Contribuer à la transformation en contexte professionnel

MR116B42
Optimiser la décision dans des situations complexes et incertaines

Description

- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles 
- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe 
- Conduire un projet (conception,   pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif  
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité 
- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.
- Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles.

 

Modéliser des décisions sous contraintes (allocation de ressources, planification) par optimisation linéaire ou combinatoire afin de comparer les solutions.
Piloter un projet d’aide à la décision et évaluer des scénarios incertains (demande variable, capacité limitée) afin d’orienter les choix.

Public

L'entrée dans la mention Informatique en M1 se fait sur la base d'un diplôme Bac+3 : cycle préparatoire de la filière informatique du diplôme d'ingénieur CNAM, licence d'informatique, licence de mathématiques-informatique, licence de mathématiques ou tout diplôme  équivalent.
Il est possible aussi d'intégrer la mention Informatique en M2, notamment pour les élèves en dernière année d'école d'ingénieur, ou possédant un diplôme Bac+4 en informatique ou en mathématiques

Nombre d’ECTS
24
Domaine
Informatique Télécoms Médias numériques Cybersécurité
Code répertoire
RNCP39278BC04
Date de début de validité

Unités d'Enseignement requises

RCP106 : Algorithmique et Programmation ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Présenter les principaux paradigmes algorithmiques à travers des applications et problèmes variés avec mise en oeuvre informatique en langage Python. Ces compétences sont utiles pour de futurs concepteurs d'algorithmes et de développements informatiques.

RCP219 : Outils mathématiques pour l'optimisation numérique et combinatoire ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 50.00

L'objectif de cette UE est de former les auditeurs aux méthodologies fondamentales pour l’élaboration des algorithmes d’Intelligence Artificielle. Nous nous focaliserons sur les outils mathématiques liées à l’optimisation que nous séparons en deux blocs, l'un théorique et l'autre applicatif.

12 ECTS - 2 UE à choisir parmi :

RCP218 : Intelligence artificielle, optimisation et contrôle ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 50.00

L'objectif de cette UE est double. Il s’agit tout d’abord de former les auditeurs aux techniques de conception d’algorithmes d’IA basées sur de l’optimisation qui adressent de nombreuses applications (aide au diagnostic médical, autorisation de crédits, …).

RCP103 : Évaluation de performances ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Étudier les formalismes et techniques les plus utilisés pour l'évaluation de performances des systèmes à événements discrets (modélisation analytique et par simulation) et  et montrer leur application concrète dans le domaine des systèmes informatiques, des réseaux de communication et des sy

RCP208 : Apprentissage statistique : modélisation descriptive et introduction aux réseaux de neurones ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Ce cours donne des éléments de base de l'analyse des données et de la modélisation descriptive, ainsi que des principes à mettre en œuvre pour traiter des applications réelles. Une introduction à la modélisation décisionnelle avec des réseaux de neurones est également présentée.