Programme d’études 2019-2020English
Proposer une solution fonctionnelle
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en informatique et gestion à la Faculté Polytechnique

Les étudiants sont invités à consulter les fiches ECTS des AA pour prendre connaissance des modalités d’évaluation prévues pour la fin du Q3

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-M1-IRIGIG-012-MUE ObligatoireTUYTTENS DanielF151 - Mathématique et Recherche opérationnelle
  • TUYTTENS Daniel
  • GILLIS Nicolas

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français486000099.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-MARO-011Graphes et optimisation combinatoire3612000Q1
I-MARO-017Ateliers de modélisation en recherche opérationnelle1248000Q1

Note globale : les évaluations de chaque AA donnent lieu à une note globale pour l'unité d'enseignement.
Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Imaginer, concevoir, réaliser et mettre en oeuvre des modèles conceptuels et des solutions informatiques pour répondre à des problèmes complexes notamment de décision, d'optimisation, de gestion et de production dans le cadre d'une démarche d'innovation en entreprise en intégrant l'évolution des besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
    • Identifier le problème complexe à résoudre et élaborer avec le client le cahier des charges en intégrant les besoins, contraintes, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
    • Sur base d'une modélisation, concevoir un système ou une stratégie répondant au problème posé ; les évaluer compte tenu des différents paramètres du cahier des charges.
    • Concrétiser une solution choisie sous la forme de diagrammes, de graphes, de prototypes, de logiciels et/ou de modèles numériques.
    • Evaluer la démarche et les résultats en vue de leur adaptation (modularité, optimisation, qualité, robustesse, fiabilité, évolutivité,...).
    • Intégrer la veille et l'innovation technologique au sein d'équipes d'ingénierie.
  • Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Informatique et Gestion
    • Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs au domaine de l'Informatique et Gestion
    • Analyser et modéliser une solution informatique innovante ou une stratégie d'entreprises en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, optimisation, algorithmique, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
    • Identifier et étudier les applications possibles des technologies nouvelles et émergentes dans le domaine des sciences et technologies de l'information et du management quantitatif et qualitatif de l'entreprise.
    • Evaluer la validité des modèles et des résultats compte tenu de l'état de la science et des caractéristiques du problème.
  • Planifier, gérer et mener à bien des projets compte tenu de leurs objectifs, ressources et contraintes et en assurant la qualité des activités et des livrables.
    • Définir et cadrer le projet compte tenu de ses objectifs, ressources et contraintes.
    • Exploiter les principes et outils de gestion de projet, notamment le plan de travail, l'échéancier, le suivi documentaire, le versioning et les méthodologies de développements logiciels.
    • Evaluer la démarche et les réalisations, les réguler compte tenu des constats faits et des feedbacks reçus.
    • Respecter les échéances et le plan de travail.
  • Travailler efficacement en équipe, développer son leadership, prendre des décisions dans des contextes multidisciplinaires, multiculturels et internationaux.
    • Interagir efficacement avec d'autres acteurs pour réaliser un travail commun dans des contextes variés (multidisciplinaires, multiculturels et internationaux).
    • Contribuer à la gestion et à la coordination d'une équipe qui peut être composée de personnes de différents niveaux et disciplines.
    • Identifier les compétences et ressources, rechercher l'expertise externe si nécessaire.
    • Prendre des décisions, individuelles ou collectives, en prenant en considération les paramètres (humains, techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux) engagés.
  • Communiquer et échanger des informations de manière structurée - oralement, graphiquement et par écrit, en français et dans une ou plusieurs autres langues - sur les plans scientifique, culturel, technique et interpersonnel en s'adaptant au but poursuivi et au public concerné.
    • Argumenter et convaincre, tant à l'oral qu'à l'écrit, vis-à-vis de clients, des enseignants et des jurys.
    • Sélectionner et utiliser les modes et supports de communication écrite ou orale adaptés au but poursuivi et au public concerné.
    • Utiliser et produire des documents scientifiques et techniques (modélisation mathématique, architecture des données et du logiciel, rapport, cahier des charges, analyse financière, documentation et manuels, ...) adaptés au but poursuivi et au public concerné.
  • Agir en professionnel responsable, faisant preuve d'ouverture et d'esprit critique, inscrit dans une démarche de développement professionnel autonome.
    • Exploiter les différents moyens mis à disposition pour se documenter et se former de manière autonome.
  • Contribuer par un travail de recherche à la solution innovante d'une problématique en sciences de l'ingénieur.
    • Construire un cadre théorique ou conceptuel de référence, formuler des solutions innovantes à partir de l'analyse de la littérature scientifique, notamment dans des champs disciplinaires nouveaux ou émergents.
    • Concevoir et mettre en oeuvre des analyses conceptuelles, des modélisations numériques, des implémentations logicielles, des études expérimentales et des analyses comportementales.
    • Récolter et analyser des données avec rigueur.
    • Interpréter adéquatement des résultats en tenant compte du cadre de référence au sein duquel la recherche s'est développée.
    • Communiquer, à l'écrit et à l'oral, sur la démarche et ses résultats en mettant en évidence tant les critères de scientificité de la recherche menée, que les potentialités d'innovation théoriques ou techniques et les possibles enjeux non techniques.

Acquis d'apprentissage UE

- Travail en groupe  - Travail de recherche  - Mise en oeuvre de développement logiciel et de méthodes de recherche opérationnelle  - Contact avec un client  - Présentations écrites et orales      Ce travail de groupe se base sur les notions vues en théorie des graphes et en optimisation combinatoire.   Faire comprendre et connaître les notions et problèmes fondamentaux de la théorie des graphes;Etudier les algorithmes correspondants; approfondir les notions d'algorithmique acquises par ailleurs en s'intéressant à l'efficacité des algorithmes (familiarisation avec les calculs de complexité algorithmique);Faire comprendre et connaîre les problèmes fondamentaux et les méthodes de base de l'optimisation combinatoire;Illustrer quelques méthodes sur quelques problèmes;Montrer l'utilité des notions et algorithmes pour la résolution de problèmes pratiques de gestion de production, logistique, etc
 

Contenu de l'UE

Formation par la pratique à la conduite d'un projet de résolution d'un problème concret (venant en général d'une entreprise), en lien avec la Recherche Opérationnelle.   Cette formation se base sur les notions vues en théorie des graphes et en optimisation combinatoire.   Notions de base de la théorie des graphes et structures de données; étude de problèmes de la théorie des graphes: arbres, plus court chemin, connexité, flots;introduction à la complexité : classes P et NP; étude de problèmes classiquesde l'optimisation combinatoire : sac-à-dos, couverture, voyageur de commerce; introduction aux méta-heuristiques
 

Compétences préalables

Bonnes connaissances des techniques d'optimisation et de modélisation.

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux
  • Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Il s'agit d'une note globale calculée comme suit : Soit  X = Note / 20 de l'AA I-MARO-017   et  soit Y = Note / 20 de l'AA I-MARO-011.   Si Min(X,Y) est inférieur ou égal à 9 alors la Note globale de l'UE = Min(X,Y).   Si Min( X, Y )  est strictement supérieur à 9  alors la Note globale de l'UE =  5/9 *  X + 4/9 * Y  

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux
  • Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Si l''AA  I-MARO-017 n'est pas réussie en Q1, il n'y a pas d'épreuve possible en Q3. Si l''AA  I-MARO-011 n'est pas réussie en Q1, l'évalaution reste identique à l'évaluation en Q1. 

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

  • Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'activités

AATypes d'activités
I-MARO-011
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
I-MARO-017
  • Cours magistraux
  • Conférences
  • Ateliers et projets encadrés au sein de l'établissement

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-MARO-011
  • Face à face
I-MARO-017
  • Mixte

Supports principaux

AA
I-MARO-011
I-MARO-017

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-MARO-011Sans objet
I-MARO-017Sans objet

Supports complémentaires

AASupports complémentaires
I-MARO-011Copie de présentation - Partie 2 - Optimisation combinatoire - D. Tuyttens
,Copie de présentation - Partie 1 - Théorie des graphes - D. Tuyttens
,Copie de présentation - Partie 3 - Métaheuristiques - M. Mezmaz
I-MARO-017

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-MARO-011Sans objet
I-MARO-017Not applicable

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-MARO-011P. Lacomme, C. Prins & M. Sevaux Algorithmes de graphes, Editions Eyrolles, 2003. J. Dréo, A. Pétrowski, P. Siarry & E. taillard Métaheuristiques pour l'optimisation difficile, Editions Eyrolles, 2003.
I-MARO-017Sans objet
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 13/07/2020
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be