Algorithmique appliquée

Informations

Langue d'enseignement : Français
Crédits ECTS: 6

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 48 heures
  • Temps de travail personnel : 102 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
L'objectif de cette UE est de balayer quelques techniques/approches algorithmiques pour résoudre des problèmes de toutes sortes. Analyser ces techniques pour comprendre pourquoi elles marchent, identifier leurs points forts et leurs faiblesses. Car en algorithmique tout est question de compromis: tel algorithme sera efficace pour telles données ou structures de donnéees. Programmer ces approches et les tester sur un problème en grandeur réelle. Le projet représente 75% de la note finale, 25% pour le test écrit.

Compétences :
  • Travailler en équipe dans différents contextes, y compris avec des personnes issues de disciplines différentes : s'intégrer, se positionner, collaborer, communiquer et rendre compte.
  • Être initié au processus de production, de diffusion et de valorisation des connaissances.
  • Travailler en équipe autant qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet

  • Comprendre et mettre en oeuvre l'intérêt et les principes de la démarche de recherche fondamentale et/ou appliquée
  • Rédiger des documents de travail ( rapports, notes de synthèse...) adaptés aux personnes et situations rencontrées et appropriés aux organisations et structures concernées
  • Savoir se remettre en question, faire preuve d'esprit critique
  • S’organiser individuellement, gérer son temps et ses priorités, planifier ; s’autoévaluer
  • Être autonome dans l’activité d’écriture et montrer à cette occasion sa capacité à communiquer sa pensée, à raisonner et à organiser ses connaissances.
  • Construire et développer une argumentation.
  • Manager les ressources techniques d'un projet, planification des activités
  • Exposer oralement un projet… maîtriser les outils de la communication : expression - communication, négociation, conduite de réunion

  • Identifier les limites de l'informatique en termes de calculabilité et de complexité
  • Modéliser une situation concrète en un énoncé formel au moyen d'outils (e.g., automates, langages, grammaires, graphes)
  • Maîtriser les bases du raisonnement probabiliste ; savoir mettre en œuvre une démarche statistique pour le traitement des données.
  • Construire et rédiger une démonstration mathématique synthétique et rigoureuse.
  • Être capable de traduire un problème simple en langage mathématique.
  • Concevoir des algorithmes avancés dans son domaine de spécialisation, et savoir les programmer
  • Utiliser les bibliothèques et outils logiciels usuels de son domaine de spécialisation
  • Comprendre et traduire sous forme algorithmique la spécification mathématique d'une méthode de son domaine de spécialisation
  • Implémenter et/ou comparer les méthodes de l'état de l'art dans son domaine de spécialisation
  • Comprendre une preuve de correction d'algorithme (e.g., variants/invariants, induction, convergence)

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Session 1:

Contrôle continu (coefficient 0.25), projet (coefficient 0.75)

Pas de session 2.

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Cyril Gavoille

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements