maquette pédagogique, programme IAAI programme curriculum map

Calcul des Prédicats & Logique FormellePredicate Calculus & Formal Logic

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Base fondamentale du raisonnement logique utilisé par les ordinateurs et les Intelligences Artificielles, elle consiste en l’appréhension du concept de logique sans interprétation du contenu des propositions.A fundamental basis of the logical reasoning used by computers and Artificial Intelligence systems, this ECUE covers grasping the concept of logic without interpreting the content of the propositions themselves.
• L’objectif est de mettre en avant la différence entre une logique humaine et celle d’une machine afin de mieux comprendre les raisonnements des IA.The aim is to highlight the difference between human logic and machine logic in order to better understand the reasoning of AI systems.

Représentation Binaire et Algèbre BooléenneBinary Representation and Boolean Algebra

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Base fondamentale de l'informatique au sens large, la logique de Boole permet de réaliser l'ensemble des tâches des ordinateurs. En utilisant des règles simples, il est possible de construire des expressions logiques complexes et les simplifier pour obtenir des résultats souhaités. La représentation des informations et à fortiori des nombres est à la racine de l’efficacité algorithmique.A fundamental basis of computer science in the broad sense, Boolean logic underpins every task performed by computers. Using simple rules, it is possible to build complex logical expressions and simplify them to obtain the desired results. The representation of information, and by extension of numbers, lies at the root of algorithmic efficiency.

Algèbre LinéaireLinear Algebra

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• L'algèbre est utilisée pour résoudre des équations linéaires et pour manipuler des expressions mathématiques, ce qui est important pour calculer les valeurs de résistance, de courant, de tension et d'autres paramètres électriques.Algebra is used to solve linear equations and to manipulate mathematical expressions, which is important for computing resistance, current, voltage and other electrical parameters.
• Trigonométrie : La trigonométrie est utilisée pour étudier les ondes sinusoïdales, qui sont omniprésentes dans les circuits électriques. Les fonctions trigonométriques sont utilisées pour décrire les formes d'onde, les fréquences, les phases et les amplitudes.Trigonometry: Trigonometry is used to study sinusoidal waves, which are ubiquitous in electrical circuits. Trigonometric functions are used to describe waveforms, frequencies, phases and amplitudes.
• Calcul différentiel et intégral : Le calcul différentiel et intégral est utilisé pour étudier les changements de tension et de courant au fil du temps, ce qui est important pour comprendre les circuits électriques à courant alternatif.Differential and integral calculus: Differential and integral calculus is used to study changes in voltage and current over time, which is important for understanding alternating-current electrical circuits.
• Analyse de Fourier : L'analyse de Fourier est utilisée pour décomposer les signaux en différentes fréquences, ce qui est utile pour comprendre les circuits qui utilisent des signaux à bande étroite, tels que les radios et les télécommunications.Fourier analysis: Fourier analysis is used to decompose signals into different frequencies, which is useful for understanding circuits that use narrowband signals, such as radios and telecommunications.
• Statistiques : Les statistiques sont utilisées pour étudier les erreurs de mesure et pour déterminer la précision et la fiabilité des mesures de courant, de tension et d'autres paramètres électriques.Statistics: Statistics is used to study measurement errors and to determine the precision and reliability of current, voltage and other electrical parameter measurements.
• Géométrie : La géométrie est utilisée pour décrire la géométrie des composants électriques tels que les résistances, les condensateurs et les inductances, et pour calculer leur capacitance, leur inductance et leur résistance.Geometry: Geometry is used to describe the geometry of electrical components such as resistors, capacitors and inductors, and to calculate their capacitance, inductance and resistance.

Analyse de FonctionsFunction Analysis

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Fournir aux étudiants une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de l'analyse des fonctions, allant des notions de dérivées et de limites à des applications avancées telles que les intégrales doubles et les équations aux dérivées partielles.Provide students with an in-depth understanding of the fundamental concepts of function analysis, ranging from derivatives and limits to advanced applications such as double integrals and partial differential equations.

Structures de Données et ComplexitéData Structures and Complexity

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Utiliser les structures de données optimisées et savoir sur quoi elles reposentUse optimised data structures and understand what they are based on
• Représenter des données dans une structure optimiséeRepresent data within an optimised structure

Bases de la Programmation avec PythonFundamentals of Programming with Python

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Comprendre les fondements de la programmation et les spécificités du langage Python inclut la comparaison succincte avec d’autres langages, la notion d’environnement de développement, le paradigme impératifUnderstand the fundamentals of programming and the specifics of the Python language, including a brief comparison with other languages, the notion of a development environment, and the imperative paradigm
• Manipuler les types de données fondamentaux et les structures de contrôle en Python (variables, types de base, structures conditionnelles, boucles, fonctions, récursivité)Handle fundamental data types and control structures in Python (variables, basic types, conditional structures, loops, functions, recursion)
• Utiliser les principales structures de données et modules de la bibliothèque standard (listes, dictionnaires, ensembles, tuples, itérateurs, fichiers, modules comme math, os, datetime)Use the main data structures and modules of the standard library (lists, dictionaries, sets, tuples, iterators, files, modules such as math, os, datetime)
• Écrire et structurer des scripts Python pour résoudre des problèmes simples (décomposition en fonctions, lecture/écriture de fichiers, traitement de données, modularité du code)Write and structure Python scripts to solve simple problems (decomposition into functions, reading/writing files, data processing, code modularity)
• Découvrir et exploiter les bibliothèques scientifiques de base de Python (initiation à numpy, pandas, matplotlib, en lien avec des cas d’usage en data science ou IA)Discover and use Python's basic scientific libraries (introduction to numpy, pandas and matplotlib, in connection with data science or AI use cases)

Algorithmes et Complexité AlgorithmiqueAlgorithms and Algorithmic Complexity

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Comprendre ce qu’est un algorithme et savoir le représenter sous forme de pseudocode (inclut la notion de procédure, de déterminisme, et d’implémentation abstraite)Understand what an algorithm is and know how to represent it in pseudocode (including the notion of a procedure, determinism, and abstract implementation)
• Analyser les performances d’un algorithme en termes de complexité temporelle et spatiale (maîtrise des notations asymptotiques et comparaison d’algorithmes sur base de coûts calculés)Analyse the performance of an algorithm in terms of time and space complexity (mastery of asymptotic notation and comparison of algorithms based on computed costs)
• Mettre en œuvre et comparer des algorithmes de tri fondamentaux (selection sort, bubble sort, insertion sort, merge sort, quick sort, avec analyse des cas optimaux/pessimistes)Implement and compare fundamental sorting algorithms (selection sort, bubble sort, insertion sort, merge sort, quick sort, with analysis of best-case/worst-case scenarios)
• Résoudre des problèmes algorithmiques simples sur des tableaux 1D ou 2D (calculs statistiques de base, histogrammes, recherche de chemin avec DFS/BFS dans des matrices)Solve simple algorithmic problems on 1D or 2D arrays (basic statistical calculations, histograms, path search with DFS/BFS in matrices)

Programmation en Langage C*Programming in the C Language*

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.2.1

• Les bases de CThe basics of C
• Les pointeursPointers
• WorkflowsWorkflows

Modélisation de Bases de DonnéesDatabase Modelling

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Appliquer la méthode MeriseApply the Merise method
• Modèle Physique de DonnéesPhysical data model
• Modèle Conceptuel de DonnéesConceptual data model
• Modèles NoSQL (graphe, document, …)NoSQL models (graph, document, etc.)

Requêtes et Opérations sur les Bases de DonnéesQueries and Operations on Databases

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.3.1

• Extraire à l’aide du langage SQL des résultats (données) à partir d'une base de données relationnelleUse the SQL language to extract results (data) from a relational database
• Manipuler les données au travers des différentes fonctions connues du SGBDRManipulate data using the various functions available in an RDBMS

Construction de Bases de DonnéesDatabase Construction

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Concevoir une base de données relationnelle composée de plusieurs tablesDesign a relational database made up of several tables

Histoire de l'IA et applicationsHistory of AI and Applications

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.2.2

• Donner une définition de l’Intelligence ArtificielleGive a definition of Artificial Intelligence
• Comprendre l’historique de l’IAUnderstand the history of AI
• Identifier les domaines et sous-domaines de l’IAIdentify the fields and sub-fields of AI
• Identifier les champs d’application de l’IAIdentify the areas of application of AI
• Exemple d’application en robotique (MLF), Exemple d’application en ML ?Example of an application in robotics (MLF); example of an application in ML?

Ethique de l'IAEthics of AI

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Définir le mot éthiqueDefine the word ethics
• Identifier les principaux enjeux sociétaux, éthiques et environnementaux liés à l’usage de l’IA.Identify the main societal, ethical and environmental issues associated with the use of AI
• Comprendre les cadres réglementaires et initiatives (RGPD, IA Act, principes éthiques de l’UE, etc.).Understand the regulatory frameworks and initiatives (GDPR, AI Act, EU ethical principles, etc.)
• Étudier des exemples réels d'utilisation de l'intelligence artificielle en les évaluant à partir du point de vue des enjeux éthiques.Study real-world examples of the use of artificial intelligence, assessing them from the standpoint of ethical issues

Construction d’un cahier des chargesDrafting a Specification Document

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Rédiger des cahiers des charges dans le cadre de projets informatiquesDraft specification documents in the context of IT projects

Essentiel de la gestion de projetProject Management Essentials

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• La gestion de projet se découvre et s’appréhende au fur et à mesure des expériences vécues. Ce module est un module d’approche. Il a pour objectif de définir les champs lexicaux, de structurer les étapes essentielles à la gestion de projet et de balayer en un temps restreint la vie d’un chef de projet informatique. Il pourrait s’apparenter à un itinéraire vu de façon rapide. L’ensemble des autres modules de ce bloc de compétences ont pour objectif d’approfondir les compétences et les connaissancesProject management is discovered and grasped gradually through practical experience. This module is an introductory module. Its aim is to define the relevant vocabulary, structure the essential steps of project management, and provide a brief overview of the life of an IT project manager. It could be likened to a route seen at speed. All the other modules in this skills block aim to deepen the corresponding skills and knowledge.

Anglais Semestre 1English Semester 1

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Confirmation du niveau B1 en fin de semestre 1Confirmation of B1 level at the end of semester 1

Communication professionnelleProfessional Communication

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Savoir organiser, rédiger et présenter un rapport ainsi qu’une présentation orale de façon professionnelleKnow how to organise, write and deliver a report as well as an oral presentation in a professional manner
• Savoir présenter son entreprise, son service et ses missions de façon claire et préciseKnow how to present one's company, department and duties clearly and precisely
• S’exprimer devant un auditoire avec aisanceSpeak confidently in front of an audience
• Savoir argumenter et convaincreKnow how to argue a case and convince an audience

PFIPFI (Individual Training Plan)

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Réaliser des enquêtes métiers.Carry out surveys on professions.
• Réaliser des enquêtes sur soi.Carry out self-assessment surveys.

Développement des compétences transversalesDevelopment of Cross-disciplinary Skills

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant et l’enseignant font un bilan individuel sur l’implication et comportement professionnelIn this ECUE, the student and the teacher carry out an individual review of the student's professional involvement and behaviour

Engagement citoyen et transition écologiqueCivic Engagement and Ecological Transition

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Connaitre et comprendre les enjeux de la transition écologique.Know and understand the issues at stake in the ecological transition.
• Intégrer un engagement sociétal en démontrant l'importance des valeurs telles que la préservation de l'environnement, la lutte contre les discriminations, le respect des collaborateurs, la promotion de l'égalité des chances, ainsi que la communication transparente avec tous les intervenants concernant l'avancement et les risques potentiels des projets.Embrace a societal commitment by demonstrating the importance of values such as environmental preservation, the fight against discrimination, respect for colleagues, the promotion of equal opportunities, and transparent communication with all stakeholders regarding project progress and potential risks.
• Analyser avec objectivité et esprit critique les actions à entreprendre et les difficultés potentielles à prévoirAnalyse the actions to be taken and the potential difficulties to be anticipated with objectivity and a critical mind
• Justifier le projet et les choix structurants pour mener l'activité citoyenneJustify the project and the structuring choices made in carrying out the civic activity

Techniques de recherche d’emploisJob Search Techniques

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant est accompagné dans la création d’un CVIn this ECUE, the student is supported in creating a CV

ProbabilitésProbability

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.1

• Fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux des probabilités, de leur application à des problèmes concrets, et d'analyser des situations réelles en utilisant divers outils probabilistes et statistiques.Provide an in-depth understanding of the fundamental concepts of probability, of their application to concrete problems, and of the analysis of real-world situations using various probabilistic and statistical tools.

StatistiquesStatistics

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Développer une compréhension approfondie des statistiques descriptives, de la représentation graphique des données, des techniques d'échantillonnage, et de l'analyse des sondages, afin d'interpréter des données pour aider à la prise de décisionDevelop an in-depth understanding of descriptive statistics, graphical data representation, sampling techniques and survey analysis, in order to interpret data to support decision-making

Développement WebWeb Development

56 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• À la fin de cet ECUE, les étudiants seront en mesure de comprendre les concepts de base du développement web et de créer des sites web simples pour répondre à des besoins avec du contexte entreprise.By the end of this ECUE, students will be able to understand the basic concepts of web development and create simple websites to meet needs in a business context.

Programmation Orientée Objet avec PythonObject-Oriented Programming with Python

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Comprendre les principes fondamentaux de la programmation orientée objetUnderstand the fundamental principles of object-oriented programming
• Maîtriser l’utilisation des structures de données dynamiques, des collections avancées et des itérateurs/générateurs pour structurer et manipuler efficacement les données.Master the use of dynamic data structures, advanced collections and iterators/generators in order to structure and manipulate data efficiently.
• Appliquer les mécanismes de gestion des entrées/sorties et gérer les exceptions pour assurer la robustesse du programme.Apply input/output management mechanisms and handle exceptions in order to ensure the robustness of the program.
• Concevoir, lire et utiliser des diagrammes UML (classes et séquences) pour modéliser la structure et le comportement des systèmes orientés objet.Design, read and use UML diagrams (class and sequence diagrams) to model the structure and behaviour of object-oriented systems.
• Développer des tests unitaires fiables pour garantir la qualité et la maintenabilité du code, tout en comprenant le fonctionnement du ramasse-miettesDevelop reliable unit tests to ensure code quality and maintainability, while understanding how the garbage collector works

Algorithmique de GraphesGraph Algorithmics

42 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Modéliser un problème à l'aide de la théorie des graphesModel a problem using graph theory
• Réalisation de programmes en appliquant la théorie des graphesWrite programs applying graph theory
• Découvertes des outils mathématiques de la théorie des graphesDiscover the mathematical tools of graph theory
• Modélisation et résolution de problèmes avec la théorie des graphesModel and solve problems using graph theory
• Applications informatiques et représentation informatique des graphesComputer applications and computational representation of graphs

Business IntelligenceBusiness Intelligence

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Afin d'aider les futurs managers à utiliser et à comprendre l'analytique, ce cours fournit aux étudiants une base solide de l'analyse des données et de l'intelligence économique, renforcée par des exercices pratiques. Ce cours adopte une approche managériale de l'intelligence économique, en mettant l'accent sur les applications et les mises en œuvre qui se cachent derrière les concepts. Cette approche permet aux étudiants de comprendre le fonctionnement de l'analyse des données et de l'intelligence économique d'une manière qui les aidera à adopter ces technologies dans leurs futures fonctions managériales. Des cas réels seront couverts qui présentent un défi, une solution et des résultats. Chaque cas est associé à des questions permettant aux étudiants d'approfondir les détails et de réfléchir de manière critique sur le cas.To help future managers use and understand analytics, this course provides students with a solid foundation in data analysis and business intelligence, reinforced by practical exercises. The course takes a managerial approach to business intelligence, focusing on the applications and implementations behind the concepts. This approach helps students understand how data analysis and business intelligence work in a way that will help them adopt these technologies in their future managerial roles. Real-world cases will be covered, each presenting a challenge, a solution and results. Each case is accompanied by questions enabling students to explore the details further and think critically about the case.

Big DataBig Data

42 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3
• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.1.2
• 2.2.1

• Fournir aux étudiants les compétences pratiques et théoriques nécessaires pour manipuler, analyser et stocker de grandes quantités de données en utilisant des techniques et outils modernes de Big Data et de machine learning.Provide students with the practical and theoretical skills needed to handle, analyse and store large volumes of data using modern Big Data and machine learning techniques and tools.

Anglais Semestre 2English Semester 2

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.5.1

• Renforcement du niveau B1Reinforcement of B1 level

Communication professionnelleProfessional Communication

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Savoir organiser, rédiger et présenter un rapport ainsi qu’une présentation orale de façon professionnelleKnow how to organise, write and deliver a report as well as an oral presentation in a professional manner
• Savoir présenter son entreprise, son service et ses missions de façon claire et préciseKnow how to present one's company, department and duties clearly and precisely
• S’exprimer devant un auditoire avec aisanceSpeak confidently in front of an audience
• Savoir argumenter et convaincreKnow how to argue a case and convince an audience

PFI - Cible MétierPFI - Career Target

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Identifier les compétences attendues sur un posteIdentify the skills expected for a position
• Etablir un plan d’actions basé sur une auto-évaluation des compétences et des objectifs fixésDraw up an action plan based on a self-assessment of skills and the objectives set

Développement des compétences transversalesDevelopment of Cross-disciplinary Skills

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant et l’enseignant font un bilan individuel sur l’implication et comportement professionnelIn this ECUE, the student and the teacher carry out an individual review of the student's professional involvement and behaviour

Engagement citoyen et transition écologiqueCivic Engagement and Ecological Transition

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Intégrer un engagement sociétal en démontrant l'importance des valeurs telles que la préservation de l'environnement, la lutte contre les discriminations, le respect des collaborateurs, la promotion de l'égalité des chances, ainsi que la communication transparente avec tous les intervenants concernant l'avancement et les risques potentiels des projets.Embrace a societal commitment by demonstrating the importance of values such as environmental preservation, the fight against discrimination, respect for colleagues, the promotion of equal opportunities, and transparent communication with all stakeholders regarding project progress and potential risks.
• Analyser avec objectivité et esprit critique les actions à entreprendre et les difficultés potentielles à prévoirAnalyse the actions to be taken and the potential difficulties to be anticipated with objectivity and a critical mind
• Justifier le projet et les choix structurants pour mener l'activité citoyenneJustify the project and the structuring choices made in carrying out the civic activity

Mission entrepriseCompany Placement

0 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

Rapport d'étonnementFirst Impressions Report

0 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 2.6.1

• Après 6 à 8 semaines passées en entreprise, l’élève produit un rapport décrivant l’entreprise où il effectue son stage. Le rapport doit présenter l’entreprise, les activités de l’entreprise, le service où il se trouve, le poste qu’il occupe. Il effectue une première prise de recul sur son vécu, sous forme d’un étonnement.After 6 to 8 weeks spent in a company, the student produces a report describing the company where they are doing their placement. The report must present the company, its activities, the department the student is working in, and the position they hold. The student carries out an initial step back from their experience in the form of a first-impressions account.

Mission internationaleInternational Placement

0 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Voir la note pédagogique de la Mission internationaleSee the International Placement guidance notes

Propriétés Algébriques des EndomorphismesAlgebraic Properties of Endomorphisms

42 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3

• Modéliser une transformation à l’aide d’une application linéaire.Model a transformation using a linear map.
• Calculer noyau, image et rang d’un endomorphisme.Compute the kernel, image and rank of an endomorphism.
• Déterminer valeurs propres et vecteurs propres d’une matrice.Determine the eigenvalues and eigenvectors of a matrix.
• Vérifier la diagonalisabilité d’un opérateur.Check whether an operator is diagonalisable.
• Interpréter une décomposition spectrale dans un contexte de traitement de données.Interpret a spectral decomposition in a data-processing context.

Analyse en composentes principales et décompositions en valeurs singulièresPrincipal Component Analysis and Singular Value Decomposition

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3
• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.1.2
• 2.2.1

• Préparer un jeu de données pour analyse multivariée.Prepare a dataset for multivariate analysis.
• Construire et interpréter une matrice de covariance.Build and interpret a covariance matrix.
• Mettre en œuvre une ACP.Implement PCA (Principal Component Analysis).
• Appliquer une décomposition en valeurs singulières.Apply a singular value decomposition.
• Justifier le choix du nombre de composantes retenues.Justify the choice of the number of components retained.
• Identifier les limites et biais d’une réduction de dimension.Identify the limitations and biases of a dimensionality reduction.

Communication NeuronaleNeuronal Communication

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Décrire l’organisation fonctionnelle du neurone biologique.Describe the functional organisation of the biological neuron.
• Expliquer les mécanismes du potentiel d’action.Explain the mechanisms of the action potential.
• Décrire la transmission synaptique.Describe synaptic transmission.
• Comparer neurone biologique et neurone artificiel.Compare the biological neuron with the artificial neuron.
• Simuler un modèle simplifié de neurone.Simulate a simplified neuron model.
• Identifier les limites de l’analogie cerveau / IA.Identify the limits of the brain/AI analogy.

Structures de Données OptimiséesOptimised Data Structures

42 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.5
• 1.2.1
• 1.2.2
• 1.2.3
• 2.2.1
• 2.2.2

• Maîtriser les structures de données avancées et leurs cas d'usageMaster advanced data structures and their use cases
• Analyser et comparer l'efficacité algorithmique des structuresAnalyse and compare the algorithmic efficiency of the structures
• Concevoir des solutions optimisées en termes de mémoire et de temps d'exécutionDesign solutions optimised in terms of memory and execution time
• Implémenter et tester des structures dans un contexte applicatif réelImplement and test structures in a real application context

Méthodes d'Agrégation et Calculs de SimilaritésClustering Methods and Similarity Calculations

42 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3
• 1.2.1
• 2.1.2
• 2.2.1

• Comprendre et appliquer les principales métriques de similarité et de distanceUnderstand and apply the main similarity and distance metrics
• Mettre en œuvre des algorithmes de clustering non supervisésImplement unsupervised clustering algorithms
• Évaluer et interpréter la qualité des regroupements obtenusEvaluate and interpret the quality of the resulting groupings
• Choisir la méthode adaptée au contexte applicatifChoose the method suited to the application context

Gestion des relations MOA/MOEManaging Client/Contracting-Authority and Project-Management Relationships (MOA/MOE)

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Acquérir les méthodes pour favoriser la réussite d'un projet en anticipant les changements induitsAcquire methods for fostering the success of a project by anticipating the changes it brings about

Méthodes et outils projetsProject Methods and Tools

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Perfectionner sa connaissance de la gestion de projet (Scope Management) Concevoir une méthodologie de type WBSRefine one's knowledge of project management (Scope Management); design a WBS-type methodology

Introduction aux méthodes agilesIntroduction to Agile Methods

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• S’approprier les méthodes et les outils de la méthode "Agile"Master the methods and tools of the "Agile" approach

Normes et optimisation du code sourceCoding Standards and Source Code Optimisation

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Concevoir et structurer des programmes avec logique et intelligence, modéliser des problèmes concretsDesign and structure programs logically and intelligently, and model concrete problems
• Faciliter la maintenance du code d’un programmeFacilitate the maintenance of a program's code
• Analyser et faire évoluer un code source existant afin de le rendre plus performantAnalyse and evolve existing source code in order to make it more efficient
• Choisir, implémenter et maitriser un outil de gestion de versionChoose, implement and master a version-control tool

Sensibilisation à la cybersécuritéCybersecurity Awareness

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Reconnaître et éviter les menaces courantes en cybersécurité, telles que le phishing et les malwares, en appliquant des bonnes pratiques de sécurité.Recognise and avoid common cybersecurity threats, such as phishing and malware, by applying good security practices.

Tests et recette des applicationsApplication Testing and Acceptance

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Créer des test unitairesCreate unit tests

Anglais Semestre 3English Semester 3

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.5.1
• 2.4.1

• Consolidation du niveau B1Consolidation of B1 level

Communication professionnelleProfessional Communication

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant apprend à travailler sa communication professionnelle. Cela lui permettra d’améliorer ses relations humaines dans le cadre du travail et faire preuve d’efficacité.In this ECUE, the student learns to develop their professional communication. This will enable them to improve their working relationships and demonstrate effectiveness.

Développement des compétences transversalesDevelopment of Cross-disciplinary Skills

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant et l’enseignant font un bilan individuel sur l’implication et comportement professionnelIn this ECUE, the student and the teacher carry out an individual review of the student's professional involvement and behaviour

Engagement citoyen et transition écologiqueCivic Engagement and Ecological Transition

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Connaitre et comprendre les enjeux de la transition écologique.Know and understand the issues at stake in the ecological transition.
• Intégrer un engagement sociétal en démontrant l'importance des valeurs telles que la préservation de l'environnement, la lutte contre les discriminations, le respect des collaborateurs, la promotion de l'égalité des chances, ainsi que la communication transparente avec tous les intervenants concernant l'avancement et les risques potentiels des projets.Embrace a societal commitment by demonstrating the importance of values such as environmental preservation, the fight against discrimination, respect for colleagues, the promotion of equal opportunities, and transparent communication with all stakeholders regarding project progress and potential risks.
• Analyser avec objectivité et esprit critique les actions à entreprendre et les difficultés potentielles à prévoirAnalyse the actions to be taken and the potential difficulties to be anticipated with objectivity and a critical mind
• Justifier le projet et les choix structurants pour mener l'activité citoyenneJustify the project and the structuring choices made in carrying out the civic activity

Méta-Heuristiques et Algorithmes d'OptimisationMetaheuristics and Optimisation Algorithms

42 h · coefficient interne 3internal coefficient 3

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.5
• 1.2.1
• 1.2.2
• 1.2.3
• 2.1.1
• 2.1.2
• 2.2.1
• 2.2.2
• 3.2.1

• Comprendre la nature des problèmes d'optimisation combinatoire rencontrés dans les projets industrielsUnderstand the nature of the combinatorial optimisation problems encountered in industrial projects
• Maîtriser les concepts fondamentaux des méta-heuristiques (exploration vs exploitation, voisinage, paysage de fitness)Master the fundamental concepts of metaheuristics (exploration vs exploitation, neighbourhood, fitness landscape)
• Être capable d'implémenter et paramétrer les principales méta-heuristiques (algorithmes évolutionnaires, méthodes de voisinage, recherche dispersée)Be able to implement and configure the main metaheuristics (evolutionary algorithms, neighbourhood methods, scatter search)
• Savoir évaluer les performances et la robustesse d'une solution optimisée par rapport aux contraintes industriellesKnow how to evaluate the performance and robustness of an optimised solution against industrial constraints
• Identifier les cas d'usage où les méta-heuristiques surpassent les méthodes exactes (grandes instances, temps réel)Identify use cases where metaheuristics outperform exact methods (large instances, real time)

Programmation Linéaire en Nombres EntiersInteger Linear Programming

21 h · coefficient interne 2internal coefficient 2

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3
• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.2.1

• Formuler mathématiquement des problèmes industriels complexes sous forme de programmes linéaires en nombres entiers (PLNE)Mathematically formulate complex industrial problems as integer linear programs (ILP)
• Maîtriser la modélisation avec variables binaires, entièresMaster modelling using binary and integer variables
• Comprendre et appliquer les méthodes de résolution exacte (Branch and Bound, coupes, branch-and-cut)Understand and apply exact resolution methods (Branch and Bound, cutting planes, branch-and-cut)
• Utiliser des solveurs industriels standards (CPLEX, Gurobi, ou alternatives open-source comme CBC, SCIP, OR-Tools)Use standard industrial solvers (CPLEX, Gurobi, or open-source alternatives such as CBC, SCIP, OR-Tools)
• Analyser la qualité des solutions (relaxation linéaire, gap d'optimalité) et interpréter les analyses de sensibilitéAnalyse the quality of solutions (linear relaxation, optimality gap) and interpret sensitivity analyses
• Intégrer la résolution PLNE dans une architecture décisionnelle d'entrepriseIntegrate ILP resolution into a company's decision-making architecture

Fonctionnement de l’IA Générative et PromptingHow Generative AI Works, and Prompting

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3
• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.1.2
• 2.2.1
• 4.1.2

• Fournir aux étudiants une compréhension approfondie des modèles de langage de grande taille (LLM), de leur historique, de leurs applications, de leur architecture, ainsi que des défis éthiques et pratiques associés à leur utilisation.Provide students with an in-depth understanding of large language models (LLMs), their history, their applications, their architecture, and the ethical and practical challenges associated with their use.

Apprentissage SuperviséSupervised Learning

19 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.1.2
• 2.2.1
• 4.1.2

• Cet ECUE introduit les concepts fondamentaux de l’apprentissage supervisé. Les étudiants découvrent les notions de jeu d’entraînement/test, de sur-apprentissage et de généralisation. Ils étudient les principaux algorithmes (arbres de décision, forêts aléatoires, SVM, k-NN) et apprennent à évaluer leurs performances via des métriques clés (précision, rappel, F1-score, AUC). L’intégration d’une approche éthique (détection de biais) et écologique (sobriété des modèles) est abordée tout au long du cours.This ECUE introduces the fundamental concepts of supervised learning. Students discover the notions of training/test sets, overfitting and generalisation. They study the main algorithms (decision trees, random forests, SVM, k-NN) and learn to evaluate their performance using key metrics (precision, recall, F1-score, AUC). The integration of an ethical approach (bias detection) and an ecological approach (model sobriety) is addressed throughout the course.

Modèles de RégressionRegression Models

19 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3
• 2.1.2

• Cet ECUE approfondit la modélisation prédictive quantitative à travers les techniques de régression. Les étudiants maîtrisent la régression linéaire simple et multiple, la régression logistique, ainsi que les méthodes de régularisation (Ridge, Lasso, ElasticNet).This ECUE explores quantitative predictive modelling in depth through regression techniques. Students master simple and multiple linear regression, logistic regression, as well as regularisation methods (Ridge, Lasso, ElasticNet).
• Ils apprennent à diagnostiquer la qualité d’un modèle (R², RMSE, résidus), à détecter le sur-apprentissage et à optimiser les hyperparamètres. La construction responsable des modèles (en termes d’équité et de minimisation de l’empreinte computationnelle) est intégrée aux travaux pratiques.They learn to diagnose the quality of a model (R², RMSE, residuals), to detect overfitting and to optimise hyperparameters. The responsible construction of models (in terms of fairness and minimising computational footprint) is incorporated into the practical work.

Clustering Automatique et Fonctions PertesAutomatic Clustering and Loss Functions

18 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 4.3.1
• 4.3.2

• Cet ECUE aborde l’apprentissage non supervisé à travers les techniques de clustering et approfondit le rôle crucial des fonctions de perte dans l’entraînement des modèles. Les étudiants maîtrisent les algorithmes K-Means, DBSCAN et la classification hiérarchique (CAH), ainsi que la réduction dimensionnelle (ACP, t-SNE). Ils comprennent les fonctions de perte (MSE, Cross-Entropy, Hinge) et leur rôle dans l’optimisation par descente de gradient. L’ECUE intègre une réflexion sur l’interprétabilité, l’équité des groupes formés et l’efficience computationnelle.This ECUE covers unsupervised learning through clustering techniques and explores in depth the crucial role of loss functions in model training. Students master the K-Means and DBSCAN algorithms and hierarchical clustering (HCA), as well as dimensionality reduction (PCA, t-SNE). They understand loss functions (MSE, Cross-Entropy, Hinge) and their role in gradient-descent optimisation. The ECUE incorporates a discussion of interpretability, the fairness of the resulting groups, and computational efficiency.

Ethique numérique et écologiqueDigital and Ecological Ethics

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Les étudiants devront comprendre les impacts numériques et éthiques sur l'écologie afin de les prendre en compte dans l'implémentation de leur solution.Students must understand the digital and ethical impacts on ecology in order to take them into account when implementing their solution.

Projet intelligence ArtificielleArtificial Intelligence Project

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE les étudiants seront amenés à réaliser un projet de développement en mettant en œuvre les outils de pilotage (de la demande client à la réalisation du projet)In this ECUE, students will carry out a development project using project management tools (from the client request through to project delivery)

RSE/Droit du Travail Spécifique à l'IA et Normes de Sécurité ISO et IEC27001CSR/Labour Law Specific to AI, and ISO and IEC 27001 Security Standards

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Les étudiants devront comprendre les impacts numériques et éthiques de l’Intelligence Artificielle sur l’environnement afin de les prendre en compte dans l'implémentation de leur solution.Students must understand the digital and ethical impacts of Artificial Intelligence on the environment in order to take them into account when implementing their solution.
• Comprendre les concepts fondamentaux de la RSE et des normes ISO 26000 et IEC 27001 dans le contexte de l'Intelligence Artificielle.Understand the fundamental concepts of CSR and the ISO 26000 and IEC 27001 standards in the context of Artificial Intelligence.
• Décrire les principes et domaines centraux de l'ISO 26000 appliqués à l'IA.Describe the principles and core subjects of ISO 26000 as applied to AI.
• Expliquer la mise en œuvre de la norme IEC 27001 pour sécuriser les systèmes d'IA.Explain the implementation of the IEC 27001 standard to secure AI systems.
• Analyser des études de cas sur la RSE et l'IA.Analyse case studies on CSR and AI.
• Évaluer les plans de gestion des risques pour la sécurité de l'information dans les projets d'IA.Evaluate information-security risk management plans in AI projects.
• Créer un projet intégratif de RSE pour une organisation fictive utilisant l'IACreate an integrative CSR project for a fictitious organisation using AI

Anglais Semestre 4English Semester 4

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.5.1
• 2.4.1
• 3.4.1

• Consolidation du niveau B1Consolidation of B1 level
• Mobilité internationaleInternational mobility

Communication professionnelleProfessional Communication

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant apprend à travailler sa communication professionnelle. Cela lui permettra d’améliorer ses relations humaines dans le cadre du travail et faire preuve d’efficacité.In this ECUE, the student learns to develop their professional communication. This will enable them to improve their working relationships and demonstrate effectiveness.

Développement des compétences transversalesDevelopment of Cross-disciplinary Skills

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant et l’enseignant font un bilan individuel sur l’implication et comportement professionnelIn this ECUE, the student and the teacher carry out an individual review of the student's professional involvement and behaviour

Engagement citoyen et transition écologiqueCivic Engagement and Ecological Transition

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Intégrer un engagement sociétal en démontrant l'importance des valeurs telles que la préservation de l'environnement, la lutte contre les discriminations, le respect des collaborateurs, la promotion de l'égalité des chances, ainsi que la communication transparente avec tous les intervenants concernant l'avancement et les risques potentiels des projets.Embrace a societal commitment by demonstrating the importance of values such as environmental preservation, the fight against discrimination, respect for colleagues, the promotion of equal opportunities, and transparent communication with all stakeholders regarding project progress and potential risks.
• Analyser avec objectivité et esprit critique les actions à entreprendre et les difficultés potentielles à prévoirAnalyse the actions to be taken and the potential difficulties to be anticipated with objectivity and a critical mind
• Justifier le projet et les choix structurants pour mener l'activité citoyenneJustify the project and the structuring choices made in carrying out the civic activity

Mission entrepriseCompany Placement

0 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 2.6.1

Mémoire techniqueTechnical Dissertation

0 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Mémoire technique :Technical dissertation:
• Observer l’objet de l’étude.Observe the subject of the study.
• Repérer et approfondir un savoir-faire de l’entreprise et élargir ainsi son domaine de compétences,Identify and deepen a particular know-how of the company, thereby broadening the student's field of skills,
• Rencontrer les personnes aptes à lui transmettre les informations nécessaires à l’acquisition du savoir-faire étudié.Meet the people able to pass on the information needed to acquire the know-how being studied.
• Travailler la recherche d’informations, par l’identification des ressources, l’analyse et le tri des informations,Work on information research, through the identification of resources and the analysis and sorting of information,
• Comprendre les concepts techniques, en étudier les applications et observer la mise en œuvre,Understand the technical concepts, study their applications and observe their implementation,
• Rédiger un rapport synthétique en restituant de manière claire et parfaitement accessible son travail.Write a summary report presenting the work clearly and in a fully accessible manner.

Initiation à la rechercheIntroduction to Research

49 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• À la fin de cette mission, les participants seront capables d'appliquer une méthodologie de recherche permettant l'identification de ressources pertinentes, et la rédaction de rapports scientifiques sous forme d'article (journal, ou conférence). Aussi, les participant seront amenés à communiquer autour de leurs problématiques en utilisant des supports tels que : PPT ou poster.By the end of this assignment, participants will be able to apply a research methodology enabling the identification of relevant resources and the writing of scientific reports in article form (journal or conference paper). Participants will also be required to communicate about their research questions using media such as slide decks or posters.

Deep LearningDeep Learning

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.1.3
• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.2.1
• 4.1.2

• Identifier les rôles des différentes parties prenantes pour comprendre leurs besoinsIdentify the roles of the various stakeholders in order to understand their needs
• Participer à l’écriture et au maintien d’un algorithme fiable et efficace pour la mise en place d'algorithmes de deep learningContribute to the writing and maintenance of a reliable and efficient algorithm for implementing deep learning algorithms
• S’approprier les différentes classes d'algorithmes IA, leurs limites et biais et leurs applications aux données, pouvant être massives, afférentes au projetMaster the different classes of AI algorithms, their limitations and biases, and their application to the (potentially massive) data relevant to the project
• Décrire les principales architectures de réseaux de neurones (réseaux entièrement connectés, réseaux de neurones convolutifs CNN, réseaux de neurones entièrement convolutifs FCN)Describe the main neural network architectures (fully connected networks, convolutional neural networks (CNN), fully convolutional networks (FCN))
• Choisir l’architecture en fonction du problème identifié.Choose the architecture according to the problem identified.
• Evaluer l’efficacité d’un réseau de neurones en fonction du problème identifié.Evaluate the effectiveness of a neural network according to the problem identified.
• Programmer un réseau de neurones avec le framework TensorFlow et Keras.Program a neural network using the TensorFlow and Keras framework.
• Présenter et défendre les résultats obtenus sur un réseau de neurones.Present and defend the results obtained with a neural network.
• Comprendre les enjeux d’un jeu de données pour le deep learning.Understand the challenges posed by a dataset for deep learning.
• Identifier les biais d’un jeu de données.Identify the biases in a dataset.
• Choisir une bonne répartition d’un jeu de données (entrainement, validation, test).Choose an appropriate split of a dataset (training, validation, test).
• Choisir les métriques d’un réseau de neurones en fonction du problème identifié.Choose the metrics of a neural network according to the problem identified.
• Evaluer la performance d’une architecture de réseau de neurone.Evaluate the performance of a neural network architecture.
• Identifier les cas d’applications d’un CNN/FCN dans le domaine de la santé.Identify use cases for a CNN/FCN in the healthcare field.
• Comprendre les principes de la segmentation sémantique.Understand the principles of semantic segmentation.
• Expliquer les différents blocs d’un CNN : Convolution, MaxPoolingExplain the different blocks of a CNN: Convolution, MaxPooling
• Décrire le fonctionnement d’un réseau entièrement Convolutif (FCN)Describe how a fully convolutional network (FCN) works
• Décrire le réseau U-NETDescribe the U-NET network
• Appliquer les CNN et les FCN pour la détection et la segmentation dans un cas pratique.Apply CNNs and FCNs to detection and segmentation in a practical case.

Reinforcement LearningReinforcement Learning

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.1.1
• 2.2.1
• 3.3.4
• 4.1.1
• 4.1.2

• Définir le cadre formel de l'apprentissage par renforcement (agent, environnement, état, action, récompense)Define the formal framework of reinforcement learning (agent, environment, state, action, reward)
• Distinguer l'apprentissage par renforcement des autres paradigmes d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé)Distinguish reinforcement learning from other machine learning paradigms (supervised, unsupervised)
• Expliquer le compromis exploration vs exploitationExplain the exploration vs exploitation trade-off
• Décrire et implémenter l'algorithme Q-LearningDescribe and implement the Q-Learning algorithm
• Interpréter une table Q (Q-table) pour en déduire une politique optimaleInterpret a Q-table in order to derive an optimal policy
• Appliquer l'apprentissage par renforcement à un environnement simple (grille, jeu)Apply reinforcement learning to a simple environment (grid, game)
• Évaluer la convergence et la performance d'un agent par l'analyse des courbes de récompenses cumuléesEvaluate the convergence and performance of an agent by analysing cumulative reward curves
• Identifier des cas d'usage du reinforcement learning dans l'industrieIdentify use cases for reinforcement learning in industry

Chaînes de Markov et AutomatesMarkov Chains and Automata

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.1.1
• 2.2.1
• 4.1.2

• Définir et représenter un automate fini (déterministe et non déterministe)Define and represent a finite automaton (deterministic and non-deterministic)
• Analyser le comportement d'un automate sur un mot d'entréeAnalyse the behaviour of an automaton on an input word
• Construire un automate à partir d'une spécification simpleBuild an automaton from a simple specification
• Définir une chaîne de Markov à temps discret et ses composants (états, matrice de transition)Define a discrete-time Markov chain and its components (states, transition matrix)
• Calculer des probabilités de transition en n étapes par produit matricielCompute n-step transition probabilities via matrix products
• Déterminer la distribution stationnaire d'une chaîne de MarkovDetermine the stationary distribution of a Markov chain
• Classifier les états d'une chaîne de Markov (absorbants, récurrents, transitoires)Classify the states of a Markov chain (absorbing, recurrent, transient)
• Implémenter une simulation de chaîne de Markov en PythonImplement a simulation of a Markov chain in Python
• Appliquer les chaînes de Markov à un problème concret (modélisation de parcours patient, génération de texte, fiabilité de systèmes)Apply Markov chains to a concrete problem (modelling patient pathways, text generation, system reliability)
• Faire le lien entre chaînes de Markov et MDP (passerelle avec l'ECUE 5.2.2)Make the connection between Markov chains and MDPs (bridge with ECUE 5.2.2)

Développement Web Full StackFull Stack Web Development

42 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 2.1.3

• À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de comprendre les concepts avancés du développement web full stack et de créer des applications web complètes et dynamiques.By the end of this course, students will be able to understand advanced full stack web development concepts and create complete, dynamic web applications.

Accompagnement au Changement et à la Transition NumériqueSupport for Change and Digital Transition

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 2.6.1
• 4.7.1

• Adapter son mode de management aux évolutions induites par le développement du numériqueAdapt one's management style to the changes brought about by digital development
• Favoriser les relations de collaboration au sein des équipesFoster collaborative relationships within teams
• Développer son agilité managérialeDevelop one's managerial agility

Pilotage du projet informatiqueIT Project Management

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Savoir piloter un projet afin de garantir l’avancement d’un projet et sa qualitéKnow how to manage a project in order to guarantee its progress and quality

Législation du projet informatiqueIT Project Law

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Piloter un projet en intégrant les règles juridiques relatives aux spécificités des différents contrats informatiquesManage a project while incorporating the legal rules relating to the specificities of the various IT contracts

Capitalisation et promotion du projetProject Capitalisation and Promotion

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Acquérir les méthodes de communication liées au projet et capitaliser sur les acquisAcquire communication methods related to the project and capitalise on what has been learned

Anglais Semestre 5English Semester 5

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 2.6.1
• 4.7.1

• Consolidation du niveau B1+Consolidation of B1+ level

Communication professionnelleProfessional Communication

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant apprend à travailler sa communication professionnelle. Cela lui permettra d’améliorer ses relations humaines dans le cadre du travail et faire preuve d’efficacité.In this ECUE, the student learns to develop their professional communication. This will enable them to improve their working relationships and demonstrate effectiveness.

PFI - Démarche RHPFI - HR Approach

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Voir la note pédagogiqueSee the guidance notes

Développement des compétences transversalesDevelopment of Cross-disciplinary Skills

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant et l’enseignant font un bilan individuel sur l’implication et comportement professionnelIn this ECUE, the student and the teacher carry out an individual review of the student's professional involvement and behaviour

Engagement citoyen et transition écologiqueCivic Engagement and Ecological Transition

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Connaitre et comprendre les enjeux de la transition écologique.Know and understand the issues at stake in the ecological transition.
• Intégrer un engagement sociétal en démontrant l'importance des valeurs telles que la préservation de l'environnement, la lutte contre les discriminations, le respect des collaborateurs, la promotion de l'égalité des chances, ainsi que la communication transparente avec tous les intervenants concernant l'avancement et les risques potentiels des projets.Embrace a societal commitment by demonstrating the importance of values such as environmental preservation, the fight against discrimination, respect for colleagues, the promotion of equal opportunities, and transparent communication with all stakeholders regarding project progress and potential risks.
• Analyser avec objectivité et esprit critique les actions à entreprendre et les difficultés potentielles à prévoirAnalyse the actions to be taken and the potential difficulties to be anticipated with objectivity and a critical mind
• Justifier le projet et les choix structurants pour mener l'activité citoyenneJustify the project and the structuring choices made in carrying out the civic activity

Mission entrepriseCompany Placement

0 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Remplir les missions professionnelles assignées en début de semestre.Carry out the professional assignments set at the start of the semester.
• Atteindre le niveau requis des compétences visées sur le semestre.Reach the required level of the skills targeted for the semester.
• Comprendre et intégrer les enjeux et la stratégie de l’entrepriseUnderstand and embrace the company's challenges and strategy
• Analyser et chercher les solutions à un problème de conception, de réalisation, d’amélioration de produit, de système ou de serviceAnalyse and seek solutions to a problem of designing, delivering or improving a product, system or service
• Conduire un projet de conception, de réalisation, d’amélioration de produit, de système ou de serviceLead a project to design, deliver or improve a product, system or service
• Mettre en œuvre son expertise scientifique ou technique au sein de l’organisationApply one's scientific or technical expertise within the organisation
• Organiser sa mission et manager les ressourcesOrganise one's assignment and manage resources
• Organiser sa propre activité et le développement de ses compétencesOrganise one's own activity and the development of one's skills

Techniques d'innovationInnovation Techniques

28 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• A l'issue de cette ECUE, les étudiants seront sensibilisés aux méthodologies de gestion de l'innovation dans les entreprisesBy the end of this ECUE, students will be familiar with innovation management methodologies within companies

EntrepreneuriatEntrepreneurship

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• A l'issue de cette ECUE, les étudiants auront les notions de bases de l'entrepreneuriat avec les différents statuts juridiquesBy the end of this ECUE, students will have the basic notions of entrepreneurship along with the various legal statuses

Architecture du Réseau LocalLocal Network Architecture

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Maîtriser l'architecture, la configuration de base et la sécurisation des réseaux locaux commutés en environnements IPv4 et IPv6Master the architecture, basic configuration and security of switched local networks in IPv4 and IPv6 environments

Administration Système et Réseau LocalSystem and Local Network Administration

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Comprendre le fonctionnement d'active directoryUnderstand how Active Directory works
• Comprendre l'organisation d'un réseau local et configurer celui-ciUnderstand the organisation of a local network and configure it

Transformée de FourierFourier Transform

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Maîtriser les outils de l'analyse spectrale pour passer du signal analogique au traitement numérique, afin de modéliser et de filtrer des informations fréquentielles.Master spectral analysis tools in order to move from analogue signals to digital processing, so as to model and filter frequency-domain information.

Compression d'imageImage Compression

14 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Maîtriser les principes de la compression de données visuelles en exploitant la réduction des redondances statistiques et psychovisuellesMaster the principles of visual data compression by exploiting the reduction of statistical and psychovisual redundancies

Langage de modélisation unifié (UML)Unified Modeling Language (UML)

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.2.1
• 1.2.3
• 2.2.1
• 4.1.2

• Traduire un besoin exprimé en réalisant des diagrammes de base UMLTranslate an expressed need by producing basic UML diagrams
• Décrire l’utilisation et l’utilisabilité d’une application au travers des diagrammes UMLDescribe the use and usability of an application through UML diagrams

Traitement d'images (reconnaissance)Image Processing (Recognition)

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.2.1
• 2.2.1

• Appliquer des algorithmes sur des images afin de les améliorer ou d’en extraire des informations de plus haut niveau (contours, points d’intérêts, segmentation)Apply algorithms to images in order to enhance them or extract higher-level information from them (edges, points of interest, segmentation)

Projet IAAI Project

49 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.6.1
• 2.5.1
• 3.5.1
• 4.6.1
• 5.1.1
• 5.6.1
• 6.1.1

• Dans cette UE les étudiants seront amenés à réaliser un projet, en mettant en œuvre les outils de pilotage, et seront amené à identifier les pistes d'améliorations de ce dernier afin de prendre du recul.In this UE, students will carry out a project using project management tools, and will identify areas for improvement in order to gain perspective on it.

Anglais semestre 6English Semester 6

35 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

🔎 ECUE antérieurs détectés automatiquement comme couvrant probablement ces prérequis (à vérifier) :Earlier ECUEs automatically detected as likely covering these prerequisites (to be verified):

• 1.5.1
• 2.4.1
• 3.4.1
• 4.5.1
• 5.4.1

• Consolidation du niveau B1+Consolidation of B1+ level

Communication professionnelleProfessional Communication

21 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Construire un argumentaireBuild an argument
• Préparer une présentation orale efficace, en fonction du but et du public viséPrepare an effective oral presentation, tailored to the purpose and the target audience
• Produire un écrit professionnelProduce a professional piece of writing
• Structurer ses écritsStructure one's writing
• Ecrire en respectant les règles d’orthographe de la langue françaiseWrite in accordance with the spelling rules of the French language
• Comprendre comment gérer les changements dans les projets de manière efficace, en minimisant les impacts négatifs et en maximisant les opportunités pour atteindre les objectifs de projetUnderstand how to manage change in projects effectively, minimising negative impacts and maximising opportunities to achieve project objectives

PFI - Soutenance FinalePFI - Final Defence

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Durant tout le cycle, l’élève est amené à bâtir son projet professionnel, à travers la démarche PFI : Plan de Formation Individuel.Throughout the programme, the student builds their professional plan through the PFI approach: Individual Training Plan.
• Identifier les compétences attendues sur un posteIdentify the skills expected for a position
• Etablir un plan d’actions basé sur une auto-évaluation des compétences et des objectifs fixésDraw up an action plan based on a self-assessment of skills and the objectives set
• Réaliser un bilan sur les 3 annéesCarry out a review of the 3 years

Développement des compétences transversalesDevelopment of Cross-disciplinary Skills

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Dans cette ECUE, l’étudiant et l’enseignant font un bilan individuel sur l’implication et comportement professionnelIn this ECUE, the student and the teacher carry out an individual review of the student's professional involvement and behaviour

Engagement citoyen et transition écologiqueCivic Engagement and Ecological Transition

7 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Intégrer un engagement sociétal en démontrant l'importance des valeurs telles que la préservation de l'environnement, la lutte contre les discriminations, le respect des collaborateurs, la promotion de l'égalité des chances, ainsi que la communication transparente avec tous les intervenants concernant l'avancement et les risques potentiels des projets.Embrace a societal commitment by demonstrating the importance of values such as environmental preservation, the fight against discrimination, respect for colleagues, the promotion of equal opportunities, and transparent communication with all stakeholders regarding project progress and potential risks.
• Analyser avec objectivité et esprit critique les actions à entreprendre et les difficultés potentielles à prévoirAnalyse the actions to be taken and the potential difficulties to be anticipated with objectivity and a critical mind
• Justifier le projet et les choix structurants pour mener l'activité citoyenneJustify the project and the structuring choices made in carrying out the civic activity

Mission entrepriseCompany Placement

0 h

• Remplir les missions professionnelles assignées en début de semestre.Carry out the professional assignments set at the start of the semester.
• Atteindre le niveau requis des compétences visées sur le semestre.Reach the required level of the skills targeted for the semester.
• Comprendre et intégrer les enjeux et la stratégie de l’entrepriseUnderstand and embrace the company's challenges and strategy
• Analyser et chercher les solutions à un problème de conception, de réalisation, d’amélioration de produit, de système ou de serviceAnalyse and seek solutions to a problem of designing, delivering or improving a product, system or service
• Conduire un projet de conception, de réalisation, d’amélioration de produit, de système ou de serviceLead a project to design, deliver or improve a product, system or service
• Mettre en œuvre son expertise scientifique ou technique au sein de l’organisationApply one's scientific or technical expertise within the organisation
• Organiser sa mission et manager les ressourcesOrganise one's assignment and manage resources
• Organiser sa propre activité et le développement de ses compétencesOrganise one's own activity and the development of one's skills

PFEFinal-Year Project (PFE)

0 h · coefficient interne 1internal coefficient 1

• Validation du diplôme BACHELOR en SCIENCES ET INGENIERIEValidation of the BACHELOR's degree in SCIENCES ET INGENIERIE (Science and Engineering)