OBJECTIF
- Cette UE permet aux étudiants de maîtriser les techniques de communication écrite et orale essentielles pour l’ingénieur ou le manager.
PROGRAMME
- Maîtriser l’expression orale en situation professionnelle : structuration, argumentation, gestuelle, etc.
- Maîtriser les méthodes et les outils de la communication écrite professionnelle : compte-rendu, correspondance, courrier électronique
- Utiliser les outils de communication graphique de manière efficace
- Savoir animer un brainstorming et une discussion de groupe
OBJECTIF
- Lors de la conception de systèmes mécaniques, l’ingénieur doit dimensionner les composants soumis à des chargements thermiques et mécaniques complexes. Il est donc indispensable de savoir formuler des équations de comportement tenant compte des couplages entre les divers phénomènes thermomécaniques.
PROGRAMME
- Connaître les différents schémas de modélisation et principales hypothèses de chacune de ces modélisations
- Connaître la mécanique des milieux continus en transformations infinitésimales (HPP): lois de conservation, thermodynamique des milieux continus, notion de variables d’état et méthode de l’état local
- Savoir appliquer à la modélisation du comportement des solides thermo-elasto-(visco)-plastiques
- Savoir appliquer à la modélisation du couplage comportement-endommagement ductile pour modéliser la rupture ductile
- Savoir identifier des paramètres des modèles par une approche inverse
OBJECTIF
- Le référentiel défense et sécurité «Nouveaux risques du 21eme siècle» nous incite à considérer l'évolution des menaces et des conflits liés à la globalisation et à la mondialisation : violences liées au terrorisme, résolution des crises sociales, mutations et nouveaux défis, pour le citoyen, l'État et l'opinion publique.
PROGRAMME
- Appréhender l’évolution des nouvelles menaces et risques sociétaux (violences, criminalité organisée, terrorisme et malveillance sur la société)
- Analyser des événements collectifs, la prise de décision et l’évolution du leadership
- Analyser la géopolitique des conflits et les forces de l’ordre
- Analyser l’évolution de sa place dans la société, l’entreprise, l’État et l’opinion publique
- Anticiper les risques par le concept de sécurité globale
- Intégrer les stratégies de résilience des situations à risques dans ses actions
- Répondre aux défis « Sécurité-Défense »
OBJECTIF
- Initiation à une politique de prévention situationnelle :
- Présentation des institutions de l’État, des responsabilités, des influences et des recours pour le citoyen
- Les interventions des acteurs territoriaux, les nécessités, les restrictions et les limites
- La politique de prévention situationnelle
PROGRAMME
- Comprendre les normes internationales et communautaires en matière de responsabilité, en analysant la responsabilité administrative des personnes : notion, étendue et principes
- Etre en responsabilité dans les matières protégées : santé publique, protection des personnes
- Connaître la responsabilité en matière de police et d'ordre public : nécessités, restrictions et limites
- Analyser et appréhender les phénomènes juridiques susceptibles d'engager une action devant le juge administratif
- Aider à la prise de décision et appliquer les politiques de prévention situationnelle
- Prendre des responsabilités et avoir du leadership
Objectif :
- Certaines innovations technologiques récentes conduisent à redéfinir les relations entre agents humains, organisations et systèmes techniques. Elles interrogent ainsi les cadres traditionnels utilisés pour penser la relation homme-société-technologie.
Programme :
- analyser un large panel d’innovations technologiques contemporaines, et comprendre leurs conséquences sur le fonctionnement cognitif, les pratiques professionnelles et privées, et l’organisation de la société
- comprendre les conditions de leur mise en oeuvre des innovations technologiques à une échelle industrielle
- penser les rapports homme-société-technologie en questionnant les modèles traditionnels utilisés
OBJECTIF
- Introduction au calcul et à la modélisation probabiliste. L’accent est mis sur la présentation des définitions et propriétés relatives aux variables et vecteurs aléatoires.
PROGRAMME
- Se familiariser avec la notion d’événement aléatoire et de probabilité
- Comprendre et maîtriser les principes fondamentaux du calcul des probabilités
- Savoir poser correctement un problème reposant sur des données ou informations aléatoires, afin d’élaborer la bonne démarche permettant de faire les calculs de probabilités appropriés et d’en donner la solution
OBJECTIVE
- Identify and formulate a statistical problem in an industrial or experimental context
- Select the usual statistical distributions in real contexts
- Use basic statistical tools
- Propose statistical analyzes adapted to simulated or real datasets using a computer tool (R)
- Have a critical look at the use of statistics in daily and civic lif
PROGRAM
- Theoretical knowledge and skills:
- Descriptive statistics
- Population, sample, sampling
- Point estimate
- Confidence interval and precision of the estimate
- Statistical test methodology
- Techniques, tools and methods used:
- Summarize a population
- Construction and evaluation of the quality of an estimator
- Construction and evaluation of the quality of a confidence interval
- Precision of the estimate and calculation of sample size
- Implementation of the statistical test approach
- Planning of a statistical test, calculation of sample size
- Use of free R software and R Studio software
- Production of reports in R Markdown format
OBJECTIF
- Il s’agit d’introduire les méthodes et outils statistiques de base qu’un ingénieur doit maîtriser. Ce cours repose donc sur une présentation des éléments théoriques (estimation, tests d’hypothèse, analyse de la variance), une mise en application en TD et en TP avec le logiciel libre R.
PROGRAMME
- Identifier puis formuler correctement un problème dont les données sont de nature aléatoire, afin de définir et de choisir les outils et approches statistiques à mettre en œuvre
- Maîtriser les concepts théoriques fondamentaux qui permettent de comprendre et d’interpréter avec justesse les résultats fournis par les calculs statistiques
OBJECTIF
- Lors de la conception ou de l'exploitation d'un réseau, il est important de connaître ses propriétés et ses performances. L'objet de ce module est d'étudier différents outils pour la modélisation et l'évaluation de performances de réseaux.
PROGRAMME
- Connaître la théorie des graphes
- Savoir mettre en œuvre une solution à base de graphes pour un problème de réseaux
- Connaître la théorie des chaînes de Markov à temps discret et à temps continu
- Connaître les principes de files d'attente simples et réseaux de files d'attente et leur modélisation par Chaînes de Markov pour déterminer des paramètres de performances (temps d'attente, taux d'occupation, rejet...)
- Savoir modéliser un système à l'aide des chaînes de Markov et des réseaux de files d'attente. Connaître les principes d'application de ces outils à la gestion active des files d'attente dans les routeurs
OBJECTIF
- Il s’agit d’introduire les méthodes essentielles d’analyse des signaux déterministes. Les applications illustrant ce module sont issues des télécommunications, de l’analyse des signaux RADAR, vibratoires, du contrôle non destructif etc.
PROGRAMME
- Comprendre les méthodes de base de transmission de l’information en télécommunications
- Interpréter un signal et choisir un espace de représentation du signal adapté
- Comprendre le rôle et le fonctionnement des éléments d’une chaine de traitement de l’information ou d’aide au diagnostic
- Savoir concevoir un système de transmission de l'information ou comprendre le fonctionnement d'un système existant
OBJECTIF
- Etudier les méthodes d’analyse et de conception des algorithmes de commande automatique logique, modéliser les fonctionnements et commandes séquentiels.
PROGRAMME
- Modéliser un système de production par un modèle de simulation à évènement discret
- Modéliser un système de production par un modèle de réseaux de Petri
- Modéliser une régulation (automatique) par un contrôleur à Logique Floue
- Mettre en œuvre les modèles à évènement discret en situation réelle (TP)
OBJECTIF
- L’aide à la décision dans les systèmes complexes nécessite des démarches adaptées, non limitées aux approches cartésiennes classiques, mais systémiques i.e. globales, tant qualitatives que quantitatives, inspirées des sciences de l’ingénieur, humaines et sociales.
PROGRAMME
- Comprendre les notions fondamentales permettant de construire des démarches globales pour analyser les systèmes complexes
- Mettre en œuvre une démarche systémique par itérations successives, appliquée à un système complexe concret
- Déterminer et organiser les paramètres pertinents pour construire un ou plusieurs modèles d’un système complexe
- Choisir le ou les modèles adaptés permettant de répondre à une problématique donnée pour un système complexe
OBJECTIF
- Un système de production convertit des matières premières en produits finis par l'application d'outils et d'un procédé d'opérations. Cette unité d'enseignement permet d'acquérir des connaissances de base pour la conception et l'analyse des systèmes de production.
PROGRAMME
- Equilibrer les charges de travail dans une ligne de fabrication ou d'assemblage
- Analyser la productivité d'un système de production en appliquant des méthodes analytiques
- Optimiser un système de production par le placement et le dimensionnement de stocks tampons entre postes de travail
- Appliquer la technologie de groupe à l'implantation des ateliers
- Aménager un atelier en appliquant des méthodes d'agencement
- Concevoir un système de manutention pour mettre en œuvre les flux physiques dans un système de production
- Simuler et optimiser un système de fabrication et son système de manutention associé grâce à un logiciel de simulation
OBJECTIF
- Il s'agit d'introduire les techniques récentes de machine learning et de deep learning pour traiter des données massives pour les objets connectés, avec des applications en vision par ordinateur.
PROGRAMME
- Connaître et savoir entrainer des algorithmes de machine learning
- Connaître et savoir entrainer des algorithmes de deep learning de type CNN et LSTM pour la classification supervisée
- Connaître et savoir entrainer des algorithmes de deep learning pour la régression
- Connaître les principes d'extraction de features et de finetuning sur des réseaux existants
- Connaître et manipuler des méthodes de réduction et de visualisation de données en grande dimension (LLE, Laplacian EigenMaps, T-SNE)
- Connaître les principes du traitement distribué des données
- Savoir adapter les algorithmes de deep learning sur des cibles embarquées comme des microcontrôleur
OBJECTIF
- Il s'agit d'introduire le contexte des nouvelles technologies basées sur les objets connectés multimédia et les objets connectés mobiles (robotique).
PROGRAMME
- Connaître le contexte des nouveaux contenus multimédia
- Comprendre le fonctionnement d'une chaine de traitement d'images pour la reconnaissance de formes
- Comprendre les différentes normes de codage et de compression du son, des images fixes et de la vidéo
- Connaître quelques algorithmes de localisation de capteurs en fonction des contraintes des transmissions Radio
- Manipuler des techniques d'optimisation de transmission de flux vidéo
- Manipuler des techniques d'intelligence artificielle pour optimiser la bande passante lors de la transmission d'un grand volume de données
OBJECTIF
- Connaitre les outils d’analyse des systèmes linéaires analogiques et numériques.
- Etre capable de réaliser un correcteur linéaire répondant à un cahier des charges précis.
PROGRAMME
- Modélisation des systèmes physiques par des fonctions de transfert
- Représentation et simplification des fonctions de transfert
- Analyse temporelle et fréquentielle
- Précision et stabilité
- Conception de correcteurs analogiques : correcteurs PID, correcteurs à avance/retard de phase, correcteurs de Smith
- Mise au point de correcteurs numériques : transposition des correcteurs analogiques
- Implémentation de correcteurs sur une cible temps sous Matlab/Simulink
OBJECTIF
- Maîtriser les outils des systèmes combinatoires et séquentiels pour réaliser une automatisation à partir d’un cahier des charges.
PROGRAMME
- Présentation des modèles de base (automates, machine à états, réseaux de Petri, Grafcet) utilisés pour représenter les comportements logiques des systèmes automatisés
- Synthèse de systèmes combinatoires : algèbre de Boole, fonctions binaires, minimisation des fonctions binaires
- Synthèse synchrone et asynchrone de systèmes séquentiels : notion d’états, fonction mémoire, bascules
- Modélisation de la commande des systèmes automatisés par Grafcet
- Programmation et mise en œuvre d’un Automate Programmable Industriel (API)