Ingénieur ENSEEIHT Informatique et Télécommunications (Apprentis)

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1 semestre de 12 séances hebdomadaires dont l'objectif est le développement de son projet professionnel personnel.

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1 semestre de 12 séances hebdomadaires dont l'objectif est le développement de son projet professionnel personnel.

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Un semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires.

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Ce cours propose une  description "en largeur" de principales questions qui se posent lors de la conception d'un système de communication entre équipements intelligents.

Il propose des pistes de solutions et certains points essentiels sont abordés avec davantage de détails, tels que la méthode d'accès, le routage, la reprise sur erreur, le contrôle de flux, ...

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Description générale de la structure de l'Internet

Présentation de l'architecture IP

Description des protocoles IP, ARP, ICMP,

Description de l'adressage, du routage

Description du protocole de transport TCP

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Chaque groupe d'étudiants doit mettre en place un réseau IP satisfaisant un certain nombre de contraintes pré-définies.

Il devra ainsi définir son plan d'adressage, configurer les équipements, déployer des applications, ...

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En utilisant un pseudo-langage pour les travaux dirigés et le langage Ada pour les travaux pratiques, les principaux concepts de la programmation impératives sont appris et mis en œuvre : algorithmique impérative (séquence, répétitions, conditionnelles), méthode des raffinages, structuration en sous-programmes (procédures et fonctions) et modules, structuration des données (tableau, enregistrement, type énuméré, structures chaînées), généricité, récursivité, test, programmation offensive (contrats) et défensive (exceptions), types abstraits de données, allocation dynamique de mémoire.

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Le plan du cours est le suivant :
- Le langage ADA élémentaire et structures de contrôle
- La méthode des raffinages pour solution algorithmique
- Les types tableau, enregistrement et énumération.
- Les sous-programmes : procédures et fonctions
- Les modules pour organiser et réutiliser les sous-programmes
- La généricité pour généraliser un module
- La programmation offensive (par contrat) et défensive (exceptions)
- L'allocation dynamique de mémoire
- Les types abstraits de données

Ce cours comprend également un projet complet, généralement réalisé individuellement ou en binôme. Il met au défi les étudiants d'analyser et d'organiser un problème complexe, en appliquant les principes de la programmation impérative pour élaborer une solution. De plus, il introduit également des compétences transversales telles que le travail en équipe, la communication et la gestion de projet, aidant les étudiants à développer à la fois des compétences techniques et collaboratives grâce à une expérience pratique et concrète.

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(Voir la matière éponyme)

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- Evènements, probabilités, dénombrement
- Variables dsicrètes et continues ; lois standards

- Vecteurs aléatoires
- Vecteurs gaussiens
- Loi des grands nombres

- Théorème de la limite centrale

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– Logique des propositions et des prédicats.
– Démonstration de tautologies en utilisant la déduction naturelle et le principe de résolution.
– Induction sur les ensembles.
– Induction structurelle de Burstall.
– Application à la preuve de programme récursifs par induction.
– Présentation et utilisation d’un assistant de preuve.

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Rappels sur la logique propositionnelle, la théorie des ensembles, les limites et continuités de fonctions, les primitives et les intégrales et aussi que les équations différentielles.

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– système de numération binaire
– codage des nombres entiers naturels et relatifs, des caractères, des
– nombres réels, détection d’erreurs algèbre de Boole
– portes combinatoires, synthèse des circuits combinatoires
– graphes d’états, bascules, synthèse des circuits séquentiels
– circuits réutilisables : encodeurs, décodeurs, multiplexeur, compteurs, comparateurs, unités arithmétiques et logiques, décaleurs
– mémoires
– structure d’un microprocesseur : micromachine, séquenceur
– programmation en assembleur d’un microprocesseur, interruptions

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Ce cours vise à doter les étudiants des bases essentielles pour concevoir et analyser des circuits numériques, qu’ils soient combinatoires ou séquentiels. Il met l’accent sur la compréhension des composants fondamentaux utilisés dans les systèmes électroniques modernes, notamment ceux que l’on retrouve au cœur des microprocesseurs. Les apprenants seront amenés à étudier et à réaliser des modules tels que les décodeurs, les multiplexeurs, ainsi que les unités arithmétiques et logiques, sans oublier les compteurs et les mémoires. À travers ces éléments, ils développeront une vision concrète du fonctionnement interne des systèmes numériques et acquerront des compétences pratiques en conception de circuits.

Par ailleurs, le cours introduit une approche méthodologique permettant de passer d’un problème abstrait ou d’un algorithme à une implémentation matérielle. Les étudiants apprendront à modéliser le comportement d’un système à l’aide de graphes d’états, outil clé pour représenter les différentes transitions et états d’un circuit. Cette modélisation sera ensuite traduite en circuits séquentiels synchrones, en tenant compte des contraintes de synchronisation et de logique temporelle. Ainsi, le cours permet de faire le lien entre la théorie des systèmes numériques et leur réalisation concrète, en préparant les étudiants à concevoir des architectures fiables et efficaces.

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Ce projet a pour objectif de mettre en pratique les connaissances acquises en conception de circuits numériques à travers la réalisation complète d’un microprocesseur 32 bits fonctionnel. Il s’agit de mobiliser les notions de logique combinatoire et séquentielle étudiées dans le cours d’« Architecture des Ordinateurs » afin de concevoir les différents modules constitutifs du processeur. Les étudiants seront amenés à développer des composants essentiels tels que l’unité arithmétique et logique (ALU), les registres, les multiplexeurs, ainsi que les circuits de contrôle, tout en assurant leur intégration cohérente au sein d’une architecture globale.

Par ailleurs, ce projet permet d’aborder les aspects liés à l’organisation interne et au fonctionnement dynamique d’un microprocesseur, notamment la gestion des instructions, le chemin de données (datapath) et le séquencement des opérations. Les étudiants devront concevoir et valider un système capable d’exécuter un ensemble d’instructions de manière synchrone, en tenant compte des contraintes de performance et de fiabilité. Cette démarche favorise une compréhension approfondie du lien entre la théorie et l’implémentation matérielle, tout en développant des compétences en conception, simulation et test de systèmes numériques complexes.

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Un semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires.

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Les cours Careers & Management (CAM) sont divisés en deux modules de six semaines par semestre. Chacun des quatre modules annuels comprend 10,5 heures de formation en présentiel (TD, CTD ou CM). Les formateurs sont des enseignants et des non-enseignants issus de n7, Toulouse Business School-TBS, Toulouse School of Economics-TSE et Toulouse School of Management-TSM qui travaillent en collaboration avec le réseau des anciens élèves de n7, AIN7. Les cours sont dispensés en français ou en anglais. Au semestre 6, les étudiants choisissent 2 modules parmi 4 options : Leadership ou Management ou Entrepreneuriat ou Citoyenneté.

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Les cours Careers & Management (CAM) sont divisés en deux modules de six semaines par semestre. Chacun des quatre modules annuels comprend 10,5 heures de formation en présentiel (TD, CTD ou CM). Les formateurs sont des enseignants et des non-enseignants issus de n7, Toulouse Business School-TBS, Toulouse School of Economics-TSE et Toulouse School of Management-TSM qui travaillent en collaboration avec le réseau des anciens élèves de n7, AIN7. Les cours sont dispensés en français ou en anglais. Au semestre 6, les étudiants choisissent 2 modules parmi 4 options : Leadership ou Management ou Entrepreneuriat ou Citoyenneté.

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Introduction aux réseaux longue distance (WAN) à commuation de paquets

Présentation de l'architecture X.25

Description des protocoles de contrôle de liaison type HDLC et LAP B

Description du protocole de niveau paquet X.25.3

Le relayage de trames

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Introduction aux réseaux d'opérateurs

Le Réseau Téléphonique Commuté

Les couches physiques pour le RTC

La signalisation téléphonique SS7

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Les principaux concepts présentés sont l'encapsulation à travers la notion de classe (classe, objet, attributs, méthodes, constructeurs, liaison statique, etc.), l'abstraction (droit d'accès, interfaces, héritage, classes abstraites, laison dynamique), la généricité, les exceptions, les collections, les patrons de conception, la programmation événementielle (via la création d'interfaces graphiques), les tests unitaires (avec JUnit), l'introspection et les annotations. 

Un premier projet (travail individuel) permet de valider l'encapsulation via la création d'une classe et de ses programmes de tests.

Un deuxième projet (travail individuel) se focalise sur l'abstraction, la mise en œuvre d'un patron de conception et la bonne utilisation des exceptions.

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Présenter la gestion de projet et plus précisément les méthodes agiles, en particulier les concepts suivants : élicitation des besoins, elevator pitch, backlog,  techniques de priorisation, de prise de décision, retrospective, etc.

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Le cours présente les concepts fondamentaux des systèmes d'exploitation : processus et fichiers, mémoire virtuelle, gestion des entrées/sorties ainsi que les principes de base de structuration : structure en couches, notion de machine virtuelle, noyau (superviseur), langage de script, contrôle des usagers, allocation des ressources, ordonnancement des processus.
Les concepts présentés sont illustrés par des exemples de systèmes réels : Unix, Linux, Windows. Les cours-travaux dirigés ont pour objectif d'acquérir une connaissance plus approfondie de la programmation d'un système d'exploitation particulier via ses deux niveaux d'utilisation : d'une part son langage de commande et d'autre part ses primitives "noyau". Ces travaux pratiques permettent une expérimentation réelle des programmes développés en cours-travaux dirigés.

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Le cours présente les concepts fondamentaux des systèmes d'exploitation : processus et fichiers, mémoire virtuelle, gestion des entrées/sorties ainsi que les principes de base de structuration : structure en couches, notion de machine virtuelle, noyau (superviseur), langage de script, contrôle des usagers, allocation des ressources, ordonnancement des processus. Enfin, une introduction à l'administration système permet de mettre en pratique ces notions.

Les concepts présentés sont illustrés par des exemples de systèmes réels : Unix, Linux, Windows. Les cours-travaux dirigés ont pour objectif d'acquérir une connaissance plus approfondie de la programmation d'un système d'exploitation particulier via ses deux niveaux d'utilisation : d'une part son langage de commande et d'autre part ses primitives "noyau". Ces travaux pratiques permettent une expérimentation réelle des programmes développés en cours-travaux dirigés.

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– Recherche de chemins de longueur optimale : méthodes de MOORE-DIJKSTRA et de FORD.
– Applications : Réseaux PERT.
– Recherche de parcours hamiltoniens : méthodes de KAUFMANN/MALGRANGE et DEMOUCRON
– Application : voyageur de commerce. Recherche de mots optimaux : méthode de FORD-FULKERSON.
– Recherche de parcours eulériens : méthode d’ EULER. Problèmes d’affectation : méthode hongroise.
– Arbres, arborescences, cycles et co-cycles. Théorème du nombre cyclomatique.
– Recherche d’arbres de poids optimaux : méthode de KRUSKAL.
– Graphes planaires.

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– Notion sur les langages en informatique.
– Définition des automates à états finis.
– Utilisation pour la modélisation de systèmes (résolution de problèmes, architecture, IHM, réseau, synchronisation...).
– Non-déterminisme, déterminisation, minimisation.
– Relation avec les expressions régulières.

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– Introduction aux systèmes de gestion de base de données.
– Architecture d’une base de données. Fonctionnalités des systèmes de gestion de base de données.
– Le modèle entité-association : classes d’entités, classes de liaisons.
– Le modèle de données relationnel : définition, langages de définition et de manipulation de données (Algèbre Relationnelle, SQL.) .
– Processus de normalisation : dépendances fonctionnelles, dépendances multi- valuées, formes normales.
– Le modèle objet : définition et langage de manipulation.
– Techniques d’implémentation : Organisation physique des données.
– Transactions, reprise et contrôle des accès concurrents. Confidentialité, contraintes d’intégrité.

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1 semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires.

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1 semestre de 12 séances hebdomadaires dont l'objectif est le développement de son projet professionnel personnel.

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1 semestre de 12 séances hebdomadaires dont l'objectif est le développement de son projet professionnel personnel.

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1. Introduction à la modélisation de réseaux
   Objectifs : comprendre la démarche générale d’évaluation de performances et les principes de la modélisation des réseaux.
   Description : introduction aux enjeux de l’évaluation de performances et à l’analyse opérationnelle appliquée aux réseaux de communication.
   Prérequis : bases en mathématiques générales et en réseaux informatiques.
   
   

2. Chaînes de Markov
   Objectifs : maîtriser les chaînes de Markov et leur application à la modélisation des systèmes réseaux.
   Description : présentation des chaînes de Markov, de leurs propriétés fondamentales et de leur utilisation pour décrire le comportement dynamique des systèmes de communication.
   Prérequis : probabilités et notions élémentaires d’algèbre linéaire.
   
   

3. Files d’attente
   Objectifs : analyser les performances des systèmes à files d’attente et calculer les métriques clés (temps d’attente, débit, taux d’occupation).
   Description : étude des modèles classiques de files d’attente (M/M/1, M/M/k, etc.) et de leurs applications à l’analyse des réseaux.
   Prérequis : chaînes de Markov.
   
   

4. Réseaux de files d’attente
   Objectifs : modéliser des systèmes réseaux complexes composés de plusieurs files interconnectées.
   Description : extension des modèles de files d’attente à des réseaux complets et analyse globale des performances des réseaux de communication.
   Prérequis : files d’attente simples et multi-serveurs.
   
   

5. Simulation de réseaux
   Objectifs : comprendre les principes de la simulation à événements discrets et savoir concevoir une expérience de simulation.
   Description : introduction à la simulation de réseaux, méthodologie, sources d’erreurs et analyse statistique des résultats.
   Prérequis : modélisation analytique et bases de programmation.
   
   

6. Projet et travaux pratiques d’évaluation de performances
   Objectifs : mettre en pratique les notions théoriques et analyser les performances de protocoles réseaux réels.
   Description : travaux pratiques et projet utilisant l’outil de simulation "Network Simulator" pour l’étude de différents mécanismes réseaux (files simples, Aloha pur, flots TCP, AQM, contrôle de charge), donnant lieu à des comptes rendus structurés.
   Prérequis : simulation de réseaux et connaissances en protocoles réseaux (MAC, TCP/IP).
   
   

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Travaux pratiques et projet utilisant l’outil de simulation "Network Simulator" pour l’étude de différents mécanismes réseaux (files simples, Aloha pur, flots TCP, AQM, contrôle de charge), donnant lieu à des comptes rendus structurés.

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Ce cours introduit les techniques statistiques fondamentales pour l'analyse de grands tableaux de données. Il couvre la chaîne complète d'analyse : prétraitements (corrélation, ACP), classification supervisée bayésienne et non supervisée par k-means, et régression linéaire par moindres carrés. Les concepts sont illustrés par des cas d'étude concrets (classification d'alcools par capteurs QCM, détection d'activités humaines via accéléromètre) et approfondis dans un projet fil rouge réalisé en binôme sous forme de notebook Python.

Le projet d'analyse de données réalisé par les étudiants s'articulent autour de données capteurs (Inertial Measurement Unit) pour la détection d'activités par exemple et la création d'un pipeline d'analyse complet.

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Présentation de l'architecture (technique et administrative) de l'Internet

Adressage IPv6

Routage inter domaine et intra domaine (RIP, OSPF, BGP)

Evolutions de TCP liées au contôle de congestion

Problèmes d'interconnection et outils (filtrage, NAT, ...)

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Principes des méthodes d’accès

Normalisation et Modélisation des méthodes d’accès

Éléments de nomes d’architecture LAN

Segmentation et Virtualisation en Ethernet

Architecture pontée de réseaux locaux 

Technologie de lien Ethernet

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– Estimation

• Introduction à la statistique - Rappel des outils de probabilités nécessaires

• Introduction à l’estimation - notion de biais - variance - calcul sur des exemples simples

• Estimation : Borne de Rao-Cramer - Propriétés des estimateurs efficaces

• Etudes d’estimateurs : biais, variance, efficacité

• Construction d’un estimateur par la méthode du maximum de vraisemblance - exemples simples

• Construction d’un estimateur : méthode des moments, maximum de vraisemblance, Bayésien, par intervalle de confiance

• Etude d’estimateurs du maximum de vraisemblance

• Etude d’estimateurs bayésiens

– Tests

• Tests paramétriques - risques alpha, béta - exemple de test

• Test optimal de Neyman-Pearson en hypothèses simples et  composites

• Construction de test optimal de Neyman-Pearson

• Tests non paramétrique de Kolmogorov et Kolmogorov-Smirnov

• Test non paramétrique du Chi2

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– Objectif, Problème d’Organisation, Exemple
– Systèmes
– Programmation dynamique
– Programmation linéaire continue
– Optimisation
– Méthodes de descente systématique
– Méthodes de descente non systématique
– Programmation entière
– Théorie des jeux
– Algorithmes génétiques

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Dans un premier temps, le problème de la synchronisation des processus est étudié. Les schémas génériques de coopération ou concurrence (exclusion mutuelle, producteur-consommateur, client-serveur, lecteurs-rédacteurs, allocateur, etc) sont exposés et résolus à l’aide des mécanismes classiques de synchronisation (sémaphores, événements, moniteurs, rendez-vous). La notion d’activité ou thread est ensuite décrite pour gérer le parallélisme à grain fin et une API spécifique est étudiée (Java). Enfin, la notion de transaction est étudiée en particulier sous l’aspect sérialisation.

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Ce module permet aux étudiants de créer des applications web simples en séparant clairement le back-end qui fournit principalement les données métier sous forme d'une API REST, du front-end qui gère la couche présentation sur un navigateur. Le langage Javascript / NodeJS est utilisé à la fois pour programmer le back-end avec des microservices Express, et le front-end avec le framework VueJS. Les étudiants devront réaliser une application web à titre de projet, en travaillant par groupe de 4/5. La plate-forme GitLab sera utilisée pour partager le code d'un projet, le découper en issues et discuter le contenu des merge-requests. L'application une fois réalisée sera déployée sur une machine virtuelle unix.

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1 semestre de 12 séances interactives et hebdomadaires.

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Les cours Careers & Management (CAM) sont divisés en deux modules de six semaines par semestre. Chacun des quatre modules annuels comprend 10,5 heures de formation en présentiel (TD, CTD ou CM). Les formateurs sont des enseignants et des non-enseignants issus de n7, Toulouse Business School-TBS, Toulouse School of Economics-TSE et Toulouse School of Management-TSM qui travaillent en collaboration avec le réseau des anciens élèves de n7, AIN7. Les cours sont dispensés en français ou en anglais. Au semestre 6, les étudiants choisissent 2 modules parmi 4 options : Leadership ou Management ou Entrepreneuriat ou Citoyenneté.

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Les cours Careers & Management (CAM) sont divisés en deux modules de six semaines par semestre. Chacun des quatre modules annuels comprend 10,5 heures de formation en présentiel (TD, CTD ou CM). Les formateurs sont des enseignants et des non-enseignants issus de n7, Toulouse Business School-TBS, Toulouse School of Economics-TSE et Toulouse School of Management-TSM qui travaillent en collaboration avec le réseau des anciens élèves de n7, AIN7. Les cours sont dispensés en français ou en anglais. Au semestre 6, les étudiants choisissent 2 modules parmi 4 options : Leadership ou Management ou Entrepreneuriat ou Citoyenneté.

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Tout au long de ce projet, chaque groupe d'étudiants devra définir puis mettre en place un réseau IP réaliste, depuis la spécification de son plan d'adressage jusqu'au déploiement d'applications en passant par le routage, la mise en place de firewalls, de VPN, ...

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Description générale de la problématique (mode connecté vs mode non connecté, adressage, ...)

Modèle OSI

Encapsulation vs traduction

Solutions du monde IEEE (pontage, ...)

Solutions du monde IETF (IP, MPLS, ...)

RTC / VoIP

VPN

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Ce cours présente les principaux défis liés à la conception et à la mise en œuvre de réseaux locaux sans fil, ainsi que les solutions apportées par certaines des technologies les plus répandues, notamment le Wi-Fi et le Bluetooth. Il aborde les aspects fondamentaux des protocoles, en particulier les mécanismes de contrôle d'accès au support et de qualité de service. Des travaux pratiques permettront d’illustrer les concepts théoriques.

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- Introduction : positionnement des différents standards
- Les réseaux ITU-T :  2G (GSM, GPRS/EDGE), 3G (UMTS, HS(D)PA) et 4G (LTE)

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- Introduction aux systèmes répartis
- La communication par message - l'interface socket
- Le modèle client-serveur - Java RMI - Corba
- Les intergiciels à messages - l'interface JMS
- Tolérance aux fautes
 

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– Notions de base
– Menace, vulnérabilités, attaques, intrusions et risques de sécurité
– Introduction à la cryptographie
– Chiffrement symétrique :DES, 3DES, IDEA, AES
– Chiffrement asymétrique : RSA, ElGamal, Diffie Hellman
– Fonctions de Hachage et contrôle d’intégrité : MD5, SHA-1, SHA-2, MAC, HMAC, ...
– Signature électronique
– Certificats et infrastructures de gestion de clés
– Protocoles d’authentification : Défi-Réponse, S-Key, OTP, Zéro-Knowledge, Fiat-Shamir
– Applications : pare-feux, SSL / TLS, IPSec, Kerberos, PGP
– Les critères communs (norme ISO 15408 pour l’évaluation de la sécurité)
– Méthodes d’analyse des risques : la méthode EBIOS (Expression des besoins et identification des objectives de sécurité)

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Introduction aux systèmes communicants ; la communication par flux et par message - l'interface socket ; le modèle client-serveur - Java RMI ; les intergiciels à messages - l'interface JMS ; la communication par tableau blanc partagé.

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Cette UE introduit les concepts fondamentaux et les méthodes formelles permettant de modéliser, analyser et raisonner sur des systèmes complexes. Elle couvre trois axes complémentaires :
- Systèmes de transition : modélisation formelle du comportement des systèmes dynamiques.
- Ingénierie dirigée par les modèles : abstraction, transformation et automatisation du développement logiciel.
- Science des réseaux et intelligence artificielle : analyse structurelle des réseaux complexes et applications en IA.
L’objectif est de fournir aux étudiants des outils conceptuels et pratiques pour analyser des modèles issus de systèmes informatiques complexes.

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- Systèmes de transitions. Traces et exécutions.
- Notion d'équité des exécutions.
- Spécification en logique(s) temporelle(s). Linear Temporal Logic et Computational Tree Logic.
- Introduction aux techniques de vérification de modèles.

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Sur un exemple fil rouge, les différents concepts et outils de l'IDM (Ingénierie Dirigée par les Modèles) sont présentés : métamodélisation (EMF), sémantique statique (OCL), syntaxe concrètes textuelle (Xtext) et graphique (Sirius), transformations de modèle à texte (Acceleo), transformations de modèles à modèles (EFM/Java et ATL).

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On y aborde les sujets suivants :

Propriétés de réseaux : (Densité, taille, degré moyen, longueur moyenne de Chemins, diamètre, coefficient de clusterisation, connectivité, centralité, influence,…),

Modèles de réseaux : Graphes aléatoires (Erdos-Renyi) , petits mondes (Watts-Strogats), attachement préférentiel (Barabasi-Albert), graphes temporels,

Analyse de réseaux : Analyse de réseaux sociaux, analyse de réseaux dynamiques, analyse de liens, analyse de la robustesse, analyse pandémique (durées d’infection, durées de recouvrement, …), analyses de liens web (page ranking,…), mesures de centralité, …,

Outils d’analyse : analyse spectrale pour réseaux complexes, outils de mesure (Gamma tool), Dissémination de contenu dans un réseau (modèle SIR) : analyse des phénomènes de dissémination, communautés,…,

Réseaux interdépendants (degrés de corrélation,…).

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– Introduction illustrée à la compilation.
– Analyse lexicale, outil lex.
– Grammaires. Analyse syntaxique descendante.
– Grammaires attribuées.
– Table des symboles, contrôle de type, gestion de la mémoire, génération de code.

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La matière est composée de 4 cours magistraux, 4 TD et 6TP. La matière est évaluée par un TP noté sur machine de 3h. Les concepts abordés sont :
- programmation fonctionnelle, sans effet de bord
- récursivité, récursivité terminale
- complexité, terminaison
- structures de données et itérateurs: listes, arbres
- conception modulaire, signatures, foncteurs

Contenu détaillé des séances :
C1 : introduction, syntaxe, notions de base, typage, filtrage
C2 : fonctions récursives, analyse récursive, terminaison et complexité, récursivité terminale
TP1 : premiers pas, fonctions récursives simples
C3 : listes, filtrage, tris et calcul de complexité
TD1 : listes, TAA file
TP2 : tris améliorés
TD2 : itérateurs
TP3 : algorithmes combinatoires et listes
C4 : types récursifs généraux (uniformes), arbres, parcours d’arbres
TD3 : arbres n-aires avec données dans les nœuds et dans les branches
TP4 et TP5 : arbres
TD4 : modules, foncteurs
TP6 : modules, foncteurs

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Enseignement spécifique pour approfondir son anglais scientifique.

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Projet visant à développer ses compétences en Entrepreneuriat. Développer l’esprit d’initiative et la créativité en concevant un projet entrepreneurial concret, depuis l’identification d’une opportunité jusqu’à la proposition de solutions innovantes. Acquérir les compétences de communication et de travail collaboratif nécessaires pour présenter, défendre et argumenter un projet devant un public académique et professionnel. Comprendre les bases de la planification et de la gestion de projet entrepreneurial, y compris l’analyse des besoins du marché, la faisabilité économique et l’impact sociétal potentiel. Évaluation : présentation orale du projet sous forme de pitch, individuelle ou en groupe, évaluant la clarté, la structuration, la pertinence des arguments et l’originalité de la solution proposée. 

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Projet visant à développer ses compétences en Entrepreneuriat.

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Les principes et les concepts du calcul distribué sont décrits ainsi que leur utilisation dans les systèmes distribués.  Après une brève introduction, le modèle standard du calcul distribué basé sur la relation de causalité est présenté. Ensuite, une étude des algorithmes distribués génériques est réalisée : datation, protocoles causaux et atomiques, exclusion mutuelle, consensus, terminaison, instantanés globaux et checkpointing, cohérence de la mémoire, etc.

Quelques exemples de systèmes distribués sont particulièrement mis en avant : les systèmes de fichiers distribués (NFS, AFS), les protocoles de multicast atomiques (Ensemble, Java Groups, etc.), les mémoires distribuées et leurs différentes sémantiques de cohérence, la simulation distribuée (standard HLA), etc.

Des tendances actuelles et/ou des applications plus spécifiques clôturent ce tour d'horizon des fondements de l'informatique distribuée : informatique pair-à-pair, réseaux de capteurs, mobilité, systèmes ambiants, etc.

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• Architecture des supercalculateurs modernes (processeurs multi-coeurs, multiprocesseurs ou noeuds SMP et NUMA, accélérateurs GPU, réseaux d’interconnexion).
• Classification de Flynn.
• Hiérarchie desmémoires caches.
• Principes de localité spatiale et temporelle.
• Programmation parallèle en MPI : communications point a point et collectives, opérations de réduction
  et éventuellement optimisations.
• Introduction à la programmation des GPU

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Le thème principal du cours est les méthodes d'apprentissage, dont l'apprentissage statistique et les réseaux de neurones profonds, pour le traitement de supports de grande dimension, tels que les images. Selon les options ouvertes, les sujets suivants seront couverts:

 - apprentissage statistique, régression et classification - Modèles linéaires - GAM - Arbres de décision - Méthodes d'agrégation de modèles (Bagging, Random forests, Boosting) -  Machines à support vectoriel

 - Réseaux de neurones et introduction à l’apprentissage profond: définition des réseaux de neurones, fonctions d'activation, perceptron multicouche, algorithmes de rétropropagation, algorithmes d'optimisation, régularisation

  - Réseaux de neurones convolutifs (applications à la classification d'images, détection d'objets), réseaux de neurones récurrents (modélisation de séquences, rétropropagation dans le temps), réseaux de neurones pour le traitement 3D

  - Apprentissage supervisé et non supervisé

  - Mise en œuvre sur des données réelles de grande taille avec des bibliothèques Python et/ou R.

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- Leçon + travaux pratiques pour chaque partie :

Introduction : apprentissage statistique, régression & classification - Modèles linéaires - GAM - Arbres de décision - Méthodes d'agrégation de modèles (Bagging, Random forests, Boosting) - Machines à vecteurs de support - Réseaux neuronaux & Deep Learning.

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Après avoir rappeler les différentes approches supervisées et non-supervisées pour analyser les données, un ensemble de données issues d'un problème réel est fourni aux étudiants. Ils travaillent par groupe de 3 ou 4 afin de donner du sens à ces données en utilisant les outils à leur disposition. Leurs interprétations sont exposées sous forme d'une présentation qui fait office d'évaluation.

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Ce cours commence par des conférences qui présentent des algorithmes parallèles pour résoudre des systèmes linéaires issus d'équations aux dérivées partielles sur des ordinateurs parallèles. Les méthodes de résolution dépendent de la technique de discrétisation utilisée: les approches aux différences finies et aux éléments finis sont considérées. Un accent particulier sera mis sur la solution des problèmes dépendant du temps par une technique implicite, où l'évolutivité pour des calculs massivement parallèles est atteinte en utilisant des techniques appropriées de partitionnement de maillage. Le cours se poursuit par des conférences sur les méthodes directes de résolution pour les systèmes linéaires creux. L'objectif de ces cours est de fournir aux étudiants la théorie de base derrière la factorisation de matrices creuses ainsi que les problèmes liés à la mise en œuvre d'un solveur creux direct  sur des architectures moderne de calcul parallèle. Plus précisément, le message se concentrera sur le coût et l'efficacité des opérations d'algèbre linéaire de base, les problèmes liés à la consommation de mémoire, l'exploitation du parallélisme et de la concurrence ainsi que certains aspects de la stabilité numérique.

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Ce cours présente des notions de base pour l'analyse des
performances et de la scalabilité des algorithmes séquentiels et
parallèles pour le calcul à haute performance. Les arguments
traités sont:
- localité des données dans les mémoires cache: fonctionnement des
  mémoires cache, "roofline model",  "blocking" des algorithmes,
  opérations BLAS de niveau 1, 2 et 3, algorithmes de
  factorisation de matrices par blocs.
- scalabilité des algorithmes parallèles: surtout dans les
  algorithmes parallèles et concept de scalabilité forte et
  faible. Lois de Amdahl et Gustafsson
- algorithmes parallèles pour architectures à mémoire partagée:
  parallélisme par tâche et analyse du chemin critique
- algorithmes parallèles pour architectures à mémoire distribuée:
  modèle de Hockney, communications collectives, modélisation et
  analyse d'algorithmes parallèles d'algèbre linéaire numérique
  (produit et factorisation de matrices denses et creuses)
- analyse de la consommation de mémoire dans des graphes de
  tâches: modèles d'analyse et minimisation de la consommation de
  mémoire dans des algorithmes parallèles exprimés sous forme de
  graphes de tâches

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Le cours introduit la notion de qubit et de portes logiques quantiques par leur modélisation mathématique. Nous verrons les outils d'algèbres linéaires (espace de Hilbert, produit tensoriel,...) et les notions de physique quantique (principe de superposition, intrication, et interférence quantique) que l'on retrouve dans le calcul quantique. Nous présenterons ensuite quelques algorithmes quantiques (algorithme de Deutsch, algorithme de Deutsh-Jozsa, et algorithme de Grover) qui permettent une accélération exponentielle ou une accélération quadratique par rapport aux meilleur algorithmes classiques possibles. Le cours se termine par un TP où nous implémenterons l’algorithme de Grover sur un simulateur d'ordinateur quantique.

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Le cours aborde la présentation de diverses métaheuristiques, mais également des méthodes d'intervalles, et l'hybridation de diverses approches. Des applications sont proposées à titre d'illustration, notamment dans le domaine de la résolution de conflits aériens. Une connaissance de la programmation linéaire est souhaitable, notamment en nombre entiers, car des comparaisons de méthodes sont utilisées pour illustrer l'intérêt des métaheuristiques. Un TD en salle informatique est proposé pour se familiarisier avec l'utilisation d'un algorithme évolutionnaire.

Le cours est présenté par Nicolas Durand, professeur à l'ENAC. nicolas.durand @ enac.fr

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Le contenu est double, avec un accent sur le domaine préféré de l’étudiant :

- Méthodes de filtrage :

    - Introduction au filtrage: inférence bayésienne; Principes de filtrage et de lissage, filtrage non linéaire; Application au cas linéaire et gaussien: filtre de Kalman.

   - Dynamique d'incertitude pour les équations différentielles ordinaires (EDO) et les équations différentielles stochastiques (EDS): de l'EDP à l'EDO (schémas numériques); Exposant de Lyapunov et système chaotique; processus stochastiques; processus de Markov discrets / continus; Dualité dynamique observable / mesure

   - Filtrage stochastique: filtre à particules; Filtre Kalman d’ensemble; Lissage stochastique

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Le cours rappelle les bases de l'assimilation de données pour les systèmes dynamiques de dimension finie, basées sur le formalisme bayésien afin d'introduire le filtrage non-linéaire et son implémentation particulaire. Le filtre de Kalman est présenté comme une solution particulière, et il est comparé au filtre particulaire en considérant l'interprétation géométrique de la malédiction de la dimensionnalité. La connexion entre l'AD bayésienne et le réseau récurrent sera présentée.

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L'étape de prévision pour les processus de Markov est décrite dans les cadres déterministe et stochastique en suivant une approche similaire : la dynamique de l'incertitude est déduite du semi-groupe agissant sur les fonctions observables, ce qui conduit à l'équation de Liouville (déterministe) ou de Fokker-Planck (stochastique) par dualité. La prédiction d'ensemble est ensuite introduite et justifiée à partir de l'interprétation faible de la dynamique de l'incertitude. Le calcul d'Itô est d'abord introduit à partir d'expériences numériques (fomule d'Itô, intégration d'une équation différentielle stochastique, convergence faible/fort des schémas numériques) et du chemin intégral menant à la limite continue de la fonction de coût discrète 4DVar. Les intégrales de Stratonovitch et d'Itô sont comparées pour leur utilisation dans la modélisation stochastique d'un bruit multiplicatif corrélé/décorrélé ponctuel. Un système de dimension infinie sera considéré dans le cas déterministe.

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