Ingénieur spécialité Informatique

Niveau de connaissances (savoirs) :

N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert

Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE

Comprendre les algorithmes et la complexité : (C1, N1), (C2, N1)
Comprendre les algorithmes sur les structures de données inductives : (C1, N1), (C2, N1)
Comprendre la notion de raisonnement formel : (C1, N1), (C2, N1)
Comprendre la notion de l'information : (C1, N1), (C2, N1)
Comprendre les probabilités et statistiques : (C1, N1), (C2, N1)

Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE

Mettre en place des algorithmes sur des structures de données simple : (C4, N1)
Evaluer la complexité d'un algorithme itératif et inductif : (C5, N1)
Choisir les structures de données et les algorithmes adaptés à un problème : (C4, N1)
Formaliser la description d'un algorithme : (C4, N1)
Formaliser la spécification d'un problème : (C4, N1)
Argumenter la terminaison et la correction d'un algorithme : (C5, N1), (C8, N1)
Comparer différentes méthodes de codage de l'information : (C5, N1)
Organiser et classifier les ensembles de données : (C8, N1)
Manipuler des données mettant en jeu les probabilités : (C5, N1), (C8, N1)

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Ce cours présente une initiation à la résolution de problèmes simples au moyen de l'algorithmique, en particulier les problèmes de tris. Les seuls objets manipulés sont de types simples (entiers, réels,etc) ou tableaux et matrice de ceux-ci. Quelques familles d'algorithmes sont introduites: diviser pour régner, dynamiques et gloutons. La comparaison d'algorithmes est abordée par l'introduction de la notion de complexité.

Introduction
Notions de problèmes et d'algorithmes
Algorithme Diviser pour Régner
Programmation Dynamique
Algorithmes gloutons
Problème du Tri

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Ce cours rappelle quelques structures mathématiques usuelles (ensemble, séquence et arbre), introduit la notion de type abstrait et fournit quelque méthode pour les implémenter.

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Dans la première partie, il s'agit d'étudier les notions de base du calcul des probabilités, qui seront utilisées dans d'autres enseignements à l' ENSEIRB : Recherche opérationnelle, Traitement du signal, Théorie de l'information, Analyse des données, Algorithmique probabiliste et surtout les Statistiques étudiées dans la deuxième partie de ce module.

Introduction: probabilité sur un espace fini
Variables aléatoires discrètes
Variables aléatoires à densité
Convergences et théorèmes limites

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Le cours porte sur les techniques de preuve usuelles en informatique, et la logique comme cadre formel de raisonnement.

1. Techniques de preuve
2. Logique
3. Bel ordre
4. Induction
5. Spécification et preuve de programmes

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Objectifs :
Acquisition des concepts et des outils de bases pour le traitement de données :
- Données quantitatives (numériques) : Analyse en Composantes Principales (ACP)
- Données qualitatives (catégories) : Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
- Introduction à l'apprentissage automatique: apprentissage non supervisé (clustering) et supervisé (classification, régression)

Compétences:
- Connaître les principe de base du traitement de données et de l'apprentissage automatique (Quiz)
- Savoir implémenter une méthode d'analyse de donnée simple (TP)
- Savoir analyser les résultats d'une méthode d'analyse appliquée à une base de données (Projet)

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Définitions et propriétés élémentaires de quantité d'information apportée par la réalisation d'un événementet l'entropie (au sens de Shannon) d'une v.a. (variable aléatoire) simple entropie conditionnelle d'une v.a., information mutuelle de deux v.a.
Théorie de codage, déchiffrabilité et ambiguïté, spontanéité de codes, Algorithme de Sardinas et Patterson, condition nécessaire et suffisante de Kraft-MCMillan pour l'existence d'un code déchiffrable avec les mots de longueurs données
Optimalité de codage (de v.a.), liens entre l'entropie d'une v.a. et la longueur moyenne des mots de code associé (théorèmes de Shannon), Algorithme de Huffman
Transmission d'information par les canaux bruités sans mémoire, quelques canaux importants, capacité d'un canal, calcul de capacité dans les cas simples, problème de décodage, schéma de décodage de borneuniforme d'erreur, théorème fondamental de Shannon sur la possibilité d'une transmission correcte avecprobabilité arbitrairement grande et de taux inférieur à la capacité (sans démonstration)

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Niveau de connaissances (savoirs) :

N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert

Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE:

Comprendre l'architecture des ordinateurs et le lien avec la programmation: (C1, N1), (C2, N1), (C3, N1)
Comprendre le fonctionnement microélectronique d'un processeur: (C3, N1), (C6, N1)
Connaitre l'histoire et l'évolution de l'architecture des ordinateurs: (C1, N1), (C6, N1)
Comprendre comment les données sont représentées dans la machine: (C1, N1), (C3, N1)
Comprendre les mécanismes de langage de script shell: (C3, N1)
Comprendre les principaux éléments du langage C: (C1, N1), (C2, N1)
Connaitre les principes de la programmation assembleur: (C1, N1), (C2, N1)

Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE

Ecrire un rapport avec algorithmes, figures en LaTeX: (C3, N1)
Faire une présentation en LaTeX: (C8, N1)
Ecrire un script pour transformer des données: (C4, N1), (C3, N1), (C7, N1)
Tester et comparer différentes représentations des données dans la machine: (C5, N1), (C4, N1), (C3, N1)
Programmer en C: (C2, N1), (C4, N1)
Programmer en assembleur: (C2, N1), (C4, N1)

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L'objectif est de maîtriser l'environnement de travail de la filière informatique de l'ENSEIRB-MATMECA: éditeur de texte, compilateur, composeur de documents. Ce cours aborde également la programmation shell permettant d'automatiser des tâches d'administration système.


UNIX/Bash

brève introduction aux systèmes d'exploitation
shell, aide (man), et commandes principales
langage interprété
système de fichiers: commande principales


Emacs

configuration
principales fonctions


Shell: variables et substitution

variables, substitution
entrées / sorties
redirection


Shell: programmation de scripts

alias, variables d'environnement
outils de manipulation de texte (grep, sort,...)
arguments de ligne de commande
structures conditionnelles et itératives
fonctions


Introduction à LaTeX

structure d'un document
commandes et environnements principaux
mise en forme des algorithmes et des figures
réalisation de présentations

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Ce cours aborde la structure des ordinateurs. Les connaissances sont les suivantes:

Introduction sur l'évolution de la structure des ordinateurs et sur l'impact de la connaissance de l'architecture pour un informaticien
La représentation des nombres dans les ordinateurs, entiers et flottants, et l'implication de ces codages.
Le processeur, décliné sur un exemple simplifié d'architecture Intel:

le chemin d'exécution des instructions, les unités fonctionnelles
le pipeline (modèle à 5 étages), impact sur les performances
la gestion des dépendances entre instructions, des branchements
les instructions SIMD
le principe du fonctionnement de l'out of order


La mémoire

technologie pour stocker des bits
fonctionnements des mémoires cache


Communication vers les périphériques, interruptions et exceptions.
Introduction aux architectures multicoeurs

Ce cours est complété par des sessions pratiques en TD, où les notions vues en cours sont mises en évidence par de la programmation assembleur et C. L'objectif à l'issue du module est de savoir coder en assembleur une boucle, une conditionnelle, un accès à un tableau, un appel de fonction (sur des cas simples). Savoir également mesurer les performances et mettre en evidence des phénomènes de pipeline, les effets des dépendances.

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L'objectif de ce cours est d'apprendre les bases de la programmation impérative par l'étude de la syntaxe et la sémantique du langage C.



Introduction

Motivation
Histoire
et doléances ...



La trilogie : Type / Expression / Instruction



Expressions



Variables

Fonctions
Tableaux


Instructions



Structure conditionnelle


Structure répétitive




Les chaînes de caractères



Représentation des nombres



Les types entiers



printf


Taille des 'objets'



Logique


Quelques opérateurs utiles et dangereux


Les nombres flottants


Pointeurs (Références)


Pointeurs et tableaux

Arithmétique des pointeurs


Structures
Materiel supplémentaire


Fichiers d'en-têtes


Préprocesseur et compilation séparée


Gestion des erreurs


Gestion de fichiers

Tableaux multi-dimensionnels

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Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE

Comprendre les algorithmes et la complexité: (C1, N1)
Savoir écrire des algorithmes pour répondre à un problème donné: (C1, N1), (C2, N1)

Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE

Ecrire un programme pour résoudre un problème imposé: (C1, N1), (C2, N1)
Tester et évaluer un projet réalisé: (C5, N1)
Répartir les tâches d'un projet en équipe: (C7, N1)
Montrer en quoi la réalisation répond au problème posé en projet: (C8, N1)

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La scolarité de première année ENSEIRB, en filière Informatique, comprend plusieurs projets intégrés au sein de l'UE C des deux premiers semestres de la formation en Informatique. Chaque semestre, un travail de projet doit être réalisé dans les différents langages de programmation étudiés en cours. L'objectif de ces projets est double : d'une part, ils sont l'occasion de mettre en pratique (voire d'approfondir) les connaissances théoriques vues en cours d'autre part, ils constituent souvent un premier contact avec le travail en équipe. Ils sont normalement réalisés par groupes de 4 ou 5 élèves.
Connaissances travaillées au sein de cette UE :

C1 : N1 - Connaissance et compréhension d'un large champ de sciences fondamentales (algorithmique, automates, langages, graphes, logique ...) et capacité d'analyse et de synthèse associée
C2 : N1 - Capacité à utiliser les fondements et modèles pour concevoir, réaliser et valider les systèmes informatiques
C5 : N1 Capacité à tester, valider et prouver les systèmes informatiques afin d'assurer leur bon fonctionnement dans des conditions critiques
C7 : N1 - Capacité à analyser, organiser, répartir les tâches inhérentes à la réalisation d'un projet en équipe en réponse à une demande ou un besoin client parfois partiellement définis, à s'adapter à de nouvelles contraintes liées au projet
C8 : N1 - Capacité à présenter efficacement les solutions et à synthétiser et à démontrer la pertinence des résultats

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Savoir être autonome dans le travail (C13, N1 à N4)
Savoir comprendre et s'exprimer à l'oral et à l'écrit (C 10 / N1-N3)
Savoir s'exprimer avec aisance et précision (C 10 / N1-N3)
Savoir adapter un discours approprié à une situation donnée (C 10, C 12/N1-N3)
Appréhender/acquérir le discours scientifique en anglais (C 10, C 12 / N1-N3)
Mobiliser des ressources pour préparer sa mobilité internationale (C 10, C 12, C13 / N1-N3)

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Le Cadre Européen Commun de Référence pour les langues sert de base pour les langues européennes. Les 6 niveaux (A1, A2, B1, B2, C1 et C2) et les compétences correspondantes peuvent être consultés : http://www.coe.int/T/DG4/Portfolio/documents/cadrecommun.pdf
Savoir être autonome dans le travail (C13, N1 à N3)
Savoir comprendre et s'exprimer à l'oral et à l'écrit (C10 / N1-N3)
Savoir s'exprimer avec aisance et précision (C10 / N1-N3)
Savoir adapter un discours approprié à une situation donnée (C10, C 12/N1-N3)

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Appelés à exercer des responsabilités, les élèves doivent saisir l'intérêt d'un bon équilibre corporel et l'avantage, reconnu par les milieux professionnels, qu'ils retirent des expériences vécues dans les pratiques physiques, sportives et artistiques. Cet enseignement vise ainsi, trois finalités : - préserver un équilibre et une hygiène de vie, - contribuer au développement et à l'épanouissement de la personnalité, - renforcer la solidarité au sein de chaque groupe pour installer une véritable émulation dans ce type de préparation.
Afin de former un citoyen cultivé, lucide, autonome physiquement, socialement éduqué et sensible à sa santé Ainsi l'élève fait le CHOIX d'une OPTION afin de "Réaliser un projet personnel de formation"

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Le développement durable peut se définir comme un mode de développement qui répond aux besoins du présent sans compromettre la capacité des générations futures à répondre à leurs besoins. Notre école a la responsabilité de former des ingénieurs innovants, acteurs du changement, autonomes et socialement responsables. Dans ce cadre, le module intitulé "Développement durable et responsabilité sociétale" a pour principal objectif d'intégrer les enjeux socio-écologiques dans notre formation d'ingénieur. Ce module doit permettre l'acquistion des connaissances et des compétences qui seront nécéssaires aux futurs ingénieurs pour accompagner les entreprises et les organisations à opérer leur transition énergétique et écologique.
Organisation du module :


Fresque du climat (3h) - Jeu d'intelligence collective - https://fresqueduclimat.org/projet/
Problématiques environnementales (1h20) - Déréglement climatique Effondrement de la biodiversité Finitude des ressources
énergie (2h40) - Qu'est ce que l'énergie ? Quelles sont ses différentes formes ? Conservation d'énergie.
Intervenant extérieur (1h20)

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Ce module se compose de deux parties complémentaires :
- Communiquer et Manager (Niveau 1)
- Projet Professionnel (Niveau 1).

Partie 1 : COMMUNIQUER ET MANAGER - Niveau 1 (5,33 heures)
Niveau 1 Appréhender le rôle et la posture d'un manager Savoir : Connaitre le rôle, les principales activités et les compétences attendues d'un manager. Savoir-faire : Se positionner en tant que manager, résoudre un problème en équipe et animer des réunions
TD1 : LE ROLE DU MANAGER

Définition du management.
Management hiérarchique versus management transversal
Rôles et postures du manager
Compétences et soft skills du manager
Présentation de l'ensemble des TD des modules « Communiquer et Manager » : CE 137, CE 119 et CE 242

TD2 : MANAGER, C'EST DECIDER

Mise en situation avec une étude de cas
Définitions de l'émotion et de l'intelligence émotionnelle
Les 4 composantes de l'intelligence émotionnelle
Intelligence émotionnelle et management
Comment développer l'intelligence émotionnelle

TD 3 : RESOUDRE DES PROBLEMES EN GROUPE

Mise en situation avec une étude de cas
Outils et méthodes de résolution de problèmes en groupe : Objectiver, Analyser, Prioriser, Chercher des solutions et construire un plan d'action
Recenser et objectiver les causes : Le diagramme d'Ishikawa
Analyser les causes avec la méthode QQOQCP, analyser la gravité des risques et construire une matrice des risques
Prioriser : la loi de Pareto
Chercher des solutions : méthodes de brainstorming
Construire un plan d'action avec des objectifs SMART

TD 4 : ANIMER UNE REUNION

Mise en situation avec une étude de cas
Pourquoi tenir des réunions ?
Les différents types de réunion : les réunions d'information, les réunions préparatoires à la décision, les réunions de décision, les réunions de coordination, les réunions de recherche créative (brainstorming)
Le rôle de l'animateur pour chaque type de réunions
Animer une réunion, un plan d'action en 4 étapes :

Préparer la réunion
Accueillir les participants et lancer la réunion
Animer la réunion
Remettre le compte-rendu de la réunion à chaque participant




Partie 2 : PROJET PROFESSIONNEL - DEVENIR UN INGéNIEUR PROFESSIONNEL 2h40
- Témoignage d'ingénieurs (grande entreprise/PME) : questions/réponses autour du métier, des choix professionnels, de l'entreprise, fonctions exercées, secteurs d'activité, rémunération, qualités recherchées...

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Les automates finis permettent de modéliser des programmes informatiques à mémoire finie. Ils permettent de résoudre des problèmes à un niveau d'abstraction élevé, sans s'encombrer des spécificités d'un langage donné, et en se concentrant sur les invariants à maintenir pour parvenir à une solution. L'étude de ce modèle s'inscrit dans le cadre général de la théorie des langages abordée ensuite dans les modules IF203 (compilation) et IF228 (calculabilité et complexité). L'enseignement aborde des notions théoriques (automates finis, langages réguliers, expressions régulières, équivalence de ces trois formalismes, non-déterminisme, automate minimal, lemme de l'étoile) ainsi que leur utilisation pour la résolution de problèmes concrets.

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Après une brève introduction des graphes, ce cours présente des problèmes sur les graphes admettant une solution algorithmique efficace. L'étude de ces solutions sera l'occasion d'exhiber des propriétés classiques en Théorie des Graphes.

Introduction

Exemples de problèmes
Définitions générales
Chemins et arbres


Problèmes de parcours

Une solution gloutonne pour l'arbre couvrant minimal
Parcours en largeur
Le problème du plus court chemin
Parcours en profondeur


Autres problèmes

Le problème du flot maximal
Le problème du couplage maximum

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La programmation linéaire et et sa version avec des variables entières sont de puissants outils pour la modélisation et la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire. Ce cours a pour objectif d'introduire la modélisation mathématique sous forme de programmes linéaires et de programmes linéaires en nombres entiers, ainsi que les méthodes algorithmiques utilisées pour résoudre ces modèles à l'aide de l'algorithme du simplex et des méthodes de branch-and-bound dédiées.

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Le module d'Algorithmique Numérique décrit un ensemble de méthodes et d'algorithmes adaptés à la modélisation de problèmes numériques.

Introduction au calcul numérique : problèmes de représentation des nombres et d'approximaiotn, conditionnement
Méthodes de résolution de systèmes linéaires : Gauss Cholesky A=LDL' méthodes itératives : Jacobi Gauss-Seidel relaxation gradient
Méthode des moindres carrés : équation normale factorisations de matrices
Valeurs propres et vecteurs propres : réduction à la forme tridiagonale bissection de Givens méthode de la puissance itérée
Résolution d'équations non linéaires : méthodes itératives racines de polynômes cas de la dimension supérieure à 1
Méthodes numériques d'interpolation et d'intégration.
Equations différentielles : Problème de Cauchy méthode de Runge-Kutta différences finies éléments finis

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Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UEComprendre le calcul des expressions : (C1, N1), (C2, N1)Comprendre les algorithmes sur les structures de données inductives : (C1, N2), (C2, N2)Comprendre les modèles en couches des réseaux : OSI/ISO et TCP/IP : (C1, N1), (C2, N1)Comprendre le rôle et les servies offerts par chaque couches des modèles OSI/ISO et TCP/IP : (C1, N1), (C2, N1)Comprendre la problématique de l'accès au canal de communication : (C1, N1),(C2, N1)Comprendre le fonctionnement de l'Ethernet et de CSMA/CD : (C1, N1), (C2,N1)Comprendre la notion d'adressage dans TCP/IP : (C1, N1), (C2, N1)
Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE
Programmer au moyen d'expressions plutôt que d'instructions : (C4, N2)Spécifier des calculs récursivement plutôt qu'itérativement : (C4, N2)Formaliser la spécification d'un calcul générique : (C4, N2)Comparer différentes solutions selon le style et la complexité : (C5, N1)décrire les modèles OSI/ISO et TCP/IP ainsi que le rôle et les servies offertspar chaque couches : (C4, N1)pratiquer la configuration d'interfaces réseaux sur machines Linux et mettre enplace une topologie réseau simple sans routage (C4, N1)analyser des causes simples de non fonctionnement des communications dans unréseau (C3, N1), (C5, N1)comparer et choisir entre les différents éléments d'interconnexion d'un réseaux(Hub, Pont, Switch, Routeur, Passerelle applicative) (C4, N1)

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Ce cours présente la programmation sous un aspect différent des cours du S5. Le style de programmation présenté au premier semestre est 'impératif', ce cours présente le style de programmation 'fonctionnel'. L'étude de ce style permet d'explorer une nouvelle famille de techniques de programmation, ainsi que de se poser la question de qualités logicielles permettant de distinguer ces différents styles. L'utilisation du langage de programmation Javascript permet de souligner ces différents contrastes.Plan du cours :

Présentation des styles de programmation / paradigmes. Comparaison du style impératif et du style fonctionnel. Introduction à la pureté, la modularité, et la 1ère classe. Petit historique des langages de programmation.
Présentation du langage Ecmascript (syntaxe, environnement node)Notion de portée et de fermeture.
Pureté et Modularité. Notion d'effet de bord, pureté, transparence référentielle. Programmation sans effets de bords. Utilisation de la récursivité et de la récursivité terminale.
Structures de données fonctionnelles.Listes chaînées, arbres. Notion de persistance. Opérateurs d'ordre supérieur sur ces structures de données.
Citoyenneté de 1ère classe. Fonctions d'ordre supérieur. Techniques : généralisation, spécialisation. Notions de généricité, curryfication.Exemples d'utilisation de fonctions dans les structures de données. Exemples d'interface de programmation fonctionnelle (pipeline, map-reduce, fluent interfaces)
Techniques de programmationProgrammation typée (polymorphisme), programmation "dirigée par les fonctions", contrôle de l'évaluationStratégies d'évaluation.
Modularité. Retour sur les notions : abstraction, encapsulation, interface, spécification, dépendance

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L'objectif de ce cours est l'approfondissement des mecanismes de gestion mémoire, de la compilation et la prise en main des outils de développement logiciel pour l'écriture de projets maintenable, portables et robustes.

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Cet enseignement a pour but la pratique de l'algorithmique et de la programmation par la mise en oeuvre de structures de données et d'algorithmes étudiés au premier semestre. L'enseignement se focalise sur la construction de logiciels par abstractions successives. Nous étudions la puissance de telles abstractions pour la réalisation et la maintenance du code. Nous étudions différents porblèmes posés par l'abstraction, en particulier pour la complexité algorithmique. Toutes ces notions sont programmées en langage C, ce qui permet de discuter des avantages et inconvénients des différents langages de programmation.

Mise en œuvre d'un type ensemble

type abstrait de données
réalisé par un tableau avec butée
réalisé par un teableau trié
comparaison des mises en œuvre et de la complexité algorithmique


Mise en œuvre avec listes chaînées

réalisation du type ensemble avec une liste chaînée
retour sur la notion d'abstration
comparaison des complexités algorithmiques


Gestion de la mémoire et paramétrage

allocation dynamique de mémoire
paramétrage d'un traitement par une fonction


Structures de données génériques

abstraction des données
paramétrage d'une structure de données par des fonctions

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Cours d'introduction aux réseaux avec présentation des modèles OSI et TCP/IP.

Historique des réseaux
Les réseaux locaux informatiques (LAN)
Classification des réseaux
Les couches ISO et TCP/IP
Technologies pour les LAN
Notion de base sur l'Ethernet : adressage, commutation, type ethernet
Equipements d'interconnexions réseaux
Autres protocoles pour les LAN
Travaux pratiques

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La scolarité de première année ENSEIRB, en filière Informatique, comprend plusieurs projets intégrés au sein de l'UE C des deux premiers semestres de la formation en Informatique. Chaque semestre, un travail de projet doit être réalisé dans les différents langages de programmation étudiés en cours. L'objectif de ces projets est double : d'une part, ils sont l'occasion de mettre en pratique (voire d'approfondir) les connaissances théoriques vues en cours d'autre part, ils constituent souvent un premier contact avec le travail en équipe. Ils sont normalement réalisés par groupes de 4 ou 5 élèves.
Connaissances travaillées au sein de cette UE :

C1 : N1 - Connaissance et compréhension d'un large champ de sciences fondamentales (algorithmique, automates, langages, graphes, logique ...) et capacité d'analyse et de synthèse associée
C2 : N1 - Capacité à utiliser les fondements et modèles pour concevoir, réaliser et valider les systèmes informatiques
C5 : N1 Capacité à tester, valider et prouver les systèmes informatiques afin d'assurer leur bon fonctionnement dans des conditions critiques
C7 : N1 - Capacité à analyser, organiser, répartir les tâches inhérentes à la réalisation d'un projet en équipe en réponse à une demande ou un besoin client parfois partiellement définis, à s'adapter à de nouvelles contraintes liées au projet
C8 : N1 - Capacité à présenter efficacement les solutions et à synthétiser et à démontrer la pertinence des résultats

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Le projet de programmation impérative se situe dans la continuité des cours de programmation impérative (PG106 et PG116) et met en application les techniques de développement logiciel associées à la programmation impérative et plus généralement en langage C. Les techniques de programmation développées dans les projets portent selon les années sur l'allocation dynamique, lechargement dynamique de code, les tests, la manipulation d'interfaces et le développement modulaire.

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Le projet de programmation fonctionnelle se situe dans la continuité du cours de programmation fonctionnelle (PG104) et meten application les techniques de développement logiciel associées à la programmation fonctionnelle, principalement la manipulation des fonctions comme valeurs de 1ère classe et la promotion d'une programmation fonctionnelle pure (i.e avec peu d'effets de bords).

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Savoir être autonome dans le travail (C13, N1 à N4)
Savoir comprendre et s'exprimer à l'oral et à l'écrit (C 10 / N1-N3)
Savoir s'exprimer avec aisance et précision (C 10 / N1-N3)
Savoir adapter un discours approprié à une situation donnée (C 10, C 12/N1-N3)
Acquérir le discours scientifique en anglais (C 10, C 12 / N1-N3)

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Le Cadre Européen Commun de Référence pour les langues sert de base pour les langues européennes. Les 6 niveaux (A1, A2, B1, B2, C1 et C2) et les compétences correspondantes peuvent être consultés : http://www.coe.int/T/DG4/Portfolio/documents/cadrecommun.pdf

Savoir être autonome dans le travail (C13, N1 à N3)
Savoir comprendre et s'exprimer à l'oral et à l'écrit (C10 / N1-N3)
Savoir s'exprimer avec aisance et précision (C10 / N1-N3)
Savoir adapter un discours approprié à une situation donnée (C10, C 12/N1-N3)

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Appelés à exercer des responsabilités, les élèves doivent saisir l'intérêt d'un bon équilibre corporel et l'avantage, reconnu par les milieux professionnels, qu'ils retirent des expériences vécues dans les pratiques physiques, sportives et artistiques. Cet enseignement vise ainsi, trois finalités : - préserver un équilibre et une hygiène de vie, - contribuer au développement et à l'épanouissement de la personnalité, - renforcer la solidarité au sein de chaque groupe pour installer une véritable émulation dans ce type de préparation.
Afin de former un citoyen cultivé, lucide, autonome physiquement, socialement éduqué et sensible à sa santé Ainsi l'élève fait le CHOIX d'une OPTION afin de "Réaliser un projet personnel de formation"

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Le développement durable peut se définir comme un mode de développement qui répond aux besoins du présent sans compromettre la capacité des générations futures à répondre à leurs besoins. Notre école a la responsabilité de former des ingénieurs innovants, acteurs du changement, autonomes et socialement responsables. Dans ce cadre, le module intitulé "Développement durable et responsabilité sociétale" a pour principal objectif d'intégrer les enjeux socio-écologiques dans notre formation d'ingénieur. Ce module doit permettre l'acquistion des connaissances et des compétences qui seront nécéssaires aux futurs ingénieurs pour accompagner les entreprises et les organisations à opérer leur transition énergétique et écologique.
Organisation du module traitant de l'Analyse du Cycle de Vie :1. Introduction à l'ACV (outil le plus abouti en matière d'évaluation globale et multicritère des impacts environnementaux et sociétaux) (2h) 2. Prise en main d'un outil d'ACV avec utilisation de bases de données sur des exemples (3h)3. Projet de mise en pratique d'une ACV sur un objet/outil du numérique (9h)

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Ce module se compose de quatre parties complémentaires :
- Communiquer et Manager (Niveau 2)
- Projet Professionnel (Niveau 2)
- JOURNÉE INPULSE (Sensibilisation à l'Entrepreneuriat)
- Initiation au management de projet.

Partie 1 : COMMUNIQUER ET MANAGER - Niveau 2 (4 heures)
Niveau 2 : Écouter et communiquer : deux compétences de base du manager Savoir : Connaître les techniques de base en négociation, connaitre les différents types d'entretiens individuels Savoir Faire : Mener les différents types d'entretiens individuels, être à l'aise dans différentes situations de face à face.
TD1 - MENER DES ENTRETIENS- Les types d'entretiens individuels- Les étapes de l'entretien annuel d'évaluation- Les clés de la réussite- Deux éléments clés de l'entretien : distinguer les faits, les ressentis, les opinions et fixer des objectifs
TD2 - OUTILS DE COMMUNICATION MANAGERIALE- Qu'est-ce que la communication managériale ?- De quoi un message est-il composé ?- Les filtres et les mécanismes de communication- L'écoute active, la reformulation et le feed-back TD3 - MANAGER, C'EST NEGOCIER- Qu'est-ce que la négociation ?- Préparer sa stratégie de négociation pour être convaincant- Les grands principes du processus de négociation.- Les étapes de la négociation
Partie 2 : PROJET PROFESSIONNEL - Niveau 2 (4 heures)
être en capacité d'élaborer son projet professionnel puis de mener une recherche de stage ou d'emploi efficace
Module 1 : - Le projet professionnel : définition - Mieux se connaitre pour bâtir un projet professionnel à son image (Aptitudes, talents, personnalité)
Module 2 : - Préparer sa recherche de stage - Bâtir un dossier de candidature qui permette d'être reconnu et retenu dans sa recherche de stage ou d'emploi - Travail sur le CV et la lettre de motivation : construction et points de vigilance
Module 3 : - Le pitch de présentation - L'entretien de recrutement : le préparer pour ne pas le subir, processus, questions et argumentaire
Partie 3 : SIT'INNOV (8 heures)
Objectifs : Sensibilitation à l'entrepreneuriat sur une journée
1. Présentation de l'entrepreneuriat - La création d'entreprise en chiffre - Le processus de création d'entreprise - Qu'est ce qu'un modèle d'affaires2. Atelier de créativité En groupe les élèves recherchent une innovation à partir d'un théme imposé3. Construction d'un modèle d'affaires (Canvas - GRP) Le groupe contruit son modèle d'affaires à partir de l'innovation identifiée
Partie 4 : INITIATION AU MANAGEMENT DE PROJET (8 heures)
Objectifs de la partie :- Décider si une réalisation doit être pilotée en mode projet,- Identifier les acteurs d'un projet, leur rôle, utiliser le vocabulaire adéquat,- Définir un projet, le structurer,- Estimer les charges, planifier le projet, suivre l'avancement,- Analyser et maîtriser les risques,- Comprendre les grands principes des méthodes agiles et du framework Scrum.
Cours n°1 : Introduction au management de projet.

Définition de la notion de projet,
Introduction aux paramètres clef QCD,
Les dérives possibles d'un projet,
Pourquoi le management de projet ?

Cours n°2 : Définition de projet.

Les acteurs des projets,
L'analyse du besoin,
Les outils d'analyse fonctionnelle.
La bête à corne (Méthode APTE),
Le diagramme pieuvre (Méthode APTE),
L'analyse FAST,
L'analyse SADT.

Cours n°3 : Planification du projet.

Découper le projet en tâches : Le WBS,
Evaluer les tâches : Le RBS,
Planifier les tâches.

Cours n°4 : Suivi de projet.

Les outils de suivi
Suivi du planning,
Suivi du budget,
Suivi de la qualité et du contenu,
Prévention des risques,
Résolution des problèmes.

Cours n°5 : L'agilité expliquée simplement.

Comparaison entre les méthodes de gestion de projet traditionnelles et les méthodes agiles,
Vulgarisation et présentation du framework Scrum.

Cours n°6 : Les méthodes agiles dans le détail - Rôles et MVP.

Le produit minimum viable,
Définition des rôles,
Exercice : Diagramme de gantt - Construction d'une piscine.

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Présentation des techniques et outils standards pour la compilation des langages de programmation et pour une mise en oeuvre dans le projet [[m:IF204]].
Plan
0. Objectif d'un compilateur, pourquoi étudier la compilation 1. Expressions régulières et langages réguliers, quelques rappels 2. Langages algébriques, rappels sur les grammaires 3. Analyseurs syntaxiques mise en oeuvre dans un outil (Yacc) 4. Analyse sémantique: grammaires attribuées, calculs d'attributs tels que les types et le code5. Génération de code: pour une machine à pile, pour une machine à registres. Principaux schémas de traduction, allocation de la mémoire 6. Problèmes d'optimisation: allocation de registre, optimisation de code, ... 7. Les dernières phases de compilation: assembleur, édition de lien, chargeur.
Compétences
C2. Niveau 2C3. Niveau 2C4. Niveau 2

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Le but de ce cours est de présenter les méthodes et les outils modernes pour le développement de logiciels. Le génie logiciel peut être caracterisé comme étant la mise en oeuvre de principes d'ingenierie afin d'obtenir, à prix raisonnable, des logiciels fiables et efficaces sur des vraies machines. Le génie logiciel concerne pas seulement les coûts de développement, mais aussi les coûts de maintenance et d'utilisation pendant toute la vie du logiciel. Nous regarderons aussi les problèmes spécifiques à des grands systèmes (plus de 1.000.000 lignes de codes) et engendrés par le travail en équipe, ce qui oblige des approches méthodologiques pour la conception, développement et évolution du logiciel.
Le cours se compose de trois parties, assurées par des enseignants différents:

Développement agile (A. Le Houedec)
Génie Logiciel (P. Galvao, M. Aune)
Spécifications logicielles (E. Girard Smith, F. Solliec)

Compétences
C3. Niveau 2C4. Niveau 3C5. Niveau 2C6. Niveau 2C7. Niveau 2C8. Niveau 2C9. Niveau 2

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Initiation à la programmation orientée objets avec comme langage de support Java
Plan
I Encapsulation
1) L'encpasulation
2 Les objets 2.1 Instancaition
2.2 Envoi de messages
2.3 construite une encapsulation
3) Les classes
3.1 paquetage
3.2 Classe concrète
3.3 lien a-un entre classe
3.4 Varible et Méthode de classe
II Substitution d'objets
5 La subsitution d'objets ou plolymorphisme
5.1 Relation de type/sous-type (lien est-un)
5.2 le polymorphaisme.
6 Hiérarchie de classes
6.1 héritage
6.2 Héritage d'interfaces
6.3 Héritage entre classes
6.4 Redifinition de méthodes d'instances
6.5 Classes abastraite
6.6 Héritage multiple et choix des membres hérités
III Autres mécanismes
7 Le mécanisme des exceptions
8 Les types paramétrés
Compétences
C2. Niveau 2C3. Niveau 2C4. Niveau 1C8. Niveau 2

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Cet enseignement présente les concepts et les techniques permettant de programmer dans un environnement POSIX.
Plan
1. Concepts 2. Fichiers: principes et API posix 3. Processus et gestion mémoire: abstractions, gestion mémoire, gestion des processus 4. Signaux: surveillance de processus, synchronisation 5. Mémoire partagée et synchronisation: par fichiers, memoire partagée 6. Threads: definition et API 7. Concurrence: Identification des problemes, solutions logicielles, solutions matérielles, deadlocks 8. Introduction à la programmation réseau
Compétences
C2. Niveau 2C4. Niveau 2C5. Niveau 2

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Ce cours présente les bases de la programmation C++, il suppose une connaissance de la programmation objet (classes/instances/héritage). L'accent est mis sur les outils et techniques liés à la gestion de la mémoire.

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L'information quantique et le calcul quantique sont l'étude de tâches de traitement de l'information qui peuvent être accomplies en utilisant des systèmes quantiques et non pas classiques. Ainsi, un ordinateur quantique n'est pas simplement un ordinateur plus rapide sur lequel on va faire tourner par exemple Linux, mais un ordinateur qui permet une nouvelle manière de concevoir les algorithmes - les algorithmes quantiques. Si un ordinateur classique manipule des bits, qui valent 0 ou 1, l'ordinateur quantique manipule des bits quantiques ou qubits, des bits qui obéissent aux lois de la mécanique quantique.


Après une première partie du cours dédiée à l'introduction des principes de la mécanique quantique, à l'intrication et à la téléportation quantique, le cours se concentrera sur l'étude de plusieurs algorithmes quantiques : les algorithmes de Deutsch et de Simon et surtout l'algorithme de factorisation de Shor. Le dernier chapitre du cours sera dédié aux codes de corrections d'erreurs quantiques.

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Le parallélisme est omniprésent dans les ordinateurs d'aujourd'hui : au niveau des cœurs de calculs comme plus largement au niveau des interconnection entre les différentes ressources de calcul.
L'algorithmique parallèle permet de comprendre et de maitriser les concepts fondamentaux à mettre en œuvre pour l'utilisation de plateformes distribuées. Elle emprunte à l'algorithmique classique dans sa problématique (conception, analyse, étude de complexité), mais s'enrichit d'une nouvelle dimension avec l'exploitation simultanée de plusieurs ressources.
Dans ce cours vous verrez les bases du calcul parallèle (modèles PRAM, Ordonnancement), accompagnés d'exercices plutôt théoriques. Nous apprendrons à concevoir des algorithmes parallèles (communication, routage, équilibrage de charge). Nous verrons également le langage MPI permettant d'implémenter ces algorithmes sur des ressources parallèles.

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Introduire le monde du calcul réparti Présenter les différents modèles et contraintes du calcul distribué Présenter et analyser quelques algorithmiques classiques du domaine Concevoir des algorithmes s'exécutant sur des systèmes distribués.

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Après une présentation de l'architecture client/serveur, ce cours portera sur les langages informatiques fondamentaux permettant d'encoder les différents aspects d'une page web, et permettant à un navigateur d'afficher cette page côté client. Nous étudierons dans un premier temps le langage HTML, basé sur un mécanisme de balises, pour la structuration du contenu. Nous verrons ensuite le langage CSS, basé sur un systèmes de règles de mise en forme, pour l'apparance de la page. Enfin, nous étudierons le langage JavaScript permettant de gérer les aspects dynamiques et interactifs de la page, notamment à travers le concept de programmation asynchrone. Le cours se terminera par une introduction aux technologies côté serveur.

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Le but de ce cours est de permettre aux étudiants d'acquérir une compétence dans le domaine des bases de données et celui de leur mise en oeuvre. Au-del à de la connaissance des caractéristiques techniques des systèmes de gestion de bases de données utilisés, le cours aborde les aspects méthodologiques visant à utiliser au mieux les fonctionnalités offertes par ces systèmes. Nous précisons les concepts fondamentaux de la mise en oeuvre des bases de données dans le contexte relationnel. Au niveau plus fin, le fonctionnement interne des SGBD sera étudié : organisation des SGBD, optimisation des requêtes, gestion des accés concurrents et mécanisme de reprise sur panne... De nombreux exercices proposés pendant les séances de travaux dirigés, permettent d'illustrer les concepts vus en cours. Une application pratique est réalisée par les étudiants en utilisant le SGBD ORACLE
Plan

Comparaison des concepts de système de gestion de base de données et de système de gestion multifichiers
Modélisation des bases de données : modèles conceptuels
Modèle Relationnel (algèbre relationnelle, formes normales, ...)
Langages de manipulation de données : SQL
Apprentissage du SGBD ORACLE
Organisation physique des SGBD relationnels
Implémentation des opérateurs relationnels
Optimisation des requêtes
Transaction et accés concurrents
Problèmes généraux de sécurité dans les SGBD
Mécanismes de reprise sur panne

Compétences
C2. Niveau 2C3. Niveau 2C4. Niveau 3C5. Niveau 2C7. Niveau 2C8. Niveau 3

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Le but de cet enseignement est de fournir une base solide concernant les réseaux informatiques tant au niveau des caractéristiques physiques des transmissions qu'au niveau des protocoles employés. Lors de ce cours intégré, les aspects théoriques et pratiques concernant les différentes couches du modèle OSI (allant du matériel à la couche applicative) sont abordés. Des exercices et des manipulations sont prévues pour illustrer ces notions sur les protocoles classiques.
Plan

Interaction entre la famille de protocoles TCP/IP et les supports de transmission
La couche réseaux : IP, ICMP
La couche transport du modèle TCP/IP
TDs et TPs

Compétences
C2. Niveau 2C3. Niveau 2C4. Niveau 2

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Niveau de connaissances (savoirs) : N1 : débutant N2 : intermédiaire N3 : confirmé N4 : expertCompétences acquises au sein de cette UE :
C1. Connaissance et compréhension d'un large champ de sciences fondamentales (algorithmique, automates, langages, graphes, logique ...) et capacité d'analyse et de synthèse associéeC2. Capacité à utiliser les fondements et modèles pour concevoir, réaliser et valider les systèmes informatiquesC3. Capacité à choisir et utiliser les outils et les méthodes adéquats dans le cadre du cycle de développement logiciels (langage de programmation, bibliothèques, IDE, Framework, middleware)C4. Capacité à spécifier les besoins et à concevoir l'architecture des applications dans divers domaines scientifiques et technologiques (big data, cloud, développement mobile, calcul parallèle, multimédia, robotique, sécurité des systèmes, vérification des systèmes critiques...) C5. Capacité à tester, valider et prouver les systèmes informatiques afin d'assurer leur bon fonctionnement dans des conditions critiquesC6. Capacité à appréhender, anticiper et intégrer les évolutions technologiques et méthodologiques d'un ensemble de domaines liés aux métiers d'ingénieur informatiqueC7. Capacité à analyser, organiser, répartir les tâches inhérentes à la réalisation d'un projet en équipe en réponse à une demande ou un besoin client parfois partiellement définis, à s'adapter à de nouvelles contraintes liées au projet C8. Capacité à présenter efficacement les solutions et à synthétiser et à démontrer la pertinence des résultatsNiveau acquis à la fin de la formation:C1:N2C2:N2C3:N2C4:N2C5:N2C6:N1C7:N2C8:N2

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Mise en oeuvre dans un projet des concepts vus dans le module de compilation par la réalisation d'un compilateur
Plan

Realisation du front-end du compilateur (analyse lexicale, syntaxique) a l'aide des outils de type lex/yacc, premiere analyse semantique lors des seances de projet
Premier livrable sur les exemples de codes pouvant etre compilés par le compilateur
Realisation du compilateur complet, avec generation de code
Soutenance

Compétences
C3. Niveau 2C4. Niveau 2C7. Niveau 2C8. Niveau 2C12. Niveau 2

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Les séances de TP se deroulent sur le système Oracle. Ces séances permettent aux étudiants de mieux comprendre le cours et les Tds, et de tester les requêtes SQL. A la fin des TPs, un projet permet aux de simuler une application base de données, de la conception à la réalisation.
Plan

Présentation d'ORACLE
Présentation de MySQL
Architecture
SQL, SQLPLUS
Interface SQL-langage hôte
PL/SQL
Projet Oracle

Compétences
C2. Niveau 2C3. Niveau 2C4. Niveau 2C7. Niveau 2C8. Niveau 2C12. Niveau 2

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Le projet de programmation orientée objet est une mise en application et un continuité du module PG202.
Il consiste au portage d'un code C en Java en appliquant les mécanismes objets.
L'objectif est de mettre en place une architecture de classe qui permet de prendre en compte les points
d'évolution désirés.Le développement se fat en parallèle avec tests unitaires et utilisation d'objets faussaires.
Les élèves sont réparties en équipe de 5 avec un compte-rendu régulier.

Plan


réalisation d'un première version fonctionnelle avec tests unitaires.
prise en compte du point de changement et étude des deux solutions.
remaniement du code suivant une des solutions et évaluation de la solution.
soutenance

Compétences
C3. Niveau 3C4. Niveau 2C7. Niveau 2

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Savoir être autonome dans le travail (C13, N1 à N4)
Savoir comprendre et s'exprimer à l'oral et à l'écrit (C 10 / N1-N3)
Savoir s'exprimer avec aisance et précision (C 10 / N1-N3)
Savoir adapter un discours approprié à une situation donnée (C 10, C 12/N1-N3)

Au choix, préparer le TOEIC (Test of English for International Communication) ou le IELTS (International English Language Testing System) dans le but d'atteindre au minimum un niveau B2 européen requis pour l'obtention du Diplôme d'Ingénieur ou le niveau requis (IELTS > 6.5) pour les projets d'échanges à l'international.
B2 = TOEIC 800 B2 = IELTS 6

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Niveaux de compétence et activités correspondants aux niveaux A2-B2 du CECR dans la langue choisie en 1e année. Les groupes de niveau sont maintenus.

Savoir être autonome dans le travail (C13, N1 à N3)
Savoir comprendre et s'exprimer à l'oral et à l'écrit (C 10 / N1-N3)
Savoir s'exprimer avec aisance et précision (C 10 / N1-N3)
Savoir adapter un discours approprié à une situation donnée (C 10, C 12/N1-N3)
Etudier la culture et la civilisation à travers la langue.

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Reconnaissance de l'engagement étudiant dans la vie sociale, associative ou personnelle
Chaque élève-ingénieur peut faire une demande de validation des compétences, connaissances et aptitudes qu'il a acquises dans l'exercice des activités suivantes :

activité bénévole au sein d'une association,
activité de promotion de l'école ou de l'établissement,
implication au service de l'école ou de l'établissement,
activité professionnelle,
activité militaire dans la réserve opérationnelle,
engagement de sapeur-pompier volontaire,
service civique,
volontariat dans les armées,
participation aux conseils de l'établissement et des écoles, d'autres établissements d'enseignement supérieur ou des centres régionaux des œuvres universitaires et scolaires.

Un engagement étudiant est considéré de niveau élevé lorsqu'un élève-ingénieur a des fonctions/missions définies et reconnues dans l'exercice de ses activités.
Le module facultatif engagement étudiant donne lieu à une note sur 20 points entraînant un bonus maximum de 1 point/20 à la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur). La note obtenue à ce module ne peut pas diminuer la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur).

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Reconnaissance de l'engagement étudiant dans la vie sociale, associative ou personnelle
Chaque élève-ingénieur peut faire une demande de validation des compétences, connaissances et aptitudes qu'il a acquises dans l'exercice des activités suivantes :

activité bénévole au sein d'une association,
activité de promotion de l'école ou de l'établissement,
implication au service de l'école ou de l'établissement,
activité professionnelle,
activité militaire dans la réserve opérationnelle,
engagement de sapeur-pompier volontaire,
service civique,
volontariat dans les armées,
participation aux conseils de l'établissement et des écoles, d'autres établissements d'enseignement supérieur ou des centres régionaux des œuvres universitaires et scolaires.

Un engagement étudiant est considéré de niveau très élevé lorsqu'un élève-ingénieur a des fonctions/missions comportant des responsabilités administratives, financières et/ou pénales dans l'exercice de ses activités. Un engagement très élevé doit également comprendre un aspect encadrement et animation.
Le module facultatif engagement étudiant donne lieu à une note sur 20 points entraînant un bonus maximum de 2 point/20 à la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur). La note obtenue à ce module ne peut pas diminuer la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur).

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Ce module se compose de trois parties complémentaires :
- Communiquer et Manager (Niveau 3)
- Projet Professionnel (Niveau 3)
- Droit du travail.

Partie 1 : COMMUNIQUER ET MANAGER - Niveau 3 (2,67 heures)
Niveau 3 : Adapter son management selon les situations, développer son leadership et motiver les collaborateurs Savoir : Modèle du management situationnel, du leadership et les différentes théories de la motivation au travail Savoir Faire : Identifier son style de management, adapter son style de management à ses collaborateurs et développer sa capacité à motiver les collaborateurs.
TD1 : MANAGEMENT SITUATIONNEL

Présentation du modèle Paul Hersey et Kenneth Blanchard du « Management ou Leadership Situationnel ».
Management et leadership : définitions, différences et compétences spécifiques
Appropriation du modèle à l'aide d'exercices

TD2 : MANAGER, C'EST MOTIVER

Définitions de la motivation
Motivation et performance
Présentation de quelques modèles théoriques : McGregor (théorie X et Y), Herzberg (théorie des deux facteurs), Vroom (théorie Valence Instrumentalité Expectation), motivation intrinsèque et extrinsèque
Exercices de mises en pratique


Partie 2 : PROJET PROFESSIONNEL - Niveau 3 : (4 heures)
être en capacité de construire un projet professionnel cohérent et de le défendre en entretien de recrutement ou pour un stage
Module 1 : - Comment construire son projet professionnel ? - Identifier ses fondations personnelles : cadre de référence, valeurs et aversions, ressources personnelles ... - Mener une réflexion sur son entreprise « idéale » : taille, domaine d'activité, localisation, gouvernance, style de management, cadre de travail ...
- Identification du parcours professionnel à court terme ( à la sortie de l'école)
- Elaboration du plan d'action individuel associé
Module 2 :
- Identification du parcours professionnel à moyen terme (projection à 5 ans)
- Elaboration du plan d'action individuel associé
- Construction du pitch de présentation de son projet professionnel en vue d'entretiens de stages ou de recrutement
- Mise en situation

Partie 3 : DROIT DU TRAVAIL (13,33 heures)
L'objectif du cours de Droit du Travail est d'initier les élèves aux problématiques du Droit du Travail Français afin de les préparer à « affronter » le monde du Travail à leur sortie de l'Ecole en étant informés
Le Cours est composé de cinq parties :

Introduction générale au Droit et plus particulièrement au Droit du Travail avec, notamment, la hiérarchie des Sources de Droit, les différents lieux où se juge le Droit, le Chemin Législatif, le Document Unique, l'article L4121-1 du Code du Travail, etc...
Le Contrat de Travail
Les relations individuelles et collectives entre salarié et employeur, dans tout son déroulement en partant de la candidature, du CV, de l'entretien d'embauche jusqu' à la fin du contrat, et en précisant également les relations collectives du travail avec les Conseils Economiques et Sociaux et toute la représentation du personnel,
La réglementation du travail : durée du travail journalière, hebdomadaire, mensuelle, annuelle, la rémunération, les différents types de contrat, etc...
Les évolutions récentes du Droit du Travail suite à la Loi Travail de 2016 et aux Ordonnances Travail de 2017, sans oublier le télé-travail et les effets de la crise sanitaire

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Après quelques rudiments en Théorie des Nombres et en Théorie de la Complexité, ce cours d'initiation présente une grande variété de protocoles et étudie la sécurité de certains d'entre eux.
Plan

Introduction aux protocoles - Introduction - Cryptosystèmes à clefs secrètes
Sécurité des protocoles - De la difficulté en Théorie de la Complexité - Systèmes à clefs publiques - Quelques problèmes arithmétiques faciles - Quelques problèmes arithmétiques difficiles
Exemples de protocoles - Protocole de mise en gage - Signature et authentification - Preuve à divulgation nulle - Paiement et vote électronique
Perspectives - Cryptologie quantique

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Ce module présente les notions principales de calculabilité et de complexité.
Plan



Notions de calculabilité
Définition formelle : mots, language, problème
Machine de Turing, MT Universelle
Existence de fonctions non calculables
Exemples de problèmes indécidables
Principe de réduction
Classes de complexité
Exemples de problèmes NP-complet

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Le but de ce cours est de comprendre les opportunités et limites des approchesde résolution de problèmes basées sur l'un des grands domaines de l'IA (Recherche, Raisonnement, Apprentissage).

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Les systèmes d'exploitation sont la couche logicielle la plus basse qui se place entre le matériel et toutes les applications. Ils sont donc un élément de choix pour l'étude de concepts fondamentaux comme l'exécution asynchrone ou la gestion de mémoire virtuelle avec les problèmes que cela pose et les nouvelles portes que cela ouvre. Le cours s'attache à dégager les points importants qui interviennent dans la conception de tels systèmes, en les illustrant chaque fois que cela est possible par des extraits de code source d'un noyau UNIX.
Plan

Introduction
Concepts généraux
Processus et exécution
Gestion mémoire
Concurrence et synchronisation
Gestion du temps
Système de fichiers
Entrées-sorties
Virtualisation

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Mise en place du modèle TCP/IP avec illustration et utilisation d'applications TCP/IP
Plan


Applications TCP/IP

Mise en place des applications TCP/IP
Implémentation d'un exemple d'application TCP ou UDP : programmation socket simple en C ou Java par exemple


Exemples d'application TCP/IP

Présentation de quelques applications TCP/IP : le système DNS, le protocole SMTP et POP
telenet et netcat sur serveur
mise en place de nslookup et dig
les enregistrements DNS : A, AAAA, MX, SOA, DNS over HTTP (DoH)


Le routage

Le routage de l'information dans les réseaux

notion d'arbre collecteur
plus court chemin dans un graphe
routage par inondation
routage fondé sur les flux
routage à vecteur et distance ...
Exercice sur le calcul de la table de routage.
illustration de RIP, OSPF, BGP

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Suite aux travaux de John Nash au début des années 1950, la théorie des jeux a été utilisée principalement comme un modèle mathématique pour les intéractions économiques et sociales. Cependant, depuis le début des années 1980, la théorie des jeux occupe une place de plus en plus importante en informatique, et en particulier pour la logique et la vérification automatique de programmes. L'objectif de ce cours est de présenter quelques modèles de jeux, ainsi que des applications de la théorie dans plusieurs domaines de l'informatique.Une première partie de ce cours porte sur des jeux infinis sur des graphes finis ou infinis. Cette théorie possède des applications pour la théorie des automates (automates d'arbre), et la vérification de programme (mu-calcul ou autres logiques).
La deuxième partie porte sur les jeux en forme stratégique et les équilibres de Nash.

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La sécurisation et le dimensionnement des réseaux (urbain, informatique, de télécommunication,...), l'optimisation du routage des flux (financiers, d'information, de personnels, de produits), les problèmes de logistique et de transport (routier, aérien et du rail) représentent de réels enjeux pour les industriels. Les problèmes d'optimisation sous-jacents se ramènent le plus souvent à des modèles combinatoires qui sont des briques essentielles pour appréhender les systèmes complexes.

Ce cours vise à compléter la formation aux approches algorithmiques spécifiques aux problématiques d'optimisation combinatoire dans les graphes. Le cours vise à expliquer comment utiliser les outils de la programmation mathématique (typiquement la programmation linéaire et en nombre entiers) pour guider les algorithmes combinatoires vers des solutions optimales ou quand cela s'avère trop complexe, de bonne solutions approchées. L'objectif est de maîtriser les modèles et techniques de base qui servent dans les stratégies de résolution d'une grande variété de problèmes complexes.

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Depuis quelques années, on assiste à l'émergence du DevOps dans le monde du développement logiciel. De plus en plus d'entreprises adoptent une approche DevOps afin d'apporter continuellement de la valeur aux utilisateurs de leurs logiciels. Cela implique un changement de culture, la mise en place de nouveaux outils et de nouvelles pratiques, et une façon différente de collaborer pour « faire du logiciel ». Ce module vise à sensibiliser les étudiants aux pratiques DevOps à travers la découverte notamment de l'intégration continue et du déploiement continu.

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La sécurité des systèmes d'informations est un enjeu essentiel de notre société où l'utilisation de systèmes électroniques de traitement des données connectés en réseaux s'est généralisée. Aussi bien les entreprises privées que les administration nationales se dotent maintenant de moyens importants pour veiller à la sécurité de leurs systèmes et limiter les risques d'attaques aux conséquences importantes sur des plans humains, financiers ainsi qu'en terme de protection des données.


L'objectif de ce module est donc de renforcer la connaissance des étudiants dans ce domaine en leur proposant une introduction approfondie à la cybersécurité. Pour atteindre cet objectif, le cours adopte une approche pratique en étudiant et en mettant en œuvre diverses cyberattaques parmi les plus courantes aujourd'hui, notamment celles identifiées dans le cadre du OWASP Top 10. Une mise en œuvre des bonnes pratiques existantes pour se prémunir contre ces attaques sera également proposée. En outre, le cours explorera les nouvelles tendances et orientations émergentes dans le domaine de la cybersécurité.



Plan

Le module s'organise en 13 séances de deux heures. Parmi ces 13 séances :

12 d'entre elles porteront sur un ensemble de mises en pratique organisées autour d'un projet global : la sécurisation d'un site Web. Parmi les points/types de menaces/solutions de sécurité qui pourront être abordés et mis en place par les étudiants au cours de ces séances on peut notamment citer :

Les attaques réseau (DNS Spoofing, Man-in-the-Middle)
Les failles de sécurité (Injections SQL)
L'ingénierie Sociale
La mise en oeuvre de nouvelles solutions telles que la Blockchain.
etc.


1 d'entre elles portera sur la présentation des élèves d'un nouveau sujet en lien avec la cybersécurité parmi un ensemble de sujets qui leurs seront proposés. L'idée sera de permettre à l'ensemble de se sensibiliser à de nouvelles problématiques

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Programmer, c'est transcrire un problème algorithmique dans un langage particulier. Cette opération n'est pas univoque (plusieurs façons de faire) et potentiellement hasardeuse (plusieurs façons de se tromper). De quels outils un programmeur dispose t'il pour l'assister dans cette transcription ? Quelles formes de vérification automatique existent qui permettent de certifier des propriétés d'un programme ?
L'un des outils les plus généralisés et directement applicables utilisés par les programmeurs pour vérifier leur code, ce sont les systèmes de types. Ce cours va s'intéresser à :

définir et comprendre ce qu'est un système de type,
comprendre les algorithmes permettant de vérifier la correction des types,
étudier les formes classiques de polymorphisme, des manières de manipuler des types distincts de façon uniforme,
examiner des formes plus avancées de vérification, allant jusqu'aux preuves de programmes.

Ce cours examine les langages de programmation de manière transverse, et prend des exemples variés dans des langages tels qu'Haskell, OCaml, et Scala (entre autres) en plus des classiques que sont le C, C++ et Java. Il aborde le problème d'un point de vue formel, en se ramenant systématiquement au modèle fondamental du lambda-calcul simplement typé. L'idée essentielle reliant ces concepts est leur caractère applicable, permettant de programmer et de certifier, sans avoir à écrire directement des preuves.

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L'objectif de ce module est de se familiariser avec les techniques de prototypage rapide disponible au FabLab à travers la réalisation d'un projet. L'élève est formé à l'impression 3D, la découpe laser, la modélisation 3D, la conception et la programmation de circuit embarqués (arduino, raspberry pi).

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Ce cours est une initation au son numérique et ses interfaces. Les compétences visées sont les suivantes :
- reconnaître les paramètres physiques et perceptifs des sons et interpréter leurs représentations
- maîtriser le principe de numérisation et les différents formats sonores numériques (DAC, échantillonage, quantification) et le fonctionnement des cartes sons.
- savoir utiliser les protocoles de communication et de synchronisation des sons numériques (MIDI, OSC, JACK)
- savoir manipuler les sons numériques par programme C (lecture, filtrage)
- connaître les principes de base de la synthèse sonore et savoir synthétiser des sons au moyen de langages de synthèse sonore
- connaître les principes de base des séquenceurs et savoir écrire des plug-ins

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L'ENSEIRB-MATMECA propose un parcours « ingénieur-docteur » destiné aux élèves-ingénieurs qui souhaitent s'impliquer dans la recherche scientifique et ses applications afin de susciter des vocations RetD et de faciliter l'appréhension des études doctorales (poursuite en thèse de doctorat). L'objectif du parcours « ingénieur-docteur » est de promouvoir et de valoriser la recherche auprès des élèves ingénieur, de montrer l'importance de la recherche et le besoin de développement d'expertises scientifiques du haut niveau.
Le module "Initiation à la recherche" est un enseignement du parcours "ingénieur-docteur". Il vise à développer des compétences bibliographiques par la lecture d'un article scientifique (conférence, journal, chapitre de livre, etc) encadrée par un chercheur, la réalisation d'une synthèse bibliographique et une présentation orale de celle-ci.

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Comment tirer partie de la puissance de calcul des ordinateurs contemporains ? Ce cours est une initiation aux techniques algorithmiques, logicielles et matérielles permettant de programmer des machines disposant de plusieurs coeurs et/ou d'accélérateurs tels que les cartes graphiques (GPU). Autrement dit, il s'agira de comprendre comment exploiter les capacités de traitement en paralléle offertes par le matériel.
Plan

intérêts et notions de base du parallélisme, granularité des calculs, d'équilibrage de charge
architecture générale des ordinateurs multicoeur et des cartes graphiques
techniques algorithmiques générales de parallélisation
langages et bibliothèques incontournables de la programmation des architectures multicoeur
impacts de l'architecture et de la compilation sur la programmation : vers la portabilité des performances
programmation des machines hétérogènes équipées de processeurs specialisés (e.g. GPU)

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Il s'agit d'une introduction aux différentes méthodes existantes pour traiter les images numériques (filtrage, segmentation, ...) Ce cours couvre les différentes thématiques suivantes :

Manipulation des images numériques
Modèle fréquentielle
Techniques d'interpolations
Notion de morphologie mathématique
Transformation de domaine
Tranformation couleur
Débruitage d'images

La mise en pratique et la programmation des notions se fera en C.

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Que ce soit à l'échelle d'une entreprise, d'un groupe industriel ou d'un territoire géographique, l'innovation est aujourd'hui une problématique stratégique majeure.
Cependant, bien que les bénéfices de l'innovation soient en partie bien connus, la compréhension du phénomène d'innovation reste complexe. L'enjeu est de taille pour les acteurs innovants ou qui soutiennent l'innovation : bien comprendre les dynamiques d'innovation facilitent leur prise de décision en les aidant à mieux se positionner dans des environnements dynamiques, internationalisés et hautement compétitifs.
Face à ces enjeux, l'intelligence technologique peut être définie comme « Ensemble des activités coordonnées visant l'acquisition de connaissances solides sur l'environnement scientifique et technologique afin de soutenir le processus deprise de décision, en particulier sur les problématiques liées au management de la recherche et l'innovation ».
L'intelligence technologique s'apparente donc à la recherche et l'analyse d'informations stratégiques pour mieux comprendre les environnements innovants. C'est un ensemble de méthodes et d'outils originaux et à forte valeurajoutée qui permettent d'aborder un panel de questions variées, des plus larges aux plus précises. Exemples :
Quels sont les acteurs les plus actifs sur les technologies blockchain ? Quels sont les pays positionnés sur le développement de technologies pour le stockage d'hydrogène ? Quelles universités possèdent des compétences solides sur les technologies d'imagerie médicale ? Comment IBM aborde les technologies de deep learning ? Quelles entreprises travaillent sur mon domaine de compétence ?

Ce cours s'inscrit dans la volonté de sensibiliser aux enjeux de compréhension des environnements innovants.
Les étudiants pratiqueront l'intelligence technologique autour de cas appliqués de leur choix. Les 26 heures de cours s'articuleront en 3 parties et aboutiront à la réalisation d'un rapport collectif (groupe de trois ou quatreétudiants) qui présentera l'utilisation des méthodes en intelligence technologique acquises à travers une problématique choisie.
Les étudiants y manipuleront des bases de données structurées (base de données brevets principalement) et exploiteront les informations qui en sont issues grâce à des outils d'analyse dédiés.












L'innovation est aujourd'hui unanimement reconnue comme un facteur clés de succès du développement économique. La maîtrise de la technologie, toujours plus complexe, coûteuse, risquée, dans un monde en perpétuelle évolution est au coeur de la stratégie d'innovation des grands groupes industriels et pose la question du ressourcement. La démarche « d'Open Innovation » tente d'y répondre mais implique la mise en place de dispositifs de veille stratégique et d'intelligence économique/technologiques performants pour permettre l'identification précoce des partenaires clés et des signaux faibles annonciateurs de ruptures. L'analyse de ces informations multiples doit se faire dans un cadre sectoriel et non pas uniquement technologique pour alimenter une vision prospective de l'innovation dans son contexte à 10 ans. Ceci passe par une capacité à interroger, structurer et analyser des informations de très grandes masses renvoyant au concept de « Big Data ».

Ce cours et les travaux pratiques associés visent à appréhender :

les bases de données existantes dans le domaine de l'innovation (ORBIT et Scopus notamment)
les outils de veille et de traitement de l'information de type « Big Data » (informations brevets, publications scientifiques, réseaux sociaux... ) (Scoop it, Intellixir...).

Il doit permettre également de maitriser les outils de visualisation graphique adaptés à la visualisation de données de grandes masses (GEPHI et Sigma JS).
Environnement logiciel et bases de données : Les logiciels, outils de veille et bases de données ne nécessitent pas d'installation préalable, à l'exception du logiciel GEPHI (représentation cartographique des données).

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Dans ce cours, les concepts de bases de la modélisation géométrique et cinématique des robots, ainsi que la planification de trajectoires sur des robots articulaires et mobiles seront présentés. L'objectif est de donner un aperçu des problématiques liées à la modélisation, au contrôle, mais aussi à la mise en pratique concrète sur du vrai matériel.

Programme:


Notions fondamentales de la robotique: mécatronique, modélisation, cinématique et dynamique, planification. Il s'agit de comprendre ce qui définit un robot, d'en produire un modèle géométrique et physique et d'aborder les techniques classiques de contrôle.
Modèle géométrique direct et inverse de robots articulaires
Modèle cinématique (robot mobile)
Génération de trajectoire dans l'espace opérationnel (interpolations)
Locomotion de robots à pattes
Utilisation de simulateur physique
Expérimentations sur des véritables robots



Evaluation
Pour l'évaluation des connaissances, il sera demander de remettre un projet (individuel) évalué à la fin du cours. Dans l'idéal (si les conditions sanitaires le permettent), le projet sera réalisé sur des robots hexapodes ou quadrupède. Dans le cas dégradé (enseignement à distance), le projet sera réalisé sous forme de simulation.

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Apprendre à formaliser un problème d'apprentissage
Connaître les notions d'apprentissage suoervisés et non supervisés, de régression et de classification
Comprend les principales méthodes d'apprentissage (KMeans, NL-Bayes, GMM, Support Vector Machines, Deep Learning)
Connaitre leurs applications
Savoir les appliquer.

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Suite aux travaux de John Nash au début des années 1950, la théorie des jeux a été utilisée principalement comme un modèle mathématique pour les intéractions économiques et sociales. Cependant, depuis le début des années 1980, la théorie des jeux occupe une place de plus en plus importante en informatique, et en particulier pour la logique et la vérification automatique de programmes. L'objectif de ce cours est de présenter quelques modèles de jeux, ainsi que des applications de la théorie dans plusieurs domaines de l'informatique.Une première partie de ce cours porte sur des jeux infinis sur des graphes finis ou infinis. Cette théorie possède des applications pour la théorie des automates (automates d'arbre), et la vérification de programme (mu-calcul ou autres logiques).
La deuxième partie porte sur les jeux en forme stratégique et les équilibres de Nash.

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La sécurisation et le dimensionnement des réseaux (urbain, informatique, de télécommunication,...), l'optimisation du routage des flux (financiers, d'information, de personnels, de produits), les problèmes de logistique et de transport (routier, aérien et du rail) représentent de réels enjeux pour les industriels. Les problèmes d'optimisation sous-jacents se ramènent le plus souvent à des modèles combinatoires qui sont des briques essentielles pour appréhender les systèmes complexes.

Ce cours vise à compléter la formation aux approches algorithmiques spécifiques aux problématiques d'optimisation combinatoire dans les graphes. Le cours vise à expliquer comment utiliser les outils de la programmation mathématique (typiquement la programmation linéaire et en nombre entiers) pour guider les algorithmes combinatoires vers des solutions optimales ou quand cela s'avère trop complexe, de bonne solutions approchées. L'objectif est de maîtriser les modèles et techniques de base qui servent dans les stratégies de résolution d'une grande variété de problèmes complexes.

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Depuis quelques années, on assiste à l'émergence du DevOps dans le monde du développement logiciel. De plus en plus d'entreprises adoptent une approche DevOps afin d'apporter continuellement de la valeur aux utilisateurs de leurs logiciels. Cela implique un changement de culture, la mise en place de nouveaux outils et de nouvelles pratiques, et une façon différente de collaborer pour « faire du logiciel ». Ce module vise à sensibiliser les étudiants aux pratiques DevOps à travers la découverte notamment de l'intégration continue et du déploiement continu.

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La sécurité des systèmes d'informations est un enjeu essentiel de notre société où l'utilisation de systèmes électroniques de traitement des données connectés en réseaux s'est généralisée. Aussi bien les entreprises privées que les administration nationales se dotent maintenant de moyens importants pour veiller à la sécurité de leurs systèmes et limiter les risques d'attaques aux conséquences importantes sur des plans humains, financiers ainsi qu'en terme de protection des données.


L'objectif de ce module est donc de renforcer la connaissance des étudiants dans ce domaine en leur proposant une introduction approfondie à la cybersécurité. Pour atteindre cet objectif, le cours adopte une approche pratique en étudiant et en mettant en œuvre diverses cyberattaques parmi les plus courantes aujourd'hui, notamment celles identifiées dans le cadre du OWASP Top 10. Une mise en œuvre des bonnes pratiques existantes pour se prémunir contre ces attaques sera également proposée. En outre, le cours explorera les nouvelles tendances et orientations émergentes dans le domaine de la cybersécurité.



Plan

Le module s'organise en 13 séances de deux heures. Parmi ces 13 séances :

12 d'entre elles porteront sur un ensemble de mises en pratique organisées autour d'un projet global : la sécurisation d'un site Web. Parmi les points/types de menaces/solutions de sécurité qui pourront être abordés et mis en place par les étudiants au cours de ces séances on peut notamment citer :

Les attaques réseau (DNS Spoofing, Man-in-the-Middle)
Les failles de sécurité (Injections SQL)
L'ingénierie Sociale
La mise en oeuvre de nouvelles solutions telles que la Blockchain.
etc.


1 d'entre elles portera sur la présentation des élèves d'un nouveau sujet en lien avec la cybersécurité parmi un ensemble de sujets qui leurs seront proposés. L'idée sera de permettre à l'ensemble de se sensibiliser à de nouvelles problématiques

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Programmer, c'est transcrire un problème algorithmique dans un langage particulier. Cette opération n'est pas univoque (plusieurs façons de faire) et potentiellement hasardeuse (plusieurs façons de se tromper). De quels outils un programmeur dispose t'il pour l'assister dans cette transcription ? Quelles formes de vérification automatique existent qui permettent de certifier des propriétés d'un programme ?
L'un des outils les plus généralisés et directement applicables utilisés par les programmeurs pour vérifier leur code, ce sont les systèmes de types. Ce cours va s'intéresser à :

définir et comprendre ce qu'est un système de type,
comprendre les algorithmes permettant de vérifier la correction des types,
étudier les formes classiques de polymorphisme, des manières de manipuler des types distincts de façon uniforme,
examiner des formes plus avancées de vérification, allant jusqu'aux preuves de programmes.

Ce cours examine les langages de programmation de manière transverse, et prend des exemples variés dans des langages tels qu'Haskell, OCaml, et Scala (entre autres) en plus des classiques que sont le C, C++ et Java. Il aborde le problème d'un point de vue formel, en se ramenant systématiquement au modèle fondamental du lambda-calcul simplement typé. L'idée essentielle reliant ces concepts est leur caractère applicable, permettant de programmer et de certifier, sans avoir à écrire directement des preuves.

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L'objectif de ce module est de se familiariser avec les techniques de prototypage rapide disponible au FabLab à travers la réalisation d'un projet. L'élève est formé à l'impression 3D, la découpe laser, la modélisation 3D, la conception et la programmation de circuit embarqués (arduino, raspberry pi).

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Ce cours est une initation au son numérique et ses interfaces. Les compétences visées sont les suivantes :
- reconnaître les paramètres physiques et perceptifs des sons et interpréter leurs représentations
- maîtriser le principe de numérisation et les différents formats sonores numériques (DAC, échantillonage, quantification) et le fonctionnement des cartes sons.
- savoir utiliser les protocoles de communication et de synchronisation des sons numériques (MIDI, OSC, JACK)
- savoir manipuler les sons numériques par programme C (lecture, filtrage)
- connaître les principes de base de la synthèse sonore et savoir synthétiser des sons au moyen de langages de synthèse sonore
- connaître les principes de base des séquenceurs et savoir écrire des plug-ins

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L'ENSEIRB-MATMECA propose un parcours « ingénieur-docteur » destiné aux élèves-ingénieurs qui souhaitent s'impliquer dans la recherche scientifique et ses applications afin de susciter des vocations RetD et de faciliter l'appréhension des études doctorales (poursuite en thèse de doctorat). L'objectif du parcours « ingénieur-docteur » est de promouvoir et de valoriser la recherche auprès des élèves ingénieur, de montrer l'importance de la recherche et le besoin de développement d'expertises scientifiques du haut niveau.
Le module "Initiation à la recherche" est un enseignement du parcours "ingénieur-docteur". Il vise à développer des compétences bibliographiques par la lecture d'un article scientifique (conférence, journal, chapitre de livre, etc) encadrée par un chercheur, la réalisation d'une synthèse bibliographique et une présentation orale de celle-ci.

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Comment tirer partie de la puissance de calcul des ordinateurs contemporains ? Ce cours est une initiation aux techniques algorithmiques, logicielles et matérielles permettant de programmer des machines disposant de plusieurs coeurs et/ou d'accélérateurs tels que les cartes graphiques (GPU). Autrement dit, il s'agira de comprendre comment exploiter les capacités de traitement en paralléle offertes par le matériel.
Plan

intérêts et notions de base du parallélisme, granularité des calculs, d'équilibrage de charge
architecture générale des ordinateurs multicoeur et des cartes graphiques
techniques algorithmiques générales de parallélisation
langages et bibliothèques incontournables de la programmation des architectures multicoeur
impacts de l'architecture et de la compilation sur la programmation : vers la portabilité des performances
programmation des machines hétérogènes équipées de processeurs specialisés (e.g. GPU)

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Connaissance des bases du pilotage du projet digital et/ou innovant

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Lire un article de recherche, réaliser une étude bibliographique en lien avec l'article, rédiger une note de synthèse, et la présenter à l'oral.

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Il s'agit d'une introduction aux différentes méthodes existantes pour traiter les images numériques (filtrage, segmentation, ...) Ce cours couvre les différentes thématiques suivantes :

Manipulation des images numériques
Modèle fréquentielle
Techniques d'interpolations
Notion de morphologie mathématique
Transformation de domaine
Tranformation couleur
Débruitage d'images

La mise en pratique et la programmation des notions se fera en C.

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Que ce soit à l'échelle d'une entreprise, d'un groupe industriel ou d'un territoire géographique, l'innovation est aujourd'hui une problématique stratégique majeure.
Cependant, bien que les bénéfices de l'innovation soient en partie bien connus, la compréhension du phénomène d'innovation reste complexe. L'enjeu est de taille pour les acteurs innovants ou qui soutiennent l'innovation : bien comprendre les dynamiques d'innovation facilitent leur prise de décision en les aidant à mieux se positionner dans des environnements dynamiques, internationalisés et hautement compétitifs.
Face à ces enjeux, l'intelligence technologique peut être définie comme « Ensemble des activités coordonnées visant l'acquisition de connaissances solides sur l'environnement scientifique et technologique afin de soutenir le processus deprise de décision, en particulier sur les problématiques liées au management de la recherche et l'innovation ».
L'intelligence technologique s'apparente donc à la recherche et l'analyse d'informations stratégiques pour mieux comprendre les environnements innovants. C'est un ensemble de méthodes et d'outils originaux et à forte valeurajoutée qui permettent d'aborder un panel de questions variées, des plus larges aux plus précises. Exemples :
Quels sont les acteurs les plus actifs sur les technologies blockchain ? Quels sont les pays positionnés sur le développement de technologies pour le stockage d'hydrogène ? Quelles universités possèdent des compétences solides sur les technologies d'imagerie médicale ? Comment IBM aborde les technologies de deep learning ? Quelles entreprises travaillent sur mon domaine de compétence ?

Ce cours s'inscrit dans la volonté de sensibiliser aux enjeux de compréhension des environnements innovants.
Les étudiants pratiqueront l'intelligence technologique autour de cas appliqués de leur choix. Les 26 heures de cours s'articuleront en 3 parties et aboutiront à la réalisation d'un rapport collectif (groupe de trois ou quatreétudiants) qui présentera l'utilisation des méthodes en intelligence technologique acquises à travers une problématique choisie.
Les étudiants y manipuleront des bases de données structurées (base de données brevets principalement) et exploiteront les informations qui en sont issues grâce à des outils d'analyse dédiés.












L'innovation est aujourd'hui unanimement reconnue comme un facteur clés de succès du développement économique. La maîtrise de la technologie, toujours plus complexe, coûteuse, risquée, dans un monde en perpétuelle évolution est au coeur de la stratégie d'innovation des grands groupes industriels et pose la question du ressourcement. La démarche « d'Open Innovation » tente d'y répondre mais implique la mise en place de dispositifs de veille stratégique et d'intelligence économique/technologiques performants pour permettre l'identification précoce des partenaires clés et des signaux faibles annonciateurs de ruptures. L'analyse de ces informations multiples doit se faire dans un cadre sectoriel et non pas uniquement technologique pour alimenter une vision prospective de l'innovation dans son contexte à 10 ans. Ceci passe par une capacité à interroger, structurer et analyser des informations de très grandes masses renvoyant au concept de « Big Data ».

Ce cours et les travaux pratiques associés visent à appréhender :

les bases de données existantes dans le domaine de l'innovation (ORBIT et Scopus notamment)
les outils de veille et de traitement de l'information de type « Big Data » (informations brevets, publications scientifiques, réseaux sociaux... ) (Scoop it, Intellixir...).

Il doit permettre également de maitriser les outils de visualisation graphique adaptés à la visualisation de données de grandes masses (GEPHI et Sigma JS).
Environnement logiciel et bases de données : Les logiciels, outils de veille et bases de données ne nécessitent pas d'installation préalable, à l'exception du logiciel GEPHI (représentation cartographique des données).

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Dans ce cours, les concepts de bases de la modélisation géométrique et cinématique des robots, ainsi que la planification de trajectoires sur des robots articulaires et mobiles seront présentés. L'objectif est de donner un aperçu des problématiques liées à la modélisation, au contrôle, mais aussi à la mise en pratique concrète sur du vrai matériel.

Programme:


Notions fondamentales de la robotique: mécatronique, modélisation, cinématique et dynamique, planification. Il s'agit de comprendre ce qui définit un robot, d'en produire un modèle géométrique et physique et d'aborder les techniques classiques de contrôle.
Modèle géométrique direct et inverse de robots articulaires
Modèle cinématique (robot mobile)
Génération de trajectoire dans l'espace opérationnel (interpolations)
Locomotion de robots à pattes
Utilisation de simulateur physique
Expérimentations sur des véritables robots



Evaluation
Pour l'évaluation des connaissances, il sera demander de remettre un projet (individuel) évalué à la fin du cours. Dans l'idéal (si les conditions sanitaires le permettent), le projet sera réalisé sur des robots hexapodes ou quadrupède. Dans le cas dégradé (enseignement à distance), le projet sera réalisé sous forme de simulation.

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Apprendre à formaliser un problème d'apprentissage
Connaître les notions d'apprentissage suoervisés et non supervisés, de régression et de classification
Comprend les principales méthodes d'apprentissage (KMeans, NL-Bayes, GMM, Support Vector Machines, Deep Learning)
Connaitre leurs applications
Savoir les appliquer.

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Suite aux travaux de John Nash au début des années 1950, la théorie des jeux a été utilisée principalement comme un modèle mathématique pour les intéractions économiques et sociales. Cependant, depuis le début des années 1980, la théorie des jeux occupe une place de plus en plus importante en informatique, et en particulier pour la logique et la vérification automatique de programmes. L'objectif de ce cours est de présenter quelques modèles de jeux, ainsi que des applications de la théorie dans plusieurs domaines de l'informatique.Une première partie de ce cours porte sur des jeux infinis sur des graphes finis ou infinis. Cette théorie possède des applications pour la théorie des automates (automates d'arbre), et la vérification de programme (mu-calcul ou autres logiques).
La deuxième partie porte sur les jeux en forme stratégique et les équilibres de Nash.

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La sécurisation et le dimensionnement des réseaux (urbain, informatique, de télécommunication,...), l'optimisation du routage des flux (financiers, d'information, de personnels, de produits), les problèmes de logistique et de transport (routier, aérien et du rail) représentent de réels enjeux pour les industriels. Les problèmes d'optimisation sous-jacents se ramènent le plus souvent à des modèles combinatoires qui sont des briques essentielles pour appréhender les systèmes complexes.

Ce cours vise à compléter la formation aux approches algorithmiques spécifiques aux problématiques d'optimisation combinatoire dans les graphes. Le cours vise à expliquer comment utiliser les outils de la programmation mathématique (typiquement la programmation linéaire et en nombre entiers) pour guider les algorithmes combinatoires vers des solutions optimales ou quand cela s'avère trop complexe, de bonne solutions approchées. L'objectif est de maîtriser les modèles et techniques de base qui servent dans les stratégies de résolution d'une grande variété de problèmes complexes.

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Depuis quelques années, on assiste à l'émergence du DevOps dans le monde du développement logiciel. De plus en plus d'entreprises adoptent une approche DevOps afin d'apporter continuellement de la valeur aux utilisateurs de leurs logiciels. Cela implique un changement de culture, la mise en place de nouveaux outils et de nouvelles pratiques, et une façon différente de collaborer pour « faire du logiciel ». Ce module vise à sensibiliser les étudiants aux pratiques DevOps à travers la découverte notamment de l'intégration continue et du déploiement continu.

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La sécurité des systèmes d'informations est un enjeu essentiel de notre société où l'utilisation de systèmes électroniques de traitement des données connectés en réseaux s'est généralisée. Aussi bien les entreprises privées que les administration nationales se dotent maintenant de moyens importants pour veiller à la sécurité de leurs systèmes et limiter les risques d'attaques aux conséquences importantes sur des plans humains, financiers ainsi qu'en terme de protection des données.


L'objectif de ce module est donc de renforcer la connaissance des étudiants dans ce domaine en leur proposant une introduction approfondie à la cybersécurité. Pour atteindre cet objectif, le cours adopte une approche pratique en étudiant et en mettant en œuvre diverses cyberattaques parmi les plus courantes aujourd'hui, notamment celles identifiées dans le cadre du OWASP Top 10. Une mise en œuvre des bonnes pratiques existantes pour se prémunir contre ces attaques sera également proposée. En outre, le cours explorera les nouvelles tendances et orientations émergentes dans le domaine de la cybersécurité.



Plan

Le module s'organise en 13 séances de deux heures. Parmi ces 13 séances :

12 d'entre elles porteront sur un ensemble de mises en pratique organisées autour d'un projet global : la sécurisation d'un site Web. Parmi les points/types de menaces/solutions de sécurité qui pourront être abordés et mis en place par les étudiants au cours de ces séances on peut notamment citer :

Les attaques réseau (DNS Spoofing, Man-in-the-Middle)
Les failles de sécurité (Injections SQL)
L'ingénierie Sociale
La mise en oeuvre de nouvelles solutions telles que la Blockchain.
etc.


1 d'entre elles portera sur la présentation des élèves d'un nouveau sujet en lien avec la cybersécurité parmi un ensemble de sujets qui leurs seront proposés. L'idée sera de permettre à l'ensemble de se sensibiliser à de nouvelles problématiques

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Programmer, c'est transcrire un problème algorithmique dans un langage particulier. Cette opération n'est pas univoque (plusieurs façons de faire) et potentiellement hasardeuse (plusieurs façons de se tromper). De quels outils un programmeur dispose t'il pour l'assister dans cette transcription ? Quelles formes de vérification automatique existent qui permettent de certifier des propriétés d'un programme ?
L'un des outils les plus généralisés et directement applicables utilisés par les programmeurs pour vérifier leur code, ce sont les systèmes de types. Ce cours va s'intéresser à :

définir et comprendre ce qu'est un système de type,
comprendre les algorithmes permettant de vérifier la correction des types,
étudier les formes classiques de polymorphisme, des manières de manipuler des types distincts de façon uniforme,
examiner des formes plus avancées de vérification, allant jusqu'aux preuves de programmes.

Ce cours examine les langages de programmation de manière transverse, et prend des exemples variés dans des langages tels qu'Haskell, OCaml, et Scala (entre autres) en plus des classiques que sont le C, C++ et Java. Il aborde le problème d'un point de vue formel, en se ramenant systématiquement au modèle fondamental du lambda-calcul simplement typé. L'idée essentielle reliant ces concepts est leur caractère applicable, permettant de programmer et de certifier, sans avoir à écrire directement des preuves.

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L'objectif de ce module est de se familiariser avec les techniques de prototypage rapide disponible au FabLab à travers la réalisation d'un projet. L'élève est formé à l'impression 3D, la découpe laser, la modélisation 3D, la conception et la programmation de circuit embarqués (arduino, raspberry pi).

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Ce cours est une initation au son numérique et ses interfaces. Les compétences visées sont les suivantes :
- reconnaître les paramètres physiques et perceptifs des sons et interpréter leurs représentations
- maîtriser le principe de numérisation et les différents formats sonores numériques (DAC, échantillonage, quantification) et le fonctionnement des cartes sons.
- savoir utiliser les protocoles de communication et de synchronisation des sons numériques (MIDI, OSC, JACK)
- savoir manipuler les sons numériques par programme C (lecture, filtrage)
- connaître les principes de base de la synthèse sonore et savoir synthétiser des sons au moyen de langages de synthèse sonore
- connaître les principes de base des séquenceurs et savoir écrire des plug-ins

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L'ENSEIRB-MATMECA propose un parcours « ingénieur-docteur » destiné aux élèves-ingénieurs qui souhaitent s'impliquer dans la recherche scientifique et ses applications afin de susciter des vocations RetD et de faciliter l'appréhension des études doctorales (poursuite en thèse de doctorat). L'objectif du parcours « ingénieur-docteur » est de promouvoir et de valoriser la recherche auprès des élèves ingénieur, de montrer l'importance de la recherche et le besoin de développement d'expertises scientifiques du haut niveau.
Le module "Initiation à la recherche" est un enseignement du parcours "ingénieur-docteur". Il vise à développer des compétences bibliographiques par la lecture d'un article scientifique (conférence, journal, chapitre de livre, etc) encadrée par un chercheur, la réalisation d'une synthèse bibliographique et une présentation orale de celle-ci.

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Comment tirer partie de la puissance de calcul des ordinateurs contemporains ? Ce cours est une initiation aux techniques algorithmiques, logicielles et matérielles permettant de programmer des machines disposant de plusieurs coeurs et/ou d'accélérateurs tels que les cartes graphiques (GPU). Autrement dit, il s'agira de comprendre comment exploiter les capacités de traitement en paralléle offertes par le matériel.
Plan

intérêts et notions de base du parallélisme, granularité des calculs, d'équilibrage de charge
architecture générale des ordinateurs multicoeur et des cartes graphiques
techniques algorithmiques générales de parallélisation
langages et bibliothèques incontournables de la programmation des architectures multicoeur
impacts de l'architecture et de la compilation sur la programmation : vers la portabilité des performances
programmation des machines hétérogènes équipées de processeurs specialisés (e.g. GPU)

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Il s'agit d'une introduction aux différentes méthodes existantes pour traiter les images numériques (filtrage, segmentation, ...) Ce cours couvre les différentes thématiques suivantes :

Manipulation des images numériques
Modèle fréquentielle
Techniques d'interpolations
Notion de morphologie mathématique
Transformation de domaine
Tranformation couleur
Débruitage d'images

La mise en pratique et la programmation des notions se fera en C.

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Que ce soit à l'échelle d'une entreprise, d'un groupe industriel ou d'un territoire géographique, l'innovation est aujourd'hui une problématique stratégique majeure.
Cependant, bien que les bénéfices de l'innovation soient en partie bien connus, la compréhension du phénomène d'innovation reste complexe. L'enjeu est de taille pour les acteurs innovants ou qui soutiennent l'innovation : bien comprendre les dynamiques d'innovation facilitent leur prise de décision en les aidant à mieux se positionner dans des environnements dynamiques, internationalisés et hautement compétitifs.
Face à ces enjeux, l'intelligence technologique peut être définie comme « Ensemble des activités coordonnées visant l'acquisition de connaissances solides sur l'environnement scientifique et technologique afin de soutenir le processus deprise de décision, en particulier sur les problématiques liées au management de la recherche et l'innovation ».
L'intelligence technologique s'apparente donc à la recherche et l'analyse d'informations stratégiques pour mieux comprendre les environnements innovants. C'est un ensemble de méthodes et d'outils originaux et à forte valeurajoutée qui permettent d'aborder un panel de questions variées, des plus larges aux plus précises. Exemples :
Quels sont les acteurs les plus actifs sur les technologies blockchain ? Quels sont les pays positionnés sur le développement de technologies pour le stockage d'hydrogène ? Quelles universités possèdent des compétences solides sur les technologies d'imagerie médicale ? Comment IBM aborde les technologies de deep learning ? Quelles entreprises travaillent sur mon domaine de compétence ?

Ce cours s'inscrit dans la volonté de sensibiliser aux enjeux de compréhension des environnements innovants.
Les étudiants pratiqueront l'intelligence technologique autour de cas appliqués de leur choix. Les 26 heures de cours s'articuleront en 3 parties et aboutiront à la réalisation d'un rapport collectif (groupe de trois ou quatreétudiants) qui présentera l'utilisation des méthodes en intelligence technologique acquises à travers une problématique choisie.
Les étudiants y manipuleront des bases de données structurées (base de données brevets principalement) et exploiteront les informations qui en sont issues grâce à des outils d'analyse dédiés.












L'innovation est aujourd'hui unanimement reconnue comme un facteur clés de succès du développement économique. La maîtrise de la technologie, toujours plus complexe, coûteuse, risquée, dans un monde en perpétuelle évolution est au coeur de la stratégie d'innovation des grands groupes industriels et pose la question du ressourcement. La démarche « d'Open Innovation » tente d'y répondre mais implique la mise en place de dispositifs de veille stratégique et d'intelligence économique/technologiques performants pour permettre l'identification précoce des partenaires clés et des signaux faibles annonciateurs de ruptures. L'analyse de ces informations multiples doit se faire dans un cadre sectoriel et non pas uniquement technologique pour alimenter une vision prospective de l'innovation dans son contexte à 10 ans. Ceci passe par une capacité à interroger, structurer et analyser des informations de très grandes masses renvoyant au concept de « Big Data ».

Ce cours et les travaux pratiques associés visent à appréhender :

les bases de données existantes dans le domaine de l'innovation (ORBIT et Scopus notamment)
les outils de veille et de traitement de l'information de type « Big Data » (informations brevets, publications scientifiques, réseaux sociaux... ) (Scoop it, Intellixir...).

Il doit permettre également de maitriser les outils de visualisation graphique adaptés à la visualisation de données de grandes masses (GEPHI et Sigma JS).
Environnement logiciel et bases de données : Les logiciels, outils de veille et bases de données ne nécessitent pas d'installation préalable, à l'exception du logiciel GEPHI (représentation cartographique des données).

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Dans ce cours, les concepts de bases de la modélisation géométrique et cinématique des robots, ainsi que la planification de trajectoires sur des robots articulaires et mobiles seront présentés. L'objectif est de donner un aperçu des problématiques liées à la modélisation, au contrôle, mais aussi à la mise en pratique concrète sur du vrai matériel.

Programme:


Notions fondamentales de la robotique: mécatronique, modélisation, cinématique et dynamique, planification. Il s'agit de comprendre ce qui définit un robot, d'en produire un modèle géométrique et physique et d'aborder les techniques classiques de contrôle.
Modèle géométrique direct et inverse de robots articulaires
Modèle cinématique (robot mobile)
Génération de trajectoire dans l'espace opérationnel (interpolations)
Locomotion de robots à pattes
Utilisation de simulateur physique
Expérimentations sur des véritables robots



Evaluation
Pour l'évaluation des connaissances, il sera demander de remettre un projet (individuel) évalué à la fin du cours. Dans l'idéal (si les conditions sanitaires le permettent), le projet sera réalisé sur des robots hexapodes ou quadrupède. Dans le cas dégradé (enseignement à distance), le projet sera réalisé sous forme de simulation.

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Apprendre à formaliser un problème d'apprentissage
Connaître les notions d'apprentissage suoervisés et non supervisés, de régression et de classification
Comprend les principales méthodes d'apprentissage (KMeans, NL-Bayes, GMM, Support Vector Machines, Deep Learning)
Connaitre leurs applications
Savoir les appliquer.

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Suite aux travaux de John Nash au début des années 1950, la théorie des jeux a été utilisée principalement comme un modèle mathématique pour les intéractions économiques et sociales. Cependant, depuis le début des années 1980, la théorie des jeux occupe une place de plus en plus importante en informatique, et en particulier pour la logique et la vérification automatique de programmes. L'objectif de ce cours est de présenter quelques modèles de jeux, ainsi que des applications de la théorie dans plusieurs domaines de l'informatique.Une première partie de ce cours porte sur des jeux infinis sur des graphes finis ou infinis. Cette théorie possède des applications pour la théorie des automates (automates d'arbre), et la vérification de programme (mu-calcul ou autres logiques).
La deuxième partie porte sur les jeux en forme stratégique et les équilibres de Nash.

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La sécurisation et le dimensionnement des réseaux (urbain, informatique, de télécommunication,...), l'optimisation du routage des flux (financiers, d'information, de personnels, de produits), les problèmes de logistique et de transport (routier, aérien et du rail) représentent de réels enjeux pour les industriels. Les problèmes d'optimisation sous-jacents se ramènent le plus souvent à des modèles combinatoires qui sont des briques essentielles pour appréhender les systèmes complexes.

Ce cours vise à compléter la formation aux approches algorithmiques spécifiques aux problématiques d'optimisation combinatoire dans les graphes. Le cours vise à expliquer comment utiliser les outils de la programmation mathématique (typiquement la programmation linéaire et en nombre entiers) pour guider les algorithmes combinatoires vers des solutions optimales ou quand cela s'avère trop complexe, de bonne solutions approchées. L'objectif est de maîtriser les modèles et techniques de base qui servent dans les stratégies de résolution d'une grande variété de problèmes complexes.

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Depuis quelques années, on assiste à l'émergence du DevOps dans le monde du développement logiciel. De plus en plus d'entreprises adoptent une approche DevOps afin d'apporter continuellement de la valeur aux utilisateurs de leurs logiciels. Cela implique un changement de culture, la mise en place de nouveaux outils et de nouvelles pratiques, et une façon différente de collaborer pour « faire du logiciel ». Ce module vise à sensibiliser les étudiants aux pratiques DevOps à travers la découverte notamment de l'intégration continue et du déploiement continu.

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La sécurité des systèmes d'informations est un enjeu essentiel de notre société où l'utilisation de systèmes électroniques de traitement des données connectés en réseaux s'est généralisée. Aussi bien les entreprises privées que les administration nationales se dotent maintenant de moyens importants pour veiller à la sécurité de leurs systèmes et limiter les risques d'attaques aux conséquences importantes sur des plans humains, financiers ainsi qu'en terme de protection des données.


L'objectif de ce module est donc de renforcer la connaissance des étudiants dans ce domaine en leur proposant une introduction approfondie à la cybersécurité. Pour atteindre cet objectif, le cours adopte une approche pratique en étudiant et en mettant en œuvre diverses cyberattaques parmi les plus courantes aujourd'hui, notamment celles identifiées dans le cadre du OWASP Top 10. Une mise en œuvre des bonnes pratiques existantes pour se prémunir contre ces attaques sera également proposée. En outre, le cours explorera les nouvelles tendances et orientations émergentes dans le domaine de la cybersécurité.



Plan

Le module s'organise en 13 séances de deux heures. Parmi ces 13 séances :

12 d'entre elles porteront sur un ensemble de mises en pratique organisées autour d'un projet global : la sécurisation d'un site Web. Parmi les points/types de menaces/solutions de sécurité qui pourront être abordés et mis en place par les étudiants au cours de ces séances on peut notamment citer :

Les attaques réseau (DNS Spoofing, Man-in-the-Middle)
Les failles de sécurité (Injections SQL)
L'ingénierie Sociale
La mise en oeuvre de nouvelles solutions telles que la Blockchain.
etc.


1 d'entre elles portera sur la présentation des élèves d'un nouveau sujet en lien avec la cybersécurité parmi un ensemble de sujets qui leurs seront proposés. L'idée sera de permettre à l'ensemble de se sensibiliser à de nouvelles problématiques

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Programmer, c'est transcrire un problème algorithmique dans un langage particulier. Cette opération n'est pas univoque (plusieurs façons de faire) et potentiellement hasardeuse (plusieurs façons de se tromper). De quels outils un programmeur dispose t'il pour l'assister dans cette transcription ? Quelles formes de vérification automatique existent qui permettent de certifier des propriétés d'un programme ?
L'un des outils les plus généralisés et directement applicables utilisés par les programmeurs pour vérifier leur code, ce sont les systèmes de types. Ce cours va s'intéresser à :

définir et comprendre ce qu'est un système de type,
comprendre les algorithmes permettant de vérifier la correction des types,
étudier les formes classiques de polymorphisme, des manières de manipuler des types distincts de façon uniforme,
examiner des formes plus avancées de vérification, allant jusqu'aux preuves de programmes.

Ce cours examine les langages de programmation de manière transverse, et prend des exemples variés dans des langages tels qu'Haskell, OCaml, et Scala (entre autres) en plus des classiques que sont le C, C++ et Java. Il aborde le problème d'un point de vue formel, en se ramenant systématiquement au modèle fondamental du lambda-calcul simplement typé. L'idée essentielle reliant ces concepts est leur caractère applicable, permettant de programmer et de certifier, sans avoir à écrire directement des preuves.

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L'objectif de ce module est de se familiariser avec les techniques de prototypage rapide disponible au FabLab à travers la réalisation d'un projet. L'élève est formé à l'impression 3D, la découpe laser, la modélisation 3D, la conception et la programmation de circuit embarqués (arduino, raspberry pi).

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Ce cours est une initation au son numérique et ses interfaces. Les compétences visées sont les suivantes :
- reconnaître les paramètres physiques et perceptifs des sons et interpréter leurs représentations
- maîtriser le principe de numérisation et les différents formats sonores numériques (DAC, échantillonage, quantification) et le fonctionnement des cartes sons.
- savoir utiliser les protocoles de communication et de synchronisation des sons numériques (MIDI, OSC, JACK)
- savoir manipuler les sons numériques par programme C (lecture, filtrage)
- connaître les principes de base de la synthèse sonore et savoir synthétiser des sons au moyen de langages de synthèse sonore
- connaître les principes de base des séquenceurs et savoir écrire des plug-ins

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L'ENSEIRB-MATMECA propose un parcours « ingénieur-docteur » destiné aux élèves-ingénieurs qui souhaitent s'impliquer dans la recherche scientifique et ses applications afin de susciter des vocations RetD et de faciliter l'appréhension des études doctorales (poursuite en thèse de doctorat). L'objectif du parcours « ingénieur-docteur » est de promouvoir et de valoriser la recherche auprès des élèves ingénieur, de montrer l'importance de la recherche et le besoin de développement d'expertises scientifiques du haut niveau.
Le module "Initiation à la recherche" est un enseignement du parcours "ingénieur-docteur". Il vise à développer des compétences bibliographiques par la lecture d'un article scientifique (conférence, journal, chapitre de livre, etc) encadrée par un chercheur, la réalisation d'une synthèse bibliographique et une présentation orale de celle-ci.

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Comment tirer partie de la puissance de calcul des ordinateurs contemporains ? Ce cours est une initiation aux techniques algorithmiques, logicielles et matérielles permettant de programmer des machines disposant de plusieurs coeurs et/ou d'accélérateurs tels que les cartes graphiques (GPU). Autrement dit, il s'agira de comprendre comment exploiter les capacités de traitement en paralléle offertes par le matériel.
Plan

intérêts et notions de base du parallélisme, granularité des calculs, d'équilibrage de charge
architecture générale des ordinateurs multicoeur et des cartes graphiques
techniques algorithmiques générales de parallélisation
langages et bibliothèques incontournables de la programmation des architectures multicoeur
impacts de l'architecture et de la compilation sur la programmation : vers la portabilité des performances
programmation des machines hétérogènes équipées de processeurs specialisés (e.g. GPU)

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Connaissance des bases du pilotage du projet digital et/ou innovant

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