Master Sciences, Technique, Santé

13. Fiches UE du M2

Spécialité Connaissance et Décision

Nom de l’UE : MODELES STATISTIQUES POUR L’AIDE A LA DECISION Nombre de crédits : 6 UFR de rattachement : UFR Informatique Responsables de l’UE : Alexandre Aussem Tél : [phone], mail : [e-mail] Autres intervenants : ), Alain Dussauchoy, Jean-Marc Adamo et Khalid Benabdeslem Contact formation : Alain Mille, Alain Guinet Tél : e-mail : [e-mail] Enseignement présentiel : 30 heures Répartition de l’enseignement présentiel : Cours Magistraux 15 heures Travaux Dirigés 15 heures Travaux Pratiques heures
Contrôle des connaissances^67
Contrôle continu^68 : 0%	Examen terminal : 100%
Type de l’UE Obligatoire : NON Formation : Mention Informatique Parcours : Optionnelle : OUI Formation : Mention Informatique Parcours : ADE Place de l’UE dans le parcours : M2 semestre : 3 Modalités d’accès à l’UE (pré-requis conseillés) : Oui lesquels : Probabilités, statistiques, espaces vectoriels, algèbre linéaire
Programme – contenu de l’UE Objectifs du cours L’objectif de ce cours est de présenter les concepts, méthodologies et techniques d’analyse de données et d’apprentissage statistique à mettre à profit dans un processus d’extraction de connaissance et d’aide à la décision PLAN 1. Analyse de données Analyse en composantes principales ,Analyse des correspondances ,Classification non hiérarchique (K-means, nuées dynamiques etc.) , Classification hiérarchique, L’analyse discriminante, Régression linéaire, Exemples d’application 2. Cartes auto-organisatrices de Kohonen (SOM) Quantification vectorielle, Apprentissage des cartes, Cartes topologiques binaires, mixtes, temporelles, sous contraintes Cartes topologiques et sélection de variables , Exemples d’application, 3. Séparateurs à Vaste Marge (SVM), Séparation linéaire Optimisation Lagrangienne, Noyaux, Régression, Classification Multi-classes (Méthodes directes et par décomposition), Exemples d’application 4. Réseaux de neurones Le modèle multi-couche, La rétro-propagation, Les réseaux à bases radiales , Application à la régression, Application à la classification supervisée. Note : les réseaux bayésiens sont déjà traités dans l’U.E. de base : Graphe et Applications. Compétences acquises Méthodologiques : : Acquisition de concepts et méthodes pour effectuer des prévisions, reconnaître des formes, élaborer des modèles dans le cadre d’un processus d’aide à la décision Techniques : Mise en œuvre des méthodes et algorithmes modernes de l’analyse de données et de l’extraction de connaissance. Secteur d’activité concerné et compétences métier acquises : Industrie des biens ou/et des services

Nom de l’UE : ORGANISATION DES SYSTEMES DE PILOTAGE ET DES SYSTEMES PHYSIQUES Nombre de crédits : 6 UFR de rattachement : UFR Informatique Responsables de l’UE  Jean-Pierre CAMPAGNE Tél : [phone] mail : [e-mail] Gilles NEUBERT Tél : [phone] mail : [e-mail] Contact formation : Alain Mille, Alain Guinet Tél : e-mail : [e-mail] Enseignement présentiel : 30 heures Répartition de l’enseignement présentiel : Cours Magistraux 15 heures Travaux Dirigés heures Travaux Pratiques 15 heures
Contrôle des connaissances^69
Contrôle continu^70 : 50% TP et mini-projet	Examen terminal : 50%
Type de l’UE Obligatoire : NON Formation : Mention Informatique Parcours : Optionnelle : OUI Formation : Mention Informatique Parcours : ADE Place de l’UE dans le parcours : M2 semestre : 3 Modalités d’accès à l’UE (pré-requis conseillés) : Oui lesquels : Connaissances sur la gestion de production (niveaux de décision, stocks)
Programme – contenu de l’UE Objectifs du cours L’objectif de ce cours est d’étudier et d’évaluer les différentes organisations possibles ainsi que les principes de pilotage émergents des chaînes logistiques et systèmes de production. Il se situe au niveau organisationnel. PLAN Organisation des systèmes de production et des chaînes logistiques Enjeux industriels et critères de performance Organisation intra-entreprise Typologie d’organisation d’atelier : ligne de production, organisation cellulaire, structures hybrides… Démarches d’analyse et d’amélioration des systèmes de production : les fondamentaux du lean manufacturing Equilibrage de lignes de production Constitution d’îlots de production Organisation inter entreprises Typologie de réseaux d’entreprise : entreprise multi-sites, entreprise virtuelle, chaîne logistique Configuration d’un réseau logistique : Pilotage des systèmes de production et des chaînes logistiques Concepts de pilotage de systèmes de production (MRP, Gestion sur stock, Kanban, Conwip,…), Le Supply Chain Management : Concepts fondamentaux, Architecture décisionnelle : Principes de pilotage émergents : approvisionnement cyclique et synchrone, gestion partagée des approvisionnements,… Répartition, planification et synchronisation des flux de production La gestion de la demande et des stocks dans les chaînes logistiques (ATP, Postponement…) Mini-projet de configuration d’un réseau de distribution et de répartition des stocks au sein de ce réseau. Analyse de l’impact de différentes stratégies de gestion sur les niveaux de stock et les taux de service .Compétences acquises Méthodologiques : : Savoir configurer une chaîne logistique et concevoir sa structure de pilotage Techniques : : Outils de dimensionnement, d’équilibrage de chaînes, de management et de pilotage Secteur d’activité concerné et compétences métier acquises : Industrie des biens ou/et des services