Enseignements communs (6 UE de BASE) - 18 ECTS

Base : spécialités GL, Mitic, Miage

Responsable

Noël PLOUZEAU

Objectifs

À l'issue du module AOC les étudiant(e)s devront être capables de :

  • mettre en oeuvre des patrons de conception quelconques, dans un langage objet tel que Java ou C#
  • appliquer une démarche de construction de logiciels à objets à partir d'un cahier des charges
  • appliquer des techniques de conception à objets telles que l'inversion de contrôle et la séparation des préoccupations

Méthode de travail

  • Étude des mécanismes contribuant au découplage (encapsulation, substituabilité de type, réseau de dépendances, etc)
  • Études des patrons de conception
  • Étude de tactiques de conception fondées sur l'identification et l'interconnexion de patrons de conception

Organisation

6 h CM
10 h TD
16 h TP (dont 10 encadrées)

Base : spécialité Miage

Responsable

Marc BOUSSE

Objectif

Former des informaticiens spécialisés pouvant mener à bien des projets décisionnels en s'appuyant sur des connaissances spécifiques dans les domaines suivants : organisationnel, modélisation, développement, déploiement et conduite de projet.

Savoir et savoir-faire associés

  • Outils conceptuels
  • Méthodes de mise en œuvre, d’acquisition, de restitution
  • Qualité des données décisionnelles

Références bibliographiques

  • Jarke M. et al., Fundamentals of data warehouses, Springer-Verlag, 2003
  • Kimball R.,(1997), Entrepôts de données : guide pratique du concepteur de "data warehouse", International Thomson publishing France.
  • Muckenhirn P., Le système d'information décisionnel, Hermès Science Publication, 2003
  • Thomsen E., OLAP Solutions, Wiley, 2002

Horaire

Cours : 14 heures
TD : 4 heures
TP : 14 heures

Base : spécialité Miage

Responsable

Benoît BAUDRY

Objectif

Le développement d'une application, d'un progiciel, ou d'un service commence par l'analyse des besoins et la définition des contraintes de réalisation. L'atteinte des objectifs techniques, de coût et de délais du projet dépend en grande partie du niveau de précision, de cohérence et d'exhaustivité de l'expression de ces exigences.
Concrètement, sur le plan opérationnel, l'expression des exigences consiste à rechercher, ordonner, caractériser, hiérarchiser et valoriser les fonctions souhaitées. Le document (livrable) résultant de cette réflexion amont exprime les besoins fonctionnels (et non les solutions techniques) de la manière la plus exhaustive et la moins ambiguë possible. Ce document d’exigences représente pour les parties prenantes une référence documentée de leur compréhension des produits et/ou services, compréhension concrétisée par les livrables du projet. Ce document vise à couvrir l'ensemble du cycle de vie du projet ou l’ensemble des variantes d’un produit.
En vue de faciliter la validation des exigences par des décideurs de haut niveau (généralement peu au fait des contraintes techniques mais, en revanche, sensibles aux questions de coût, de délais et de satisfaction client), on s’appuie sur un document textuel qui doit être lisible par les différentes parties prenantes.
Les étudiants apprendront à :
- Illustrer les problèmes de définition des exigences
- Introduire les méthodes d’identification et raffinement des exigences pour un système complexe
- Référentiel d’exigences
- Analyse de cohérence et de complétude des exigences
- Réutilisation des exigences
- Validation système à partir des exigences
 

Savoir et savoir-faire associés

  • Structurer un cahier des charges
  • Exprimer un besoin précis et non ambigu
  • Valider un système en recette à partir des besoins
  • Préparer le passage entre la maîtrise d’ouvrage et la maîtrise d’oeuvre
  • Connaissances initiales des environnements de gestion et structuration des exigences

Références bibliographiques

  • Hull, E., K. Jackson, and J. Dick, Requirements Engineering. 2006: Springer.
  • Sommerville, I. and P. Sawyer, Requirements Engineering: A Good Practice Guide. 1997: Wiley.
  • Konrad, S. and B.H.C. Cheng. Facilitating the Construction of Specification Pattern-based Properties. in Proceedings of RE'05 (Requirements Engineering). 2005. Paris, France: p. 329 - 338.

Horaire

Cours : 20 heures
TD : 
TP : 12 heures

Base : spécialité Miage

Responsable

Didier CERTAIN

Objectif

    appréhender les problèmes soulevés par la mise en œuvre de l’évolution des systèmes d’information, c'est-à-dire à la fois l’architecture et l’urbanisation du SI qui repose de plus en plus sur l’intégration de modules applicatifs, et la conduite des projets, qu’ils soient en développement ou intégration.
    fournir les outils de base pour l’animation d’équipe et la délégation, la communication dans des situations difficiles, utiliser ces outils.
    projeter les étudiants en situation de décisionnaire d’une entreprise, à travers une étude de cas.

Savoir et savoir-faire associés

  • Management de projet
  • Intégration d’applications
  • Communication
  • Conseil stratégique

Références bibliographiques

  • Intégration applicative EAI, B2B, BPM et SOA, Bernard Manouvrier et Laurent Ménard, Ed. Hermès, 2007.
  • Introduction à ITIL, Christian Nawrocki, Août 2005, ISBN: 2-9524851-0-0.
  • De la gestion de projet au management par projet : Maîtriser les risques d'une organisation transversale, Jean-Louis G. Muller, Michel Joly Edition : AFNOR 2002

Horaire

Cours : 28 heures
TD : 30 heures
TP : 6 heures

Base : spécialité Miage

Responsable

Didier CERTAIN

Objectifs

  • Analyser les besoins techniques face aux contraintes et aux objectifs de l’entreprise ;
  • Évaluer les différents composants d’un système CRM dans une entreprise ;
  • Proposer des solutions compatibles avec ces contraintes et objectifs ;
  • Choisir les acteurs capables de fournir ces composants et les intégrer ;
  • Maîtriser les implications techniques et organisationnelles des outils envisagés ou installésRecommander les bonnes pratiques relatives à cette situation.

Savoir et savoir-faire associés

  • Prospective
  • Initiation aux principes du marketing
  • Relation client

Références bibliographiques

  • Evrard Y, Pras B, Roux E (2003), Market : études et recherche marketing, 3e édition, Dunod, Paris.
  • Lendrevie J., J. Levy et D. Lindon (2003), Mercator, 7e édition, Dalloz, Paris.

Horaire

Cours : 32 heures
TD : 24 heures
TP : 8 heures

Enseignements à choisir (4 UE d'OPTION) - 12 ECTS

Option : spécialité Miage

Responsable

Didier CERTAIN

Objectif

L'objectif de ce module est de sensibiliser les étudiants aux méthodes provenant de domaines différents, utilisées pour résoudre un problème réel. On s'intéressera aux méthodes issues de la fouille de données mais aussi aux méthodes d'optimisation et de recherche opérationnelle.

Le Géomarketing a pour objectif d'intégrer la dimension spatiale dans les prises de décision des différents acteurs du marché. L'objectif du cours est de mieux comprendre cette nouvelle approche marketing en s'articulant autour d'une approche théorique et empirique et d'autre part pratique.

Savoirs et savoir-faire associés

  • GEO : géomarketing : théories qui expliquent l’analyse spatiale ; applications Mapinfo en géomarketing
  • RP : résolution de problèmes, répartie sur plusieurs demi- journées et consacrée à des applications différentes en marketing et en environnement notamment, en lien avec des professionnels. Exemples : application en optimisation des ressources et planification, application de data mining industriel.

Références bibliographiques

  • Géomarketing; Latour, Lefloch, Ed Organisation, 2001
  • Management de la distribution, Basset, Cliquet et Faddy, Dunod 2e édition, 2006

Horaire

Cours : 20 heures
TD : 8 heures
TP : 4 heures

Option : spécialité Miage

Responsable

Didier CERTAIN

Objectif

L’objectif est d’offrir aux étudiants une palette de solutions pour l’aide à la décision utilisant des méthodes statistiques. On y intégrera des outils déjà vus, en fouille de données, recherche opérationnelle et intelligence artificielle. Dans une entreprise, les services d’aide à la décision permettent d’exploiter les informations stratégiques fournies par le marché ou les consommateurs. Les domaines d’applications sont extrêmement variables : marketing, finance, économie, environnement, …

Savoirs et savoir-faire associés

  • Méthodes d'apprentissage non supervisées (analyses factorielles, projections révélatrices, clustering, cartes de Kohonen)
  • Méthodes d'apprentissage supervisé : analyse discriminante, arbres de décision, SVM, et réseaux neuronaux
  • Méthodes de validation : problèmes de surapprentissage, rééchantillonnage

Références bibliographiques

  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference and Prediction. Springer Verlag (2000)
  • Jambu M. Guide pratique du datamining ED Eyrolles 1998

Horaire

Cours : 16 heures
TD : 8 heures
TP : 8 heures

Option : spécialité Miage

Responsable

Sébastien FERRÉ

Objectif

L’objectif est d’offrir aux étudiants une palette de solutions pour l’aide à la décision utilisant des méthodes issues de l’intelligence artificielle. On y intégrera des outils déjà vus, en fouille de données, recherche opérationnelle et intelligence artificielle.
 

Savoirs et savoir-faire associés

  • Description symbolique des données
  • Apprentissage supervisé symbolique
  • Apprentissage non supervisé symbolique

Références bibliographiques

  • Advanced Course on Knowledge Discovery (ACAI), 2005.
  • Mladenic, Lavrac, Bohanec and Moyle (eds.): Data Mining and Decision Support: Integration and Collaboration. Kluwer 2003

Horaire

Cours : 16 heures
TD : 8 heures
TP : 8 heures

Option : spécialité Miage

Responsable

César VIHO

Savoirs et savoir-faire associés

Les compléments utiles pour être en mesure de déployer, réorganiser, administrer et gérer une infrastructure de réseaux d’une petite entreprise, et/ou être capable d’interagir avec les administrateurs de réseaux de l’entreprise. 

Horaire

Cours : 12 heures
TD : 8 heures
TP : 4 heures
Projet : 8 heures

Option : spécialités  Mitic, Miage

Responsable

Eva KIJAK

Objectifs

L'énorme accroissement de la quantité des documents multimédias numérisés disponibles pose le problème de la gestion et de l'accès à ces données : rien ne sert de stocker des données que l'on ne saura pas retrouver. À partir d'une présentation des besoins et des contextes applicatifs, tant pour les milieux professionnels (archives de télévision, agences de photos, grands corpus textuels) que pour les particuliers, le module abordera les techniques d’indexation existantes et les problèmes actuels pour les médias image et texte. Les systèmes de recherche d’information, ainsi que leur évaluation et les problèmes posés par la gestion effective des index au sein des bases de données seront présentés. La collaboration entre les médias conclura le module.

Plan détaillé

  • Introduction : les documents multimédias, les utilisateurs et leurs besoins, les contextes applicatifs
  • Description d'images fixes : descripteurs globaux, couleur, forme, texture
  • Reconnaissance d'objets : descripteurs locaux et invariants
    Indexation automatique de documents textuels : modèles booléen et vectoriel, méthodes statistiques de choix d'index
  • Traitement automatique des langues (TAL) et recherche d'information : utilisation d'éléments et d'outils standards du TAL et de l'apprentissage artificiel, méthodes linguistiques de choix d'index, traitement de la sémantique
  • Système de recherche d’images par le contenu et évaluation. Aspects bases de données et couplage de médias.

Travaux pratiques et applicatifs

Les travaux pratiques permettront de mettre en œuvre et de tester des systèmes de recherche d’information basés image et texte, utilisant les descripteurs et les méthodes présentés en cours.

  • Comparaison d’images : extraction de descripteurs globaux et comparaison de différentes mesures de similarité.
  • Application à la recherche d’image et la classification.
  • Extraction de descripteurs locaux et évaluation. Application à la recherche d’images et évaluation.
  • Développement et évaluation d’un moteur de recherche textuel

 Pré-requis

  • Programmation Perl et C, C++ ou Java
  • Notions de traitement d’image (facultatif)

Compétences développées

À l’issue de l’option, les étudiants maîtrisent les techniques d’indexation couramment utilisées pour les media image et texte. Ils ont également acquis une bonne connaissance du fonctionnement des systèmes de recherche d’information et des problématiques associées.

Horaire

12 h CM
 4 h TD
16 h TP

Base : spécialité GL

Responsable

Jean-Marc JÉZÉQUEL

Objectifs

  • aborder les techniques les plus modernes en cours de déploiement dans l'industrie pour le développement de grands systèmes logiciels, fondées la notion de modélisation.
  • articuler la modélisation tant pour produire automatiquement le logiciel (conception) que pour le valider (test).
  • envisager la conception du logiciel comme une fusion (ou un tissage) des différents aspects modélisés vers du code, et le test comme la validation qu'ils ont été fusionnés correctement.

Savoir et savoir-faire associés

  • comprendre et mettre en pratique les principes de base de cette ingénierie des modèles
  • appliquer automatiquement des patrons de conceptions, piloter un tisseur d'aspects, dériver des produits depuis une ligne de produits logiciels, paramétrer des générateurs de code.
  • acquérir une culture générale du test de logiciel.
  • savoir appliquer des techniques de génération de tests efficaces à partir du code, de la spécification ou des modèles de conception.

Références bibliographiques

  • Jean-Marc Jézéquel, Benoit Combemale, Didier Vojtisek, Ingénierie Dirigée par les Modèles : des concepts à la pratique. Ellipses, pp. 144, Feb. 2012, Références science.
  • Jean-Marc Jézéquel. Model driven design and aspect weaving. In Software and Systems Modeling 7 (2), 209-218.
  • Brice Morin, Olivier Barais, Jean-Marc Jézéquel, Franck Fleurey, and Arnor Solberg. Models at runtime to support dynamic adaptationIEEE Computer, pages 46-53, October 2009.

Horaire

16 h CM
4 h TD
12 h TP

Option : spécialité Miage

Responsable

Nicolas Vigneron

Objectif

L’objectif du management de la production, dans une entreprise industrielle ou commerciale est d’assurer durablement sa pérennité, son développement et sa compétitivité.
Le management de la production consiste à gérer la production en temps voulu, aux quantités demandées dans des conditions de coûts de revient et de qualité déterminées et en optimisant les ressources de l’entreprise.
Cette UE présente plusieurs démarches récentes et innovantes que les entreprises mettent en oeuvre en vue d’atteindre les objectifs énoncés ci-dessus de façon efficiente et compétitive.
 

Savoirs et savoir-faire associés

  • Méthodes agiles en management de projets logiciels
    Les méthodes Agiles forment une alternative aux méthodes industrielles classiques de développement de projets logiciels. Basées sur une forte implication des maîtres d’ouvrage (clients) et des équipes de développement (fournisseurs), les méthodes Agiles se veulent plus pragmatiques que les méthodes traditionnelles. En échange d’une plus grande implication des clients, elles permettent une plus grande réactivité des fournisseurs à leurs demandes. Elles visent la satisfaction réelle du besoin du client et non les termes d'un contrat de développement. La notion de méthode agile a été officialisée en 2001 par un document nommé Agile Manifesto.
  • Lean Management
    • Présentation et objectifs de la démarche lean
    • Gestion de production en juste à temps
    • Maîtrise des processus
    • Outils associés à la qualité
    • Contrôle statistique des processus.

Références bibliographiques

  • Organisation et gestion de la production, Georges Javel, DUNOD
  • Méthodes Productique et qualité, Jean Marie Chateler, ELLIPSE
  • Qualité en production, Daniel Duret, Maurice Pillet, EO SUP
  • Lean Management, Pierre Pezziardi, GEODIF
  • Lean six sigma, Michael L. George, Bill Kastle et David, MAXIMA
  • Gestion de projet : Vers les méthodes agiles, Véronique Messager Rota, Jean Tabaka, EYROLLES
  • Gestion de projet : Extreme programming, J.-L. Bénard, L. Bossavit, R. Médina , D. Williams, EYROLLES.

Horaire

Cours : 8 heures
TD : 8 heures
TP : 16 heures

Intitulé UE : MultiMédia Mobile (MMM)
Mention du master : INFORMATIQUE
Spécialités : GL, MITIC
Semestre : 3

Objectifs

  • Donner une vue générale du développement d’applications mobiles (téléphones/tablettes)
  • Présenter les fondements, architecture, et techniques de développement de la plateforme Android
  • Aborder la malléabilité des applications sur différents supports
  • Présenter les technologies client/serveur pour le développement mobile
  • Méthodologies de développements multi-platformes

Savoirs et savoir-faire associés

  • Développement Android (SDK, Google Maps, Content Providers, Fragments, Taches Asynchrones)
  • Outils et technologies de communication client-serveur (API Rest/Volley/JSON)
  • Communications Push/Pull, synchronisation des données, tâches asynchrones

Informations pratiques

  • Responsable UE : Marc Christie
  • Composante : ISTIC
  • Crédits UE : 3
  • Coefficient UE : 3
  • Capacité d'accueil : 40 étudiants
  • Langue d'enseignement : français
  • Forme de l'enseignement : présentiel
  Cours TP TD Projet Stage
Présentiel par étudiant (32h) 12h 20h      
Travail personnel par étudiant 3h 20h      
Coût UE (1 Cours + 2 TP + 1 TD) 12h 40h