Licence Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales (MIASHS)

Libellé descriptif du bloc

INFORMATIQUE

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & GESTION DE PROJET

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

SCIENCES COGNITIVES

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

INFORMATIQUE APPLIQUEE A LA GESTION D'ENTREPRISE ET DES SYSTEME D'INFORMATION (MIAGE)

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES (TAL) & SCIENCES COGNITIVES

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

obligatoire pour un parcours de spécialisation au sein de l'action

Libellé descriptif du bloc

MIAGE & TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES (TAL)

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

LANGUES

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

METHODOLOGIE

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

obligatoire pour un parcours de spécialisation au sein de l'action

Libellé descriptif du bloc

OPTIONS L_AS (licence accès santé)

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

Libellé descriptif du bloc

ORION (découverte de la recherche)

Peut être suivi de manière indépendante sous réserve d’avoir les compétences pré-requises

Non

Qualification associée inscrite au RNCP ou Répertoire spécifique

Non

Ce bloc est

optionnel

Issue(s) de l’action

Etape suivante du parcours

Poursuite en études supérieures

Action(s) suivante(s) du parcours

Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises)

Master Sciences Cognitives

Master Traitement Automatique des Langues (TAL/NLP)

Niveau de diplôme minimum pour accéder à l’action via une VAPP

VAPP non prévue ou non nécessaire

Caractéristiques de l’action

Cursus pour Famille(s) Métier

Conception et Gouvernance du Système d'Information

Ingénierie et intégration de solutions logicielles

Ingénierie de solutions multimédia et jeu

Ingénierie et intégration de solutions numériques industrielles

Gestion, exploitation et valorisation des données

Gestion et Pilotage des Projets / Services récurrents / R&D

Publics ciblés

Bachelier en poursuite d'étude

Etudiant en poursuite d'études

Etudiant en réorientation

Métier(s) ciblé(s)

Description détaillée

Niveau de diplôme minimum requis

Bac général ou DAEU, Bac Pro / Niveau 4

Critères spécifiques d’éligibilité des publics à l’action complète

Spécialités à privilégier en 1ère et Terminale : Mathématiques, Informatique, Sciences de l'ingénieur, Physique, SVT.
Toutes les candidatures sont acceptées en 1ère année de licence.
Toutes les candidatures sont étudiées pour les réorientation en L2 ou L3

Diplôme délivré

Licence

Déroulement de l’action

Type(s) de parcours concerné(s)

Licence / Bachelor+ Master / Mastère

Modalité(s)

Durée globale

3.00

Unité

Année(s)

En Alternance

Non

Nombre d’heures en entreprise

390

Modalité

Stage(s)

Précisions (fréquence, période, …)

Minimum 8 semaines à la fin de la 3ème

Unité

Mois

Durée globale

3.00

Unité

Année(s)

En Alternance

Non

Type d’alternance

Contrat d'Apprentissage

Nombre d’heures en entreprise

600

Modalité

Contrat d'alternance

Précisions (fréquence, période, …)

Alternance possible à partir de la 3ème année (L3). L'alternant suit les mêmes cours que les étudiants non alternants.
Certaines matières (projet professionnel...) sont néanmoins automatiquement validées (quitus)
L'alternance se substitut au stage de L3. L'alternance se poursuit en Master (Master MIAGE, TAL ou SC)

Alternance sur une durée de

1.00

Unité

Année(s)

Précisions sur les outils

Professeur référent pour chaque élève en L1 et pour chaque promotion en L2 et L3
Venues d'anciens étudiants durant l'année pour échanger sur les parcours possibles en L3 et masters, les métiers après le diplôme, la poursuite en doctorat...
Cours de remise à niveau en mathématiques durant les vacances précédent la rentrée
Cours de soutien facultatif durant l'année
Tutorat facultatif par des élèves de L3 durant l'année

Raison sociale

IDMC - Institut des sciences du Digital - Management & Cognition

Points de contact

Zone(s) géographique(s) gérée(s) par le contact pour l'action

Lorraine : Meurthe-et-Moselle (54)

Fonction

Responsable pédagogique

Civilité

Monsieur

Prénom

Matthieu

Nom

BARRANDON

Téléphone

Mail

Contact interne de l’organisme pour les processus de gestion du Numéric’Emploi

Off

Affichage média(s) de contact dans le répertoire

Zone(s) géographique(s) gérée(s) par le contact pour l'action

Lorraine : Meurthe-et-Moselle (54)

Fonction

Responsable pédagogique

Civilité

Madame

Prénom

Isabelle

Nom

BONI

Téléphone

Mail

Contact interne de l’organisme pour les processus de gestion du Numéric’Emploi

Off

Affichage média(s) de contact dans le répertoire

Zone(s) géographique(s) gérée(s) par le contact pour l'action

Lorraine : Meurthe-et-Moselle (54)

Fonction

Responsable pédagogique

Civilité

Monsieur

Prénom

Olivier

Nom

BRUNEAU

Téléphone

Mail

Contact interne de l’organisme pour les processus de gestion du Numéric’Emploi

Off

Affichage média(s) de contact dans le répertoire

Zone(s) géographique(s) gérée(s) par le contact pour l'action

Lorraine : Meurthe-et-Moselle (54)

Fonction

Direction

Responsable pédagogique

Civilité

Monsieur

Prénom

Azim

Nom

ROUSSANALY

Téléphone

Mail

Contact interne de l’organisme pour les processus de gestion du Numéric’Emploi

Off

Affichage média(s) de contact dans le répertoire

Travaux individuels animés et dirigés par un enseignant ou professionnel d'entreprise

Modalités pédagogiques

Cours / Topo

Travaux Pratiques en groupe encadrés par enseignant / professionnel d’entreprise

Projet en groupe

Compte-rendu des activités pratiquées

Formalisation structurée des travaux (rapport de projet)

Immersion en entreprise pour mise en pratique des compétences en contexte professionnel

Visite d’entreprises et/ou témoignages de professionnels Métier

Coaching de suivi de la progression individuelle des stagiaires

Outils pédagogiques

Guide pratique pour les exercices TP/TD

Guide pratique sur un cas concret pour les projets

Plateforme de tests (quizz, exercices, …) pour auto-évaluation des connaissances

Cursus

Enseignement supérieur (Universités, Ecoles d'ingénieur, Ecoles privées,...)

Moyens techniques

Poste de travail informatique de type PC au centre de formation

Poste de travail (PC portable, tablette, ...) appartenant au stagiaire

PC portable prêté au stagiaire uniquement s'il n'en a pas

Plateforme de serveurs, container, ... (à préciser)

Plateforme équipements réseau informatique

Equipements réseaux de proximité (wifi, switch, …)

Plateforme de logiciels en lien avec les thèmes technologiques ou méthodologiques de l'action

Bloc de compétence

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Algèbre linéaire

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, nous travaillerons sur les matrices et le calcul matriciel. Nous étudierons les résolutions de systèmes, les déterminants, la notion d’espace vectoriel et de base. Nous nous intéresserons aux applications linéaires, noyau et image. Nous formons également à la réduction de matrices ( diagonalisation, notions de valeurs propres…) Nous travaillerons les formes bilinéaires, formes quadratiques, produit scalaire.

Acquis d'apprentissage:
- Calcul matriciel

Titre du module

Probabilités

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours sera dédié aux définitions des probabilités, dénombrement, variables aléatoires
réelles, probabilités discrètes et continues, et présentations de quelques tests statistiques.

Acquis d'apprentissage:
- Pouvoir élaborer et produire des tests statistiques sur des problèmes concrets.

Titre du module

Maths discrètes

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, nous aborderons les bases de la théories des ensembles, les relations ainsi
que les notion de bases sur les applications ( injectivité, surjectivité…)

Titre du module

Statistiques descriptives

Thème(s) abordé(s) dans le module

Nous étudierons les statistiques descriptives d'une variable (moyenne, médiane, variance, diagramme en bâton, diagramme circulaire, histogramme, diagramme en boîte,...) ainsi que les statistiques bivariées (corrélation et régression, dépendance, lien entre qualitatif et quantitatif)

Titre du module

Analyse

Thème(s) abordé(s) dans le module

Nous travaillerons sur l'étude d’une fonction d’une variable (limites, continuités, dérivabilité…) sur les suites numériques.

Cours / Topos en synchrone (heures)

60.00

Travaux pratiques en groupe en synchrone (heures)

60.00

Nom du bloc de compétence

4823

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Thématique technique ou méthodologique

Introduction à l'algorithmique et à la programmation

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Introduction à l'algorithmique et à la programmation

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours introductif initie les étudiants aux règles et notations inhérentes à la conception d'algorithmes et illustre de manière concrète ces concepts par leur
implémentation dans un langage de programmation. Les notions abordées incluent notamment certains types de données élémentaires (types primitifs, chaînes de caractères, tableaux), les variables et constantes, les opérateurs arithmétiques et logiques, les conversions, les instructions (déclaration, affectation, structures
conditionnelles et itératives) et sous-algorithmes (blocs d'instruction).
Ces principes sont appliqués aux algorithmes de recherche et de tri.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre le flot de contrôle d'un programme informatique
• Concevoir un algorithme en pseudo-code
• Coder un algorithme dans un langage de programmation évolué
• Appliquer les principes de base de la résolution de problèmes

Titre du module

Logique

Thème(s) abordé(s) dans le module

• Logique des propositions
• Algèbre de Boole
• Outils logiques pour l’informatique

Acquis d'apprentissage
• Découvrir les bases mathématiques pour l’informatique
• Appliquer les techniques de l’algèbre de Boole
• Choisir les outils appropriés pour résolution de problèmes informatiques

Titre du module

Introduction au Système d'exploitation (commandes)

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cet enseignement est destiné à acquérir les bases du langage de commandes des
machines.

Acquis d'apprentissage
• Administrer de manière autonome son ordinateur de travail (installation, configuration,
gestion…)

Titre du module

Introduction à la programmation objets

Thème(s) abordé(s) dans le module

Fort des compétences acquises en algorithmique, les étudiants appréhendent dans ce cours les spécificités des différents paradigmes de programmation et se focalisent sur la programmation orientée objet. Il s'agit en particulier de comprendre comment formaliser un problème par la définition de concepts et leurs interactions par envoi de messages. Les bases de la programmation objet incluent la définition des attributs, fonctions, méthodes et constructeurs. Nous aborderons également quelques grands principes comme la visibilité, l'encapsulation, la surcharge, les collections et la gestion des entrées/sorties. Les travaux pratiques reposent sur le langage de programmation Java.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre le fonctionnement d'un programme Java (portabilité, compilation et exécution dans une machine virtuelle)
• Respecter les conventions et les règles facilitant la compréhension et la maintenance du code
• Prendre en main un environnement de programmation intégré
• Appliquer les principes de la programmation objet avec un langage rigoureux
• Savoir utiliser la documentation de l'API Java

Titre du module

Introduction aux BDD

Thème(s) abordé(s) dans le module

A partir du concept de tableau construit à l’aide d’un tableur comme eXcel l’étudiant voit les limites liées à cette gestion de données (insertion, suppression, liens entre les données) afin de comprendre l’intérêt de mettre en place une base de données. Le concept de base de données relationnelle est introduit ainsi que la démarche de conception à l’aide des modèles logique et physique. Un outil de type SGBD (Système de Gestion de Base de Données) est présenté et utilisé ainsi qu’une première introduction au langage de manipulation de donnée SQL

Acquis d'apprentissage
Connaissances de base pour la conception, la mise en oeuvre et l’interrogation d’une
base de données relationnelle

Titre du module

Langage de scripts

Thème(s) abordé(s) dans le module

Langage de commandes Unix ainsi que l'écriture de scripts (shell).

Acquis d'apprentissage
Créer des scripts en shell

Titre du module

Structure des ordinateurs

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans cet enseignement, nous traiterons des concepts fondamentaux relatifs au fonctionnement et à la structure d'un ordinateur. Dans une approche bottom-up, en démarrant au niveau des portes logiques, nous construirons les éléments constituant un ordinateur RISC (incluant le CPU et les mémoires) puis nous élaborerons des circuits combinatoires (multiplexeurs, démultiplexeurs, additionneurs, ... ALU). Nous étudierons ensuite les circuits synchrones. Enfin, nous construirons un ordinateur complet, avec ses différents constituants en utilisant un simulateur de portes logiques. Le cours abordera aussi les notions de mémoire cache et virtuelle, ainsi que les différentes représentations des nombres (entiers et réels) et chaînes de caractères (ASCII, ISO, Unicode)

Acquis d'apprentissage
• Représenter les principes de bases du fonctionnement d’un ordinateur
• Caractériser les performances d’une machine

Titre du module

Graphes

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, nous aborderons les bases de la théorie des graphes orientés ou non :
noyau en lien avec la théorie des jeux, coloration de graphes, parcours de graphes ( plus
court chemin…)

Acquis d'apprentissage
• Structurer une information pour résoudre un problème

Titre du module

Introduction aux technologies du web

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, vous découvrirez les fondamentaux de la programmation web au travers de sites web statiques et des technologies qui y sont associées. Les étudiants créeront des sites web statiques sans aide WYSIWYG, uniquement à partir du code effectué.

Acquis d'apprentissage
À l’issue de cet enseignement, il sera attendu de la part de l’étudiant de pouvoir créer ses propres sites web à la main et ainsi de maîtriser les langages de descriptions nécessaires, comme HTML et CSS, par exemple.

Cours / Topos en synchrone (heures)

94.00

Travaux pratiques en groupe en synchrone (heures)

146.00

Nom du bloc de compétence

4824

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Introduction à la Neurobiologie

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours d'introduction se concentrera sur les processus biologiques de base qui soustendent le comportement et les processus psychologiques. Les sujets qui seront abordés dans le cours incluent la structure et la fonction des cellules nerveuses, les unités de base constituant le cerveau, ainsi que les mécanismes de communication électrique et chimique entre ces cellules, qui sont à la base de l'activité intégrante du cerveau, ainsi que des notions de base en neuroanatomie.

Acquis d'apprentissage
A l’issue de la formation, l’étudiant sera capable de décrire les processus moléculaires et cellulaires de base sous-jacents à l'activité cérébrale, et expliquer comment les perturbations de ces processus conduisent à des altérations du fonctionnement cérébral.
• Décrire et expliquer les processus physiologiques de base au niveau des neurones et
leurs interactions
• Décrire et expliquer les processus physiologiques de base au niveau des organes
sensoriels et les mécanismes par lesquels les sensations sont transmises au cerveau.
• Identifier les différentes régions du système nerveux central et attribuez à chaque
région la fonction de base à laquelle elle participe.
• Identifier, décrire et comparer différentes méthodes de recherche les plus appropriées
pour l'investigation de processus cérébraux spécifiques, normaux et pathologiques, et
expliquer la signification des données/informations obtenues grâce à l'utilisation de ces
méthodes.

Titre du module

Epistémologie

Thème(s) abordé(s) dans le module

Qu’est-ce que l’épistémologie ? Qu’est-ce qu’une science ? Épistémologie, philosophie de la connaissance, histoire des sciences, épistémologie naturalisée seront des notions abordées dans ce cours. Les théories de la vérité, la valeur de la science empirique et la discussion de « la méthode expérimentale » seront également traitées

Acquis d'apprentissage
Savoir ce qu'est l'épistémologie ; savoir précisément comment la science est présentée
classiquement et comment on peut critiquer cette présentation ; connaître les difficultés que
l'on rencontre pour rendre compte du caractère fondé des connaissances (scientifiques) ;
connaître un certain nombre d'auteurs classiques en épistémologie (Platon, Descartes,
Hume, Carnap, Quine, Popper, Feyerabend, Kuhn)

Titre du module

Introduction à la Psychologie

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours retracera une histoire conceptuelle des fondements de la psychologie moderne en
présentant les grands courants et paradigmes de la discipline. Quelques grandes questions
qui traversent de manière générale les sciences humaines seront abordées : la question du
langage, de la conscience, la part de l'inné et l'acquis dans nos conduites, la question du support physique de la cognition.

Acquis d'apprentissage
• Connaître les notions fondamentales de la psychologie

Titre du module

Introduction à la psychologie cognitive

Thème(s) abordé(s) dans le module

Comment traitons-nous les informations ? Qu'est-ce qui sous-tend la manière dont nous percevons le monde qui nous entoure ? Ce cours décrit les théories, les méthodes de recherche et les preuves empiriques concernant les processus mentaux et les structures qui sous-tendent les fonctions cognitives telles que la perception, l'attention, la catégorisation, la mémoire, le langage, la prise de décision et la rationalité

Acquis d'apprentissage
A l'issue de ce cours, l'étudiant saura identifier et expliquer à un niveau basique des principales théories, modèles et travaux empiriques dans les différents domaines de la psychologie cognitive

Cours / Topos en synchrone (heures)

37.00

Travaux pratiques en groupe en synchrone (heures)

23.00

Nom du bloc de compétence

4831

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Introduction au TAL

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours vise à familiariser les étudiants de première année (L1) avec les concepts fondamentaux du Traitement Automatique du Langage. Il s'agit d'une première approche du TAL, mettant l'accent sur la présentation générale de ce domaine en pleine expansion. Les étudiants seront initiés aux applications du TAL, notamment l'utilisation de chatbots, de
modèles de langue préparés, et du traitement de la parole. Une partie introductive reprendra l'épistémologie du TAL et les liens développés avec l'Intelligence Artificielle, d'Alan Turing à Yann LeCun. Afin de rendre concrets les concepts, une partie applicative sera assurée à partir de modèles pré-entraînés pour des tâches accessibles que ce soit pour la manipulation de données orales ou écrites.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les bases du Traitement Automatique du Langage (TAL) et ses
domaines d'application.
• Créer des chatbots simples pour des interactions homme-machine.
• Utiliser des modèles de langue pré-entraînés pour des tâches de TAL.
• Effectuer des opérations de base de traitement de la parole et de conversion de la
parole en texte.

Titre du module

De l'écrit à l'information

Thème(s) abordé(s) dans le module

Le cours "De l'écrit à l'Information" propose aux étudiants de première année (L1) une introduction à la linguistique saussurienne et aux premiers niveaux de traitement morphologique-syntaxique pour formaliser l'information dans les textes. Le cours explore les concepts linguistiques de base et montre comment ils sont utilisés pour analyser et structurer l'information textuelle. Il présente la distinction entre langue et parole, signifiant et signifié, en explicitant le lien construit entre ces concepts et les problématiques de l'informatique. De manière plus classique, il revient sur l'exploration de l'arbitraire du signe linguistique et de la structure du langage, en se focalisant sur les enjeux morphologiques et syntaxiques.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les principes fondamentaux de la linguistique saussurienne et leur importance dans l'analyse linguistique.
• Appliquer des concepts de traitement morphologique-syntaxique pour identifier et formaliser des informations dans les textes.
• Reconnaître les structures grammaticales de base dans les phrases et les relations entre les mots.

Cours / Topos en synchrone (heures)

17.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

13.00

Nom du bloc de compétence

4830

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Introduction à l’économie et à la gestion

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans cet enseignement seront abordées les grandes notions du domaine de la gestion.

Cours / Topos en synchrone (heures)

20.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

10.00

Nom du bloc de compétence

4832

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Introduction à l'intelligence artificielle

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours vise à permettre aux étudiants d’avoir une vision générale de ce qu’est l’IA, allant de la vision historique à la vision actuelle, des différentes avancées, des différentes grandes approches. Nous présenterons quelques grandes thématiques, d’un point de vue conceptuel, au travers ce qui définit un problème d’IA, mais aussi d’un point de vue pratique, en particulier par rapport aux réalisations techniques récentes.

Acquis d'apprentissage
• Avoir une vision d’ensemble claire de ce qu’est l’intelligence artificielle
• Savoir identifier un problème dit d’intelligence artificielle
• Avoir une culture des différentes approches et problèmes récents
• Savoir ce qu’est l’éthique et se positionner par rapport aux grandes questions soulevées par le numérique

Titre du module

Ethique

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, les grands principes d’éthique seront abordés en particulier en relation avec le numérique.

Titre du module

Projet interdisciplinaire

Thème(s) abordé(s) dans le module

Au cours de ce projet interdisciplinaire, les étudiants travaillent en équipe sur des projets concrets qui intègrent différentes facettes selon le parcours choisi avec une approche intégratrice. Ces projets mobilisent des connaissances pratiques, théoriques et transverses. Ils sont par ailleurs proposés par plusieurs enseignants de différentes disciplines et donnent lieu à la rédaction de livrables (rapport, code, …) et éventuellement à une soutenance orale.

Acquis d'apprentissage
• Travail en équipe
• Gestion d’un projet
• Rédaction de rapport
• Présentation orale

Cours / Topos en synchrone (heures)

12.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

9.00

Travaux pratiques individuels en synchrone (heure)

46.00

Nom du bloc de compétence

4861

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Méthodologie du travail universitaire

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cet enseignement proposera une intégration des exigences universitaires en matière de méthodologie de travail à l’université.

Acquis d'apprentissage
• Décoder les arcanes du monde universitaire.
• Effectuer efficacement une recherche documentaire en vue d'écrire un rapport ou un mémoire
• Préparation à la rédaction de rapports et aux soutenances

Titre du module

Langues à l'université

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours est un cours assuré par le PEARL (Pôle d’Enseignements, d’Autoformation et de Recherches en Langue) de l’Université de Lorraine. Il s’agit d’un cours standard destiné à tous les étudiants accueillis en L1. Il concerne toutes les langues vivantes proposées et se focalise sur la découverte des outils et plateformes internes ainsi que les méthodologies
d’apprentissage.

Acquis d'apprentissage
• Découverte des méthodologies et des plateformes d’apprentissage de langues
vivantes

Titre du module

Projet professionnel personnalisé

Thème(s) abordé(s) dans le module

Projet professionnel personnalisé : L'étudiant se posera la question de son projet professionnel. Interview d'un professionnel correspondant à son projet

Titre du module

Méthodologie et techniques de communication

Thème(s) abordé(s) dans le module

Techniques d'expression écrites et orales (entretien, speech, lettre, CV...)
Préparation à la recherche de stage

Cours / Topos en synchrone (heures)

30.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

54.00

Nom du bloc de compétence

4827

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Unité d'accès aux Etudes de Santé

Thème(s) abordé(s) dans le module

Contenu commun aux élèves suivant une licence accès santé à l'université.

Cours / Topos en synchrone (heures)

360.00

Nom du bloc de compétence

4846

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Langue Vivante 2

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours est un cours assuré par le PEARL (Pôle d’Enseignements, d’Autoformation et de Recherches en Langue) de l’Université de Lorraine. Le PEARL offre la possibilité de former au choix à l’une des langues suivantes : espagnol, allemand, chinois, portugais et FLE. Les deux premiers choix (espagnol et allemand) sont réservés aux étudiants qui ne sont pas débutants. Certains cours sont partagés avec des étudiants du collegium.

Titre du module

Anglais

Thème(s) abordé(s) dans le module

L’anglais est une langue vivante obligatoire pour tous les étudiants. Ce cours est assuré par le PEARL. L’objectif principal de ce cours est d’amener les étudiants vers plus d’autonomie dans leur apprentissage de la langue, afin de répondre à l’hétérogénéité des niveaux et des besoins, et ainsi permettre aux étudiants un apprentissage en autonomie plus personnalisé

• Accéder à la documentation technique en anglais
• Avoir la capacité de suivre un cours en anglais
• Possibilité de passer une certification

Travaux dirigés en synchrone (heures)

258.00

Nom du bloc de compétence

4828

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Cycle Licence/Bachelor (L2)

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Statistiques

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, nous étudierons les distributions de probabilités classiques (discrètes et
continues), les approximations de lois, l'échantillonnage (moyenne et variance empiriques),
l'estimation de paramètre et les intervalles de confiance. Nous nous intéresserons aux tests
d'hypothèses.

Titre du module

Analyse & optimisation

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours introduira des outils mathématiques pour résoudre un problème d’optimisation. Une première partie sera consacrée aux fonctions à une variable, étude locale, lien avec la tangente à une courbe, application à la recherche d’extrema.)
Une seconde partie traitera de la recherche d’extrema pour des fonctions à plusieurs variables (étude de la convexité, des valeurs propres de la matrice hessienne et le signe de la forme quadratique associée à cette dernière)
On s’intéressera aussi à la recherche d’extremum pour des fonctions à plusieurs variables sous contraintes (en lien avec la recherche opérationnelle).

Titre du module

Automates Grammaire

Thème(s) abordé(s) dans le module

Nous étudierons les langages réguliers et les expressions régulières. Nous introduirons les automates finis déterministes et non-déterministes et étudierons la déterminisation et la minimisation des automates tout en faisant le lien avec les expressions régulières. Enfin, nous étudierons les grammaires (définition, simplification, lien entre grammaires régulières et automates).

Acquis d'apprentissage
Connaître les expressions régulières, les automates et les grammaires ainsi que les notions
de déterminisation et de minimisation

Titre du module

Recherche opérationnelle

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, nous aborderons la programmation linéaire (modélisation, algorithme du simplexe, la programmation linéaire en nombres entiers), la notion de dualité, et l’analyse
post optimale

Acquis d'apprentissage
Savoir résoudre un problème d’optimisation en utilisant un ensemble de méthodes (algorithmiques, mathématiques, modélisation) afin de prendre des décisions optimales ou proches de l'optimum dans des problèmes complexes.

Titre du module

Calcul intégral

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, nous travaillerons les notions de primitives et d’intégrales (simples) de
Riemann. Le calcul d’intégrales sera abordé avec l’intégration par partie, le changement de variable.

Acquis d'apprentissage
Déterminer des primitives et savoir calculer des intégrales

Cours / Topos en synchrone (heures)

60.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

60.00

Nom du bloc de compétence

4823

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Programmation orientée objet avancée

Thème(s) abordé(s) dans le module

Les acquis de première année en algorithmique et en programmation objet sont approfondis pour aboutir à la production de programmes modulaires, réutilisables et interactifs. Nous abordons notamment les notions d'héritage, de polymorphisme, de classes abstraites, d'interfaces, de clonage, de redéfinition et les mécanismes d'exceptions. D'un point de vue algorithmique, ce cours est l'occasion d'introduire les listes avancées, les comparateurs, les expressions Lambda et les streams. D'un point de vue applicatif, nous développons nos premières interfaces graphiques (AWT/Swing) et apprenons à interconnecter un programme Java avec une base de données ou des fichiers.

Acquis d'apprentissage
• Expliquer un schéma mémoire et découvrir les prémisses de la modélisation graphique des classes
• Développer un programme interactif avec gestion des événements et interface graphique
• Rendre les programmes interopérables (bases de données et API JDBC, lecture/écriture dans des fichiers)
• Appliquer des principes algorithmiques avancés

Titre du module

Base de Données

Thème(s) abordé(s) dans le module

Après avoir revu les notions de base pour la conception d’une base de données, le modèle théorique des bases de données relationnelle est présenté : dépendance fonctionnelle, forme normale et normalisation. Puis les étudiants abordent la modélisation conceptuelle à l’aide du version allégée du diagramme de classe du langage UML ainsi qu’une démarche
leur permettant de traduire ce modèle en un modèle physique d’une base de données relationnelle en 3ème forme normale.

Acquis d'apprentissage
• Fondements théoriques du modèle relationnel, la formulation de requête SQL approfondie, l’usage d’UML pour la modélisation conceptuelle et sa traduction en un modèle physique de base de données.
• Notion de retro-conception

Titre du module

Technologies du Web avancées

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, les étudiants aborderont les notions plus avancées de programmation web en s’orientant vers la réactivité des interfaces web. Pour ce faire, ils pratiqueront principalement le langage le plus utilisé de programmation d’interfaces (actuellement Javascript), sans l’aide d’aucune bibliothèque supplémentaire. L’objectif est de rendre les étudiants versatiles pour une grande partie de l’écosystème actuel du développement d’interfaces web

Les étudiants aborderont l’autre côté des applications web : le serveur. Ils apprendront à mettre en place leur propre serveur manuellement et y contrôler son comportement avec l’interface web, ses déclencheurs, tout en conservant une représentation minimale des données.

Acquis d'apprentissage
Les étudiants créeront leur propre serveur web à l’aide de bibliothèques adéquates. Ils créeront leur propre base de données et sauront l’interroger pour fournir au client les informations requises au bon moment, au bon format et par le bon protocole.

Titre du module

Logique du premier ordre

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, nous débuterons par un rappel de notions de logique propositionnelle : langage, interprétation, tables de vérité, tableaux sémantiques. Ensuite, nous nous intéresserons à la modélisation de problèmes en logique propositionnelle. Dans un second temps, nous travaillerons les notions de logique prédicative : langage, interprétation, tableaux sémantiques et la modélisation de problèmes en logique prédicative. Enfin, nous étudierons les syllogismes.

Acquis d'apprentissage
Savoir formaliser un problème en logique propositionnelle, prédicative et savoir utiliser un langage formel pour décrire un problème donné en langage naturel.

Titre du module

Programmation en Python

Thème(s) abordé(s) dans le module

Le langage Python est un langage portable à typage dynamique offrant tous les avantagesde la programmation orientée objet (modularité, abstraction, productivité...). Il est en particulier très utilisé en apprentissage automatique et en sciences de données grâce à son caractère extensible via de nombreuses librairies. Ce cours est donc une introduction à Python, servant de base aux cours d'intelligence artificielle (système de recommandation,
robotique...) et big data. Outre les éléments de syntaxe, il présente la structuration du code (modules, paquets) et les collections les plus fréquentes (listes, tuples, dictionnaires, ensembles). Il illustre enfin de façon ludique la plus-value de ce langage à travers des exercices pratiques avec différents modules (math, sys, random, csv...) et librairies (Beautiful Soup, NumPy, Pandas, Matplotlib...).

Acquis d'apprentissage
• Comparer différents langages de programmation orientés objet (Java et Python)
• Maîtriser les bases de la syntaxe Python
• Concevoir et exécuter des programmes dans un environnement de développement
intégré
• Rédiger des notebooks avec Jupyter
• Extraire, Transformer et Charger des données (ETL)

Titre du module

Approches symboliques et numériques

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours est le premier cours technique lié à l’intelligence artificielle. On s’intéresse à la résolution de problèmes au travers de la représentation de graphes d’états. Une approche générique est adoptée, pour permettre la résolution du plus grand nombre de problèmes. Les problèmes à satisfaction de contraintes et les jeux à deux joueurs sont également étudiés. Les TP se font en langage Python.

Acquis d'apprentissage
• Formaliser d’un problème
• Résoudre d’un problème par graphe d’états
• Implanter d’un principe de résolution de problèmes en Python

Titre du module

Base de Données

Thème(s) abordé(s) dans le module

Le langage SQL est revu et approfondi pour la formulation de requêtes. Les étudiants sont sensibilisés à la notion de retro-conception d’une base de données (du modèle physique au modèle conceptuel) grâce à l’usage d’un outil orienté métier, client d’un SGBD relationnel, sur lequel ils testeront les commandes SQL vu en cours et les techniques de rétroconception. L’intégration de l’accès à une base de données dans le langage de programmation à l’aide d’un intergiciel (middleware) leur donnera un premier aperçu de l’usage d’une base de données dans une application de type front-office. Un projet à partir d’un cahier des charges et en commun avec le module « technologie du web avancée » leur permettront de mettre en oeuvre la conception et l’exploitation d’une base de données à une échelle plus concrète.

Acquis d'apprentissage
• La formulation de requête SQL approfondie
• Notion de retro- conception
• Intégration de l’accès à une base de données, dans un langage de programmation
• Mise en pratique à partir d’un cahier des charges conséquent

Titre du module

Algorithmique avancée

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours vient compléter les notions d'algorithmique des semestres 1 à 3 en présentant des concepts avancés en théorie des graphes. Ce champ disciplinaire présente de nombreux débouchés applicatifs en sciences des données, intelligence artificielle, sécurité informatique, réseaux sociaux, et plus globalement dans tous systèmes d'information, systèmes physiques, biologiques et sociaux. Nous introduisons en particulier la notion de graphe et les différents modes de parcours, ainsi que les arbres binaires et n-aires

Acquis d'apprentissage
• Comprendre et appliquer la théorie des graphes

Cours / Topos en synchrone (heures)

94.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

65.00

Travaux pratiques en groupe en synchrone (heures)

81.00

Nom du bloc de compétence

4824

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Droit du numérique et de l'entreprise

Thème(s) abordé(s) dans le module

Droit privé : Principes, applications, justice et juridictions, les personnes juridiques. Le cours magistral comprend des graphiques et des tableaux pour rendre compte du système juridique

Acquis d'apprentissage
Appréhender le système du droit, les normes, le fonctionnement de la cybercriminalité, la propriété intellectuelle. L’étudiant(e) doit être capable de comprendre et d’utiliser les notions acquises.

Titre du module

Comptabilité et Analyse financière

Thème(s) abordé(s) dans le module

Comptabilité Analytique : Nous étudierons le calcul du coût de revient, l'analyse des stratégies, l'étude de l’impact d'une décision sur les comptes de l’entreprise ainsi que la valorisation des stocks d'une entreprise.

Comptabilité Générale : Nous apprendrons à lire et à réaliser un bilan et un compte de résultat. Nous focaliserons notre attention sur la compréhension du langage comptable pour être à même de répondre aux attentes des comptables lors de la réalisation de programmes informatiques.

Acquis d'apprentissage
• Connaître le coût de revient d'un produit et la valorisation des stocks d'une entreprise.
• Connaître des notions de bilan et de compte de résultat.

Titre du module

Management stratégique et problématiques d'entreprises

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours contient deux parties indépendantes : Management stratégique des entreprises et problématiques d'entreprises
*Management stratégique des entreprises:
– Donner aux étudiants les outils permettant de comprendre les choix stratégiques d’entreprises
– Amener les étudiants à questionner les paramètres pris en compte lors de la prise de décision stratégique
– Percevoir la complexité des choix stratégiques et la nécessité de leur remise en cause face aux évolutions de l’environnement
*Problématiques d'entreprises:
– Permettre une meilleure compréhension de l’action de l’entreprise dans son environnement en prenant en considération de manière accrue les problématiques récentes, telles que la RSE (Responsabilité Sociale et Environnementale), l’évolution des technologies induisant une évolution des outils de gestion ….
– Donner aux étudiants les outils permettant d’appréhender des réalités managériales concernant la gestion interne de l’entreprise découlant de ces nouvelles problématiques

Acquis d'apprentissage
CONNAÎTRE le vocabulaire des stratégies d’entreprise
COMPRENDRE les choix stratégiques / trajectoires d’entreprises
APPLIQUER des grilles de lecture stratégiques
ANALYSER les orientations stratégiques
ÉVALUER la pertinence de choix stratégiques en fonction de contextes
Problématiques d’entreprise
CONNAÎTRE les différentes problématiques qui émergent et amènent les entreprises à
reconsidérer leurs activités
COMPRENDRE en quoi ces nouvelles problématiques amènent les entreprises à faire
évoluer leurs objectifs et changer leurs pratiques de gestion

Travaux dirigés en synchrone (heures)

120.00

Nom du bloc de compétence

4832

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Introduction à la psychologie cognitive

Thème(s) abordé(s) dans le module

Titre du module

Attention, mémoire, apprentissage

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cet enseignement portera sur l’étude des comportements d’apprentissage chez l’homme ainsi que des bases neurobiologiques (bases anatomiques, cellulaires et moléculaires) qui sous-tendent le phénomène de mémorisation.

Acquis d'apprentissage
Acquérir des connaissances de la neurobiologie de grands répertoires comportementaux que sont l’attention, la mémoire et l’apprentissage.

Cours / Topos en synchrone (heures)

60.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

60.00

Nom du bloc de compétence

4831

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Découverte du Traitement des Données Langagières

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours est conçu pour présenter aux étudiants les problématiques rencontrées dans le traitement des données langagières. Ils verront comment ces données sont produites, comment elles peuvent être collectées et traitées, que ce soit pour le traitement de la Parole, du texte ou de la connaissance. Ce cours offre une exploration détaillée des concepts, des techniques et des domaines clés du Traitement Automatique des Langues. Les étudiants réaliseront les premières manipulations de texte par la tokenisation et l'analyse statistique simple, utiliseront les théories linguistiques pour interpréter les représentations et accompliront des tâches simples d'extraction d'information

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les principaux domaines et les enjeux du Traitement Automatique des Langues.
• Analyser des données textuelles en utilisant des techniques de tokenisation, de segmentation, et d'analyse grammaticale.
• Appliquer des concepts de linguistique computationnelle pour mieux comprendre la structure et la sémantique du langage naturel.
• Maîtriser des outils de base du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) pour résoudre des problèmes linguistiques pratiques.

Titre du module

Linguistique

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours constitue une étape essentielle en linguistique pour les étudiants de la licence. Il se focalise sur les liens fondamentaux entre différents niveaux linguistiques, à savoir la phonologie, la morphologie, la syntaxe et la sémantique. L'objectif est de permettre aux étudiants de développer une compréhension approfondie de la structure et de la signification du langage. Après une présentation de l'étude des sons (phonologie) et de leurs propriétés distinctives, ils aborderont les règles phonologiques et les processus d'assimilation. À partir de la représentation en sons, les étudiants étudieront la structure des mots et la formation de lexèmes afin de s'intéresser à la structure des énoncés (syntaxe) par l'utilisation de règles grammaticales. Enfin, une ouverture sera donnée sur l'analyse des relations sémantiques, y compris la synonymie, l'antonymie et la métaphore.

Acquis d'apprentissage
• Analyser les phénomènes phonologiques et comprendre leur rôle dans la communication linguistique.
• Décomposer les mots en éléments morphologiques et expliquer leur formation.
• Appliquer des concepts syntaxiques pour analyser la structure des phrases et des
énoncés.
• Interpréter la signification sémantique des éléments linguistiques et des énoncés.
• Établir des liens entre les niveaux phonologiques, morphologiques, syntaxiques et sémantiques pour une compréhension large du langage.

Titre du module

Philosophie du langage

Thème(s) abordé(s) dans le module

Philosophie du langage : ce cours est une introduction à la philosophie du langage contemporaine. De la notion de signification à des études plus spécifiques (sur le nom propre p.ex.), de Frege et Russell à Kripke, Putnam ou Perry, il s'agira de présenter une vision d'ensemble appuyée sur des études de textes importants de la tradition analytique.

Acquis d'apprentissage
• Analyser les phénomènes phonologiques et comprendre leur rôle dans la communication linguistique.
• Décomposer les mots en éléments morphologiques et expliquer leur formation.
• Appliquer des concepts syntaxiques pour analyser la structure des phrases et des énoncés.
• Interpréter la signification sémantique des éléments linguistiques et des énoncés.
• Établir des liens entre les niveaux phonologiques, morphologiques, syntaxiques et sémantiques pour une compréhension large du langage.
• Connaître l'histoire de la philosophie du langage du 20ème siècle, les théories de la signification et de la référence, la relation sémantique-pragmatique et l'application de la logique formelle à l'étude de langage

Titre du module

Python pour le TAL

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cet enseignement est conçu pour initier les étudiants de Licence 2 (L2) à la programmation en Python et à son application dans le domaine du Traitement Automatique du Langage (TAL). Le cours se déroulera en plusieurs étapes, en commençant par les bases de la programmation Python, puis en introduisant des concepts de TAL plus avancés à mesure que les étudiants progressent. L'introduction à la programmation Python ayant lieu en parallèle, il s'agira d'abord de s'intéresser à la récupération de données et à leur traitement simple, dans la suite du premier semestre (tokenisation, lemmatisation, suppression de stopwords).
Afin de réaliser ces tâches, les étudiants devront prendre en main des bibliothèques de TAL comme NLTK. Ils pourront ainsi comparer les différentes performances en fonction des besoins de leurs réalisations. La visualisation des résultats sera vue dans une dernière partie du cours.

Acquis d'apprentissage
• Maîtriser les bases de la programmation en Python.
• Appliquer des techniques de prétraitement de texte aux données linguistiques.
• Manipuler des données textuelles avec Python pour des tâches de TAL de base.
• Créer des visualisations simples pour explorer des données textuelles.

Cours / Topos en synchrone (heures)

60.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

60.00

Nom du bloc de compétence

4830

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Esprit Critique - construire un avis éclairé

Thème(s) abordé(s) dans le module

Option Orion commune à toutes les licences de l'université

Titre du module

Découverte d’un objet

Thème(s) abordé(s) dans le module

Option Orion commune à toutes les licences de l'université

Titre du module

Controverses scientifiques et débats publics

Thème(s) abordé(s) dans le module

Option Orion commune à toutes les licences de l'université

Titre du module

Recherche

Thème(s) abordé(s) dans le module

• Participation aux activités des clubs étudiants-chercheurs
• Présentation des métiers de la recherche et visites de laboratoires (Compétences Recherche)
• Acquisition de compétences transverses

Cours / Topos en synchrone (heures)

16.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

61.00

Nom du bloc de compétence

4990

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Analyse, traitement d'enquêtes et sondage

Thème(s) abordé(s) dans le module

Après avoir effectué quelques rappels sur les questionnaires (thématique, choix des questions, types des questions), nous étudierons la préparation et l'élaboration d’un questionnaire, avec hypothèses de travail, puis la collecte des réponses auprès d'un public visé. Ensuite, nous étudierons les statistiques descriptives à exploiter suite à un questionnaire, les tests statistiques et les analyses multidimensionnelles pour l'étude des réponses du questionnaire élaboré en cours, avec présentation des résultats. Différents outils informatiques seront utilisés pour élaborer le questionnaire, le diffuser, récolter les
données et analyser les résultats.

Acquis d'apprentissage
Elaborer un questionnaire, traiter des données via un outil informatique

Titre du module

Chaîne de Markov

Thème(s) abordé(s) dans le module

Nous aborderons la notions de chaines de Markov à temps discrets Il s'agit, par exemple, d'analyser l'évolution temporelle du marché d'un produit.
L'analyse se fait en termes de variables aléatoires ou de vecteurs aléatoires et de leur lois qui décrivent le comportement futur du système en fonction des paramètres observés. Nous donnerons des formules explicites qui permettent de trouver ces lois stationnaires et qui sont applicables à des systèmes peu complexes. Pour des systèmes plus complexes, on préfère simuler l'évolution du système sur ordinateur et obtenir des prévisions sur le comportement futur de cette façon.

Acquis d'apprentissage
Modéliser et analyser le comportement d’une chaine de Markov discrète

Cours / Topos en synchrone (heures)

30.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

30.00

Nom du bloc de compétence

4823

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Ergonomie et UX

Thème(s) abordé(s) dans le module

A l’intersection entre plusieurs disciplines telles que les neurosciences, l’informatique, la sociologie, la psychologie et l’économie, ce cours vise à présenter les fondements théoriques de l’ergonomie cognitive et de l'UX design. En particulier, il s’attache à montrer que l’adaptation des outils à l’homme passe par l’analyse de comportement, la compréhension des facteurs humains inhérents à la résolution de problème et l’étude des processus métiers. Les notions abordées incluent la distinction entre tâche et activité, les modèles mentaux, les capacités et limitations cognitives des utilisateurs, ainsi que les critères et méthodologies ergonomiques. Ce cours permet également d'acquérir quelques bases de design UI et de prototypage.

Acquis d'apprentissage
• Connaître le vocabulaire approprié pour décrire des éléments d'interface et des situations d'interaction
• Réaliser un audit ergonomique (évaluation heuristique, inspection heuristique)
• Réaliser une étude utilisateur pour évaluer l'utilisabilité et l'utilité d'un site ou d'une application
• Distinguer UX et UI
• Évaluer l'expérience utilisateur
• Choisir la méthodologie appropriée pour préconiser des modifications et des spécifications conformes aux principes ergonomiques
• Maîtriser les bases du prototypage et de l'atomic design (Figma)

Titre du module

Programmation web

Thème(s) abordé(s) dans le module

Conception et développement d'une application web (Javascript - VueJS, Python - Flask) et/ou mobile cross-platforms (Android / iOS) avec le SDK Flutter et le langage Dart;

Acquis d'apprentissage
• Usage d’un framework dédié au développement Web

Cours / Topos en synchrone (heures)

22.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

0.00

Travaux pratiques individuels en synchrone (heure)

30.00

Nom du bloc de compétence

4824

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Psychométrie Psychophysique

Thème(s) abordé(s) dans le module

Après avoir présenté des exemples de tests et de questionnaires psychologiques, nous aborderons les notions d'étalonnage, de fidélité, de validité et de validation et le score vrai. Nous étudierons également le processus de mesure (collecte, transformation, application).

Acquis d'apprentissage
• Connaître les spécificités de la mesure en psychologie par rapport aux mesures physiques.
• Étalonnement d'une mesure, évaluation de sa précision (fidélité) et estimation du niveau de précision d’un score.
• Connaître différentes étapes de développement d’une mesure et des différentes techniques de sa validation.
• Évaluer les qualités psychométriques d’une mesure

Titre du module

Sensorialité, motricité

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours concernera l’anatomie du muscle et la physiologie de la contraction musculaire, la perception sensorielle de la contraction (organes tendineux, faisceaux neuromusculaires, proprioception, nociception), le segment spinal (arc réflexe, réflexe myotatique) ainsi que le contrôle central du mouvement et l’équilibre. Seront également abordés les autres modalités sensorielles (vision, audition, gustation, olfaction) en présentant l’organe perceptif (sa structure et son fonctionnement) ainsi que l’anatomie et la fonctionnalité du système central impliqué dans l’intégration des signaux sensoriels

Acquis d'apprentissage
• Acquérir des connaissances sur l’organisation et le fonctionnement des différents systèmes sensoriels et le système moteur

Titre du module

Modèle de raisonnement en psychologie cognitive

Thème(s) abordé(s) dans le module

Maîtrise des modèles de raisonnement en psychologie cognitive

Titre du module

Neuro-anatomie Neuro-imagerie

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours explore la structure du cerveau humain, essentielle pour comprendre son fonctionnement, en adoptant une approche clinique et de recherche. Il examine également les principales méthodes de neuro-imagerie utilisées pour explorer la structure et la fonction cérébrales, incluant leurs fondements, signaux mesurés, questions de recherche, analyses, et limites.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les principes de base de l'organisation du cerveau en tant que fondement du fonctionnement humain.
• Identifier les structures cérébrales dans le cerveau entier et ses tranches, et attribuer des fonctions aux structures.
• Connaître les différentes méthodes d'étude de la structure et de la fonction du cerveau, y compris les signaux et les principales méthodes d'analyse.
• Appliquer les connaissances pour comprendre l'effet des lésions neurologiques sur le fonctionnement d'une personne.
• Évaluer quelle méthode est appropriée pour répondre à une question sur la structure et la fonction du cerveau humain.
• Lire de manière critique des articles scientifiques utilisant les méthodes couvertes.

Titre du module

Ingénierie logicielle

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours présente les différents tenants et aboutissants d'un projet informatique impliquant une équipe de plusieurs développeurs. Il initie les étudiants aux bonnes pratiques organisationnelles (planification, attribution des rôles, interactions MoA/MoE, documentation) tout en approfondissant les compétences de conception (C4, UML, BPMN) et de programmation (JavaFX, sérialisation, threads, sockets, patrons de conception, tests unitaires). Ce cours permet enfin une meilleure compréhension des outils (ant/maven/gradle, git, profilers) et des architectures (garbage collector, C/S, P2P...)

Acquis d'apprentissage
• Savoir gérer un projet informatique en adoptant une méthodologie Agile
• Adopter les bonnes pratiques de développement collaboratif (gestion de version, outils d'automatisation, documentation, optimisation, tests et débogage, recette informatique)
• Formaliser et spécifier une solution au moyen de modèles graphiques (modélisation C4, UML, BPMN...)
• Maîtriser des concepts de programmation avancés (sérialisation, protocoles et échanges réseau, interfaces graphiques multiplateformes, applications multi-threadées)
• Capitaliser l'expérience appliquée à la conception de logiciel (patrons de conception, principes SOLID)

Titre du module

Histoire des sciences & techniques

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours, seront abordés les grands courants scientifiques essentiellement dans le monde occidental (au sens large) de l'Antiquité à nos jours. Le fil conducteur sera les lieux et les porteurs de savoirs à travers l'histoire. Par cet enseignement, les étudiants acquerront une première base critique et historique de la science d'aujourd'hui..

Acquis d'apprentissage
• Avoir du recul sur les sciences aujourd'hui et des connaissances historiques de la construction scientifique

Titre du module

Gestion projet

Thème(s) abordé(s) dans le module

Notions de base de gestion de projet : Cahier des charges, spécifications fonctionnelles, planification, risques, coûts…

Acquis d'apprentissage
• Se familiariser aux notions de bases de la gestion d’un projet
• Utiliser les outils appropriés pour créer les documents techniques nécessaires à la gestion d’un projet informatique

Titre du module

Neuro-psycho Cognition atypique

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cette formation explore les déficits cognitifs causés par des lésions cérébrales acquises ou développementales. Elle présente des modèles théoriques et des études de cas approfondies, mettant en lumière comment la relation entre ces lésions et les symptômes psychologiques sert d'outil pour comprendre la relation structure-fonction dans le cerveau sain.

Acquis d'apprentissage
À la fin du cours, les étudiants seront capables d'identifier les symptômes neuropsychologiques et de mettre en évidence les liens possibles entre les caractéristiques de la lésion et les symptômes observés. De plus, les étudiants seront en mesure de reconnaître les avantages et les inconvénients des différentes méthodes de recherche en neuropsychologie contemporaine. Enfin, les étudiants seront capables de poser de nouvelles questions liées à la relation complexe entre le cerveau et le comportement, et d'examiner de manière critique la recherche dans ce domaine.

Cours / Topos en synchrone (heures)

140.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

130.00

Travaux pratiques individuels en synchrone (heure)

20.00

Nom du bloc de compétence

4831

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Corpus linguistiques

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cet enseignement s'adresse aux étudiants de dernière année (L3) ayant acquis les bases de la linguistique, de la programmation en Python et des enjeux du TAL. Il se concentre sur une étape clé pour la linguistique et le TAL, celle de l'acquisition des données et de leur organisation. Les étudiants auront l'occasion d'explorer les aspects fondamentaux de la création et de l'analyse de corpus, en mettant l'accent sur différentes étapes de la constitution d'un corpus, de la collecte des données à la structuration, en passant par le nettoyage et l'annotation des corpus. Afin de mettre en avant leur utilité, des analyses de corpus pour extraire des informations linguistiques seront menées par des traitements informatiques basiques ou par l'utilisation d'outils logiciels pour l'analyse de corpus.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les concepts fondamentaux des corpus linguistiques et leur importance dans la recherche linguistique.
• Savoir comment constituer un corpus linguistique, de la collecte des données à l'annotation.
• Maîtriser des méthodes d'analyse de corpus pour extraire des informations linguistiques utiles.

Titre du module

Aspects éthiques et sociétaux du TAL

Thème(s) abordé(s) dans le module

Le TAL, tout comme l'IA, est mis en oeuvre dans de très nombreuses applications. La multiplicité des usages induits cache la mise en place d'une problématique majeure sur l'impact social et sociétal du TAL. Ce cours propose de mettre en avant les très nombreuses problématiques éthiques qui sont apparues ces dernières années, d'une vision très conséquentialiste des usages eux-mêmes, à une analyse en amont nécessaire pour penser
l'impact social et sociétal. Par ailleurs, la problématique de l'utilisation de l'énergie pour produire les modèles devient un enjeu sérieux qui a un impact direct sur ce qu'il est envisageable de construire. Les étudiants auront l'occasion d'explorer les implications éthiques du TAL, d'apprendre les principes du design éthique, et de découvrir des exemples de l'impact du TAL dans la société.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les enjeux éthiques liés à l'utilisation du TAL dans la société.
• Appliquer des principes de design éthique dans le développement de systèmes de TAL.
• Analyser les implications éthiques et sociales de l'utilisation du TAL dans les sciences sociales

Titre du module

Programmation orientée objets avancée - Python

Thème(s) abordé(s) dans le module

La programmation en Python étant fondamentale pour les développements en traitement de la parole, du texte et des connaissances, un cours supplémentaire sur les spécificités de cette programmation est proposé. L'enjeu est d'assurer une connaissance approfondie de la programmation Python ainsi que de proposer un nombre important de cas d'application. Ainsi, les étudiants consolident leurs compétences par la pratique. Ce cours introduit également les bibliothèques couramment utilisées pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, telles que PyTorch, TensorFlow et Keras. Les étudiants auront également l'opportunité de mettre en pratique leurs compétences en résolvant des cas d'usage du Traitement Automatique du Langage (TAL)

Acquis d'apprentissage
• Maîtriser les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet en Python.
• Utiliser la POO pour créer et gérer des modèles de Deep Learning avec PyTorch, TensorFlow et Keras.
• Appliquer la POO pour résoudre des problèmes concrets de TAL, en développant des projets pratiques.
• Ce cours prépare les étudiants à utiliser efficacement la POO en Python pour développer des modèles de Deep Learning avancés dans le domaine du Traitement Automatique du Langage, en renforçant leur compréhension des principes de la POO et leur
capacité à résoudre des problèmes complexes.

Titre du module

Traitement de la parole

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cet enseignement revient sur un aspect différenciant de la formation proposée en Licence et Master, le traitement de la parole. Cette thématique a des spécificités théoriques particulières qui seront introduites ici, en particulier sur le plan mathématique. Après une introduction à la théorie du signal vocal, y compris les concepts de fréquence, d'amplitude et de spectre, les étudiants s'intéresseront aux caractéristiques acoustiques de la parole. Cela permettra de faire le lien avec la prosodie en explorant les aspects rythmiques, mélodiques et intonatifs de la parole. Des applications pratiques telles que la reconnaissance automatique de la parole, la synthèse vocale et l'analyse de l'émotion vocale seront finalement abordées pour exemplifier les défis et les opportunités liés à ces applications

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les principes de base de la théorie du signal vocal et de l'acoustique de la parole.
• Reconnaître l'importance de la prosodie dans la communication vocale.
• Expliquer des applications concrètes du traitement de la parole dans le domaine du TAL.

Titre du module

Intelligence Artificielle et Ingénierie de la Langue

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours intitulé "Intelligence Artificielle (IA) et Ingénierie de la Langue", offre aux étudiants de dernière année (L3) une exploration approfondie des modèles et des techniques modernes utilisés dans l'analyse, la structuration et la classification du langage naturel. Le cours aborde des sujets variés, allant de la correspondance des formes au traitement des mots, des N-grammes à l'étiquetage des parties du discours, de l'analyse syntaxique aux
modèles de signification. Les bases des réseaux neuronaux pour le Traitement Automatique du Langage (TAL) seront introduites, et les modèles de langage les plus récents seront discutés.

Acquis d'apprentissage
• Maîtriser les concepts de base de l'analyse linguistique et de la structuration du langage naturel.
• Utiliser des techniques avancées du TAL, y compris l'étiquetage des parties du discours et l'analyse syntaxique.
• Comprendre les fondements des réseaux neuronaux pour le NLP et les modèles de langage récents.

Titre du module

Outils pour l'analyse linguistique

Thème(s) abordé(s) dans le module

Cet enseignement se concentre sur les outils de manipulation des corpus linguistiques. Les étudiants apprendront à utiliser des logiciels et des techniques permettant la gestion, la recherche et l'analyse de corpus textuels, compétences essentielles pour la recherche linguistique et le Traitement Automatique du Langage. Le cours se focalisera sur les principaux outils de manipulation des données langagières actuellement disponibles, pour lesquels l'interprétation des résultats nécessite la mobilisation des théories linguistiques. Parmi ces outils figurent, par exemple, AntConc (recherche de mots-clés, analyse de concordances, visualisation des données linguistiques), TXM (Textométrie) (annotation, exploration et analyse de corpus linguistiques), et CorpusQuery (requêtes complexes et génération de visualisation).

Acquis d'apprentissage
• Maîtriser l'utilisation d'outils de manipulation de corpus linguistiques.
• Gérer et structurer efficacement des corpus textuels pour la recherche linguistique.
• Effectuer des recherches avancées dans les corpus et analyser des données linguistiques.

Titre du module

TAL centré sur l’humain

Thème(s) abordé(s) dans le module

Une nouvelle problématique émerge dans le TAL concernant la place prise par l'humain dans ces systèmes. On doit les considérer à la fois comme des utilisateurs et comme des parties prenantes dans la construction de ces outils, que ce soit en tant que producteurs des données utilisées pour nourrir les apprentissages ou en tant qu'intervenants experts potentiels dans le système. La participation des humains introduit nécessairement des biais
qui doivent être anticipés, mais elle permet également d'intégrer une expertise non formalisée dans les processus d'apprentissage automatique. Le cours définira ces nouveaux enjeux et abordera comment les approches actuelles doivent modifier leur organisation.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre le rôle de l'humain dans la production de texte et son impact sur le TAL.
• Appréhender l'importance de l'annotation humaine dans l'entraînement des modèles de TAL.
• Explorer les techniques d'apprentissage automatique qui intègrent l'expertise humaine dans le processus.

Cours / Topos en synchrone (heures)

155.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

145.00

Nom du bloc de compétence

4830

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Apprentissage automatique

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours est un premier cours d’apprentissage automatique, étudié en parallèle du cours de représentation et raisonnement, ces deux cours s’opposant dans leurs approches. On introduira des premières notions liées à l’apprentissage automatique, telles que les différents types d’apprentissage (supervisé, non supervisé), avec quelques algorithmes associés, ainsi que leur mise en oeuvre. Des premiers éléments de méthodologie et les écueils possibles seront également abordés.

Acquis d'apprentissage
• Formaliser un problème d’IA
• Décider d’un algorithme de résolution adéquat
• Implanter une résolution de problème

Titre du module

Représentation et Raisonnement

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours se focalise sur les approches symboliques de l'intelligence artificielle, au travers en particulier de la conception de systèmes à base de connaissances. Il s'agira en particulier d'étudier les différentes familles de formalismes de représentation des connaissances, ainsi que les types de raisonnements qu'ils permettent. D'un point de vue pratique, on s'intéresse aux aspects de la construction de systèmes d'IA symbolique, de l'ingénierie des connaissances à la mise en place de moteurs d'inférences, sur des exemples concrets d'applications.

Acquis d'apprentissage
• Comprendre les enjeux et problématiques de l'ingénierie des connaissances
• Maîtriser les différents choix de conception d'un système à base de connaissances
• Être capable d'appliquer les méthodes d'IA symbolique au sein d'applications reposant sur des connaissances expertes

Titre du module

Logique modale

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours s'intéressera à la logique modale. Après avoir introduit la logique modale axiomatique, nous nous intéresserons aux différents systèmes axiomatiques, à la dialogique modale et aux interprétations et aux logiques multimodales. Ensuite, nous étudierons les systèmes de preuves par tableaux et la logique épistémique.

Acquis d'apprentissage
Connaissance de la logique modale et de ses applications : logiques épistémique et doxastique, déontique, etc. Capacité à faire des preuves dans différents systèmes (K, KT, KT4, etc.)

Titre du module

Équations différentielles

Thème(s) abordé(s) dans le module

Équations différentielles : Ce cours présentera les bases de la théorie des équations différentielles. On étudiera quelques différentes techniques de calcul des solutions de certaines ED classiques d’ordre 1 voire plus (linéaires, Bernoulli…) et la modélisation de phénomènes (biologiques par exemple) par des ED . Les systèmes linéaires (systèmes proies prédateurs …) seront abordés. Ensuite des études qualitatives plus systématiques sont réalisées.

Acquis d'apprentissage
Modéliser des phénomènes au travers d'équations différentielles

Titre du module

Philosophie de l’esprit

Thème(s) abordé(s) dans le module

Dans ce cours nous chercherons à explorer les principales théories philosophiques qui ont émergé au XXème siècle pour réfuter le dualisme cartésien et proposer une conception satisfaisante de l'esprit.
Le cours aura pour but notamment de montrer que le physicalisme qui tire sa légitimité des avancées scientifiques qui ont révolutionné notre vision du corps humain et plus largement de la nature. Nous consacrerons une grande partie du cours à donner une perspective différente à ce principe de causalité, de manière à donner un sens philosophique aux questions posées en introduction du cours : « Avez-vous un esprit ? » et si oui, « pouvez vous le localiser ? »

Acquis d'apprentissage
• Connaître les principales théories philosophiques de l'esprit et quelques arguments critiques

Cours / Topos en synchrone (heures)

64.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

76.00

Nom du bloc de compétence

4946

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Outils Conceptuels

Thème(s) abordé(s) dans le module

Maîtrise des outils conceptuels.

Titre du module

Probabilités avancées

Thème(s) abordé(s) dans le module

Nous étudierons les espaces probabilisés, les lois de probabilités discrètes, continues et mixtes, la notion de variables aléatoires, la fonction de répartition, l'espérance, la variance, les couples de variables discrètes, les calculs de densités par changement de variables et la simulation de variables aléatoires à travers l'étude de méthodes et d'exemples. Lien avec les chaines de Markov.

Acquis d'apprentissage
• Savoir modéliser un problème simple de probabilités et faire un calcul approché à l'aide d'un résultat d'approximation de lois.
• Savoir réaliser un test d'hypothèses, lire une table de lois de probabilités et simuler une loi de probabilité

Titre du module

Compilation

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours fait partie de l’apprentissage des fondements de l’informatique. Il aborde spécifiquement les principes de conception d’un compilateur.

Acquis d'apprentissage
• Expertise sur le fonctionnement des langages de programmation
• Analyse (syntaxique) automatique de textes en langage formel

Cours / Topos en synchrone (heures)

30.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

20.00

Travaux pratiques individuels en synchrone (heure)

20.00

Nom du bloc de compétence

4948

Etape(s) concernée(s)

Phase de rattachement du bloc de compétence

Connaissances requises

Connaissances, Savoir-faire, Savoir-être abordés

Titre du module

Conception des systèmes d’information

Thème(s) abordé(s) dans le module

La conception d’un système d’information (CSI) est abordée d’une manière holistique en introduisant la place du système d’information dans l’entreprise et comment un nouveau besoin peut être pris en compte pour étendre les services qu’il propose à ces usagers. Une approche centrée domaine ou métier (Domain Driven Design) associée à une ingénierie guidée par les modèles (Model Driven Engineering) est proposée. Cette approche repose
sur une utilisation des diagrammes du langage UML pour décrire le nouveau besoin et l’intégration de la solution proposée à l’existant. Les étudiants mettront en oeuvre cette approche sur un projet de conception autour d’un SI en lien notamment avec l’EC« gestion de projet »

Acquis d'apprentissage
• Situer du système d’informations dans l’entreprise.
• S’appuyer sur l’ingénierie par les modèles et à la conception centrée métier pour la conception autour du SI

Titre du module

Gestion de projets

Thème(s) abordé(s) dans le module

Titre du module

Système d’exploitation

Thème(s) abordé(s) dans le module

Nous examinerons différentes fonctions d'un Système d'Exploitation (ressources matérielles, gestion de l'information, coopération de processus). Puis nous étudierons différentes stratégies d'allocations de processeur, gestion de la Mémoire centrale, gestion des Unités périphériques.

Acquis d'apprentissage
• Connaître les concept de base des Systèmes d'Exploitation et les différentes algorithmes d'allocation des ressources avec leurs avantages et inconvénients

Titre du module

Intelligence artificielle

Thème(s) abordé(s) dans le module

Ce cours vise à la compréhension des techniques d’apprentissage automatique et apprentissage profond, d’un point de vue théorique mais également pratique, au travers de l’exploitation de bibliothèques standards en Python.

Acquis d'apprentissage
• Être capable de qualifier un problème d'apprentissage automatique et d’implanter sa solution en Python

Cours / Topos en synchrone (heures)

43.00

Travaux dirigés en synchrone (heures)

22.00

Travaux pratiques individuels en synchrone (heure)

44.00

Nom du bloc de compétence

4832

Etape(s) concernée(s)

Etape du parcours