grands problèmes classiques de la RO de façon précise mais sans les approfondir. Notons que les problèmes de base concernant les chemins optimaux p. 54

d un graphe et les ordonnancements sont abordés en première année dans l UE théorie des graphes et optimisation dans les graphes (page 17). Un accent particulier sera mis sur l un des domaines les plus importants de la discipline : la programmation linéaire. Le cours est divisé en deux grandes parties : 1. Optimisation : (a) Programmation dynamique déterministe, (b) Méthode matricielle pour certains problèmes de chemins optimaux dans les graphes, (c) Ordonnancement avec contraintes de moyens et ordonnancement d ateliers, (d) Problèmes de flot : flot maximal, coupe minimale et flot maximal de coût minimal, (e) Procédures arborescentes, énumération implicite, application au problème du voyageur de commerce, (f) Programmation linéaire, algorithme du simplexe. 2. Processus aléatoires : (a) Processus Markoviens, (b) Processus de naissance et de mort, (c) Chaîne de Markov, (d) Phénomènes d attente à un et plusieurs guichets, (e) Fiabilité, usure et renouvellement des équipements, (f) Gestion de stocks en avenir certain et aléatoire. p. 55

[MAD] Analyse de données Responsable de l UE Prérequis Pierre Dos-Santos Uzarralde (CEA) Aucun Contrôle continu (1/4) + projet (1/4) + examen écrit (1/2) Examen écrit - Cours : 11 séance(s) - TD : 11 séance(s) - Examen : 2 séance(s) Introduire la théorie et la pratique des méthodes d analyse multivariée pour le traitement et l analyse statistique des grands tableaux de données. Il s agit de comprendre les méthodes et la manière de les définir, et leur interprétations pratiques. - Statistique descriptive bivariée (quantitative et qualitative) et tests associés, - Analyse factorielle, - Analyse en composantes principales, - Analyse factorielle des correspondances, - Analyse des correspondances multiples, - Classification non-supervisée (K-means), - Classification ascendante hiérarchique, - Analyse discriminante. p. 56

[VVL] Validation et vérification du logiciel Responsable de l UE Prérequis Sami Taktak (CNAM) Aucun 30% CC + 70% Examen écrit Examen écrit - Cours : 6 séance(s) - TD : 4 séance(s) - TP : 1 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Généralités sur le test logiciel fonctionnel et structurel, les techniques d analyse statique, la logique de Hoare et la manipulation d un outil de preuve formelle. - Fondation du test, - Test logiciel, - Design, - Tests statique / dynamique, - Évaluation de résultats, - Métriques, - Management du test, - Logique de Hoare, - Analyse statique / preuve. p. 57

[ECO3] Économie gestion Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Module 4 Thomas Lim Aucun L objectif est de prendre la mesure des mutations à l œuvre aujourd hui dans l économie nationale et mondiale, en plaçant la problématique Firmes - Nations - Marchés - Territoires au centre de la réflexion. L économie aujourd hui est en effet le fruit d un rapport de force entre ces quatre acteurs : 1. Les firmes d abord qui jouent le rôle moteur. 2. Les nations qui défendent certains équilibres sociaux et politiques à plus long terme et s accommodent mal des logiques planétaires et à court terme des firmes. 3. Les marchés qui là encore se conçoivent de manière globale et interconnectée, souvent en temps réel (comme les marchés financiers). 4. Les territoires où sont localisés les individus et les entreprises. Les élèves choisissent entre le module 1 ou 2, et doivent suivre les modules 3 et 4. Introduction aux marchés financiers (Coef. 1/2) Modélisation macro-économique (Coef. 1/2) Conférences (Coef. 0) Droit civil et informatique (Coef. 1/2) Introduction aux marchés financiers Examen écrit p. 58

Examen oral ou écrit en fonction de l effectif - Cours : 11 séance(s) - Examen : 1 séance(s) L objectif de ce cours consiste à permettre aux étudiants d acquérir des connaissances de base sur les marchés financiers, la bourse et les règles qui régissent cet univers. - Les marchés organisés et les marchés «de gré à gré», - Les marchés financiers et la macro-économie, - Formalisation des règles régissant un marché financier, - Étude du marché obligataire, - Les opportunités d arbitrage. Modélisation macro-économique 50% contrôle continu et 50% examen écrit Examen écrit - Cours : 11 séance(s) - Examen : 1 séance(s) L objectif de ce cours est de présenter les éléments de base de l analyse macroéconomique et de passer d une présentation de concepts à une modélisation mathématique qui conduit à une analyse des modèles macro-économiques et une explication de l évolution de ces derniers. 1. Introduction à la macro-économie (a) Qu est-ce que la macro-économie? (b) Les deux grandes traditions dans la pensée macro-économique. p. 59

(c) Qu est-ce que la modélisation? 2. Le fonctionnement des entreprises (a) La représentation schématique du fonctionnement des entreprises. (b) La représentation macroéconomique des entreprises. 3. La fonction de consommation et la fonction d investissement (a) La fonction de consommation. (b) La fonction d investissement. 4. Le marché du travail (a) L emploi et le chômage. (b) La demande de travail des entreprises. 5. Le modèle IS/LM (a) Le marché de biens et services (la courbe IS). (b) Le marché de la monnaie (la courbe LM). (c) Le modèle IS/LM. 6. Le modèle Offre globale/demande globale (a) Les limites du modèle IS/LM. (b) La demande agrégée. (c) L offre agrégée. (d) Le modèle OA/DA. Conférences Présence Non rattrapable p. 60

- Conférence : 4 séance(s) Au travers d une expérience expliquer les enjeux et les besoins du cloud computing. Présentation et description des enjeux, évolution du cloud computing en France et en Europe. «Comment l écosystème se recompose vis-à-vis du cloud?» Le modèle économique du cloud redéfinit la chaîne de valeur des fournisseurs informatiques. Subie ou choisie, cette approche est désormais très largement intégrée à leur catalogue d offres. Quel impact ont ces mouvements stratégiques sur leurs offres, leur positionnement, leurs alliances et leur potentiel de croissance? Droit civil et informatique Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 9 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Développer des aptitudes dans la recherche de l information juridique : étude des sites juridiques tels que Légifrance ; le ministère de la Justice ; Service public ; INPI ; CNIL Rechercher des textes législatifs et effectuer des recherches jurisprudentielles. Connaître le système judiciaire français et se familiariser avec le vocabulaire juridique. Appréhender l environnement juridique des technologies de l information et de la communication ainsi que les enjeux sociaux, humains et économiques. L organisation judiciaire 1. Le système judiciaire français : (a) Les sites juridiques, (b) Les principes généraux du système judiciaire. 2. L action en justice : (a) La compétence des juridictions, p. 61

(b) La procédure civile. Les productions immatérielles 1. Les droits d auteur et l univers numérique : (a) Les principes liés aux droits d auteur, (b) L évolution des droits d auteur dans l univers numérique. 2. Le droit des créations numériques : (a) Les bases de données, (b) Les sites internet. La sécurisation des données à caractère personnel 1. Le cadre juridique des données à caractère personnel : (a) Les menaces pesant sur les données à caractère personnel, (b) Les cadres communautaire et national. 2. Le rôle des autorités de régulation : (a) Les missions de La CNIL, (b) Le rôle du CIL, (c) Les différents droits protégés. L usage des TIC dans la relation de travail 1. Les TIC, outil de contrôle et de surveillance des salariés : (a) L étendue du pouvoir de l employeur sur l usage de TIC, (b) Les limites du pouvoir de l employeur. 2. Les TIC, outil de gestion des salariés : (a) L usage des TIC durant le recrutement, (b) L usage des TIC durant l exécution du contrat. p. 62

[LVFH3] Langues vivantes et formation humaine Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Laurence Bourard Aucun Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Langue vivante 1 : anglais (Coef. 1) Langue vivante 2 (Coef. 1) La communication au service de l entreprise (Coef. 1) Langue vivante 1 : anglais 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre 40% : examen final Examen oral ou écrit en fonction du nombre d élèves concernés - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse anglophone, extraits p. 63

d enregistrements audio et vidéo. Entraînement au TOEIC. Travail sur la compétence linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation en anglais, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. Langue vivante 2 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre) 40% : examen final Examen écrit - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en une langue étrangère, au choix : - Allemand, - Arabe (cours à Telecom Sud-Paris), - Anglais soutien, - Chinois, - Espagnol, - Français langue étrangère, - Italien (cours à Telecom Sud-Paris), - Japonais, - Portugais, - Russe. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse de la langue ciblée, extraits d enregistrements audio et vidéo. Travail sur la compétence linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. p. 64

La communication au service de l entreprise 20% assiduité 40% contrôle continu 40% examen écrit ; deux absences non justifiées donnent 0 en assiduité, au-delà la note de CC est divisée par deux. Non rattrapable - Cours : 3 séance(s) - TD : 2 séance(s) - TP : 1 séance(s) Les outils de communication de l entreprise : 1. L image de l entreprise (logo, charte graphique ) 2. La culture d entreprise, 3. La plaquette institutionnelle, 4. Les documents commerciaux, 5. Le site internet, 6. Les réseaux sociaux, 7. Les actions de marketing direct, 8. Les manifestations professionnelles, 9. Les relations presse, 10. Le film d entreprise, 11. La publicité p. 65

Semestre 4 (Options) Les options de semestre 4 présentées dans ce document sont celles sont proposées pour l année scolaire 2014 2015. Organisation. Les options sont réparties en six groupes (cf. tableau 1). 1 2 3 4 5 Groupe 1 Groupe 3 Groupe 5 Groupe 2 Groupe 4 Groupe 6 PST (30) MOST (30) IMF (30) MNS (32) MCS (32) PRR (30) LOA (30) MFDLS (30) SIP1* (25) ASN (30) SIP2* (25) SSI (25) RIAL (30) RVIG (30) AUTO (25) CORO (30) CAL (30) IRA (25) IA1 (30) SE1 (30) CC* (15) PCV (28) SE2* (30) IA-PRB (25) BIOINFO (25) ANU* (15) TABLE 4: Répartition des options par groupes. Les UE marquées d une étoile ont des contraintes de choix avec d'autres UE (cf. les descriptions). Les effectifs maximums sont indiqués entre parenthèses. Les élèves peuvent choisir une option par groupe. La signification des groupes en termes d organisation est la suivante : Les options des groupes impairs ont lieu en première partie de semestre ; Les options des groupes pairs ont lieu en seconde partie de semestre ; Les options des groupes 1 et 2 ont lieu le mardi après-midi et le mercredi matin ; Les options des groupes 3 et 4 ont lieu le lundi après-midi et le jeudi matin ; Les options des groupes 5 et 6 ont lieu le vendredi matin et après-midi. Règles. Il faut choisir une option par groupe, avec un second choix en cas de dépassement du quota de l'option choisie 1. - Si la limite d'une UE est dépassée, un ordre de priorité sera établi en fonction des résultats aux semestres S1 et S2 (moyenne des moyennes des semestres). - Un effort sera fait pour satisfaire vos vœux, mais sans garantie. - Les élèves qui n effectueront pas leur inscription seront automatiquement affectés par la DFP. 1 Dans la limite des 34 ECTS, les UE de S2 à repasser sont prioritaires. p. 66

Parcours. Certaines options peuvent être choisies de façon cohérentes entre elles : Parcours «Modélisation mathématique, statistique et finance» (2MSF) PST, MOST, IMF, MNS/CORO, MCS, PRR Parcours «Data Science» PST, MOST, SIP1/BIO, MNS/CORO, SIP2, IAPRB Parcours «informatique système, réseau, sécurité». RIAL, SE1, PCV, SE2, SSI Parcours «algo et programmation orienté sûreté». LOA, MFDLS, ASN/PCV, CAL, SSI Parcours «réalité virtuelle et systèmes intelligents» (RVSI). IA1, RVIG, AUTO, IRA/IAPRB Parcours «Jeux Vidéo et Interactions Numériques» (JIN). LOA, RVIG, CC, PCV, CAL/SE2, IRA/ANU p. 67

[ANU] Conception d'une œuvre numérique Responsable de l UE Marion Chapel Prérequis Aucun Effectif 15 Contrôle continu (1/2), projet (1/2) Non rattrapable o o o o Séminaire : 3 séances Visites : 1 à 2 séances TP (projet) : 6 à 7 séances Examen (jury de projet) : 1 séance Développer une véritable sensibilité aux diverses dynamiques qui se tissent entre ingénieurs et artistes, et aborder une pratique plus créative des outils informatiques en utilisant les notions et outils du do-it-yourself (cartes Arduino, imprimante 3D, objets de récupération etc.). Thématique 2015 : interpréter la relation homme/machine : penser autrement les usages des technologies maitrisées par les étudiants. L UE est introduite par un séminaire autour de la relation homme/machine : quels représentations et imaginaires sont nés du développement technologique, et comment cela s incarne-t-il dans les pratiques, au quotidien ou dans la conception des outils et machines numériques? Les étudiants seront ensuite invités à concevoir leur projet créatif, en équipe. Il s agit ici de «sortir de l écran», et de penser une œuvre (le design, son support, le rendu) dans le monde physique. Des visites de lieux (Gaité Lyrique, Cube), et d expositions en fonction de l actualité seront programmées pour accompagner cette réflexion. Rendu : jury de projet + dossier d intention (références argumentées et note d intention) p. 68

[ASN] Algorithmes semi-numériques Responsable de l UE Prérequis Effectif Renaud Rioboo Les modules de 1A, le module sécurité réseau de 2A peut être utile 30 Module 1 Module 2 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. Arithmétiques entières (Coef. 1) Arithmétiques polynomiales (Coef. 1) Arithmétiques entières Examen écrit 65%, projet 35% Examen écrit - Cours : 3 séance(s) - TD : 4 séance(s) - TP : 2 séance(s) - Projet : 2 séance(s) - Examen : 1 séance(s) p. 69

Arithmétique des nombres entiers. La partie arithmétique des entiers décrite plus haut. Arithmétiques polynomiales Examen écrit 65%, projet 35% Examen écrit - Cours : 4 séance(s) - TD : 3 séance(s) - TP : 2 séance(s) - Projet : 2 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Arithmétiques polynomiales La partie polynomiale décrite plus haut. p. 70

[CAL] Modèles de calculs Responsable de l UE Prérequis Xavier Urbain Notions de programmation. 50% CC, 50% projet Non rattrapable - Cours : 16 séance(s) - TD : 6 séance(s) - TP : 2 séance(s) 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. p. 71

[CORO] Compléments et outils de recherche opérationnelle Responsable de l UE Prérequis Alain Faye Notions de recherche opérationnelle Examen écrit (8 points) + Projet (6 points) + TP notés (6 points) Examen écrit - Cours : 14 séance(s) - TD : 9 séance(s) - Examen : 1 séance(s) 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. p. 72

[CC] Creative Coding Responsable de l UE Prérequis Marion Chapel Aucun Contrôle continu (1/2), projet (1/2) o o o o Pas rattrapable CM : 3 séances TD : 3 séances TP (projet) : 5 séances Examen (jury de projet) : 1 séance Découvrir les processus créatifs artistiques liés au numérique, développer une véritable sensibilité aux diverses dynamiques qui se tissent entre ingénieurs et artistes, et aborder une pratique plus créative des outils informatiques. Thématique 2015 : interpréter la relation homme/machine : penser autrement les usages des technologies maitrisées par les étudiants. L UE est composée de deux modules complémentaires, enseignés en parallèle. Module 1 : Initiation aux arts et cultures numériques (6 séances) o Introduction aux théories des arts numériques et cultures collaboratives. o Visites de lieux (Numa, Gaité Lyrique, Cube), et d expositions en fonction de l actualité, rencontres avec des artistes o TD : chaque groupe d étudiants présente un artiste/une œuvre choisi par l intervenant afin d explorer la thématique. L intervenant complète et approfondit la réflexion. Objectif : associer un savoir théorique sur les formes d art émergentes à des découvertes techniques et pratiques et pratiques grâce à un projet pédagogique collaboratif. p. 73

Module 2 : Conception d'un projet créatif (6 séances) o Présentation et prise en main du logiciel Processing o Expérimentation des problématiques mises en avant par ce type de logiciels o TP : Conception d'un projet créatif, en équipe Objectif : apprendre à se servir des logiciels de création utilisés par les artistes numériques, penser une œuvre (le design, son support, le rendu), appréhender les «attentes client» lors d un projet, au travers d un dialogue avec l intervenant. Rendu : présentation du projet (format site internet ou application) en jury + dossier d intention (références argumentées et note d intention) p. 74

[IA1] Intelligence Artificielle Responsable de l UE Prérequis Effectif Brigitte Grau Cours de logique et de programmation fonctionnelle de première année 30 Trois petits projets (le troisième projet pourrait être fait sous la forme d'un TP noté) Examen écrit - Cours : 14 séances - TD : 2 séances - TP : 8 séances Donner un panorama de ce qui se fait en intelligence artificielle, indépendamment les domaines traités dans l'ue (Pattern Recognition & Bionmetrics - PRB), en insistant sur les projets pratiques à réaliser. - Introduction Résolution de problèmes, représentation des connaissances, parcours de graphes, planification, systèmes-experts, Introduction au Lisp pour certains projets. - Intelligence artificielle distribuée - Prolog et satisfaction de contraintes - Logique floue et traitement des incertitudes - Evolution artificielle - Projets à réaliser p. 75

[PRB] Pattern Recognition and Biometrics Responsable de l UE Prérequis Sonia Garcia (Telecom SudParis) Notions de Probabilités et Statistiques Examen (EF) / TPs notés (TP) et CR final de Projet (CRP) Note Finale : ¼ EF + ¼ TP + ½ CRP Rattrapage par examen oral - Cours : 7 séance(s) - TD : 8 séance(s) - Projet : 9 séance(s) - Maîtriser les outils de la Reconnaissance des Formes et la classification de données - Connaissance des techniques de Reconnaissance de Formes qui sont spécifiques à différentes modalités biométriques - Etre capable de mettre en oeuvre un système biométrique pour la vérification d identité - Règle de Bayes - Apprentissage supervisé - Apprentissage non supervisé : techniques de regroupement, mélanges de gaussiennes - Modèles de Markov Cachés - Applications à différentes modalités biométriques : vérification d identité par l iris, le visage, la démarche, la signature manuscrite en-ligne, la voix p. 76

[IMF] Instruments et modèles financiers Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 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. Modèles discrets en finance (Coef. 0.5) Instruments financiers (Coef. 0.5) Modèles discrets en finance Contrôle continu Examen écrit (oral si faible effectif) - Cours : 12 séance(s) 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. - Modélisation discrète d un marché financier, - Viabilité et complétude d un marché financier, p. 77

- Valorisation et couverture d options en marché complet, - Modèle binomial et CRR. Instruments financiers Contrôle continu Examen écrit - Cours : 12 séance(s) L objectif de ce cours consiste à permettre aux élèves d acquérir des connaissances pratiques sur les instruments financiers et les dérivés. - Étude du marché obligataire, - Les contrats forwards, - Les contrats futures, - Les SWAPS. p. 78

[IRA] Images et réalité augmentée Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 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. Vision artificielle et réalité augmentée (Coef. 0,7) Projet de réalité augmentée (Coef. 0,3) Vision artificielle et réalité augmentée TP notés (moyenne des différents TP) TP noté - Cours : 8 séance(s) - TP : 8 séance(s) 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 p. 79

- 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 Projet (rapport écrit + soutenance) Non rattrapable - Cours : 1 séance(s) - Projet : 7 séance(s) 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. p. 80

[LOA] Langages objets avancés Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 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 architecture MVC. Ces concepts fortement utilisés dans le développement objet actuel sont ensuite appliqués dans la partie GUI de QT au travers d un projet. Concepts objets avancés (Coef. 0.46) Projet (Coef. 0.54) Concepts objets avancés TP notés (moyenne des TP notés) TP noté - Cours : 5 séance(s) - TP : 5 séance(s) 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. - STL : conteneurs, itérateurs, algorithmes. p. 81

- 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. Projet Soutenance de projet Non rattrapable - Cours : 1 séance(s) - Projet : 13 séance(s) Mettre en pratique les concepts vus précédemment dans le cadre d un proket en Qt GUI. Présentation du projet et TP sur projet. p. 82

[MCS] Calcul stochastique Responsable de l UE Prérequis Effectif Étienne Chevalier Probabilités 32 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. Contrôle continu Examen écrit (oral si faible effectif) - Cours : 17 séance(s) - TD : 7 séance(s) - 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). p. 83

[MFDLS] Méthodes formelles pour le développement de logiciels sûrs Responsable de l UE Prérequis Effectif Catherine Dubois Logique, programmation 30 Introduction des méthodes formelles pour la production de logiciels sûrs (sûreté et sécurité) 50 % projet + 50 % contrôle continu Non rattrapable. - Cours, TD, TP : 18 séance(s) - Projet : 6 séance(s) Le cours est divisé en trois parties : Partie 1 : Spécification et conception formelles du logiciel - spécification formelle - conception par raffinement - test à partir de spécifications formelles - de l'informel au formel - introduction à la méthode B et l'atelier B, ProB - illustration industrielle (conférence) - introduction à Focalize, environnement de développement de logiciels sûrs Partie 2 : Sécurité - sécurité : intégrité, confidentialité - introduction aux politiques de sécurité, conformité à une politique de sécurité Partie 3 : Projet : utilisation de l'atelier B pour développer une application sûre. p. 84

[MNS] Méthodes numériques de simulation Responsable de l UE Prérequis Effectif Vincent Torri (UÉVE) Notions de probabilités, de statistiques, d analyse de données,méthodes d analyse numérique 32 Module 1 Module 2 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. Méthodes de simulation (Coef. 1) Analyse numérique des EDP (Coef. 1) Méthodes de simulation Contrôle continu Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés - Cours : 8 séance(s) - TP : 4 séance(s) 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 p. 85

modèles complexes utilisés dans les domaines tels que l économétrie, la finance, la génétique, l écologie ou la physique. - Méthodes de Monte Carlo, - Rappels sur les chaines de Markov, - La méthode de Métropolis-Hastings, - La méthode du recuit simulé, - L inférence bayésienne, - Les méthodes MCMC. Analyse numérique des EDP Examen Final Examen écrit ou oral en fonction du nombre d élèves concernés - Cours : 8 séance(s) - TP : 4 séance(s) 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. - Méthode des différences finies, - Consistance, stabilité, convergence et ordre d une méthode, Application : équation de la chaleur, équations hyperboliques. p. 86

[MOST] Modélisation statistique Responsable de l UE Prérequis Effectif 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. 28 Module 1 Module 2 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. Introduction à l apprentissage statistique (Coef. 1) Régression avancée (Coef. 1) Introduction à l apprentissage statistique 2/3 projet + 1/3 contrôle continu Non rattrapable - Cours : 7 séance(s) - TP : 5 séance(s) 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. p. 87

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. Régression avancée 50 % projet + 50 % contrôle continu Non rattrapable. - Cours : 8 séance(s) - TP : 4 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. p. 88

[PCV] Programmation concurrente et vérification Responsable de l UE Prérequis Effectif Gérard Berthelot Notions de systèmes informatiques, de logique, d automates, et de langages objets 28 Module 1 Module 2 Comprendre les difficultés inhérentes à la programmation concurrente, maîtriser les outils standard de synchronisation, connaître la technique de vérification par modelchecking, concevoir des applications java utilisant des traitements concurrents. Concepts et model-checking (Coef. 1) Programmation concurrente en Java (Coef. 1) Concepts et model-checking Examen écrit (sans document) Examen écrit (sans document) - Cours : 5 séance(s) - TD : 3 séance(s) - TP : 4 séance(s) - Examen : 1 séance(s) 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). p. 89

- Organisation des traitements en activités concurrentes (processus ou threads), difficultés liées aux variables partagées, sections critiques, blocages dus aux accès concurrents, - Apprentissage d un environnement de vérification exhaustive. Programmation concurrente en Java Projet Examen écrit (sans document) - Cours : 2 séance(s) - TD : 2 séance(s) - TP : 7 séance(s) Maîtriser les mécanismes offerts par Java pour la conception de programmes concurrents. - Threads Java, locks, wait, notify, - Conccurent Java, - Mise en pratique sur un projet. p. 90

[PST] Processus stochastiques Responsable de l UE Prérequis Effectif Abass Sagna Notions de probabilités pour le module 1 et d analyse de données pour le module 2. 30 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. 1 2 examen écrit + 1 2 projet Examen écrit. TP noté non rattrapable. - Cours : 10 séance(s) - TD : 5 séance(s) - TP : 8 séance(s) - Examen : 1 séance(s) 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. - 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. p. 91

[RIAL] Réseaux IP et administration LAN Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Ivan Augé 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. Administration d un LAN (Coef. 1) Réseaux IP (Coef. 1) Administration d un LAN Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 3 séance(s) - TP : 6 séance(s) 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. - Gestion d une machine isolée, - Gestion d une machine cliente d un LAN, - Organisation et gestion d un LAN. p. 92

Réseaux IP 50% Examen écrit + 50% contrôle continu Examen écrit - Cours : 7 séance(s) - TD : 3 séance(s) - TP : 4 séance(s) - Examen : 1 séance(s) 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). - 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. p. 93

[AUTO] Automatique Responsable de l UE Gilney Damm Prérequis Aucun Evaluation (1ère session) Projet (1/3) + contrôle continu (2/3) Evaluation (2ème session) Examen sur table Cours/TD : 16 séance(s) TP et Projet : 8 séance(s) L'automatique est aussi connue comme la technologie cachée. Elle est responsable dans un premier temps de modéliser les phénomènes physiques, à fin de comprendre et de prédire leurs comportements dynamiques. Ensuite elle est utilisée pour développer des stratégies de contrôle et des algorithmes pour optimiser le comportement des systèmes afin qu'ils accomplissent certaines tâches et satisfassent des contraintes, et/ou pour minimiser les effets négatifs, par exemple la consommation d énergie. L'automatique développe les algorithmes utilisés dans des applications aussi différentes que l'aéronautique, les véhicules intelligents, les SmartGrids et l'insertion des énergies renouvelables, les neurosciences ou les systèmes économiques. - Modèles dynamiques - Systèmes linéaires - Fonction de transfert, poles et zeros, variables d'état, Schéma bloc - Définitions de la stabilité - Commandabilité et Observabilité - Systèmes de Commande - PID, avance et retard de phase (Lead-Lag), retour d'état - Estimation d'état (Observateurs) - Commande Numérique : échantillonnage, transformée en z, fonction de transfert en z, représentation d'état à temps discret, commande par placement des pôles, observateurs. p. 94

p. 95

[RVIG] Réalité virtuelle et informatique graphique Responsable de l UE Prérequis Effectif Guillaume Bouyer Notions de programmation impérative 40 Module 1 Module 2 Module 3 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. Fondements de la Réalité Virtuelle (RV) (Coef. 0,31) Informatique Graphique (IG) (Coef. 0,31) Projet de réalité virtuelle et informatique graphique (Coef. 0,38) Fondements de la Réalité Virtuelle (RV) Examen écrit Examen écrit - Cours : 6 séance(s) - Examen : 1 séance(s) 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. p. 96

- 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. Informatique Graphique (IG) 1 2 examen écrit + 1 2 TP noté Examen écrit - Cours : 3 séance(s) - TP : 3 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Passer en revue les fondements de l informatique graphique. Mettre enœuvre un graphe de scène employant les techniques d IG récentes (shaders, etc.) - Pipeline graphique, - Mathématiques géométriques pour l IG, - Graphe de scènes, - Modélisation 3D, - Shaders. Projet de réalité virtuelle et informatique graphique Projet (rapport écrit + soutenance) Non rattrapable - Projet : 10 séance(s) p. 97

Mettre en application les concepts et les techniques des cours réalité virtuelle et informatique graphique grâce à un moteur de jeu (Unity Pro 4). - 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. p. 98

[SE1] Systèmes d exploitation 1 Responsable de l UE Prérequis Ivan Augé Notions d assembleur, de programmation et langage C, système, Unix Contrôle continu TP noté - Cours : 11 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? - Processeur Intel, - Boot, - Compilation, - Démarrage d un système, - Appels système et gestion des piles, - Système de fichiers. p. 99

[SE2] Systèmes d exploitation 2 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Ivan Augé L UE systèmes d exploitation 1 (SE1) Architectures matérielles (Coef. 1) Projet (Coef. 1) Architectures matérielles Examen écrit Projet Examen écrit - Cours : 11 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Donner un aperçu de l évolution au fil du temps des architectures des machines qui a aboutie aux machines performantes actuelles. - CISC, - RISC, - MMU, - Pipeline, - Cache. Projet p. 100

Non rattrapable - Cours : 1 séance(s) - TP : 11 séance(s) Mise en pratique du cours de système d exploitation. - Mise en pratique du cours de système d exploitation. p. 101

[SIP1,SIP2] Système d'information Privacy by Design 1 et 2 Responsable de l UE Nicolas Anciaux (INRIA), Luc Bouganim (INRIA) et Philippe Pucheral (UVSQ) Prérequis Effectif Modélisation de bases de données, SQL, Programmation C et Java 25 Projet Non rattrapable - Cours : 6 séance(s) - TD :5 séance(s) - Projet : 37 séance(s) Les menaces sur les données n'ont jamais été aussi nombreuses, qu'il s'agisse d'atteinte à la vie privée des individus ou de violation de secrets industriels, commerciaux ou diplomatiques. Même les serveurs les plus sécurisés sont attaqués avec succès, qu'il s'agisse d'attaques externes ou internes. L'objectif de ce module est (1) d'appréhender la problématique générale de sécurisation des bases de données et (2) de développer dans le cadre d'un projet une application Privacy by Design, c'est à dire intégrant la dimension de protection des données personnelles dès la phase de conception. Le projet sera réalisé sur une plate-forme hardware spécifique, permettant de déléguer la sécurité au niveau des clients et non plus au niveau des serveurs. - Moteurs de SGBD : stockage, indexation, exécution de requêtes, bases de données embarquées - Sécurité des données : contrôle d'accès, contrôle d'usage, éléments de cryptographie, protection de la vie privée, sécurité hardware - Développement d'une application Privacy by Design sur plate-forme hardware sécurisée. p. 102

[SSI] Sécurité des systèmes d information Responsable de l UE Prérequis Romain Coltel Notions de systèmes informatiques, de programmation impérative, de bases de données et de sécurité réseau et middleware. Examen écrit Examen écrit - Cours : 21 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. - 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 pare-feux, 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. p. 103

[BIOINFO] Bio-informatique Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Claudine Devauchelle Bases de données, algorithmique et recherche opérationnelle,. Introduction à la bioinformatique (21h, Coef. 1) Projet Bio-informatique (21h, Coef 1) L'objectif de ce module est de faire une introduction à la bioinformatique à travers une présentation des outils bioinformatiques classiquement utilisés par les biologistes en partant de la problèmatique biologique à traiter. Les notions de bases nécessaires à la compréhension du problème biologique posé seront introduites au fur et à mesure de la progression des cours. Pour chacun des thèmes abordés, les solutions informatiques seront énoncées et implémentées ou exploitées avec des programmes ou des bases de données existants. Cette présentation de la bioinformatique ne se veut pas exhaustive mais elle insistera plutôt sur le dialogue multidisciplinaire nécessaire pour comprendre et résoudre les problèmes informatiques apportés par la biologie, en particulier dans le domaine de la biologie à large échelle qui sera abordé à travers un exemple lors d'un projet bioinformatique. Introduction à la bioinformatique Evaluation (1ère session) Evaluation (2ème session) séance 1 : les notions de bases en biologie moléculaire et génétique séance 2 : les différents types de données de la biologie à large échelle séance 3 : algorithmes d'alignement de séquences et de recherche de motifs séance 4 : algorithmes de construction de familles multigéniques séance 5 : ontologies et biologie : Gene Ontology séance 6 : modèles d'évolution moléculaire et reconstruction d'arbres phylogénétiques p. 104

Chaque séance de cours comprend une partie CM et une partie TD en salle informatique pour découvrir les outils bioinformatiques existants ou de TP pour implémenter quelques uns des algorithmes vus en cours. Projet Bioinformatique Evaluation (1ère session) Evaluation (2ème session) L'objectif de ce second module est d'aborder un problème de biologie nécessitant l'intégration de données biologiques de nature différentes, chacune apportant un point de vue sur le système complexe à décrire, et d'utiliser et/ou développer les moyens informatiques adaptés à chaque type de données afin d'apporter une réponse au problème biologique posé par l'équipe de biologistes bioinformaticiens qui encadrera le projet. Les notions biologiques nécessaires à la réalisation du projet bioinformatique seront abordées sous la forme de cours/td. Ce projet touchera au domaine que l'on appelle la biologie intégrative, approche devenue indispensable avec les méthodes de biologie à large échelle. - p. 105

[PRR] Projet Recherche Responsable de l UE Vathana LY-VATH Prérequis Aucun Intervenants Randal Douc, Claudine Devauchelle, Vathana Ly Vath, Nicolas Brunel 7 séances de Cours, 17 séances de TP. Introduire à des sujets dynamiques et d'actualité en recherche, ou à des aspects avancés en informatique ou en mathématiques. Aborder des sujets complexes avec les outils de la «recherche académique», en accompagnement avec des chercheurs actifs dans le domaine, afin de développer des capacités d'innovation et de découverte. Sous forme de cours introductifs («master class»), les groupes sont introduits à une problématique et des outils conceptuels et pratiques pour résoudre une classe de problèmes. Les étudiants travaillent en groupe, font des recherches bibliographiques, et élaborent et mettent en œuvre des solutions (réalisation de programmes ou logiciels, rapport d'analyse, rédaction d'un article). Les thèmes couverts sont la modélisation, la simulation mathématique, la science des données, dans le domaine de l'ingénierie, de la finance, de la santé. p. 106

[Stra-FAIN-LMG] Fondements et algorithmes d'imagerie numérique et Logiciels et matériels graphiques Responsable de l UE Prérequis Basile Sauvage (Unistra) Connaissances en mathématiques pour l informatique et en système (pages 14 et 30) Module 1 : Fondements et algorithmes d'imagerie numérique Module 2 : Logiciels et matériels graphiques Fondements et algorithmes d'imagerie numérique Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 18 heures TD : 14 heures TP : 6 heures Maîtriser les notions géométriques et les algorithmes de bases de l imagerie numérique. Les concepts suivants sont abordés : Pixels, voxels et adjacence, Connexité, Composantes connexes, Courbe discrète, dualité figure/fond,théorème de Jordan, Trous, arborescence des composantes, Nombre d Euler, Reconstruction de composantes connexes, Pixel simple, nombres de Yokoi, Distances discrètes, masques de chanfrein, algorithme de transformée de distances, Modèles de discrétisation, code de Freeman, Algorithmique géométrique de base : tracés de segments de droite, de cercle, et de polygone (remplissage et découpage), Modélisation par éléments de volume : quadtree, octree. p. 107

Logiciels et matériels graphiques Approfondissement des connaissances en programmation graphique OpenGI pour la 3D. Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 8 heures TP : 18 heures Les concepts suivants sont abordés : Architecture d une carte graphique programmable, Frame-Buffer, Pipeline graphique classique versus pipeline programmable, Primitives et rasterization, Vertex, Fragment et Geometry shaders, Buffer objects, Attributs, Samplers, Textures, Outils de développement, Librairie graphique OpenGL 3.0 et GLSL, p. 108

[Stra-ALGOAV-IP-SEM] Algorithmique avancée, ingénierie de la preuve et sémantique Prérequis Responsable de l UE Julien NARBOUX (Unistra) Programmation impérative (page 9) et logique (page 27) Module 1 : Algorithmique avancée Module 2 : Ingénierie de la preuve Module 3 : Sémantique Algorithmique avancée Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 18 heures TD : 21 heures Dans ce module, on s intéresse à l analyse et à la conception d algorithmes. Les concepts suivants sont abordés : Étude des principales familles d algorithmes : diviser pour régner, méthodes gloutonnes, programmation dynamique, algorithmes randomisés, branch and bound. Algorithmes approchés pour la résolution de problèmes difficiles. Ingénierie de la preuve Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable p. 109

Cours : 18 heures TP : 18 heures TD : 3 heures Dans cette option, on s intéresse à l apprentissage des outils de preuve formelle et de certification de logiciel. Utilisation de l'outil Coq pour décrire, prouver et extraire des programmes certifiés. Les concepts suivants sont abordés : Techniques et systèmes de spécification et de preuve de logiciels, Rôles des mathématiques, de la logique et de la programmation, Définition de types, fonctions, propositions et preuves, Lien entre type et proposition, fonction et preuve, Paramétrage par des données simples, des types ou des propositions, Définitions et preuves par induction, Utilisation de l assistant de preuve Coq, Notions de certification et d extraction de programmes corrects à partir de preuves. Sémantique Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 18 heures TD : 21 heures Acquérir les bases théoriques des techniques de spécification et preuve de programme. - Sémantique dénotationnelle d'un langage impératif. - Sémantique des programmes récursifs. - Théorème du point fixe. p. 110

- Preuve de programmes. - Logique de Hoare. - Correction partielle et terminaison. - Préconditions, postconditions, invariants, variants. - Weakest préconditions de Dijkstra. - Sémantique axiomatique. - Application à la construction rationnelle de programmes. - Spécification algébrique. - Signatures, variables et termes. - Logique équationnelle, preuves déductives et inductives. - Sémantique d'une spécification algébrique : algèbre multisorte, junks, confusion, initialité. p. 111

[Stra-BDM-CAO-TI] Banque de données multimédia, Courbes et surfaces pour CAO, Traitement d'image Responsable de l UE Basile Sauvage (Unistra) Pré-requis : Connaissances en mathématiques pour l'informatique (arithmétique, statistiques) et en système. Bases de l'imagerie numérique. Module 1 : Banque de données multimédia Module 2 : Courbes et surfaces pour CAO Module 3 : Traitement d'image Banque de données multimédia Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 12 heures TD : 12 heures Connaître les principaux formats de documents multimédia. Savoir mettre en place une base de données multimédia et assurer l'archivage, l'organisation, l'accès et la protection des données. Stockage de données multimédia et rappels sur la compression. Principaux formats de données multimédia : images bitmap, images vectorielles, séquences vidéo. Droit à l'image, protection de données multimédia et techniques de tatouage. Tramage, interpolation. Principes et protocoles de streaming et VOD. Indexation multimédia et recherche par le contenu. Logiciels de gestion de banques de données multimédia. Courbes et surfaces pour CAO Évaluation (1ère session) Contrôle continu p. 112

Non rattrapable Cours : 24 heures TD : 14 heures TP : 4 heures Dans cette option, on s intéresse à la manipulation des primitives standard en conception géométrique, au calcul et tracé de ces primitives et à l utilisation d un logiciel de CAO. Les concepts suivants sont abordés : Notions mathématiques sur les courbes et surfaces paramétriques : continuité, tangente, normale, courbure et torsion, Notions de maillages : définition et structures de données, Interpolation de points : Lagrange, Hermite, Coons, Splines, Courbes, carreaux de surfaces rectangulaires et triangulaires, volumes de Bézier, Courbes et carreaux de surfaces B-Splines, Historique de construction, présentation d'un logiciel CAO métier (Catia, Solidworks, Autodesk, Pro-engineer, ect). Traitement d images Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 18 heures TD : 15 heures TP : 6 heures Connaissances de base en traitement d'images statiques 2D. Les concepts suivants sont abordés : Formation d images, perception visuelle, p. 113

Résolution et quantification, Format bitmap et couleur, Opérations sur les contrastes et les histogrammes, Seuillage, double seuillage, et seuillage automatique, Filtres linéaires, lissage, rehaussement et accentuation d arêtes, Filtre médian et autres filtres non-linéaires, Traitement des images binaires : squelettisation 2D, morphologie mathématique sur les ensembles, Traitement d images dans le domaine fréquentiel, Environnements logiciels de traitement d images, Applications en conditions réelles : segmentation, reconnaissance de formes, outils d'évaluation ; illustration par l'analyse de scènes routières. p. 114

[Stra-EDID-EXMOCO-FD] Entrepôt de données et informatique décisionnelle, Extraction et modélisation de connaissances et Fouilles de données Prérequis Responsables de l'ue Nicolas Lachiche (Unistra) Aucun Module 1 : Entrepôt de données et informatique décisionnelle Module 2 : Extraction et modélisation de connaissances Module 3 : Fouilles de données Entrepôt de données et informatique décisionnelle Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 12 heures TD : 8 heures TP : 6 heures Aborder sous l angle de la recherche la problématique du traitement des données complexes (multi-formats, multi-structures, multi-sources, multimodales et/ou multi-versions) dans un contexte décisionnel. Entrepôts de données complexes, cubes de données complexes, performances, réutilisation de techniques de fouilles de données dans le processus décisionnel... Architecture n-tiers. Navigation, interrogation et indexation. Outils d analyse de données (OLAP). Entrepôt de données. Vues matérialisées et agrégats (cubes). Modélisation et construction d entrepôts de données complexes, exploitation de la fouille de données dans le processus d entreposage (alimentation, modélisation multidimensionnelle, analyse, administration). p. 115

Extraction et modélisation de connaissances Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 12 heures TD : 8 heures TP : 6 heures L'UE a pour objectif d'initier les étudiants aux méthodes et outils développés en intelligence artificielle pour manipuler l'information. Ces outils visent d'une part à aider des experts dans leurs travaux d'analyse ou de diagnostic, d'autre part à faciliter l'accès des usagers à de telles informations. L'enseignement portera donc sur les problématiques de modélisation, la représentation des connaissances et la manipulation d'outils pour la représentation de connaissances et le raisonnement en intelligence artificielle : introduction à l'intelligence artificielle, logiques de descriptions, treillis de Galois et recherche de motifs, introduction aux ontologies, langages et modes de raisonnements associés. Fouilles de données Évaluation (1ère session) Continu Non rattrapable Cours intégré:18 heures TD : 2 heures Ce cours donne à l'étudiant les clés théoriques et scientifiques nécessaires à la compréhension des grandes problèmatiques de recherche en fouille de données ainsi qu'à la mise en œuvre de telles méthodes dans le cas de données complexes. p. 116

Fouilles de données relationnelles. Formation de concepts. Ensemble learning/clustering. Clustering collaboratif. Classification et connaissances (semisupervised learning/clustering). Apprentissage actif. p. 117

[Stra-OPST-BIO] Optimisation stochastique et Problèmes et méthodes algorithmiques en bio-informatique Responsable de l UE Prérequis Pierre Collet (Unistra) Notions de probabilités (page 16), de statistiques (page 32) et de programmation impérative (page 9) Module 1 : Optimisation stochastique Module 2 : Problèmes et méthodes algorithmiques en bio-informatique Optimisation stochastique Cette UE a pour objectif de donner aux élèves les concepts de base en optimisation stochastique. Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 16 heures TD : 10 heures Ce module permettra d étudier des méthodes récentes d optimisation permettant de formaliser certains problèmes par le biais de représentations de longueur fixe ou variables. Représentation de longueur fixe Algorithmes génétiques, Optimisation par colonies de fourmis, Optimisation par essaim particulaire, Algorithmes a estimation de distribution. Représentation de longueur variable : programmation génétique. p. 118

Problèmes et méthodes algorithmiques en bio-informatique Évaluation (1ère session) Continue Non rattrapable Cours : 18 heures TD : 12 heures Ce cours donne les algorithmes et logiciels fondamentaux en bioinformatique scientifique et industrielle. Principaux éléments et processus de biologie cellulaire et moléculaire. Bases de données biologiques. Analyse bioinformatique des génomes: annotation, cartes physique et de synténies, protéome, transcriptome. Algorithmes et logiciels d'alignement de séquences. Eléments de bioinformatique en réseaux biologiques. Eléments de séquences. Eléments de bioinformatique en réseaux biologiques. Eléments de bioinformatique en évolution et phylogénie. p. 119

[Stra-SIMU] Simulation Responsable de l UE Prérequis Pierre Dossantos Uzarralde (CEA) Notions de probabilités (page 16), de statistiques (page 32) et de programmation impérative (page 9) Évaluation (1ère session) Contrôle continu (1/3) + Examen écrit (2/3) Non rattrapable Cours : 13 séance(s) TD : 12 séance(s) Examen : 1 séance(s) 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. 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. p. 120

[Stra-PROJS4] Projet R&D S4 Responsable de l UE Prérequis Philippe GERNER Aucun Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Travail de groupe et personnel : 150 h Mener à bien un projet informatique en équipe selon une chronologie et des livrables imposés. Les projets se conformeront à la trame suivante qui pilote chronologiquement la conduite de projets : Etablissement d'un cahier des charges fonctionnel, Document d'analyse, incluant les spécifications techniques de la solution Prototype de la solution Développement du produit final. Présentation finale de la solution. Livrables communs : fiche bilan sur le fonctionnement de l'équipe et la gestion du projet code source manuel utilisateur documentation technique, permettant une éventuelle continuation Livrable personnel : fiche bilan personnel (une à deux pages) p. 121

[Stra-.NET] Développement en.net Responsable de l UE Prérequis Olivier Pflieger Programmation objet (ILO) et gestion de bases de données (IBD). Évaluation (1ère session) Examen écrit Non rattrapable Cours intégrés : 35 heures L objectif de l UE est d apprendre à tirer profit de l environnement de développement Microsoft Visual Studio 2012 et du Framework DOTNET 4, pour créer des applications WEB dans les deux architectures natives : WebForms et MVC. Il propose une approche générale du développement.net 4 en C# 4 et expose la manière dont les différentes technologies s articulent autour du.net. Par ce cours, à travers un enseignement des concepts théoriques et des exercices pratiques, l étudiant acquière les bases du développement.net. Ce cours traitera de l'architecture Webforms, de l'architecture MVC 3, de la création d'un web service SAOP et utilisera Visual Studio 2012, C# 4, Entity Framework, Linq To Entities, SQL Server 2012, JavaScript, JQUERY, CSS,HTML, p. 122

[ECO4] Économie gestion Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Module 4 Module 5 Guillaume Burel Aucun Cette UE vient compléter les connaissances acquises pendant les semestres de tronc commun en économie et en gestion. Le module 1 est obligatoire pour tous les élèves à Évry. Les élèves doivent choisir entre le module 2, 3 ou 4 à Évry et le module 2, 4 ou 5 à Strasbourg. Challenge entreprendre (Télécom École de Management) (Coef. 1) Intelligence économique et stratégie d entreprise (Coef. 1) Stratégie des grandes entreprises (Coef. 1) Entreprise et stratégie financière et fiscale (Coef. 1) Gestion des ressources humaines (Coef. 1) Intelligence économique et stratégie d entreprise Examen écrit Examen oral - Cours : 11 séance(s) - Examen : 1 séance(s) La complexité des rapports de force, issue de la mondialisation des échanges, a crée p. 123

dans l entreprise de nouveaux besoins. Les techniques d encerclement de marché sont aujourd hui fréquemment appliquées par ses entreprises et des états qui cherchent à dominer leurs adversaires sur le marché mondial. La notions d intelligence économique s inscrit, par essence, dans un champ multidisciplinaire, car il convient de mobiliser des approches différentes pour rendre compte d une démarche qui postule qu il n existe ni de pure nationalité de calcul, ni de lois économiques universelles, ni de modèle unique d entreprise performante. Cet enseignement propose d entrer en «intelligence» avec les situations à potentiel stratégique, de comprendre les contrats de l environnement et des décideurs. Stratégie des grandes entreprises Projet Non rattrapable - TD : 12 séance(s) Savoir analyser, discuter et présenter une démarche stratégique, par le biais d étude de cas choisis dans la base de la Harvard Business School. Séance 1 1. Présentation de l organisation générale des séances, 2. Présentation des outils de base : «Kit de Survie» (1h), 3. Présentation des méthodes : méthode des cas et méthode de travail sur un cas exemple corrigé : Golf Logix (1h), 4. Détermination des groupes, 5. Précision des questions du cas, si nécessaire, 6. Travail en groupe sur les questions du cas (45 ), 7. Présentation des réponses, discussion, éléments de réponse (1h), 8. Remise du/des cas suivants, 9. Désignation d un groupe en charge de la présentation du cas suivant. p. 124

Séances suivantes : 1 cas par séance, remis une ou deux semaines à l avance pour lecture préalable. 1. Présentation du cas par le groupe désigné précédemment, 2. Le cas échéant, présentation de l outillage, 3. Travail en groupe sur les questions du cas, 4. Présentation des réponses, discussion, éléments de réponse, 5. Remise du/des cas suivants, 6. Désignation d un groupe en charge de la présentation du cas suivant. Entreprise et stratégie financière et fiscale Examen écrit Examen écrit - Cours : 11 séance(s) - Examen : 1 séance(s) L objectif de la stratégie financière et fiscale est d obtenir au moindre frais politique l efficacité économique par la croissance et la restructuration judicieuse des entreprises. Le but de l enseignement est de présenter aux élèves les acteurs et les principaux outils financiers, juridiques et fiscaux, d acquisition, de contrôle, de fusion et d évaluation de sociétés commerciales avec une ouverture sur l Europe et l international. Gestion des ressources humaines Examen écrit (QCM et devoir) Examen écrit (QCM et devoir) - Cours : 13 séance(s) p. 125

- Examen : 1 séance(s) Conduire les élèves à la compréhension spécifique des ressources humaines dans le milieu informatique. - Introduction : pourquoi un cours sur les ressources humaines? Présentation de la fonction RH. - Face au marché de l emploi : définir et mettre en œuvre une stratégie gagnante - la logique de réseau professionnel - l entretien de recrutement - les métiers de l informatique. - Vivre en entreprise : gérer sa carrière, son temps, sa vie professionnelle / vie personnelle, comprendre le dialogue social. - Conclusion : la responsabilité sociale de l entreprise. p. 126

[LVFH4] Langues vivantes et formation humaine Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Laurence Bourard Aucun Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Langue vivante 1 : anglais (Coef. 1) Langue vivante 2 (Coef. 1) La communication au service de l entreprise (Coef. 1) Langue vivante 1 : anglais 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre 40% : examen final Examen oral ou écrit en fonction du nombre d élèves concernés - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en anglais. Mener l ensemble des groupes au minimum vers le niveau B2 du CECRL (Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues). Préparation au TOEIC. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse anglophone, extraits p. 127

d enregistrements audio et vidéo. Entraînement au TOEIC. Travail sur la compétence linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation en anglais, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. Langue vivante 2 20% : assiduité (note nulle si plus de deux absences sans justification valable) 40% : contrôle continu (notes obtenues pendant les séances du semestre) 40% : examen final Examen écrit - Cours : 10 séance(s) Rendre les étudiants capables de communiquer, comprendre et se faire comprendre en une langue étrangère, au choix : - Allemand, - Arabe (cours à Telecom Sud-Paris), - Anglais soutien, - Chinois, - Espagnol, - Français langue étrangère, - Italien (cours à Telecom Sud-Paris), - Japonais, - Portugais, - Russe. Travail à partir de documents authentiques pris dans la presse de la langue ciblée, extraits d enregistrements audio et vidéo. Travail sur la compétence linguistique et l acquisition de vocabulaire. Travail sur la prise de parole en continu, sur la capacité à prendre part à une conversation, sur la compréhension écrite et orale ainsi que sur l expression écrite. p. 128

La communication au service de l entreprise 20% assiduité 40% contrôle continu 40% examen écrit ; deux absences non justifiées donnent 0 en assiduité, au-delà la note de CC est divisée par deux. Non rattrapable - Cours : 3 séance(s) - TD : 2 séance(s) - TP : 1 séance(s) Quelques cas pratiques (grands thèmes) : 1. Créer un événement, 2. Participer à un salon professionnel, 3. La communication interne, 4. La communication externe, 5. La communication institutionnelle, 6. La communication marketing. p. 129

Le semestre 5 (les options) Le semestre 5 présente, en plus d une UE commune autour de l entreprise et de la formation humaine, les grandes options de spécialisation des élèves. Ces options approfondissent les connaissances et la maîtrise des concepts clefs dans des domaines variés et recherchés de l informatique, des entreprises ou de la finance. Elles sont distribuées sur six groupes dans chacun desquels les élèves choisissent une UE. Organisation. Groupe 1 Groupe 2 Groupe 3 Groupe 4 Groupe 5 Groupe 6 1 2 3 4 MAF1 MAF2 MOD1 MOD2 MQF1 MQF2 MER1 SEC IEC1 SIR2 PROG1 PROG2 WIA1 WIA2 RESO1 RESO2 NTOE MGMT AEBI GPA GDA ESFI OPTI1 OPTI2 TABLE 5 : Les différentes UE d'enseignements du S5 Les élèves peuvent choisir une option par groupe. La signification des groupes en termes d organisation est la suivante : Les options des groupes impairs ont lieu en première partie de semestre ; Les options des groupes pairs ont lieu en seconde partie de semestre ; Les options des groupes 1 et 2 ont lieu le lundi matin et après-midi ; Les options des groupes 3 et 4 ont lieu le mardi matin et après-midi ; Les options des groupes 5 et 6 ont lieu le vendredi matin et après-midi. Les options de la filière JIN (MER1, IEC1 et SIR2) sont décrites dans la brochure de la filière. Règles. Il faut choisir une option par groupe, avec un second choix en cas de dépassement du quota de l'option choisie. Parcours. Certaines options peuvent être choisies de façon cohérentes entre elles : Parcours «Modélisation mathématique, statistique et finance» (2MSF) MAF1, MAF2, MOD1, MOD2, MQF1, MQF2 p. 130

Parcours «Programmation sûre, intelligence artificielle, web et réseau avancé» WIA1, WIA2 SEC, RESO1, RESO2, PROG1, PROG2 p. 131

[ECOFH 1] Tronc commun 1 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Vathana Ly Vath Aucun Jeu d entreprises (Coef. 4) Séminaires professionnels et scientifiques (Coef. 1) Jeu d entreprises Contrôle continu 60% et présentation orale 40% Non rattrapable - Cours : 16 séance(s) À la fin de cet enseignement, les étudiants sont capables : - D appréhender l impact des principales décisions de gestion sur la performance de l entreprise (en particulier en termes de part de marché et de rentabilité), - De mesurer l impact de l introduction de nouvelles technologies, par un processus essai/erreur qui offre des options multiples, - D élaborer un plan stratégique pour le lancement de nouveaux services. Cette simulation permet également d améliorer les méthodes de travail en groupe. Une session inclut une prise de décision à chaque période : - Période 0 : introduction à Simobiz avec une «période d essai», - Première période : politique marketing (élaboration et pricing des offres), - Deuxième période : remise des axes stratégiques, - Troisième période : introduction de nouveaux services et élaboration d un plan marketing, p. 132

- Quatrième période : problèmes de financement du plan marketing, - Cinquième période : problèmes de rentabilité financière - présentations orales, synthèse, et conclusion. Séminaires professionnels et scientifiques Présence obligatoire : Note finale = 10 + (Nb de présences 2xNb d absences)x (10/ Nb de conférences) Non rattrapable - Conférences : 8 séance(s) Ces conférences professionnelles visent à fournir l expérience de terrain, complément indispensable à toute formation. Elles sont données par des professionnels occupant des fonctions diverses dans des domaines tels que l informatique et la finance. Un certain nombre de conférences scientifiques portant sur des thèmes spécifiques tels que le cloud computing ou les logiciels libres seront également organisées. Une série de conférences portant sur différentes thématiques : logiciels libres, cloud computing, SAP, entrepreneuriat p. 133

[ECOFH 2] Tronc commun 2 : économie et formation humaine Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Guillaume Burel Aucun L objectif de cette UE est de donner une mesure de l impact des nouvelles technologies dans le fonctionnement et l organisation de l entreprise et de son activité, ainsi que plus largement dans le monde, la société et son histoire. Management de projet (Coef. 1) Marketing appliqué au NTIC (Coef. 1) Formation humaine La société de l information : son histoire, ses enjeux éthiques et politiques (Coef. 1) Management de projet Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 8 séance(s) Maîtriser les conditions de cadrage et de mobilisation de contributions utiles pour accompagner un projet, depuis sa conception jusqu à sa mise en œuvre et la mesure de ses résultats. - Quelle méthodologie de management de projet, - Comment déterminer les enjeux et objectifs stratégiques d un projet, p. 134

- Comment anticiper les risques et les opportunités d un projet, - Comment détecter les alliés (sociodynamique), - Comment définir le déroulé d un projet (approche, objectifs opérationnels / tâches smart, co-construction d un planning), - Comment constituer une équipe mobilisée qui soit dans les meilleures dispositions pour contribuer, - Comment reporter efficace et efficient, - Comment communiquer en tant que Chef de projet et négocier les changements utiles, - Comment maintenir la mobilisation sur un projet, montrer des gains rapides Marketing appliqué au NTIC 1/3 de travaux pratiques, 1/3 de présentation orale, 1/3 remise d un dossier Non rattrapable - Cours : 8 séance(s) Faire découvrir le marketing et le marketing internet du point de vue opérationnel. Mettre en place une stratégie d entreprise et surtout maîtriser les leviers pour atteindre un ROI. - Rappels marketing (marketing mix, notion de marché, stratégie) - Le marketing internet (les fondamentaux, les objectifs, le coût d acquisition, la longue traîne - un site efficace : prérequis, B2B vs B2C - faire revenir les visiteurs : communauté, le marketing viral - les moteurs de recherche : introduction au SEO - l email - les bannières - analytics) - Stratégie d internationalisation (introduction et environnement international, management stratégique et internationalisation, mise en œuvre d une stratégie d internationalisation, financement de l internationalisation, organisation contrôle et management multiculturel) Formation humaine La société de l information son histoire, ses enjeux éthiques et politiques Exposés en équipe p. 135

Non rattrapable - Cours : 8 séance(s) La société de l information désigne des innovations techniques, des usages et des pratiques sociales, des programmes d actions publiques, mais également un ensemble d idéaux et de représentations collectives. Le projet de fonder la société à partir de la circulation de l information et des interactions permises par celle-ci a profondément marqué l histoire des sociétés contemporaines. C est un idéal de société avec ses «grands récits» (J.-F. Lyotard) qui s est ainsi vu formulé en s incarnant dans des programmes de politique publique. Il en ressort un enjeu essentiel autour des orientations de sens que l on souhaite donner à l information et à la communication dans les sociétés démocratiques. Car si les récents événements qui ont touché le monde arabe ont bien montré l importance de ces profondes mutations pour la démocratie, il s agit encore d en saisir la complexité et les ambivalences. Quelle signification accorder aux processus de numérisation et de virtualisation des échanges? Qu en est-il d un point de vue éthique des nouvelles formes de socialité induites par l expansion des technologies de l information et de la communication? En quoi ces conditions techniques sont-elles si déterminantes pour la redéfinition de l être-ensemble, aussi bien à l échelle de la société que des organisations? Enfin, quels problèmes politiques, voire même écologiques, sont induits par les technologies de la communication aujourd hui? 1. Les TIC, histoire et enjeux. Introduction générale. 2. Des promesses d un monde meilleur aux enjeux éthiques des TIC dans l entreprise. 3. Mondialisation des TIC : un monde à grande vitesse. 4. Cybercontrôle et liberté d expression. 5. La traçabilité à l ère du numérique : sécurité collective et préservation des libertés individuelles. 6. La gestion des données personnelles à l épreuve de l état d exception. 7. Enjeux d écologie informationnelle. 8. Exposés des étudiants devant un jury composé des enseignants-chercheurs intervenus durant les séances précédentes. p. 136

Supports : documents audiovisuels, extraits de films, études de cas p. 137

[AEBI] Architecture d entreprise et Business Intelligence Responsable de l UE Prérequis Nicolas Brunel Bases de données (page 13), programmation web (page 30), UML, SQL (pages 13 et ), middleware (page 53), gestion de projet (page 39) et stratégie des entreprises (page 58) Module 1 Module 2 1 QCM (30%) + Une étude de cas (70%) à traiter en dehors des cours en groupes de 3 à 5 élèves Architecture d'entreprise (50%) Business Intelligence (50%) Architecture d'entreprise et ERP Responsable Module Arnaud Gérard (Consultant) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 12 séances Avoir une vue d ensemble du marché ERP, Appréhender le fonctionnement d'un ERP, Savoir naviguer dans SAP, Evaluer une société en de 10 minute, Comprendre l'intégration ERP (Achats-Comptabilité, Prod-Contrôle de gestion,...). Une formation pilotée par Fiches métiers (ex : Acheteur) avec une liste de processus métiers (ex : suivre les contrats), les flux SAP associés (ex : modifier contrat), leurs p. 138

données de base (ex : prix d'achat) et leurs structures organisationnelles (ex : société). Extrait de programme pour la Fiche métier Directeur : Suivre le CA par Client, par Article, faire des Top5/Top10 Suivre la répartition des Achats par Catégorie, le respect des prix et des délais, Effectuer simplement des analyses ABC (ou 20-80) Business Intelligence and Business Analytics Responsable de module Grégoire de Lassence (SAS) Examen Final + Projet Non rattrapable 12 séances en trois journées pleines. Cours : 11 séances Examen : 1 séance Méthodes pédagogiques utilisées Présentation orale des concepts de base, discussions de groupes, partage d expériences personnelles, analyse critique de cas concrets, démonstration de produits, travail sur logiciels et outils en salle informatique. Le cas Orion sera le fil rouge de la formation. Nous aborderons l ensemble du décisionnel sur ce cas. Aux exercices dirigés pour la prise en main de la plateforme, s ajoute des exercices permettant une appropriation plus importante. Utilisation d une plateforme décisionnelle complète avec l ETL SAS Data Integration Studion, SAS OLAP server, SAS Information Map Studio pour un profil d analyste métier, l outil de reporting SAS Web Report Studio, l interface d utilisateur avancé SAS Enterprise Guide et d outil de visualisation des Big Data SAS Visual Analytics. Conceptualiser l apport de l informatique décisionnelle, du Big data et de l intégration de l analytique pour l amélioration de la performance des entreprise. Développer une approche décisionnelle reliée aux aspects analytiques. Prendre les différentes casquettes des protagonistes de la BI afin de mieux gérer les conflits d intérêt. Big Data Analytics, Datawarehouse, Visualisation, Reporting, méthodologie ETL, p. 139

projet TextMining. Data Management : Définition de l informatique décisionnelle, de la Business Intelligence, de la Business Analytique. Définition de l ETL, de la qualité des données, du Master Data Management, ODS, DDS, Data Staging, puis schéma en étoile, schéma en constellation, cube OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, In-Memory, relationnel normalisé, relationnel dé-normalisé, fichier plats, virtuel ou non structuré. Température des données. Discutions sur les avantages et inconvénients des différentes formes logiques de stockage. Méthodologie BI : Méthodologie de haut en bas et de bas en haut, soit celle Bill Inmon et Ralph Kimball. Mais aussi conceptualisation de Data Warehouse nouvelle génération de Big Data : In Memory, Grid Computing, In-DataBase - Le mixte de ces technologies. Orientation métier : CRM, gestion et optimisation de campagne, CRM analytique. Analyse du comportement de l internaute et offre personnalisé en temps réel, Analyse des réseaux sociaux, Analyse des médias sociaux, Gestion de la performance, Reporting financier, Contrôle de gestion source Présentation du marché, les généralistes, les spécialistes, les niches, l open Présentation des différents types de Reporting, Reporting de masse, Reporting à la demande. Reporting en Push et en Pool. Automatisation, intégration et industrialisation de l analytique (Statistique, Data Mining, Text Mining, Recherche opérationnelle, économétrie, etc.) p. 140

[ESFI] Entreprise et stratégie financière et fiscale internationale Responsable de l UE Patrick Godard Prérequis Aucun Module 1 Entreprise et Stratégie Financière (Coef. 1) Entreprise et stratégie financière 1h30 avec documents Rattrapage 1h30 avec documents - Cours : 12 séance(s) - TD : 12 séances - Savoir appréhender les objectifs stratégiques internationaux des entreprises - Obtenir des compétences élargies à l'international en juridique,stratégie et finance - Donner des solutions légales,fiscales et de gestion - Apporter des solutions par la technique de l'optimisation - Gestion des investissements internationaux - Fusions internationales - Stratégie fiscale internationale - Techniques de Financement : optimisation p. 141

[GDA] Gestion et droit des affaires Responsable de l UE Patrick Godard Prérequis Aucun Examen écrit avec documents Examen écrit avec documents - Cours : 12 séance(s) - TD : 12 séances - Maîtriser les normes et la vie des affaires - Obtenir des compétences en droit des affaires et évaluation d'entreprises, - Donner des solutions légales, fiscales et de gestion, - savoir metter en œuvre une démarche d'audit - mesurer l'incidence pratique des nouveaux textes juridiques sur les sociétés - Rappels des outils fondamentaux de gestion financière, - Gouvernance, - Normes IAS / IFRS, - Droit des sociétés, - Droit pénal / stratégies fiscales internationales, - Evaluation des entreprises. p. 142

[GPA] Gestion de projet avancée Responsable de l UE Prérequis Effectif Module 1 Module 2 Joel Goy Aucun 30 élèves Approfondir les connaissances et la maîtrise déjà acquises en gestion de projet, en explorant les deux tendances actuelles qui coexistent : la gestion de projet traditionnelle et la gestion de projet agile Gestion de projet classique (40%) Gestion de projet agile (60%) Gestion de projet classique QCM sur les notions, les techniques, et quelques situations de base. QCM sur les notions, les techniques, et quelques situations de base. - Cours : 7 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Comprendre l'ensemble des notions relatives à la gestion de projet classique. Connaître au moins l'existence de l'ensemble des outils et méthodes du domaine. Savoir mettre en œuvre les outils et les méthodes les plus courantes. Étude détaillée des différents processus mis en œuvre lors d'un projet. L'approche ne se faisant pas chronologiquement mais par domaine. Un rappel de l'approche chronologique sera fait. p. 143

Gestion de projet agile QCM sur les notions, les techniques, et quelques situations de base. QCM sur les notions, les techniques, et quelques situations de base. - Cours : 15 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Comprendre l'approche agile, ses sources, ses valeurs, ses principes. Connaître les différentes méthodes. Savoir quand utiliser les méthodes agiles. Maîtriser la méthode SCRUM qui est un méthode agile de gestion de projet, certaines autres méthodes étant des méthodes de développement. L'agilité : l'historique, le manifeste Agile : les valeurs et les principes, panorama des méthodes agiles. La méthode Scrum : Introduction : terminologie, Présentation du framework, Etude détaillée : constitution du backlog, pratiques des itérations, fin du sprint p. 144

[MAF1] Marchés financiers 1 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Thomas Lim Probabilités (page 16), calcul stochastique (page 83) Modèles de courbes de taux (Coef. 1) Statistique non-paramétrique (Coef. 1) Conférences professionnelles (Coef. 0) Modèles de courbes de taux Contrôle continu Mémoire à remettre.. - Cours : 12 séance(s) Maîtriser les aspects mathématiques de la modélisation de courbes des taux Modèles de Vasisek, Cox-Ingersoll-Ross, Heath-Jarrow-Morton. Évaluation de produits dérivés de taux : options sur zéro-coupon. Cas de produits dérivés de crédit. Statistique non paramétrique TP noté Examen écrit (oral si effectif faible) p. 145

- Cours : 6 séance(s) - TP : 6 séance(s) Introduction aux méthodes d estimation non paramétriques - Rappels et motivations, - Estimation d une fonction de répartition, - Tests de comparaison, - Estimation d une densité, - Estimation d une fonction de régression. Conférences professionnelles - Conférence : 4 séance(s) Ces conférences professionnelles visent à fournir l expérience de terrain, complément indispensable à toute formation. Ces conférences sont données par des professionnels occupant des fonctions diverses en finance. p. 146

[MAF2] Marchés financiers Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Vathana Ly-Vath Probabilités (page 16), calcul stochastique (page 83) Couverture et gestion des risques (Coef. 1) Instruments financiers II (Coef. 1) Conférences professionnelles (Coef. 0) Couverture et gestion des risques Contrôle continu Examen écrit (oral suivant effectif) - Cours : 12 séance(s) Ce cours présente les bases des options vanille et propose une approche pratique des dérivés actions, tels qu ils sont utilisés en salles de marchés. - Couverture et gestion du risque de taux d'intérêts Taux actuariels, taux zéro coupon et taux forwards Définitions et évaluation des instruments de taux Construction de la courbe des taux ZC, Construction d une bi-courbe Outils actuariels d analyse du risque - Couverture et gestion du risque optionnel Rappel des principaux modèles de valorisation Gestion dynamique des risques optionnels p. 147

Typologie des stratégies mise en œuvre Exemple/Risk management d un fonds de volatilité Instruments financiers II Contrôle continu Examen écrit (oral suivant effectif) - Cours : 8 séance(s) - TP : 4 séance(s) Renforcer les connaissances des élèves par une approche pratique des marchés financiers. 1. Les marchés en pratique : 2. Le TP - Apprendre aux élèves comment les instruments financiers sont négociés et échangés sur les marchés - Apprendre aux élèves la dynamique de la construction des prix - Apprendre aux élèves les différents types d arbitrage dans les marchés - Manipulation des données financières depuis une base de données - Réalisation de pricer d options vanille, et de calculateur de volatilité implicite 3. Les projets - Apprendre aux élèves les éléments qui permettent de juger une stratégie d investissement - Back test de stratégies systématiques Conférences professionnelles Ces conférences professionnelles visent à fournir l expérience de terrain, complément indispensable à toute formation. Ces conférences sont données par des professionnels occupant des fonctions diverses en finance. p. 148

[MGMT] Management Responsable de l UE Module 1 Module 2 Module 3 Joël Goy Savoir manager la relation avec l utilisateur (Coef. 1) Les ERP et le changement (Coef. 1) La fonction humaine et les systèmes d'information (Coef. 1) Savoir manager la relation avec l utilisateur Étude de cas en équipe (note individuelle) Non rattrapable - Cours : 8 séance(s) Former les étudiants à des techniques, des outils et des comportements leur permettant de manager la relation avec l utilisateur pour le succès des projets. Développer un savoir-faire et un savoir-être: apprentissage de quelques outils et techniques pour conduire la relation avec l'utilisateur, anticiper les réactions (résistance, obstruction, etc), corriger des réactions nuisibles au bon déroulement du projet (rétention d'informations, manque de disponibilité notoire,... etc), comportements et techniques en conduite de réunion, en résolution de problèmes. Les ERP et le changement Examen final Examen écrit (oral si faible effectif) p. 149

- Cours : 8 séance(s) Expliquer les enjeux stratégiques des entreprises qui souhaitent mettre en place un progiciel de gestion intégré ERP afin d optimiser la performance et améliorer le service client. - Évolution de progiciels et nouvelles fonctionnalités des ERP ; - Coût et ROI d un ERP et choix d un ERP ; - Architectures orientées service ; - Nouveaux services par le biais du web. La fonction humaine et les systèmes d'information Projet Non rattrapable - Cours : 8 séance(s) Donner aux étudiants les grandes notions et les outils de base relatifs à l'impact du facteur humain, lors de la mise en production d'une solution informatique, et lorsque l'outil informatique manipule des objets à fortes composantes sociales ou culturelles (Groupware, Génie Documentaire, Web 2, Gestion des Connaissances,...). Étude de cas : l'informatisation d'un Centre de Recherche. Théorie de la complexité et des systèmes. Psychologie cognitive et psychologie sociale : modalités et biais du traitement de l'information par l'humain. Conduite du changement en milieu complexe et gestion de risque. Facteur humain dans le développement logiciel : génie logiciel adaptatif (agile), XP et SCRUM. p. 150

[MOD1] Modélisation statistique 1 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Nicolas Brunel Processus stochastiques (page 91), modélisation statistique, méthodes numériques de simulation (85), calcul stochastique (page 83) Séries temporelles à variables latentes (Coef. 1) Modèles de durée (Coef. 1) Séries temporelles à variables latentes TP noté (50%) + Examen écrit (50%) Examen écrit - Cours : 8 séance(s) - TP : 4 séance(s) - Examen : 1 séance(s) L objectif du cours est de fournir une introduction aux modèles de séries temporelles à variables cachées et de discuter de leurs utilisations en finance. Nous illustrerons les concepts par des applications sous Scilab. Introduction sur les séries temporelles. Estimation de la volatilité du CAC 40. Modèle GARCH. Existence, estimation. Application à des séries financières. Modèle à espace d états. La problématique du filtrage. Le filtre de Kalman. Le filtrage non linéaire. p. 151

Modèles de durée Contrôle continu (CC), examen (E) et projet (P) Note finale = 3/4 ((CC+E)/2) + 1/4 P Examen écrit - Cours : 6 séance(s) - TP : 6 séance(s) Comprendre les outils statistiques particuliers à l analyse de survie. Méthodes statistiques pour l analyse des durées de survie. Applications biomédicales et fiabilité, actuariat : introduction aux données censurées, méthodes non paramétriques en analyse de survie. - Estimation de fonction de survie, - Test de comparaison de fonction de survie, méthodes semi paramétriques, - Modèle de Cox, - Estimation, - Tests, - Comparaison de modèles / sélection de variables, - Validation. p. 152

[MOD2] Modélisation statistique 2 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Nicolas Brunel Processus stochastiques (page 91), modélisation statistique (page ), méthodes numériques de simulation (85), calcul stochastique (page 83) SAS et Dataming (Coef. 1) Projet modélisation (Coef. 1) SAS et Data Mining Projet (2/3) + Contrôle Continu(1/3) QCM - TP : 12 séance(s) This course covers the skills required for a data miner to perform analysis for both pattern discovery (segmentation, association, and sequence analyses) and predictive modeling (decision tree, regression, neural network and other models). A practical knowlegde of data mining and business analytics with SAS is provided. This course is the practical and business counterpart of a Machine Learning course. Learn how to (with SAS SAS Enterprise Guide & Miner) : 1. define a data mining project and explore data graphically 2. modify data for better analysis results 3. build and understand predictive models such as decision trees, regression models and others modeling tools p. 153

4. compare and explain complex models 5. generate and use score code 6. apply association and sequence discovery to transaction data 7. use other modeling tools such as rule induction, gradient boosting, PLS regression and support vector machines. Projet modélisation Projet Non rattrapable - Projet : 12 séance(s) L objectif de ces séances de projet encadré est de permettre aux étudiants d approfondir leurs connaissances en modélisation statistique. Étude bibliographique, réalisation. p. 154

[MQF1] Méthodes numériques pour la finance Responsable de l UE Prérequis Stéphane Crepey Probabilités (page 16), calcul stochastique (page 83) Examen écrit Examen écrit (ou oral si faible effectif) - Cours : 24 séance(s) 1. Comprendre la signification financière des différentes grandeurs en jeu : paramètres de modèles, volatilité implicite, Grecs 2. Savoir dériver une équation de pricing à partir de la formulation probabiliste du modèle. 3. Comprendre et savoir mettre en œuvre un θ -schéma de différences finies ainsi qu une méthode de pricing par arbres en dimension un d espace. Comprendre la méthode de différences finies ADI en dimension supérieure. 4. Savoir choisir la meilleure méthode à implémenter : déterministe ou Monte Carlo selon le problème considéré. 5. Comprendre la problématique générale de la calibration de modèle ainsi que les méthodes de pricing semi-fermées (Fourier) impliquées. - Formules semi-fermées pour les options vanille dans les modèles de marché, - Méthodes de pricing par simulation, par arbres et par différences finies, - Méthodes de calibration : Calibration de modèles paramétriques par moindres carrés non linéaires, Calibration de modèles non paramétriques par moindres carrés non linéaires régularisés, Étude de cas : extraction de volatilité effective. p. 155

[MQF2] Calcul stochastique avancé Responsable de l UE Shiqi Song Projet Non rattrapable - Cours : 20 séance(s) - TD/TP : 4 séance(s) Deux objectifs : ce cours fait une introduction aux processus de Lévy. On commence par l étude élémentaire du processus de Poisson ou processus de Poisson composé. On étend ensuite l étude aux processus de Lévy, représentation de Lévy-Khintchine 1. Processus de Poisson : processus de Poisson standard, mesure aléatoire et processus de Poisson composé 2. Processus de Lévy : lois infiniment divisibles, représentation de Lévy-Khintchine, calcul stochastique. 3. Modèles particuliers : processus de Lévy exponentiels p. 156

[NTOE] Nouvelles technologies et organisation des entreprises Responsable de l UE Joël Goy Prérequis Aucun Module 1 NTIC et start-up (Coef. 1) Module 2 NTIC et grandes entreprises (Coef. 1) NTIC et start up Projet en équipe Non rattrapable - Cours : 12 séance(s) Savoir analyser, discuter et présenter les opportunités et les risques liés à l utilisation des nouvelles technologies de l information et de la communication dans le contexte des start up 5 cas choisis dans la base de la Harvard Business School NTIC et grandes entreprises 1 cas à traiter par écrit, par groupe Non rattrapable p. 157

Cours : 12 séance(s) Savoir analyser, discuter et présenter les opportunités et les risques liés à l utilisation des nouvelles technologies de l information et de la communication dans le contexte des grandes entreprises 5 cas réels issus de la bases de cas de la Harvard Business School. p. 158

[OPTI1] Optimisation 1 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Alain Billionnet UE Recherche opérationnelle du S3 Donner aux étudiants les bases indispensables (en plus de celles qui ont été acquises les années précédentes) pour aborder un problème d optimisation théorique ou industriel. Pour avoir une certaine spécialisation dans ce domaine, il est fortement conseillé d'enchaîner cette UE, plutôt théorique, avec l'ue «Optimisation-2» orientée vers les applications. Complexité des algorithmes(coef. 1) Recherche opérationnelle (Coef. 1) Méthodes polyédriques (Coef. 1) Complexité des algorithmes Contrôle écrit avec documents Contrôle écrit avec documents - Cours : 6 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Le cours cherchera à sensibiliser les élèves à la notion d efficacité d un algorithme puis à leur apprendre à distinguer les problèmes faciles des problèmes difficiles dans le but d orienter la recherche de méthodes pour leur résolution. Efficacité d un algorithme, codage des données, taille d un problème, analyse de la p. 159

complexité. Algorithme polynomial, pseudo-polynomial et non polynomial. Classes NP et co-np, problèmes NP-complets et NP-difficiles. Complexité en espace, Complexité et codage. Algorithmes approchés et schémas d approximation. Recherche opérationnelle Contrôle écrit avec documents Contrôle écrit avec documents - Cours : 8 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Approfondir les techniques les plus utiles de la recherche opérationnelle et mettre en pratique certaines de ces techniques. Programmation linéaire continue, Programmation linéaire et non linéaire en nombres entiers, Dualité lagrangienne, Modélisation de problèmes d optimisation combinatoire (linéaires et non linéaires) rencontrés dans différents domaines (télécommunications, transports, développement durable). Méthodes polyédriques Contrôle écrit avec documents Contrôle écrit avec documents - Cours : 4 séance(s) - TD : 4 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Obtenir une bonne modélisation d'un problème d'optimisation combinatoire. De nombreux problèmes d'optimisation combinatoire se modélisent par des programmes linéaires en variables entières. Pour pouvoir les résoudre efficacement il est souvent p. 160

nécessaire d'affiner le modèle de base. Cela passe notamment par la recherche et l'ajout de bonnes inégalités valides. Inégalités valides, diverses méthodes pour obtenir des inégalités valides : coupes de Chvatal-Gomory, inégalités disjonctives. Inégalités valides en variables mixtes. Faces, facettes d'un polyèdre, inégalités valides induisant des facettes. Algorithme de coupes et problème de séparation. Coupes de Benders. Exercices et exemples. p. 161

[OPTI2] Optimisation 2 Responsable de l UE Prérequis Prérequis Module 1 Module 2 Sourour Elloumi UE Recherche opérationnelle du S3 Les techniques modernes de la recherche opérationnelle s'appliquent à de nombreux domaines. Nous avons choisi dans le premier module de cette option de présenter et d'illustrer nombre de ces techniques sur un domaine en pleine expansion : l'optimisation des réseaux (télécommunications, informatique, transport, etc.). Le second module est essentiellement destiné à initier les étudiants à la mise en oeuvre informatique de modèles de recherche opérationnelle, un aspect très important de cette discipline. Conception et optimisation des réseaux (Coef. 1) Étude de cas (Coef. 1) Conception et optimisation des réseaux Contrôle écrit avec documents Contrôle écrit avec documents - Cours : 10 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Ce cours poursuit deux objectifs : 1. Étudier certains problèmes de conception et d optimisation dans les réseaux, comme les problèmes de localisation d équipements, de dimensionnement et de routage. Ces problèmes souvent difficiles apparaissent dans de nombreux domaines (informatique, télécommunications, etc.). 2. Utiliser ces problèmes pour illustrer les concepts et outils de résolution pratique des p. 162

problèmes d optimisation combinatoire de grande taille. Résolution exacte par la programmation mathématique, notion de bonne formulation, notion de relaxation, etc. Résolution approchée par différents types d heuristiques : les heuristiques constructives, la recherche locale et les méta-heuristiques. Étude de cas Projet encadré Non rattrapable - TD : 3 séance(s) - TP : 10 séance(s) Trois objectifs: i) Savoir exécuter les différentes phases d un projet d optimisation : formulation du problème, construction d un modèle mathématique pour représenter le système étudié, résolution du modèle et étude de la solution obtenue, ii) Implémenter les principales méthodes de la recherche opérationnelle (programmation mathématique, branch and bound spécifique, métaheuristiques), iii) utiliser des logiciels professionnels d'optimisation. Des sujets différents sont proposés aux étudiants chaque année. Ils permettent d'illustrer les différentes notions et les différents algorithmes présentés dans les sousmodules des options Optimisation 1 et Optimisation 2. La mise en œuvre informatique repose en partie sur l'utilisation de logiciels professionnels d'optimisation. p. 163

[PROG1] Programmation raisonnée 1 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Catherine Dubois Logique, programmation Les méthodes formelles sont de plus en plus utilisées dans l'industrie pour accroître le niveau de confiance dans la correction des logiciels, en particulier dans le cas d'applications critiques, mais aussi pour réduire les coûts de production, moins de temps et de ressources étant consacrés a posteriori pour la correction des erreurs. Cette option présente certaines techniques utilisées pour vérifier les systèmes informatiques, ainsi que les fondations sur lesquelles reposent ces techniques. Il s'agit de savoir spécifier formellement le comportement d'un programme (sémantique des langages de programmation), et d'être capable de prouver que ce programme vérifie certaines propriétés (preuve formelle mécanisée), que ce soit à l'aide de méthodes déductives ou de model-checking. Preuve formelle mécanisée (coef 2) Sémantique des langages de programmation (coef 1) Preuve formelle mécanisée max(examen écrit, 75% examen écrit + 25% contrôle continu) Examen écrit - Cours : 11 séance(s) - TP : 4 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Compléments de logique et initiation aux techniques de preuve p. 164

- Rappel de logique, logique des propositions, logique des prédicats, - Logique classique versus logique intuitionniste, - λ -calcul (pur, simplement typé, introduction aux types dépendants), - Isomorphisme de Curry Howard, - Introduction à l assistant à la preuve Coq, - Réécriture, - Logique modale, logiques temporelles - Automates de Büchi - Model checking Sémantique des langages de programmation 1/3 contrôle continu (TP, etc.) + 2/3 examen écrit Examen écrit - Cours : 5 séance(s) - TP : 2 séance(s) - Examen : 1 séance(s) Savoir spécifier un petit langage du point de vue sémantqiue, formalisation de la sémantique des principales constructions des langages impératifs et fonctionnels, logique de Hoare. Syntaxe abstraite. Les différentes familles de sémantique : - Sémantique dénotationnelle, opérationnelle à grands et petits pas d'un langage impératif - Sémantiques opérationnelles en appel par nom et par valeur d'un langage fonctionnel - Spécification d'une sémantique dans l'outil K - Sémantique axiomatique, logique de Hoare p. 165

[PROG2] Programmation raisonnée 2 Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Catherine Dubois Logique, programmation Cette option s'inscrit dans la continuité de l'option Programmation raisonnée 1. Il s'agit donc d'étudier des méthodes formelles permettant de vérifier les logiciels. Ici, on s'intéresse plutôt à des techniques statiques, c'est-à-dire qu'il s'agit de montrer la correction du système ou de détecter les erreurs avant même toute exécution. L'exemple le plus simple est l'utilisation du typage, où certains comportement erronés sont interdits au moment de la compilation par qu'ils ne peuvent pas être typés. L'analyse statique permet d'étendre cette approche pour calculer des propriétés plus précises que le simple typage. Un projet sera l'occasion d'étudier des articles scientifiques en rapport avec les thématiques des deux options, et fera l'objet d'une réalisation liée aux articles étudiés. Analyse statique (coef 1) Projet (coef 1) Analyse statique Examen écrit Examen écrit - Cours : 10 séance(s) - TP : 2 séance(s) - Examen : 2 séance(s) Introduction aux principales techniques pour découvrir les erreurs dans les programmes de manière statique p. 166

- Sémantique non standard - Interprétation abstraite : notion de points fixes, treillis de valeurs ou de propriétés, correspondance de Galois - Preuve de correction d une analyse par rapport à une sémantique - Utilisation de FramaC pour réaliser une analyse de valeurs sur un programme C Projet Projet Non rattrapable - Projet : 10 séance(s) Selon le sujet choisi : - Approfondissement de certaines techniques, - Découverte de nouvelles techniques, - Ouverture vers des applications phares, - Mise en œuvre des outils introduits dans les autres modules des options PROG. Étude bibliographique, réalisation. p. 167

[RESO1] Réseaux avancés bases théoriques Responsable de l UE Prérequis Elhadi Cherkaoui Pas de prérequis mais avoir suivi une option de réseaux en S4 est conseillé. Contrôle écrit (2/3) + TP notés (1/3) Contrôle écrit - Cours : 12 séance(s) - TD : 8 séance(s) - Examen : 4 séance(s) - Maîtriser les deux aspects liés au traitement de l information au niveau des équipements réseaux dans l internet : le routage et la qualité de service. - Découvrir de nouvelles technologies de communication réseaux (IPv6, la VoIP, les réseaux sans fil IEEE 802). Rappels sur l architecture et les protocoles de l internet ; détails du fonctionnement de la couche réseau ; Routage avec vecteurs de distances et routage avec états de liaisons ; présentation du fonctionnement des protocoles de routage de l internet (RIP, OSPF, BGP) ; mise en place de la qualité de service dans le réseau internet ; IPv6 ; réseaux sans fil IEEE 802 ; voix sur IP. p. 168

[RESO2] Réseaux avancés Approfondissements pratiques Responsable de l UE Prérequis Elhadi Cherkaoui RESO1 Évaluation (1ere session) Projet Non rattrapable - Cours : 6 séance(s) - TD : 2 séance(s) - Examen : 16 séance(s) Approfondir les connaissance acquise sur les deux aspects liés au traitement de 'information au niveau des équipements réseaux dans l Internet : le routage et la qualité de service. Cet approfondissement s'effectuera par la pratique (TP et projets). Architecture de réseaux IP ; Mise en place sous Quagga du routage dans l'internet via les protocoles RIP, OSPF et BGP ; Mise en place avec Linux TC d'une architecture de qualité de service dans un réseau IP ; Mise en place combinée de routage et de QoS. Étude bibliographique ; réalisation d une simulation, émulation ou expérimentation réseaux ; analyse des résultats de simulation ou expérimentation. p. 169

[SEC] Sécurité Responsable de l UE Prérequis Thomas Girard Option SSI de S4 non obligatoire mais fortement recommandée Évaluation (1ere session) Examen final (QCM) (50%) + TP noté (25%) + Projet (25%) Non rattrapable - Cours : 15 séance(s) - TD : 2 séance(s) - TP : 6 séances (s) - Examen : 1 séance(s) Fournir à l'étudiant un background général des différents aspects des métiers de la sécurité qu'il peut rencontrer en entreprise. Certains thèmes d'actualité (tests d'intrusion et SIEM) seront particulièrement approfondis pour permettre à l'étudiant d'être autonome dans un contexte opérationnel et professionnel. - Métiers de la SSI - Ingénierie SSI - Réglementations - Audits - Tests d'intrusion - SIEM Prelude (théorie, SOC/NOC, mise en œuvre) p. 170

[WIA1] Web sémantique, extraction et recherche d information Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Brigitte Grau Aucun Fondements du traitement automatique de la langue (TAL) (Coef. 1) Apprentissage artificiel 1 (Coef. 1) Fondements du traitement automatique de la langue (TAL) Projet Non rattrapable - Cours : 3 séance(s) - TP : 13 séance(s) Afin d appréhender les problèmes posés par le traitement automatique de la langue de manière concrète, les élèves approfondiront un aspect du TAL de manière pratique et de manière théorique, et la fin du cours sera consacrée à la mise en commun du savoir acquis, ce qui permettra aussi de développer les capacités de présentation orale de chacun. - Introduction au TAL, - Méthodologie de recherche, - Évaluation en TAL, - Réalisation d une synthèse bibliographique et d un démonstrateur Apprentissage artificiel 1 p. 171

TP noté Examen écrit - Cours : 4 séance(s) - TP : 4 séance(s) Présenter des modèles d apprentissage artificiel en relation avec la recherche d information Principes généraux d apprentissage supervisé - Modèles discriminant de classification binaire / Perceptron - Classification multi-classe et classification non linéaire - Classification collective / méthodes régularisées - Classification collective / méthodes itératives - Méthodes à variables latentes p. 172

[WIA2] Web sémantique, extraction et recherche d information Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Anne-Laure Ligozat Aucun Apprentissage Artificiel 2(Coef. 2) Recherche d informations multimédia (Coef. 3) Applications (Coef. 0) Apprentissage Artificiel TP noté Examen écrit - Cours : 4 séance(s) - TP : 5 séance(s) Présenter des modèles d apprentissage artificiel en relation avec la recherche d information Principes généraux d apprentissage supervisé - Classification collective / méthodes régularisées - Classification collective / méthodes itératives - Méthodes à variables latentes Recherche d informations multimédia p. 173

TP Examen écrit - Cours / TP : 13 séance(s) Présenter les principaux modèles en recherche et extraction d information qui soustendent les moteurs de recherche (texte et image) ainsi que les formalismes de représentation sémantique liés au Web sémantique Applications - Recherche d Informations textuelles Modèles de RI Extraction d information Système de questions-réponses Ontologie - Recherche d images Introduction : contexte et applications Paradigmes de recherche d images Description du contenu visuel (globale, locale, généraliste, spécifique, etc.) Problématique de l échelle Index de type M-tree et LSH Conférence : 2 séance(s) Voir les applications réelles du domaine Deux conférences par des professionnels p. 174

[Stra-MAG-TIGD] Modélisation et Algorithmique géométrique, Traitement d images et géométrie discrète Responsable de l UE Module 1 Module 2 Pascal Schreck (Unistra) Modélisation et Algorithmique géométrique Traitement d images et géométrie discrète Modélisation et Algorithmique géométrique Prérequis - FAIN - CAO Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 26 heure(s) Compétences de pointe en modélisation et algorithmique géométriques. Maillages surfaciques et volumiques : Classification des surfaces : notion de variété, ouvertes ou fermées, orientable ou non ; Caractéristique d Euler, notion de genre et équation d Euler ; Subdivisions en sommets, arêtes, faces ; Maillages surfaciques, réguliers, conformes, etc. Maillages volumiques ; Surfaces de subdivision : Doo-Sabin, Catmull-Clark, liens avec les B-Splines ; Transformation de modèles : voxels vers maillage (Marching Cubes, etc.) ; Graphes de scène ; p. 175

TP sur OpenSG. Modélisation Topologique : Présentation de plusieurs classifications ; Modèles topologiques : intérêt de représentation des subdivisions, séparation topologie-plongement, présentation des différentes classes de modèles explicites et implicites ; Représentations explicites : polyèdres (définition et opération), graphes d incidence ; Représentations implicites : cartes et cartes généralisées, orbites, composantes connexes, hypervolumes et orientabilité, bords et fermetures ; Géométrie algorithmique : 2-cartes et 2-g-cartes : études des caractéristiques, structures de données. Géométrie Algorithmique :Enveloppes convexes : méthodes de construction en dimension 2 et 3 ; Triangulations d ensembles de points du plan et triangulations de polygones : construction et applications ; Triangulations de Delaunay et diagrammes de Voronoï : définitions, propriétés et construction dans le plan ; Reconstruction de formes dans un nuage de points : reconstruction d objets 3D numérisés par triangulation (alpha-forme, beta-squelette, «crust» et «local-crust», méthode «co-cône») ou en utilisant des surfaces implicites, estimation des normales dans un nuage de points bruité, classification dans un nuage de points 3D ; Axe médian : définitions et propriétés, algorithmes pour le calcul de l axe médian 2D/3D Traitement d images et géométrie discrète Prérequis - FAIN, CAO, - Traitement d images. Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 26 heure(s) Connaissances effectives en traitement d images et ses rapports avec la synthèse d images par approches basées sur la géométrie et la topologie discrètes, et la p. 176

morphologie mathématique, en vue d applications en milieu industriel ou de recherche. Imagerie numérique 3D : Composantes, trous et cavités, nombre d Euler-Poincarré. Squelettisation : voxels et ensembles simples, algorithmes. Courbure discrète. Applications : fermetures de contours, segmentation de figures par marqueurs internes et externes. Morphologie mathématique : Morphologie plate et à niveaux de gris. Filtres de rang et ouverture paramétrique. Filtres alternés. Transformée en tout ou rien et opérateurs dérivés. Granulométries et caractérisation morphologique. Opérateurs géodésiques. Segmentation morphologique : ligne de partage des eaux, marquage et filtrage de bassins, mosaïque. Morphologie multivaluée (images couleur et multispectrales, séquences). Géométrie Discrète : Différents cadres de discrétisation des objets et des opérateurs. Propriétés des discrétisations des primitives linéaires et quadratiques (droites, plans, hyperplans, coniques) et algorithmes de discrétisations de ces primitives. Reconstruction d informations qualitatives et quantitatives : Reconstruction de propriétés topologiques et géométriques, Polygonalisation et facettesation, Estimations des caractéristiques différentielles, Estimateurs de mesures. Algorithmes de résolution et de simplification d équations diophantiennes et de contraintes en relation avec la reconstruction. Éléments de tomographie discrète : reconstruction des matrices et des convexes (algorithmes de Ryser et de BDNP), conditions d unicité, liens avec la tomographie continue. Passages entre les espaces euclidiens et les espaces discrets via la géométrie «fractale». p. 177

[Stra-IIRV-VV] Ingénierie de l interaction et réalité virtuelle, Visualisation et Vision par Ordinateur Responsable de l'ue Pascal Schreck (Unistra) Module 1 Module 2 Ingénierie de l interaction et réalité virtuelle Visualisation et Vision par Ordinateur Ingénierie de l interaction et réalité virtuelle Prérequis Aucun Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 26 heure(s) Se former au domaine de la réalité virtuelle et à sa pluridisciplinarité. Appréhender les différents aspects de l interaction et de l interface hommemachine. Ingénierie de l interaction Psychologie de l interaction, apports des modèles cognitifs : modèles du processeur humain, modèles ICS (Barnard) et théorie de l action (Norman). Principes d interaction WIMP et Post WIMP : notions de métaphore, WYSIWYG, WIMP, manipulation directe. Méthodologies heuristiques : recommandations ergonomiques et méthodologies d évaluation (ballade cognitive, analyse de tâche, évaluation heuristique). Application à l évaluation d une interface web ; Méthodes de conception et intégration dans le processus de développement : analyse de l activité, modèles de tâche et formalisme, modélisation de l utilisateur, conception participative, etc. Modèles de conception et mise en oeuvre logicielle : modèles multi-agents et p. 178

approches à objet, modèles hybrides, modèle de Seeheim, Modèle-Vue-Contrôleur, Présentation-Abstraction-Contrôle. Réalité Virtuelle Éléments de perception et de psychologie appliqués aux systèmes interactifs ; Définitions et usages de la RV ; Matériels de réalité virtuelle : immersion, stéréo vision, dispositifs d affichage, interfaces ; Techniques d interaction : sélection et manipulation, navigation, contrôle d applications ; Interaction multimodale et interfaces gestuelles, contrôle gestuel et retour haptique ; Évaluations : conception de protocoles et notion d analyse statistique ; Logiciels de RV ; Applications de la RV ; Participation à des tests ; Démonstration sur plate-forme. Visualisation et Vision par Ordinateur Prérequis FAIN Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 26 heure(s) Connaissance des principaux algorithmes de visualisation 3D, de segmentation et de suivi d objets par des capteurs optiques numériques. Colorimétrie et photométrie : Spectre de lumière. Notions de radiométrie (flux, éclairement, radiance). Notions de photométrie et de vision scotopic, mesopic et photopic. Théorie trichromatique de la couleur. Métamérisme. Bases de couleur : RVB, TSV, CIE XYZ, CIE Lab. Transport de lumière. Interaction lumière-matière. Reflectance d une surface. Photographie et images à dynamique élevée. Correction gamma. Calibrage (balance des blancs, mire GretagMacbeth). Visualisation et Rendu :Calcul de visibilité par techniques projectives «forward» et «backward». Lancer de rayons. Structuration hiérarchique de l espace. Modèles d illumination locale. Illumination globale : radiosité et Lancer de rayons de Monte Carlo. Textures multi-dimensionnelles. Pré-calcul d éclairement. Rendu basé images. Rendu expressif. Visualisation volumique directe. Focus and Context. p. 179

Vision par ordinateur : Dispositifs d acquisition d images et modélisation : scanner, IRM, tomographie (discrète et continue). Détection de discontinuités : points d intérêts, contours, objets paramétriques et transformée de Hough. Segmentation : approche globale (seuillage, classification), fermeture de contours, croissance de régions, formalisme multi-échelle et split & merge, ligne de partage des eaux. Description de forme et de texture, algorithmes de reconnaissance de formes pour la vision. Mesure et estimation du mouvement. Détection et suivi d objets. Introduction à la stéréovision et la vision 3D. Composants matériels pour la vision. Mise en oeuvre logicielle d une application de vision. p. 180

[Stra-CPG-CERLOG] Constructions et preuves en géométrie, Certification du logiciel Responsable de l UE Pascal Schreck (Unistra) Module 1 Constructions et preuves en géométrie Module 2 Certification du logiciel Constructions et preuves en géométrie Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Cours : 26 heure(s) Acquérir les bases nécessaires à un travail de recherche ou de développement en preuves et constructions géométriques assistées par ordinateur Mobiliser des techniques de raisonnement relevant de l ingénierie du logiciel et de l intelligence artifcielle dans un domaine concret et attrayant Définir et concevoir des modules de programmes intelligents pour des systèmes de CAO et d EIAO. Preuves et certification en géométrie Spécifications et preuves en géométrie. Axiomatiques de la géométrie (Euclide, Hilbert, Tarski) ; Théorème de Tarski sur la décidabilité de la géométrie ; Spécification en calcul des constructions inductives de la topologie combinatoire, de la géométrie, et des algorithmes associés. Preuves assistées avec le système Coq. Construction et certification d algorithmes topologiques et géométriques. Exemples de la formule d Euler, du théorème de Jordan, de la segmentation d images ; Preuves en géométrie pure axiomatisée et méthode de vérification sémantique (Gelernter, Bundy). Méthode des aires de Chou, Gao et Zhang ; Preuves fondées sur l algèbre polynomiale. Idéaux de polynômes, méthode de p. 181

Wu, bases de Gröbner, décomposition cylindrique. Étude du prouveur de Chou. Algorithme de Fourier-Motzkin pour la résolution d inéquations linéaires dans les réels. Résolution de Contraintes Géométriques Introduction à la résolution de contraintes géométriques, point de vue constructif vs point de vue CAO. Définitions générales : système de contraintes, syntaxe et sémantique, constriction, invariance par un groupe de transformations. Constructions à la règle et au compas, rappels d algèbres, résultat de Wantzel et méthode de Lebesgue (utilisant, par exemple, la pseudo-division de Wu ou les bases de Gröbner). Méthodes numériques générales : Newton-Raphson, méthodes par continuation, arithmétique des intervalles. Décomposition de systèmes de contraintes : couplages, couplages maximaux et parfaits, méthodes à base de flux. Théorie de la rigidité. Méthodes de rigidification progressive : systèmes à base de connaissance, propagation des degrés liberté, utilisation de l invariance par des groupes, repères, clusters, bords et assemblage. Approche multi-groupe. Décomposition descendante, méthodes de Owen, de Joan- Arynio et al., de Gao et al.. Décomposition probabilistes. Certification du logiciel Prérequis Sémantique et spécifications algébriques, Ingénierie de la preuve Évaluation (1ère session) Contrôle continu Pas de rattrapage Cours : 12 h Connaître les différentes techniques de spécification, preuve et vérification de logiciel Spécifier de manière formelle les parties critiques des logiciels Découvrir et énoncer les propriétés qu'elles doivent vérifier Mettre en oeuvre un système d'assistance à la spécification et à la preuve Maîtriser le processus de raffinement de spécifications jusqu'à l'obtention d'un programme correct Critères de qualité d'un système logiciel et enjeux de la certification. Exemples avec les langages et ateliers VDM, Z, B, UML Certification assistée par ordinateur avec Coq. Compléments sur le langage, les tactiques et les librairies. Techniques de définition de types et stratégies de preuves. Pré et post-conditions, invariants, gestion des exceptions. Modules et généricité des p. 182

descriptions. Traduction en Coq des spécifications écrites dans d'autres systèmes Construction et certification de bibliothèques de programmes. Formulation du raffinement de représentations de données. Obligations de preuves. Certification de la correction d'une implantation. Passage à la programmation concrète dans les différents types de langages. p. 183

[Stra-DADI] Données et Applications distribuées Responsable de l'ue Stéphane Genaud Évaluation (1ère session) Contrôle continu Pas de rattrapage Cours intégré : 48 h TD : 8 h TP : 30 h Algorithmes de recherche : Acquisition d'algorithmiques et de méthodes informatiques exactes pour l'analyse du texte. Architecture et développement Web : Maîtrise des concepts de la programmation par composants et webservices. Permettre au responsable de projet d'appréhender dans les meilleures conditions un chantier développé dans ces technologies nouvelles, en optimisant la qualité des interfaces utilisateurs. Parallélisme, systèmes distribués et grille : Connaissance des systèmes distribués et de leurs évolutions. Compétences en utilisation et développement dans ces contextes. Traitement et données répartis : CM - Gestion de données à large échelle (besoins et enjeux pour la fouille de données). Bases de données répliquées (réplication asynchrone, cohérence des répliques). Bases de données réparties (fragmentation, requêtes parallèles et réparties, étude de cas). Gestion de données dans une infrastructure cloud (architecture d'un cloud, modèles de données, service de stockage de données, service d'indexation et de requête, modification de données, éttude de cas). Systèmes de recommandation répartis (filtrage collaboratif, classement social de flux de données). TP - Gestion de données avec AWS: S3, SQS, SimpleDB. Gestion de données et transactions avec Google App Engine. Système de Filtrage collaboratif (recommandation de films avec les données de MovieLens, recommandation d'articles et de commentaires avec les données de Digg). Systèmes répartis pour la gestion de grands graphes (plateformes Pregel, Hama, Trinity, application au microbloging, cas de Twitter). Algorithmes de recherche : Rappel de définitions et exemples de mots particuliers. p. 184

Algorithmes de localisation d'un langage dans un texte: arbre d'un dictionnaire, automate-dictionnaire, implantations avec fonction de suppléance et successeur par défaut. Algorithme d'alignement global optimal de 2 mots. Algorithmes pour la recherche approchée de mots: mots à jokers, mots avec distance, mots avec inégalités et mots courts. Présentation de la notion d'explosion combinatoire. Présentation de problèmes continus. Méthodes conventionnelles de recherche opérationnelle pour problèmes unimodaux (algorithmes de gradient, méthodes énumératives (meilleurs voisins,...), et multimodaux (Tabou, Monte-Carlo, recuit simulé). Architecture et développement Web : Client/serveur N niveaux, client lourd, client léger, client riche. Panorama sur HTTP, HTML et DHTML, DNS, URL. Introduction à Javascript, XML et XSLT. Les standards XML et RSS. Les feuilles de style. L'utilisation de AJAX. Illustration en architecture LAMP. Parallélisme, systèmes distribués et grille :Etat de l'art des technologies pour applications réparties et illustration avec RMI. WebService SOAP et REST, applications en SOAP. MapReduce. Programmation parallèle avec MPI. Programmation GPGPU avec Cuda. Analyse de performances et récapitulatif des méthodes de parallélisation. Traitement et données répartis : Il s agit de donner à l étudiant les compétences nécessaires à la mise en place de plateforme de fouille de données réparties utilisant de manière optimale les moyens informatiques mis à sa disposition (systèmes parallèles, clusters et grille). p. 185

[Stra-RECH-CERLOG] Recherche et Certification du logiciel Responsable de l'ue Julien Narboux (Unistra) Module 1 Recherche Module 2 : Certification du logiciel Recherche Évaluation (1ère session) Contrôle continu Pas de rattrapage Cours intégrés : 54 h TD : 6 h Cet ensemble d'enseignements a pour but de présenter l'état de l'art dans plusieurs domaines liés à la fouille de données et ainsi d'initier les étudiants à la démarche recherche en informatique. Algorithmes et logiciels usuels en bioinformatique : Ce cours donne les algorithmes et logiciels fondamentaux en bioinformatique scientifique et industrielle. Evolution artificielle massivement parrallèle : Donner à l'étudiant toutes les clés permettant d'utiliser les nouvelles architectures massivement parallèles pour l'intelligence artificielle et la résolution de problèmes complexes Fouille de données avancée : Ce cours donne à l'étudiant les clés théoriques et scientifiques nécessaires à la compréhension des grandes problèmatiques de recherche en fouille de données ainsi qu'à la mise en œuvre de telles méthodes dans le cas de données complexes. Algorithmes et logiciels usuels en bioinformatique : Principaux éléments et processus de biologie cellulaire et moléculaire. Bases de données biologiques. Analyse bioinformatique des génomes: annotation, cartes physique et de synténies, protéome, transcriptome. Algorithmes et logiciels d'alignement de séquences. Eléments de p. 186

bioinformatique en réseaux biologiques. Eléments de séquences. Eléments de bioinformatique en évolution et phylogénie. Evolution artificielle massivement parrallèle : Contraintes de la parallélisation massive sur architecture de clusters multi-gpu. Algorithmique stochastique massivement parallèle. Réduction de complexité par ajout de composantes stochastiques. Fouille de données avancée : Fouilles de données relationnelles. Formation de concepts. Ensemble learning/clustering. Clustering collaboratif. Classification et connaissances (semisupervised learning/clustering). Apprentissage actif. Certification du logiciel Prérequis Sémantique et spécifications algébriques, Ingénierie de la preuve Évaluation (1ère session) Contrôle continu Pas de rattrapage Cours : 20 h TD 2 h Connaître les différentes techniques de spécification, preuve et vérification de logiciel Spécifier de manière formelle les parties critiques des logiciels ; Découvrir et énoncer les propriétés qu'elles doivent vérifier ; Mettre en oeuvre un système d'assistance à la spécification et à la preuve ; Maîtriser le processus de raffinement de spécifications jusqu'à l'obtention d'un programme correct. Ce cours présente les principaux problèmes et méthodes algorithmiques en bio informatique p. 187

[Stra-DPI] Droit et propriété intellectuelle Responsable de l UE Prérequis Laure Marino (Pr, Unistra) Aucun Évaluation (1ère session) Contrôle continu(1/2) et examen oral(1/2) Non rattrapable - Cours : 24 heure(s) Maîtriser les risques juridiques liés à l utilisation ou la mise à disposition de moyens informatiques (messageries, forums, propriété intellectuelle, etc.), à la mise en place d applications et de bases de données, à la signature de contrats de prestations et réalisations de services, à la diffusion d applications mobiles etc. Présentation du droit de la propriété intellectuelle point sur la protection de l innovation Point sur la question de la propriété des créations (oeuvres, inventions...) des salariés, des stagiaires et des fonctionnaires Protection des logiciels Licences + point sur les licences de logiciels libres Protection des bases de données Protection des marques et des noms de domaine Protection des oeuvres dans l univers numérique (vidéos, textes, images...) Actualités du droit de la propriété intellectuelle : le livre numérique la veille stratégique (média monitoring) Cas pratique transversal : les risques juridiques d une application smartphone réalisée par les élèves de l ENSIIE (protection de l innovation, données personnelles, contrats, sécurité) p. 188

[Stra-PROJS5] Projet R&D S5 Responsable de l UE Philippe GERNER Prérequis Aucun Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable Travail de groupe et personnel : 150 h Mener à bien un projet informatique en équipe selon une chronologie et des livrables imposés. Les projets se conformeront à la trame suivante qui pilote chronologiquement la conduite de projets : Établissement d'un cahier des charges fonctionnel, Document d'analyse, incluant les spécifications techniques de la solution Prototype de la solution Développement du produit final. Présentation finale de la solution. Livrables communs : fiche bilan sur le fonctionnement de l'équipe et la gestion du projet code source manuel utilisateur documentation technique, permettant une éventuelle continuation Livrable personnel : fiche bilan personnel (une à deux pages) p. 189

[Stra-SG] Serious Games Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Module 4 Pierre Tellier Aucun Langages pour les Serious Games et les RIA-RDA (Coef. 1/6) Design graphique des Serious Games (Coef. 1/6) Scénarios et apprentissage pour les Serious Games (Coef. 1/6) Projet (Coef. 1/2) Langages pour les Serious Games et les RIA-RDA Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 10 heure(s) - TP : 10 heure(s) - Flash, Unity, technologie air Processus de production d un jeu vidéo. Gestion de projet Agile, scrum. - Pratiquer les langages permettant de développer des interfaces à ergonomie intuitive Langages pour RIA-RDA, Unity, Air, p. 190

Design graphique des Serious Games Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 27 heure(s) - Interfaces et des supports existants (web, smartphones, tablettes, consoles, widgets, applications desktop, tactile, Kinect, caméras 3D, ). Conception des univers virtuels partagés. Bon usage des polices de caractères et de leurs intégrations (yc traductions). Optimisation des palettes de couleurs et des médias (ex. Traitement graphique : choix entre Bitmap et vectoriel). Connaissance de la chaîne de production avec les graphistes (templates). Intégration dans des applications multimédia. Processus de production d un jeu vidéo. Gestion de projet Agile, scrum. - Capacité à intervenir à un niveau élevé d expertise sur l ergonomie d un dispositif RIA-RDA (apport d idées de création / de critique) Capacité à comprendre l environnement dans lequel évoluent les DA et les graphistes et l articulation entre ses dimensions artistiques et techniques Interface homme-machine et interactions. Approche ergonomique d une interface graphique, hiérarchie de lecture de l écran. Présentation de Second Life et Opensim d un point de vue anthropologique (pratiques et usages, motivations, représentations, question des identités...) pour permettre une mise en perspective avec le projet Opensim. Culture de l image et du son, Sémiologie. Initiation technique au tournage et au montage de films vidéo Scénarios et apprentissage pour les Serious Games Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 21 heure(s) p. 191

Projet Connaissance des différentes théories de l apprentissage et de leur mise en œuvre dans les logiciels ludo-éducatifs. Technique du storyboard. Passage de la narration linéaire (forme récit) à la narration interactive (du jeu de rôle au jeu vidéo) et l articulation avec les contraintes du game-design. Processus de production d un jeu vidéo. Gestion de projet Agile, scrum. Capacité à identifier et à analyser la mise en œuvre, dans des produits sur le marché (différentes interfaces), de concepts et d objectifs pédagogiques Savoir scénariser les connaissances visées Produits pédagogiques multimédias et théories de l apprentissage A travers des études de cas, des comparaisons, décortiquer des produits RIA-RDA existants, porteurs d une intention didactique. Etude de cas auto apprentissage, étude de cas applications ludoéducatives pour l apprentissage des langues. Etat de l existant dans ce domaine. Présentation des deux projets Thélème et Savoir Perdu co-réalisés par Unistra et Almedia. Scénarisation, game design, narration, scénaristique Évaluation (1ère session) projet Non rattrapable - Projet : 20 heure(s) Capacité à réaliser un Serious Game en équipe pluridisciplinaire en mode projet Management de projet et Application transversale. Conduite d un projet Serious Game en équipe p. 192

[Stra-GPQ] Gestion de Projets et Qualité Responsable de l UE Prérequis Module 1 Module 2 Module 3 Stéphane Genaud Aucun Gestion de projets (Coef. 0.25) Qualité (Coef. 0.5) Conduite du changement (Coef. 0,25) Gestion de projets Évaluation (1ère session) Examen oral Non rattrapable - Cours : 10.5 heures Comment organiser un projet informatique? Quelles méthodes, quels outils utiliser? À quel moment? Comment recueillir les besoins, identifier les risques, définir les coûts ou encore exploiter les données? Gérer un projet de A à Z, les étapes, les cycles de vie, le suivi, les clés du chef de projet, expression des besoins, estimation de charge, risques, exploitation des données, ROI/Coûts, intégration de progiciels, sécurité, qualité, droit, les ressources, les moyens, la sous-traitance, méthode agiles. p. 193

Qualité Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 17.5 heures Sensibilisation à quelques principes, techniques et outils actuels de génie logiciel en vue d une production logicielle de qualité Définition de la qualité, de l assurance qualité et de l amélioration continue. Les règlementations. Présentation des modèles d organisation Qualité (ISO/COBIT/CMMI/ITIL/ ). Principes de la Qualité appliqués aux projets informatiques. certification, tests, métriques logicielles. La documentation des projets (Plans/Rapports/Revues/PAQ/ ). Le testing des applications (tests unitaires/intégration/performance/acceptation/ ). Gestion de la qualité en phase d exploitation - Revues périodiques. Retrait des applications. Outils qualité des projets. Traçabilité de la couverture fonctionnelle. Gestion en configuration. Conduite du changement Évaluation (1ère session) Contrôle continu Non rattrapable - Cours : 7 heures Comprendre l'organisation des systèmes d'information et ses impacts sur une organisation. Construction des systèmes d'information, processus de l'entreprise,conduite du changement. p. 194