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).
• 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
• 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.
• Travailler efficacement en équipe, développer son leadership, prendre des décisions dans des contextes multidisciplinaires, multiculturels et internationaux.
• 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.
• 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.
• 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 de l'UE

A l'issue de cette UE, l'étudiant.e devrait avoir acquis des connaissances théoriques et des compétences pratiques en rapport avec l'un des paradigmes majeurs de l'IA : les modèles probabilistes (raisonnement probabiliste). Il/elle devrait :
- comprendre l'importance et l'intérêt de la perspective probabiliste à l'IA.
- connaître la théorie de base des modèles graphiques probabilistes et réseaux bayésiens.
- connaître les modèles de Markov cachés, les filtres à particules, les mélanges de gaussiennes, l'allocation de Dirichlet latente, les modèles Bayesien linéaires et non-linéaires.
- être capable de mettre en oeuvre des approches d'inférence statistique.
- savoir utiliser les librairies logicielles dédiées à la programmation probabiliste (PyMC, Pyro, etc.).
 

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

L'UE est composée d'une AA qui expose:
- l'intelligence artificielle exploitant la théorie des probabilités, sur base des modèles graphiques probabilistes, des réseaux bayésiens, et de leur mise en oeuvre via la programmation probabiliste.

La partie pratique de cette AA comportera des TPs permettant de s'approprier la théorie.

Plus de détails sur le contenu sont donnés dans la fiche ECTS de cette AA.

Compétences préalables

Sans objet