Choix UE Hard Skills 3EA Parcours Impact Entrepreneurship

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Ce cours commence par une description du fonctionnement global des réseaux 5G et leur évolution

par rapport à la 4G.

On détaille ensuite le cas particulier de la prise en charge de l'IoT (en particulier massif) dans le cadre des réseaux

cellulaires.

Le fonctionnement des slices est présenté d'un point de vue fonctionnel et opérationnel.

On termine par des solutions de localisation en 5G.

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This course aims to provide a comprehensive foundation in the design, analysis, and evaluation of modern Internet of Things (IoT) systems and architectures. It addresses the fundamental principles, technological enablers, and performance considerations underlying large-scale IoT deployments.

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Dans ce projet, des équipes d’étudiants (4 à 6 membres) conçoivent, prototypent et implémentent des solutions basées sur l’IoT pour répondre à des problématiques sociétales complexes. Des exemples de thématiques de projet incluent la réduction de l’empreinte carbone en milieu urbain et résidentiel, ou l’optimisation de l’utilisation de l’eau dans les contextes agricoles.
Les étudiants peuvent choisir parmi une liste de sujets proposés — qu’ils peuvent adapter ou réinterpréter — ou proposer des idées de projets entièrement nouvelles. Un ensemble d’outils matériels et logiciels est mis à disposition pour le prototypage, et des capteurs ou composants supplémentaires peuvent être commandés si nécessaire au développement du projet.

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Par groupes de 3 ou 4, les étudiantes et étudiants proposent un "projet de startup" fondé sur de l'IoT. Le choix est très libre et la pertinence économique n'est pas un élément d'évaluation, il s'agit avant tout de proposer une application qui leur parle, cela peut aller de l'observation de la pollution ambiante au décompte des personnes dans une pièce en passant par l'automatisation d'un potager.

Ils mettent ensuite en place une maquette de ce projet à l'aide des outils que nous pouvons leur fournir ou en en simulant certains.

Une séance de"picth" leur permet ensuite de montrer leur projet et justifier leurs choix techniques.

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Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM/Xen), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS).
Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

Plan de l'UE

C1) introduction au cloud
    TP1) utilisation de AWS/EC2
C2) virtualisation (KVM)
    TP2) KVM/Xen
C3) conteneurs (Docker et outils)
    TP3) Docker
C4) administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes)
    TP4) Kubernetes
C5) IaaC
    TP5) Ansible

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Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

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Il s'agit de prendre le rôle d'administrateur système et de déployer une infrastructure logicielle visant soit l'hébergement de machines virtuelles, soit le traitement de données massives. Dans les 2 cas, la cible du déploiement est une infrastructure matérielle de type cluster (grappe de machines reliées par un réseau).

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Ce cours reprend les évolutions protocolaires des coeurs de réseau fondés sur des réseaux optiques.

Les techniques d'encapsulation et d'interconnexion avec le réseau Internet sont décrites.

Le fonctionnement des équipements, les mécanismes de routage, la tolérance aux pannes sont détaillés.

Les architectures WDM et OTN sont décrites. L'utilisation d'un plan de contrôle est décrite ainsi que ces intérêts.

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À l’issue de ce cours, l’étudiant sera en mesure de :• Comprendre et caractériser les principales technologies utilisées dans les réseaux métropolitains, notamment les réseaux WDM, OTN, ainsi qu’Ethernet et IP/MPLS ;• Appréhender l’architecture globale d’un réseau d’opérateur et le rôle du segment métropolitain ;• Analyser la convergence fonctionnelle et structurelle des réseaux fixes et mobiles ;• Comprendre les enjeux et les principes de conception des nouvelles architectures de réseau métropolitain, adaptées aux exigences actuelles et futures en matière de capacité, de latence et de flexibilité.

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Ce cours aborde les principes fondamentaux et les mécanismes avancés de l’interconnexion des réseaux IP dans un contexte réel d’Internet. Il introduit les principaux défis liés à l’interconnexion de réseaux privés et publics (sécurité, adressage, performance, déploiement), ainsi que les différentes classes de solutions telles que les passerelles, l’encapsulation ou l’utilisation de middleboxes .

Les techniques clés sont étudiées en détail, notamment la traduction d’adresses (NAT), la cohabitation IPv4/IPv6, les pare-feu et les proxies, ainsi que les mécanismes de tunnels et de VPN permettant l’isolation et le transport sécurisé des flux . Le cours met également l’accent sur le rôle du routage dans l’interconnexion, en particulier dans l’Internet composé de systèmes autonomes interconnectés, et sur les protocoles associés tels que BGP, permettant la mise en œuvre de politiques de routage complexes .

L’ensemble vise à fournir une vision intégrée des architectures d’interconnexion modernes, en articulant aspects techniques, opérationnels et enjeux à grande échelle.

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Programme :- Motiver le besoin de mesurer le trafic réseau et son impact sur les performances- Présenter différentes techniques de mesure actives et passives- Caractériser et modéliser le trafic- En déduire des principes d’évolution des mécanismes du réseau en fonction de l’évolution du trafic

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CM1: Introduction - Edge computing, networking needs, computational requirements, etc, applications and introduction to Edge AI

CM2: Fundamentals of ML - Deep Learning and parallel training

CM3: Federated Learning I — Network Modelling and Problem Formulation

CM4: Federated Learning II — Distributed Learning Algorithms

CM5: TinyML

TP1: FL application

TP2: TinyML application

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CM1: Course presentation and seminar explanation and paper presentation demonstration

CM2: Introduction - networking requirements, classic architectures, interconnects and protocols 

CM3: Client-Server Communication - NAT and Load Balance

CM4: Intra-DC Communication - ECN, ECMP, and VXLAN (applied to DCN)

CM5: Inter-DC Communication - BGP, etc.

CM6: Discussion on real DC architecture and implementation 

CM7-CM10: Oral Exam (Trial Seminars)

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CM1: Introduction - Fundamentals of Arq. Comp., Operating systems (kernel, user space, etc.), and Virtualization (VMs vs. Containers)

CM2: Virtual Interfaces - vNICs, algorithms, and VM-to-VM communication

CM3: VXLAN Fundamentals

CM4: OpenStack

TP1&2: Virtual interfaces

TP3: VXLAN

TP4: OpenStack

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CM1: Introduction : 

• présentation du besoin d’infrastructure de réseaux pour les services : computing, contenu, stockage, etc…
• évolution des besoins et des architectures

CM2 à CM4 : Les architectures de distribution de contenu (avec infra, sans infra, hybride, …) 

Indexation, Recherche et Téléchargement 

CM5 : Illustration via l’architecture du datacenter de META

CM6-CM9: Le caching (Static et Dynamique) 

TPs : Illustration du caching

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A First Course in Network Theory

One cannot ignore the networks we are part of, that surround us in every day life. There's our network of family and friends; the transport network; the banking network---it doesn't take much effort to come up with dozens of examples. Network theory aims to provide a mathematical framework for analysis of the huge networks that drive the global economy (directly or indirectly) and this course provides an introduction to the key tools and an opportunity to employ them to gain new insight into complex behaviours and structures in real-world data. This course will highlight the intimate connection between matrix algebra and graph theory and students will use this connection to develop a practical approach to analysing networks. MATLAB provides an ideal computational environment for large-scale simulation and analysis, in particular for identifying the key members of a network and for uncovering local and global structure that can be hidden by the scale of the data. Topics to be studied include: introduction to networks; spectral graph theory and the network Laplacian; random network models and degree distributions; network fragments; node centrality; global properties of networks; community detection.

Key words : networks, network fragments, node centrality, community detection.

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Ce cours introduit les défis liés à la sécurité des systèmes d'information. Après avoir donné un historique de la sécurité, décrit et classifié un panel d'attaques modernes, nous allons étudier les mécanismes de défense principaux à l'état de l'art. Dans ce cadre, on expose et analyse un ensemble d'incidents (anciens pour la plupart). Enfin, on aborde la prévention des vulnérabilités et de tolérances aux intrusions tant au niveau des architectures qu'à celui du logiciel. Les travaux pratiques visent à familiariser les étudiants avec des scénarii d'incidents (simples).

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution de calculs dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines). De telles infrastructures sont très largement utilisées dans le domaine du cloud computing où des datacenters permettent l'hébergement externalisés de services. Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes, OpenWisk) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS). Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines) de calculs pour le traitement et l'exploitation de grands volumes de données (big data). Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

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Ce module présente une chaîne complète standard d’analyse de données, à travers leur pré-traitement (par exemple, par réduction de dimension), leur classification, ou encore l’évaluation des méthodes de classification. Un projet illustratif sera mené sur 6 séances.

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Ce cours a pour but de fournir aux étudiant·e·s les bases de la mécanique quantique nécessaire pour qu’ils·elles puissent appréhender correctement les possibilités réelles des ordinateurs quantiques et du calcul quantique. Loin des équations complexes, on s’attachera à présenter les expériences fondamentales de la mécanique quantique qui sont à la base du calcul quantique : les phénomènes de superposition et d’intrication. On s'intéressera aux modèles mathématiques qui permettent de prévoir ces expériences et aux diverses interprétations partagées par la communauté des physicien·ne·s. Cette approche a pour but d'éclairer les difficultés techniques et théoriques rencontrées pour élaborer des calculateurs quantiques réellement performants.

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Chaque partie est composée de 2 ou 3 cours avec des classes inversées, suivis de 4 à 5 travaux pratiques (matlab).  Chaque classe inversée est notée. Chaque séquence de TP est un seul sujet qui peut être assimilé à un mini projet dont la compréhension est évaluée sous forme de questionnaire et/ou de démonstration. Plus précisément, la première séquence de travaux pratiques permettra la mise en oeuvre d'une approche de segmentation basée super pixels et la seconde séquence consistera à réaliser une chaîne de traitement pour construire un panorama à partir d'un ensemble d'images.

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Contenu du cours :

• Histoire de la photographie
• Caractéristiques des objectifs photographiques
• Capteurs argentiques et capteurs numériques
• Profondeur de champ et angle de champ
• Aberrations des objectifs photographiques
• Utilisation de la photographie comme outil de mesure

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C1) Présentation générale de l’adoption du cloud dans les entreprises avec un rapide historique sur les technologies et les stratégies.

TP1) Définition d’une architecture cloud et coûts associés

C2) Pourquoi adopter ou migrer vers le cloud ? Quels enjeux stratégiques, économiques et techniques ? Quelles sont les contraintes légales à prendre en compte ? Comment construire une stratégie Move to cloud ?

TP2) Formalisation d’un cadrage et d’une stratégie move to cloud C3) Les approches Micro-services dans les entreprises. L’infrastructure as code comme accélérateur, support à l’industrialisation et pilier d’une stratégie multi-cloud.

TP3) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #1

C4) Retours d’expérience autour de 2 projets : Stratégie de déploiement mondiale d’une application de reconnaissance client pour un acteur du luxe, Mise en place d’une plateforme Européenne d’aide à la prise de décision pour les agriculteurs 

TP4) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #2

C5) Les enjeux de la souveraineté et des Cloud de confiance.

TP5) Création d’un service se basant sur des sources de données ouvertes (TP noté)

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• Introduction aux impacts environnementaux et sociétaux du numérique – leviers d’action – zoom sur les centres de données.
• Analyse Cycle de Vie
• Sustainable AI
• Éthique du numérique et IA
• Eco-socio-conception des services numériques 
• UXUI et accessibilité 
• De plus, les étudiants doivent suivre le MOOC de l'INRIA "Impacts environnementaux du numérique" (https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/).

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La matière est composée de deux parties.
1/ La première propose de décrire le problème de l'exécution d'applications possédant des contraintes temps.
Pour respecter ces contraintes, les systèmes temps réel utilisent des ordonnancements de tâches.
Dans le cours, les algorithmes d'ordonnancement Rate Monotonic et Earliest Deadline First sont étudiés.
Les problèmes du partage de ressources ainsi que leur résolution sont montrés.
L'impact de l'exécution sur une plateforme multicoeur est aussi présenté.
L'utilisation de l'outil académique Cheddar illustre les différents mécanismes vus en cours.
2/ La deuxième partie présente les spécificités des systèmes temps réel : mécanismes d'exécution de tâches, partage de ressources, compacité du code, ...
Le cours décris deux mise en oevure :
- OSEK/VDK, pour domaine automobile ;
- APEX/ARINC653, pour les domaines avionique et satellite (Xtratum).
Deux séances de TP utilisent le système TrampolineOS pour contrôler une application de pendule inversé sur un robot Lego Mindstorm NXT.
Ces séances illustrent les différents mécanismes du système temps réel OSEK.

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1. Cible : systèmes de contrôle commande
2. Synchrone versus asynchrone
3. Le langage Lustre de base
4. Le langage Lustre avec les horloges
5. La vérification de programmes
6. TP : robot Légo

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La matière propose de réaliser une solution IoT, portée par un groupe de 3 à 4 étudiants,  
qui réponde à un besoin réel, identifié par le groupe d'étudiant et qui sera présenté lors d'une phase de conception.
Les solutions proposées peuvent d'inscrire dans différents domaines d'activité (vie quotidienne, transports, santé, etc.)
La séance de cours permet de poser le cahier des charges du projet à réaliser (définition des besoins, dates de rendus des livrables, ...)
ainsi qu'une présentation autour du "sustainable IT".
Le projet comporte :
- une phase de conception et description des besoins.
Le livrable de cette phase est une courte présentation de 4 transparents qui doit indiquer le besoin, l'architecture du système prévue ainsi qu'une réflexion sur l'impact sur les DDS.
Cette présentation est effecutée en séance par les étudiants d'un autre groupe (présentation croisée).
- une phase de développement sur du matériel : Arduino, Raspberry Pi, capteurs (température, pression, lumière, ...) et actionneurs (moteurs, ...).
- une phase de rendu : présentation du travail réalisé et vidéo courte expliquant le projet, son besoin, son impact et sa réalisation.

Ce projet a fait l'objet de participations à des concours : concours Thalès-Arduino, concours Planète Sciences.

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Des architectures de communication partagée sont utilisés depuis les années 80 pour les applications temps réel, pour remplacer les liens dédiés, beaucoup trop coûteux en terme de câblage et ne passant pas à l’échelle. Dans un premier temps, des solutions de type bus de terrain, dédiées à des contextes applicatifs particuliers, se sont imposées. Elles permettent la maîtrise des latences de communication et sont encore largement utilisées aujourd’hui. Le module se déroule de la manière suivante.

• Nous introduisons la problématique générale des communications temps réel et les différents paradigmes de communication utilisés.

• Nous étudions Controller Area Network (CAN), les méthodes d’analyse temporelles associées et les évolutions du protocole.

• Nous présentons des solutions alternatives du domaine de l’automobile, en particulier Flexray.

• Nous présentons les technologies Mil-Std-1553 et Spacewire utilisées dans le domaine spatial.

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Des architectures de communication partagée sont utilisés depuis les années 80 pour les applications temps réel, pour remplacer les liens dédiés, beaucoup trop coûteux en terme de câblage et ne passant pas à l’échelle. Dans un premier temps, des solutions de type bus de terrain, dédiées à des contextes applicatifs particuliers, se sont imposées. Elles permettent la maîtrise des latences de communication, mais offrent le plus souvent un débit limité. Elles sont donc peu à peu remplacées par des solutions de type Ethernet temps réel, qui offrent un débit beaucoup plus important et une meilleure intégration du système dans son environnement. Le module se déroule de la manière suivante.

• Nous introduisons la problématique générale des solutions de type Ethernet temps réel en l’illustrant par un petit nombre de solutions historiques.

• Nous étudions le réseau Ethernet commuté avion (AFDX) avec un focus particulier sur l’analyse pire cas mise en œuvre par les industriels.

• Nous montrons les problèmes posés par le partage d’un réseau Ethernet temps réel entre des flux avec différents niveaux de criticité. Nous présentons différentes solutions de qualité de service permettant de contrôler ce partage.

• Nous nous intéressons plus particulièrement à la solution Ethernet TSN qui est aujourd’hui envisagée pour de nombreux contextes applicatifs.

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Le projet permet d'illustrer le fonctionnement d'un réseau de communication temps réel étudié dans l'UE.
Il s'agit de développer les équipements réseau, tels que des commutateurs, dont le comportement correspond à celui d'un équipement de communication réel embarqué.
Pour réaliser ce comportement, les étudiants utilisent la librairie DPDK (Data Plane Development Kit) et/ou langage P4 (Programming Protocol-independent Packet Processors) qui permet
de programmer des cartes Ethernet.
Des stations sont aussi modifiées de manière à simuler le comportement de calculateurs avioniques, automobiles, ...
Le respect des contraintes de temps est un aspect important de l'exécution de ces équipements.
La mesure des données de temps, latence de transmission, délais de bout en bout, ..., fait partie du travail à réaliser.

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L'Unité d’Enseignement (UE) « IoT Industriel et Usine du futur »  a pour objet d’illustrer, sur des applications concrètes du domaine de l’Usine du futur, les acquis des trois autres UE du parcours Systèmes Embarqués et IoT Critique.

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Cet enseignement fait partie de l’Unité d’Enseignement (UE) « IoT Industriel et Usine du futur » qui a pour objet d’illustrer sur des applications concrètes du domaine de l’Usine du futur les acquis des trois autres UE du parcours SEmbIIoT.Ce cours décrit les principales contraintes de développement d’applications critiques et présente les avancées des assistants de programmation basés sur les larges modèles de langue modernes dans la production de code. Les séances de TP et le projet associé ont pour objectif de mettre les élèves en situation de production de code assisté par un framework IA et de leur faire prendre du recul sur les exigences liées au développement d’application critiques.

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Cet enseignement fait partie de l’Unité d’Enseignement (UE) « IoT Industriel et Usine du futur » qui a pour objet d’illustrer sur des applications concrètes du domaine de l’Usine du futur les acquis des trois autres UE du parcours SEmbIIoT.
Le cours Usine du futur est un projet dont le principal objectif est d’illustrer les problématiques liées au déploiement d'une flotte de drones mobiles dans le contexte d’une usine du futur. Les problématiques étudiées sont celles de la localisation des drones, de leur contrôle et de la gestion de leurs interactions avec l’environnement de déploiement.
Les contraintes du contexte industriel que sont le déterminisme, la précision de la localisation et la fiabilité de la navigation sont abordées dans le cadre d’un projet. Ce projet a pour sujet un jeu sérieux qui propose aux apprenants de travailler à une application de « Mario Kart in real life ». Les apprenants doivent, en groupe de 3 ou 4, déterminer les principales fonctions nécessaires au développement d’une application mobile multi-joueurs. Suite à cela, une première version Android d'une application mobile leur est fournie (code + documentation technique), qui guide des mini-drones roulants équipés de caméras. Les principales fonctions développées doivent être identifiées et testées. Le rendu final consiste en l’ajout d'une nouvelle fonctionnalité dans le jeu. Cette mise en situation professionnalisante permet aux apprenants de se placer dans le contexte de la reprise d’un projet existant et de son amélioration.

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Cet enseignement fait partie de l’Unité d’Enseignement (UE) « IoT Industriel et Usine du futur » qui a pour objet d’illustrer sur des applications concrètes du domaine de l’Usine du futur les acquis des trois autres UE du parcours SEmbIIoT.
Ce cours introduit l'empilement protocolaire de 6TiSCH qui a pour objectif de proposer une solution réseau pour des capteurs sans-fil déployés dans le contexte industriel de l'IoT critique. L’objectif de cette technologie est d’améliorer le déterminisme (temps de transmission d’un message borné) et la fiabilité (minimisation du taux de perte de trames).
L'empilement protocolaire de la solution 6TiSCH permet aux capteurs d'être interrogés à distance via un protocole de routage IPv6. Ce cours introduit le contexte de 6TiSCH, et fait un focus sur la couche MAC qui se nomme TSCH et le protocole de routage RPL. Ces solutions est étudiées en cours et expérimentées en TP sur des capteurs programmables.

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Cet enseignement fait partie de l’Unité d’Enseignement (UE) « IoT Industriel et Usine du futur » qui a pour objet d’illustrer sur des applications concrètes du domaine de l’Usine du futur les acquis des trois autres UE du parcours SEmbIIoT.
Ce cours présente le problème de la synchronisation d'équipements embarqués par un réseau informatique. Cette problématique est particulièrement importante dans le contexte des réseaux industriels car les équipements peuvent avoir besoin d'une horloge commune pour cadenser leurs traitements. De plus, les réseaux embarqués industriels ont besoin d'un mode de fonctionnement déterministe, qui se base sur une couche protocolaire MAC de type TDMA. Cet accès au médium pré-suppose la présence d'un protocole de synchronisation réseau.
Après une introduction à la problématique de la synchronisation par le réseau, la spécificité de la synchronisation des réseaux sans-fil est détaillée.

Le cours traite de deux types de besoins et des solutions associées :
- La synchronisation avec une précision supérieure à la  micro-seconde
- La synchronisation fine avec une précision inférieure à la micro-seconde.
 
Des travaux pratiques permettent aux étudiants de programmer une solution de synchronisation sur des capteurs équipés d'une interface UWB.

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A First Course in Network Theory

One cannot ignore the networks we are part of, that surround us in every day life. There's our network of family and friends; the transport network; the banking network---it doesn't take much effort to come up with dozens of examples. Network theory aims to provide a mathematical framework for analysis of the huge networks that drive the global economy (directly or indirectly) and this course provides an introduction to the key tools and an opportunity to employ them to gain new insight into complex behaviours and structures in real-world data. This course will highlight the intimate connection between matrix algebra and graph theory and students will use this connection to develop a practical approach to analysing networks. MATLAB provides an ideal computational environment for large-scale simulation and analysis, in particular for identifying the key members of a network and for uncovering local and global structure that can be hidden by the scale of the data. Topics to be studied include: introduction to networks; spectral graph theory and the network Laplacian; random network models and degree distributions; network fragments; node centrality; global properties of networks; community detection.

Key words : networks, network fragments, node centrality, community detection.

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Ce cours introduit les défis liés à la sécurité des systèmes d'information. Après avoir donné un historique de la sécurité, décrit et classifié un panel d'attaques modernes, nous allons étudier les mécanismes de défense principaux à l'état de l'art. Dans ce cadre, on expose et analyse un ensemble d'incidents (anciens pour la plupart). Enfin, on aborde la prévention des vulnérabilités et de tolérances aux intrusions tant au niveau des architectures qu'à celui du logiciel. Les travaux pratiques visent à familiariser les étudiants avec des scénarii d'incidents (simples).

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution de calculs dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines). De telles infrastructures sont très largement utilisées dans le domaine du cloud computing où des datacenters permettent l'hébergement externalisés de services. Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes, OpenWisk) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS). Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines) de calculs pour le traitement et l'exploitation de grands volumes de données (big data). Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

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Ce module présente une chaîne complète standard d’analyse de données, à travers leur pré-traitement (par exemple, par réduction de dimension), leur classification, ou encore l’évaluation des méthodes de classification. Un projet illustratif sera mené sur 6 séances.

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Ce cours a pour but de fournir aux étudiant·e·s les bases de la mécanique quantique nécessaire pour qu’ils·elles puissent appréhender correctement les possibilités réelles des ordinateurs quantiques et du calcul quantique. Loin des équations complexes, on s’attachera à présenter les expériences fondamentales de la mécanique quantique qui sont à la base du calcul quantique : les phénomènes de superposition et d’intrication. On s'intéressera aux modèles mathématiques qui permettent de prévoir ces expériences et aux diverses interprétations partagées par la communauté des physicien·ne·s. Cette approche a pour but d'éclairer les difficultés techniques et théoriques rencontrées pour élaborer des calculateurs quantiques réellement performants.

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Chaque partie est composée de 2 ou 3 cours avec des classes inversées, suivis de 4 à 5 travaux pratiques (matlab).  Chaque classe inversée est notée. Chaque séquence de TP est un seul sujet qui peut être assimilé à un mini projet dont la compréhension est évaluée sous forme de questionnaire et/ou de démonstration. Plus précisément, la première séquence de travaux pratiques permettra la mise en oeuvre d'une approche de segmentation basée super pixels et la seconde séquence consistera à réaliser une chaîne de traitement pour construire un panorama à partir d'un ensemble d'images.

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Contenu du cours :

• Histoire de la photographie
• Caractéristiques des objectifs photographiques
• Capteurs argentiques et capteurs numériques
• Profondeur de champ et angle de champ
• Aberrations des objectifs photographiques
• Utilisation de la photographie comme outil de mesure

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C1) Présentation générale de l’adoption du cloud dans les entreprises avec un rapide historique sur les technologies et les stratégies.

TP1) Définition d’une architecture cloud et coûts associés

C2) Pourquoi adopter ou migrer vers le cloud ? Quels enjeux stratégiques, économiques et techniques ? Quelles sont les contraintes légales à prendre en compte ? Comment construire une stratégie Move to cloud ?

TP2) Formalisation d’un cadrage et d’une stratégie move to cloud C3) Les approches Micro-services dans les entreprises. L’infrastructure as code comme accélérateur, support à l’industrialisation et pilier d’une stratégie multi-cloud.

TP3) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #1

C4) Retours d’expérience autour de 2 projets : Stratégie de déploiement mondiale d’une application de reconnaissance client pour un acteur du luxe, Mise en place d’une plateforme Européenne d’aide à la prise de décision pour les agriculteurs 

TP4) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #2

C5) Les enjeux de la souveraineté et des Cloud de confiance.

TP5) Création d’un service se basant sur des sources de données ouvertes (TP noté)

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• Introduction aux impacts environnementaux et sociétaux du numérique – leviers d’action – zoom sur les centres de données.
• Analyse Cycle de Vie
• Sustainable AI
• Éthique du numérique et IA
• Eco-socio-conception des services numériques 
• UXUI et accessibilité 
• De plus, les étudiants doivent suivre le MOOC de l'INRIA "Impacts environnementaux du numérique" (https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/).

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Cours :

• Principaux concepts et terminologie : système, propagation des défaillances, exigences de sûreté de fonctionnement.

• Conception d'une architecture de système fiable : modèles de sécurité habituels 
• Modèles mathématiques et calculs pour l'évaluation de la sécurité des systèmes statiques à l'aide d'arbres de défaillance
• Modèles mathématiques et calculs pour l'évaluation de la sécurité des systèmes dynamiques à l'aide d'automates de mode AltaRica
• Vue d'ensemble du processus global de sécurité pour les aéronefs civils

Travaux pratiques :

• Évaluation de la sécurité d'un système aéronautique à l'aide d'arbres de défaillance
• Évaluation de la sécurité d'un système d'aéronef basée sur un modèle dynamique

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Ce cours introduit les principes de structuration (cycle en V, conception, traçabilité) nécessaires pour maîtriser la complexité et réduire les risques d’erreurs. Il amène à comprendre le rôle des modèles et des spécifications dans la conception de systèmes fiables. Pour ce faire, il utilise le langage SDL et propose de décrire les différents mécanismes de ce langage pour modéliser un protocole de communication temps réel.

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La validation temporelle de réseaux embarqués temps réel nécessite la caractérisation du délai de bout en bout des flux transmis sur ces réseaux. Il s’agit en particulier de borner ce délai et d’analyser sa gigue et sa variation. De nombreuses approches ont été utilisées pour mener à bien cette validation. Ce module montre des cas d’utilisation de ces différentes approches. Il se déroule de la manière suivante.

• Nous introduisons la problématique générale de l’analyse du délai de flux transmis sur un réseau embarqué temps réel.

• Nous montrons l’utilisation du model checking pour la recherche de scénarios pire cas sur des réseaux avion de type AFDX. Nous montrons en particulier comment l’explosion combinatoire peut être limitée.

• Nous présentons des solutions à base de simulation pour l’étude des délais sur des réseaux hétérogènes (par exemple CAN/Ethernet) et sur des réseaux AFDX.

• Nous illustrons la mesure de délai sur des architectures commutés.

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Ce cours introduit les fondamentaux des bus de communication tolérants aux pannes. Il aborde la définition de la tolérance aux pannes, les modes de défaillance des communications, ainsi que les mécanismes classiques permettant d'y remédier tels que la détection d'erreurs bit, gestion des pertes de messages, ... Il présente ensuite plusieurs technologies de bus embarqués standardisés (CAN, AFDX, TSN, TTP). La tolérance aux pannes est illustrée par de deux conférences invitées 1- une conférence de 4h d'un expert d'Airbus Defence & Space, centrée sur les bus embarqués dans les systèmes spatiaux. Elle couvre le protocole MIL-STD-1553 (bus avionique militaire), SpaceWire (standard ESA pour les satellites), ainsi que les architectures avioniques tolérants aux pannes à bord des engins spatiaux, avec une analyse des catégories de missions (satellites de télécommunication, lanceurs, sondes d'exploration) et de leurs exigences propres en matière de fiabilité et disponibilité. 2- une conférence de 4h d'un expert d'Airbus Group qui aborde les architectures avioniques tolérants aux pannes dans le domaine aéronautique civil, avec des études de cas sur la décomposition en sous-fonctions, la cartographie des pannes potentielles et leur propagation au niveau réseau.

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Le cours se déroule suivant la séquence suivante:- Systèmes multi-antennes: * Modèle Rayleigh Gaussien, Rappel sur la capacité des systèmes MIMO; * Récepteurs optimaux ML/ MAP symbole; complexité; * Récepteurs linéaires: zero-forcing, MMSE; complexité. * Exemples de récepteurs non linéaires: détecteur à décodage successif par interférence;- Principes des systèmes MIMO-OFDM et multi-utilisateurs  MIMO/massive MIMO;   - Introduction aux problématiques d'accès non-orthogonales sur les systèmes MU-MIMO OFDM;L'ensemble des cours est couplé à des travaux pratiques qui permettent de mettre en oeuvre les notions et algorithmes abordés.

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• Bases du traitement du signal multi-taux

• Filtres polyphasés

• Applications : retard fractionnaire, récupération de l’enveloppe complexe

• Banques de filtres numériques (banques uniformes, banques à espacement en octaves, etc.)

• Application aux DTP (Digital Transparent Processor) pour la canalisation flexible et les capacités de routage transparent (traitement embarqué)

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Le cours se déroule suivant la séquence suivante:- Introduction à la théorie de l'information: notion de capacité d'un canal de transmission, Capacité du canal gaussien à entrées non contraintes (Gaussiennes), à entrées contraintes (modulations linéaires (QAM/PSK/APSK) et non-linéaires (FSK/Hadamard/LoRA CSS/CSK)), capacité des systèmes à bits-entrelacés, notion de détection souple bit (démodulation souple)- Rappel sur les codes en blocs; représentation en treillis et graphe de Tanner; Décodage ML (Viterbi) et MAP bit (BCJR); complexité;- Codes LDPC: structure et paramétrisation; algorithmes MAP bit approximés (Belief-Propagation/ Min-Sum et variantes); Ordonnancement des calculs et complexité;Notions de codes structurés quasi-cycliques; Analyse asymptotique/optimisation et construction à taille finie.- Rappel sur les codes convolutifs: structure, représentation en treillis; Décodage ML (Viterbi) et MAP bit (BCJR); - Turbo-codes: structures parallèle et série, décodage turbo; Analyse asymptotique et optimisation; construction d'entrelaceurs; extension du principe de décodage turbo aux schémas de concaténation série.- Introduction aux codes polaires;
Les cours sont accompagnés de travaux pratiques permettant d'implémenter tout ou partie des notions et algorithmes présentés.

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Le cours est organisé en deux parties principales :

• Introduction aux systèmes de télécommunication et éléments de dimensionnement :

• • Histoire des satellites de télécommunications

  • Types de services et applications

  • Orbites

  • Architectures et technologies

• Dimensionnement des systèmes de télécommunications par satellite

  • Critères de performances

  • bilan de liaison

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Le cours est organisé en 3 parties principales :

• Evolution des systèmes satellitaires pour les services de diffusion et d’accès multimédia bidirectionnel

  • Architecture des charges utiles

  • Formes d’ondes et évolution

  • Disponibilité des communications

  • Maximisation de la capacité de transmission

     

• Couvertures multi-faisceaux et réutilisation de fréquence

  • Pourquoi des faisceaux multiples ?

  • Comment réutiliser la fréquence dans une couverture multi-faisceaux ?

  • Problématiques d’interférences

• Etat de l’art des solutions satcom géostationnaires

  • Satellites à très haut débit

  • Charges utiles flexibles

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Ce module propose une introduction approfondie aux systèmes de communications par satellite, en mettant l’accent sur les architectures GEO et LEO, les protocoles DVB (DVB-S2/S2X, DVB-RCS2), les mécanismes de régénération embarquée et d’interconnexion inter-satellites (ISL), ainsi que sur les enjeux spécifiques liés au délai, au Doppler et à l’adaptation de modulation et de codage (ACM). Une attention particulière est portée aux problématiques industrielles de dimensionnement, de performance et de validation des systèmes, en lien direct avec les métiers de l’ingénierie des réseaux et des systèmes satellitaires.

Les travaux pratiques permettent aux étudiants de manipuler des outils professionnels d’émulation (OpenSAND) et de simulation événementielle (ns-3/SNS-3) afin d’analyser l’impact du délai, de l’atténuation et des protocoles sur les performances TCP/UDP, d’étudier les handovers dans les constellations LEO et d’interpréter des métriques multi-couches. L’objectif est de relier modélisation, évaluation de performances réseau et contraintes opérationnelles réelles.

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Le cours « Navigation et localisation par satellite » présente aux étudiants les différents systèmes et technologies de navigation par satellite. Il aborde toutes les constellations actuelles, leur historique, leurs architectures dans les grandes lignes. Des connaissances générales sur les segments spatiaux, sols et utilisateurs sont données aux élèves. Les fondamentaux des signaux GNSS, au cœur de ces technologies, sont présentés de leur conception théorique au traitement numérique permettant d’en extraire les informations utiles, en passant par la modélisation de tous les phénomènes de propagation les affectant.

Les concepts et algorithmes de positionnement sophistiqués associés sont également décrits, tels que le filtrage de Kalman, l’intégrité ou le positionnement précis utilisant les mesures de phase porteuse.

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Ce cours aborde les principes et les enjeux de la mobilité dans les réseaux de communication, en mettant l’accent sur la continuité de service malgré les changements de point d’accès et d’adresse IP . Il introduit les solutions de base telles que Mobile IP (MIPv4/MIPv6), reposant sur des mécanismes de redirection et de tunnelisation, ainsi que leurs évolutions (HMIP, PMIP, LISP) visant à améliorer les performances et réduire la signalisation .

Le cours couvre également la mobilité de réseaux entiers (NEMO) et les approches décentralisées des réseaux ad hoc (MANET), dans lesquels la topologie est dynamique et sans infrastructure fixe, nécessitant des protocoles de routage spécifiques adaptés à la mobilité et aux contraintes radio . Une attention particulière est portée aux compromis entre transparence, efficacité du routage, scalabilité et complexité des solutions, ainsi qu’aux différents niveaux de gestion de la mobilité (réseau, transport, application).

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1. Architectures de réseaux mobiles et convergence des accès
   Objectifs : introduire les principes d’architecture des réseaux mobiles modernes et les problématiques de convergence.
   Description : étude de l’évolution des architectures de réseaux mobiles, de la convergence des accès et des mécanismes génériques de gestion de la mobilité dans des environnements hétérogènes.
   Prérequis : bases en réseaux mobiles et en architectures de communication.
   
   

2. Réseaux maillés sans fil (WMN)
   Objectifs : comprendre les principes de fonctionnement des réseaux maillés sans fil.
   Description : présentation des architectures WMN, des protocoles associés et de leur rôle dans l’extension de la connectivité et le passage à l’échelle.
   Prérequis : réseaux sans fil.
   
   

3. Mobilité, hétérogénéité et passage à l’échelle
   Objectifs : analyser les mécanismes de mobilité dans des réseaux multi-technologies.
   Description : étude des mécanismes de mobilité d’accès, de handover et de convergence, incluant des approches indépendantes de la technologie d’accès.
   Prérequis : architectures de réseaux mobiles.
   
   

4. Réseaux aériens et réseaux assistés par drones (UAV)
   Objectifs : comprendre les architectures et usages des réseaux aériens.
   Description : introduction aux réseaux de drones, à leurs rôles comme relais, points d’accès ou éléments d’infrastructure, et aux défis associés (mobilité, énergie, coordination).
   Prérequis : réseaux sans fil et réseaux mobiles.
   
   

5. Réseaux véhiculaires (VANET)
   Objectifs : analyser les communications dans les réseaux véhiculaires.
   Description : étude des architectures et technologies de communication pour les réseaux véhiculaires, ainsi que des mécanismes de dissémination et de collecte d’information.
   Prérequis : réseaux sans fil et protocoles de communication.
   
   

6. Réseaux non terrestres et essaims de satellites
   Objectifs : comprendre les principes des réseaux non terrestres et des constellations de satellites.
   Description : introduction aux réseaux non terrestres (NTN), aux architectures satellitaires, et aux approches basées sur des essaims de nanosatellites pour la connectivité globale.

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Contenu pédagogique détaillé :

1. Introduction aux architectures de réseaux mobiles
   Objectifs : introduire les principes généraux des réseaux cellulaires et leur évolution.
   Description : présentation des grandes étapes de l’évolution des réseaux mobiles, des concepts d’architecture cellulaire, et des notions de plan de contrôle et de plan de données.
   Prérequis : bases en réseaux de télécommunications.

2. Architecture LTE et évolutions
   Objectifs : comprendre l’architecture du réseau LTE et ses mécanismes fondamentaux.
   Description : étude de l’architecture LTE, des entités du réseau d’accès et du cœur de réseau, ainsi que des principales procédures de signalisation et de gestion de session.
   Prérequis : architectures de réseaux mobiles.

3. Architectures pour l’IoT cellulaire (LTE-M, NB-IoT)
   Objectifs : analyser les adaptations des réseaux cellulaires pour l’IoT.
   Description : présentation des technologies LTE-M et NB-IoT, de leurs architectures, de leurs mécanismes spécifiques et de leurs cas d’usage dans l’Internet des Objets.
   Prérequis : LTE et bases des réseaux IoT.

4. Architecture 5G
   Objectifs : comprendre les principes de l’architecture 5G.
   Description : étude de l’architecture 5G, de ses concepts clés (virtualisation, séparation des fonctions, services), et de son positionnement par rapport aux générations précédentes.
   Prérequis : architectures LTE et réseaux mobiles avancés.

5. Architectures pour les communications véhiculaires (V2X)
   Objectifs : comprendre l’intégration des communications véhiculaires dans les réseaux mobiles.
   Description : présentation des principes et architectures des communications V2X, et de leur interaction avec les réseaux cellulaires.
   Prérequis : réseaux mobiles et sans fil.

6. Architectures de services multimédias (IMS)
   Objectifs : analyser les architectures de services dans les réseaux mobiles.
   Description : introduction à l’architecture IMS et à son rôle dans la fourniture de services multimédias sur les réseaux mobiles.
   Prérequis : architectures de réseaux et protocoles de signalisation.

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A First Course in Network Theory

One cannot ignore the networks we are part of, that surround us in every day life. There's our network of family and friends; the transport network; the banking network---it doesn't take much effort to come up with dozens of examples. Network theory aims to provide a mathematical framework for analysis of the huge networks that drive the global economy (directly or indirectly) and this course provides an introduction to the key tools and an opportunity to employ them to gain new insight into complex behaviours and structures in real-world data. This course will highlight the intimate connection between matrix algebra and graph theory and students will use this connection to develop a practical approach to analysing networks. MATLAB provides an ideal computational environment for large-scale simulation and analysis, in particular for identifying the key members of a network and for uncovering local and global structure that can be hidden by the scale of the data. Topics to be studied include: introduction to networks; spectral graph theory and the network Laplacian; random network models and degree distributions; network fragments; node centrality; global properties of networks; community detection.

Key words : networks, network fragments, node centrality, community detection.

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Ce cours introduit les défis liés à la sécurité des systèmes d'information. Après avoir donné un historique de la sécurité, décrit et classifié un panel d'attaques modernes, nous allons étudier les mécanismes de défense principaux à l'état de l'art. Dans ce cadre, on expose et analyse un ensemble d'incidents (anciens pour la plupart). Enfin, on aborde la prévention des vulnérabilités et de tolérances aux intrusions tant au niveau des architectures qu'à celui du logiciel. Les travaux pratiques visent à familiariser les étudiants avec des scénarii d'incidents (simples).

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution de calculs dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines). De telles infrastructures sont très largement utilisées dans le domaine du cloud computing où des datacenters permettent l'hébergement externalisés de services. Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes, OpenWisk) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS). Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines) de calculs pour le traitement et l'exploitation de grands volumes de données (big data). Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

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Ce module présente une chaîne complète standard d’analyse de données, à travers leur pré-traitement (par exemple, par réduction de dimension), leur classification, ou encore l’évaluation des méthodes de classification. Un projet illustratif sera mené sur 6 séances.

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Ce cours a pour but de fournir aux étudiant·e·s les bases de la mécanique quantique nécessaire pour qu’ils·elles puissent appréhender correctement les possibilités réelles des ordinateurs quantiques et du calcul quantique. Loin des équations complexes, on s’attachera à présenter les expériences fondamentales de la mécanique quantique qui sont à la base du calcul quantique : les phénomènes de superposition et d’intrication. On s'intéressera aux modèles mathématiques qui permettent de prévoir ces expériences et aux diverses interprétations partagées par la communauté des physicien·ne·s. Cette approche a pour but d'éclairer les difficultés techniques et théoriques rencontrées pour élaborer des calculateurs quantiques réellement performants.

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Chaque partie est composée de 2 ou 3 cours avec des classes inversées, suivis de 4 à 5 travaux pratiques (matlab).  Chaque classe inversée est notée. Chaque séquence de TP est un seul sujet qui peut être assimilé à un mini projet dont la compréhension est évaluée sous forme de questionnaire et/ou de démonstration. Plus précisément, la première séquence de travaux pratiques permettra la mise en oeuvre d'une approche de segmentation basée super pixels et la seconde séquence consistera à réaliser une chaîne de traitement pour construire un panorama à partir d'un ensemble d'images.

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Contenu du cours :

• Histoire de la photographie
• Caractéristiques des objectifs photographiques
• Capteurs argentiques et capteurs numériques
• Profondeur de champ et angle de champ
• Aberrations des objectifs photographiques
• Utilisation de la photographie comme outil de mesure

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C1) Présentation générale de l’adoption du cloud dans les entreprises avec un rapide historique sur les technologies et les stratégies.

TP1) Définition d’une architecture cloud et coûts associés

C2) Pourquoi adopter ou migrer vers le cloud ? Quels enjeux stratégiques, économiques et techniques ? Quelles sont les contraintes légales à prendre en compte ? Comment construire une stratégie Move to cloud ?

TP2) Formalisation d’un cadrage et d’une stratégie move to cloud C3) Les approches Micro-services dans les entreprises. L’infrastructure as code comme accélérateur, support à l’industrialisation et pilier d’une stratégie multi-cloud.

TP3) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #1

C4) Retours d’expérience autour de 2 projets : Stratégie de déploiement mondiale d’une application de reconnaissance client pour un acteur du luxe, Mise en place d’une plateforme Européenne d’aide à la prise de décision pour les agriculteurs 

TP4) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #2

C5) Les enjeux de la souveraineté et des Cloud de confiance.

TP5) Création d’un service se basant sur des sources de données ouvertes (TP noté)

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• Introduction aux impacts environnementaux et sociétaux du numérique – leviers d’action – zoom sur les centres de données.
• Analyse Cycle de Vie
• Sustainable AI
• Éthique du numérique et IA
• Eco-socio-conception des services numériques 
• UXUI et accessibilité 
• De plus, les étudiants doivent suivre le MOOC de l'INRIA "Impacts environnementaux du numérique" (https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/).

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Après une introduction aux réseaux de neurones (2 Cours, 2 TP), différentes architectures neuronales sont présentées : réseaux convolutifs (3 Cours, 4 TP), réseaux récurrents (2 Cours, 3 TP), Autoencodeurs (1 Cours, 1 TP) et GANs (1 Cours, 1 TP) avec des applications essentiellement en traitement d'image et du langage natural. Les données audio/vidéo (1 Cours, 1 TP) et 3D (1 Cours, 1TP) et leur traitement par apprentissage profond sont également traitées.

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Ce cours se décompose en deux sous-parties ; une première qui traitera des réseaux de neurones récurrents pour le traitement des données séquentielles, ainsi que d’une introduction aux architectures de Transformers. Une seconde, indépendante, qui présentera des avancées récentes en apprentissage faiblement supervisé : apprentissage auto-supervisé (autoencodeurs, méthodes contrastives), apprentissage semi-supervisé, ou encore méthodes génératives.

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Le projet consiste à sélectionner un article de l’état de l’art en apprentissage faiblement supervisé (self-supervised, semi-supervised, deep clustering), puis à en proposer une réimplémentation fidèle en s’appuyant sur les informations disponibles (article, code éventuel, annexes). Les étudiants devront expliciter les hypothèses du modèle, détailler l’architecture et les fonctions de perte, ainsi que les protocoles d’entraînement et d’évaluation. Une expérimentation sera conduite sur une base de données simple (par exemple MNIST, CIFAR-10 ou équivalent) afin d’illustrer le comportement du modèle, d’analyser ses performances et de discuter ses limites. Le livrable attendu comprendra un rapport structuré et un notebook commenté.

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- Initiation au signal de parole, description de la production et perception humaine de la parole. Manipulation en TP.
- Acquisition du signal audio par l’ordinateur
- Paramétrisations du signal de parole (MFCC, PLP). Mise en pratique en TP.
- Modélisations du signal de parole (HMM, GMM, DNN). Mise en place d’une application de reconnaissance de mots clefs en TP (DNN).

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La matière présente tout d’abord les contraintes liées aux stockage et streaming de vidéos alors que les différents acteurs commerciaux de divertissement culturels et sportifs se multiplient et que de plus en plus de monde regarde des programmes via internet.Dans ces conditions, il est possible de quantifier une quantité d’information minimale pour un signal vidéo à transmettre afin que ce dernier
puissent être reçu sans trop d’altérations. Différents algorithmes de compression permettent de réduire cette quantité d’information,en commençant par ceux de la compression d’image tels que JPEGet JEPG2000qui se basent sur la redondances des informations entre pixels voisins. Ces algorithmes comprennent les étapes classiques de transformées et de quantification entre autres.Le
passage à la vidéo entraîne une redondance temporelle qui peut également servir la compression par
le biais de la compensation de mouvement entre images voisines, comme c’est le cas de la compression
MPEG. Au préalable, les différentes méthodes d’estimations de mouvements entre images sont
présentées afin de réaliser la compensation de mouvement.

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The part on 3D representations is a suite of 5CTD. For each course, a 45mn lecture presenting a 3D model is proposed, then, each group presents a research paper which proposes a 3D model of the studied type.
Lecture 1: discrete surface models
Lecture 2: discrete volume models
Lecture 3: subdivision models
Lecture 4: parametric representations
Lecture 5: implicit representations

TP / Project: a context of transmission of a file and its progressive decoding

Each group chooses, studies and implements an article that proposes a progressive representation of a 3D model and implements this model to progressively transmit 3D objects in the proposed context.

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Cette partie se compose de 7 cours et la première partie est réalisée sous la forme de classes renversées afin de permettre aux personnes inscrites d'être plus actives dans leurs apprentissages. Il y a également 9 séances de travaux pratiques qui viennent illustrer les notions de détection et appariement abordées en cours afin de construire une mosaïque d'images, puis, de mettre en place une chaîne de traitement pour de la réalité augmentée. Cette matière est évaluée via les classes inversée, un examen sur feuille ainsi qu'une note de travaux pratiques. Ceci permet une évaluation continue des acquis.

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Cette matière permet d'aborder une application spécifique afin de confronter les éléments étudiés en cours et travaux pratiques à une
application concrète, et d'approfondir les apprentissages liés à ces différents concepts. Ce projet, réalisé en groupe, sera évalué sous
la forme de compte-rendu, présentation et évaluations par les pairs. Suivant les besoins, il peut y avoir également une évaluation en ligne individuelle.

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Cette UE s'articule en 4 parties :
PARTIE 1 - Reconstruction 3D géométrique : structure-from-motion et stéréoscopie multi-vues.
PARTIE 2 - Reconstruction 3D photométrique : shape-from-shading et stéréophotométrie.
PARTIE 3 - Reconstruction 3D par rendu différentiable : NeRF et NeuS.
PARTIE 4 - Bureau d'étude sur un sujet de reconstruction 3D photographique.

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A First Course in Network Theory

One cannot ignore the networks we are part of, that surround us in every day life. There's our network of family and friends; the transport network; the banking network---it doesn't take much effort to come up with dozens of examples. Network theory aims to provide a mathematical framework for analysis of the huge networks that drive the global economy (directly or indirectly) and this course provides an introduction to the key tools and an opportunity to employ them to gain new insight into complex behaviours and structures in real-world data. This course will highlight the intimate connection between matrix algebra and graph theory and students will use this connection to develop a practical approach to analysing networks. MATLAB provides an ideal computational environment for large-scale simulation and analysis, in particular for identifying the key members of a network and for uncovering local and global structure that can be hidden by the scale of the data. Topics to be studied include: introduction to networks; spectral graph theory and the network Laplacian; random network models and degree distributions; network fragments; node centrality; global properties of networks; community detection.

Key words : networks, network fragments, node centrality, community detection.

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Ce cours introduit les défis liés à la sécurité des systèmes d'information. Après avoir donné un historique de la sécurité, décrit et classifié un panel d'attaques modernes, nous allons étudier les mécanismes de défense principaux à l'état de l'art. Dans ce cadre, on expose et analyse un ensemble d'incidents (anciens pour la plupart). Enfin, on aborde la prévention des vulnérabilités et de tolérances aux intrusions tant au niveau des architectures qu'à celui du logiciel. Les travaux pratiques visent à familiariser les étudiants avec des scénarii d'incidents (simples).

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution de calculs dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines). De telles infrastructures sont très largement utilisées dans le domaine du cloud computing où des datacenters permettent l'hébergement externalisés de services. Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes, OpenWisk) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS). Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines) de calculs pour le traitement et l'exploitation de grands volumes de données (big data). Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

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Ce module présente une chaîne complète standard d’analyse de données, à travers leur pré-traitement (par exemple, par réduction de dimension), leur classification, ou encore l’évaluation des méthodes de classification. Un projet illustratif sera mené sur 6 séances.

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Ce cours a pour but de fournir aux étudiant·e·s les bases de la mécanique quantique nécessaire pour qu’ils·elles puissent appréhender correctement les possibilités réelles des ordinateurs quantiques et du calcul quantique. Loin des équations complexes, on s’attachera à présenter les expériences fondamentales de la mécanique quantique qui sont à la base du calcul quantique : les phénomènes de superposition et d’intrication. On s'intéressera aux modèles mathématiques qui permettent de prévoir ces expériences et aux diverses interprétations partagées par la communauté des physicien·ne·s. Cette approche a pour but d'éclairer les difficultés techniques et théoriques rencontrées pour élaborer des calculateurs quantiques réellement performants.

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Chaque partie est composée de 2 ou 3 cours avec des classes inversées, suivis de 4 à 5 travaux pratiques (matlab).  Chaque classe inversée est notée. Chaque séquence de TP est un seul sujet qui peut être assimilé à un mini projet dont la compréhension est évaluée sous forme de questionnaire et/ou de démonstration. Plus précisément, la première séquence de travaux pratiques permettra la mise en oeuvre d'une approche de segmentation basée super pixels et la seconde séquence consistera à réaliser une chaîne de traitement pour construire un panorama à partir d'un ensemble d'images.

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Contenu du cours :

• Histoire de la photographie
• Caractéristiques des objectifs photographiques
• Capteurs argentiques et capteurs numériques
• Profondeur de champ et angle de champ
• Aberrations des objectifs photographiques
• Utilisation de la photographie comme outil de mesure

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C1) Présentation générale de l’adoption du cloud dans les entreprises avec un rapide historique sur les technologies et les stratégies.

TP1) Définition d’une architecture cloud et coûts associés

C2) Pourquoi adopter ou migrer vers le cloud ? Quels enjeux stratégiques, économiques et techniques ? Quelles sont les contraintes légales à prendre en compte ? Comment construire une stratégie Move to cloud ?

TP2) Formalisation d’un cadrage et d’une stratégie move to cloud C3) Les approches Micro-services dans les entreprises. L’infrastructure as code comme accélérateur, support à l’industrialisation et pilier d’une stratégie multi-cloud.

TP3) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #1

C4) Retours d’expérience autour de 2 projets : Stratégie de déploiement mondiale d’une application de reconnaissance client pour un acteur du luxe, Mise en place d’une plateforme Européenne d’aide à la prise de décision pour les agriculteurs 

TP4) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #2

C5) Les enjeux de la souveraineté et des Cloud de confiance.

TP5) Création d’un service se basant sur des sources de données ouvertes (TP noté)

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• Introduction aux impacts environnementaux et sociétaux du numérique – leviers d’action – zoom sur les centres de données.
• Analyse Cycle de Vie
• Sustainable AI
• Éthique du numérique et IA
• Eco-socio-conception des services numériques 
• UXUI et accessibilité 
• De plus, les étudiants doivent suivre le MOOC de l'INRIA "Impacts environnementaux du numérique" (https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/).

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La matière est composée de deux parties.
1/ La première propose de décrire le problème de l'exécution d'applications possédant des contraintes temps.
Pour respecter ces contraintes, les systèmes temps réel utilisent des ordonnancements de tâches.
Dans le cours, les algorithmes d'ordonnancement Rate Monotonic et Earliest Deadline First sont étudiés.
Les problèmes du partage de ressources ainsi que leur résolution sont montrés.
L'impact de l'exécution sur une plateforme multicoeur est aussi présenté.
L'utilisation de l'outil académique Cheddar illustre les différents mécanismes vus en cours.
2/ La deuxième partie présente les spécificités des systèmes temps réel : mécanismes d'exécution de tâches, partage de ressources, compacité du code, ...
Le cours décris deux mise en oevure :
- OSEK/VDK, pour domaine automobile ;
- APEX/ARINC653, pour les domaines avionique et satellite (Xtratum).
Deux séances de TP utilisent le système TrampolineOS pour contrôler une application de pendule inversé sur un robot Lego Mindstorm NXT.
Ces séances illustrent les différents mécanismes du système temps réel OSEK.

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1. Cible : systèmes de contrôle commande
2. Synchrone versus asynchrone
3. Le langage Lustre de base
4. Le langage Lustre avec les horloges
5. La vérification de programmes
6. TP : robot Légo

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La matière propose de réaliser une solution IoT, portée par un groupe de 3 à 4 étudiants,  
qui réponde à un besoin réel, identifié par le groupe d'étudiant et qui sera présenté lors d'une phase de conception.
Les solutions proposées peuvent d'inscrire dans différents domaines d'activité (vie quotidienne, transports, santé, etc.)
La séance de cours permet de poser le cahier des charges du projet à réaliser (définition des besoins, dates de rendus des livrables, ...)
ainsi qu'une présentation autour du "sustainable IT".
Le projet comporte :
- une phase de conception et description des besoins.
Le livrable de cette phase est une courte présentation de 4 transparents qui doit indiquer le besoin, l'architecture du système prévue ainsi qu'une réflexion sur l'impact sur les DDS.
Cette présentation est effecutée en séance par les étudiants d'un autre groupe (présentation croisée).
- une phase de développement sur du matériel : Arduino, Raspberry Pi, capteurs (température, pression, lumière, ...) et actionneurs (moteurs, ...).
- une phase de rendu : présentation du travail réalisé et vidéo courte expliquant le projet, son besoin, son impact et sa réalisation.

Ce projet a fait l'objet de participations à des concours : concours Thalès-Arduino, concours Planète Sciences.

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Les principes et les concepts du calcul distribué sont décrits ainsi que leur utilisation dans les systèmes distribués. Après une brève introduction, le modèle standard du calcul distribué basé sur la relation de causalité est présenté. Ensuite, une étude des algorithmes distribués génériques est réalisée : datation, protocoles causaux et atomiques, exclusion mutuelle, terminaison, consensus et détecteurs de défaillance, prise de clichés, cohérence de la mémoire, etc. Quelques exemples de systèmes distribués sont mis en avant : les systèmes de fichiers distribués, les protocoles de diffusions atomiques, les systèmes tolérants aux fautes par redondance, les mémoires distribuées et leurs différentes sémantiques de cohérence. Des tendances actuelles et/ou des applications plus spécifiques clôturent ce tour d'horizon de l'informatique distribuée : informatique pair-à-pair et à grande échelle, réplication convergente à terme.

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• Exemples commentés d’insécurité réelles (logiciel, matériel, erreurs de développement, protection de données, protocoles réseau...) ;
• Principaux textes légaux français, RGPD ;
• Sécurité applicative (risques, outiles, gestion des rôles et des accès, authentifi-
  cation...)
• Sécurité dans les architectures (segmentation, supervision et relayage, gestion
  des journaux...)
• Cryptographie (principes, symétrique ou asymétrique, les IGC et leurs limites...).

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• Architecture des supercalculateurs modernes (processeurs multi-coeurs, multiprocesseurs ou noeuds SMP et NUMA, accélérateurs GPU, réseaux d’interconnexion).
• Classification de Flynn.
• Hiérarchie desmémoires caches.
• Principes de localité spatiale et temporelle.
• Programmation parallèle en MPI : communications point a point et collectives, opérations de réduction
  et éventuellement optimisations.
• Introduction à la programmation des GPU

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Programme

1. Simulation et bisimulation (2 cours + 2 TD) ;

• Contexte général : systèmes de transitions, sous-typage, raffinement, spécification/implantation
• Simulation et bisimulation forte, propriétés ;
• Simulation et bisimulation faible, propriétés ;
• Algorithmes de calcul de plus grande simulation / bisimulation 

2. Calcul de processus CCS (1 cours + 2 TD + 2TP) ;

• Syntaxe ;
• Sémantique par règles de réduction ;
• Équivalence structurelle, simulation, bisimulation entre processus ;
• Algorithmes de calcul de plus grande simulation / bisimulation

3. Raffinement de programmes séquentiels (1 cours + 2 TP) ;

• Cadre général : programmation / raffinement de modules, implantation en TLA ;
• Sémantique de type jeu des modules ;
• Expression du raffinement entre modules, lien avec la simulation ;
• Différents raffinements classiques, exemples.

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Les ontologies et les graphes de connaissances permettent de mieux caractériser des données et d’inférer de nouvelles connaissances en utilisant les technologies standardisées du web sémantique préconisées par le W3C. Ces graphes proviennent de données hétérogènes ou extraites de textes. Une fois accessibles sur le web, ils forment des ressources fiables, reliées entre elles et réutilisables pour améliorer la réutilisation de jeux de données en amont des modèles d’apprentissage automatique, mais aussi pour guider ou corriger ces modèles. Ce cours présentera les enjeux à utiliser ces techniques en entreprise, les principes et méthodes de construction d’ontologies et les langages du web sémantique (RDF, RDFS, OWL). Des TP seront prévus pour maîtriser les langages SPARQL (requêtes), SWRL (règles) et SHACL (contraintes) ainsi que l’éditeur d’ontologies PROTEGE.

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1. Introduction au TAL
2. Text processing : représentation des textes en bag of words (tf.idf)
3. Text processing : Modèle statistique de langue (Language model)
4. Text processing : Représentation continue (LSI, word embedding: W2VEC, BERT, GPT, ...)
5. Concepts de base de la RI (Reherche d'Information)
6. Modèles de RI
7. Modèles de RI basés sur les LLM

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Le plan du cours est le suivant :
- Introduction à Interaction Homme-Machine
- Méthodologies HCI & UX
- Architecture logicielle pour le développement HCI
- Génération de code et modèles croisés pour applications interactives
- Vérification et validation appliquées aux systèmes interactifs
- Méthodologies pour l'ingénierie système multidisciplinaire et itérative
- Évaluations des facteurs humains
- Co-simulation et enregistrement/relecture de données

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Cours :

• Principaux concepts et terminologie : système, propagation des défaillances, exigences de sûreté de fonctionnement.

• Conception d'une architecture de système fiable : modèles de sécurité habituels 
• Modèles mathématiques et calculs pour l'évaluation de la sécurité des systèmes statiques à l'aide d'arbres de défaillance
• Modèles mathématiques et calculs pour l'évaluation de la sécurité des systèmes dynamiques à l'aide d'automates de mode AltaRica
• Vue d'ensemble du processus global de sécurité pour les aéronefs civils

Travaux pratiques :

• Évaluation de la sécurité d'un système aéronautique à l'aide d'arbres de défaillance
• Évaluation de la sécurité d'un système d'aéronef basée sur un modèle dynamique

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A First Course in Network Theory

One cannot ignore the networks we are part of, that surround us in every day life. There's our network of family and friends; the transport network; the banking network---it doesn't take much effort to come up with dozens of examples. Network theory aims to provide a mathematical framework for analysis of the huge networks that drive the global economy (directly or indirectly) and this course provides an introduction to the key tools and an opportunity to employ them to gain new insight into complex behaviours and structures in real-world data. This course will highlight the intimate connection between matrix algebra and graph theory and students will use this connection to develop a practical approach to analysing networks. MATLAB provides an ideal computational environment for large-scale simulation and analysis, in particular for identifying the key members of a network and for uncovering local and global structure that can be hidden by the scale of the data. Topics to be studied include: introduction to networks; spectral graph theory and the network Laplacian; random network models and degree distributions; network fragments; node centrality; global properties of networks; community detection.

Key words : networks, network fragments, node centrality, community detection.

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Ce cours introduit les défis liés à la sécurité des systèmes d'information. Après avoir donné un historique de la sécurité, décrit et classifié un panel d'attaques modernes, nous allons étudier les mécanismes de défense principaux à l'état de l'art. Dans ce cadre, on expose et analyse un ensemble d'incidents (anciens pour la plupart). Enfin, on aborde la prévention des vulnérabilités et de tolérances aux intrusions tant au niveau des architectures qu'à celui du logiciel. Les travaux pratiques visent à familiariser les étudiants avec des scénarii d'incidents (simples).

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution de calculs dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines). De telles infrastructures sont très largement utilisées dans le domaine du cloud computing où des datacenters permettent l'hébergement externalisés de services. Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes, OpenWisk) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS). Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines) de calculs pour le traitement et l'exploitation de grands volumes de données (big data). Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

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Ce module présente une chaîne complète standard d’analyse de données, à travers leur pré-traitement (par exemple, par réduction de dimension), leur classification, ou encore l’évaluation des méthodes de classification. Un projet illustratif sera mené sur 6 séances.

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Ce cours a pour but de fournir aux étudiant·e·s les bases de la mécanique quantique nécessaire pour qu’ils·elles puissent appréhender correctement les possibilités réelles des ordinateurs quantiques et du calcul quantique. Loin des équations complexes, on s’attachera à présenter les expériences fondamentales de la mécanique quantique qui sont à la base du calcul quantique : les phénomènes de superposition et d’intrication. On s'intéressera aux modèles mathématiques qui permettent de prévoir ces expériences et aux diverses interprétations partagées par la communauté des physicien·ne·s. Cette approche a pour but d'éclairer les difficultés techniques et théoriques rencontrées pour élaborer des calculateurs quantiques réellement performants.

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Chaque partie est composée de 2 ou 3 cours avec des classes inversées, suivis de 4 à 5 travaux pratiques (matlab).  Chaque classe inversée est notée. Chaque séquence de TP est un seul sujet qui peut être assimilé à un mini projet dont la compréhension est évaluée sous forme de questionnaire et/ou de démonstration. Plus précisément, la première séquence de travaux pratiques permettra la mise en oeuvre d'une approche de segmentation basée super pixels et la seconde séquence consistera à réaliser une chaîne de traitement pour construire un panorama à partir d'un ensemble d'images.

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Contenu du cours :

• Histoire de la photographie
• Caractéristiques des objectifs photographiques
• Capteurs argentiques et capteurs numériques
• Profondeur de champ et angle de champ
• Aberrations des objectifs photographiques
• Utilisation de la photographie comme outil de mesure

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C1) Présentation générale de l’adoption du cloud dans les entreprises avec un rapide historique sur les technologies et les stratégies.

TP1) Définition d’une architecture cloud et coûts associés

C2) Pourquoi adopter ou migrer vers le cloud ? Quels enjeux stratégiques, économiques et techniques ? Quelles sont les contraintes légales à prendre en compte ? Comment construire une stratégie Move to cloud ?

TP2) Formalisation d’un cadrage et d’une stratégie move to cloud C3) Les approches Micro-services dans les entreprises. L’infrastructure as code comme accélérateur, support à l’industrialisation et pilier d’une stratégie multi-cloud.

TP3) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #1

C4) Retours d’expérience autour de 2 projets : Stratégie de déploiement mondiale d’une application de reconnaissance client pour un acteur du luxe, Mise en place d’une plateforme Européenne d’aide à la prise de décision pour les agriculteurs 

TP4) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #2

C5) Les enjeux de la souveraineté et des Cloud de confiance.

TP5) Création d’un service se basant sur des sources de données ouvertes (TP noté)

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• Introduction aux impacts environnementaux et sociétaux du numérique – leviers d’action – zoom sur les centres de données.
• Analyse Cycle de Vie
• Sustainable AI
• Éthique du numérique et IA
• Eco-socio-conception des services numériques 
• UXUI et accessibilité 
• De plus, les étudiants doivent suivre le MOOC de l'INRIA "Impacts environnementaux du numérique" (https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/).

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Les principes et les concepts du calcul distribué sont décrits ainsi que leur utilisation dans les systèmes distribués. Après une brève introduction, le modèle standard du calcul distribué basé sur la relation de causalité est présenté. Ensuite, une étude des algorithmes distribués génériques est réalisée : datation, protocoles causaux et atomiques, exclusion mutuelle, terminaison, consensus et détecteurs de défaillance, prise de clichés, cohérence de la mémoire, etc. Quelques exemples de systèmes distribués sont mis en avant : les systèmes de fichiers distribués, les protocoles de diffusions atomiques, les systèmes tolérants aux fautes par redondance, les mémoires distribuées et leurs différentes sémantiques de cohérence. Des tendances actuelles et/ou des applications plus spécifiques clôturent ce tour d'horizon de l'informatique distribuée : informatique pair-à-pair et à grande échelle, réplication convergente à terme.

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• Exemples commentés d’insécurité réelles (logiciel, matériel, erreurs de développement, protection de données, protocoles réseau...) ;
• Principaux textes légaux français, RGPD ;
• Sécurité applicative (risques, outiles, gestion des rôles et des accès, authentifi-
  cation...)
• Sécurité dans les architectures (segmentation, supervision et relayage, gestion
  des journaux...)
• Cryptographie (principes, symétrique ou asymétrique, les IGC et leurs limites...).

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• Architecture des supercalculateurs modernes (processeurs multi-coeurs, multiprocesseurs ou noeuds SMP et NUMA, accélérateurs GPU, réseaux d’interconnexion).
• Classification de Flynn.
• Hiérarchie desmémoires caches.
• Principes de localité spatiale et temporelle.
• Programmation parallèle en MPI : communications point a point et collectives, opérations de réduction
  et éventuellement optimisations.
• Introduction à la programmation des GPU

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Le thème principal du cours est les méthodes d'apprentissage, dont l'apprentissage statistique et les réseaux de neurones profonds, pour le traitement de supports de grande dimension, tels que les images. Selon les options ouvertes, les sujets suivants seront couverts:

 - apprentissage statistique, régression et classification - Modèles linéaires - GAM - Arbres de décision - Méthodes d'agrégation de modèles (Bagging, Random forests, Boosting) -  Machines à support vectoriel

 - Réseaux de neurones et introduction à l’apprentissage profond: définition des réseaux de neurones, fonctions d'activation, perceptron multicouche, algorithmes de rétropropagation, algorithmes d'optimisation, régularisation

  - Réseaux de neurones convolutifs (applications à la classification d'images, détection d'objets), réseaux de neurones récurrents (modélisation de séquences, rétropropagation dans le temps), réseaux de neurones pour le traitement 3D

  - Apprentissage supervisé et non supervisé

  - Mise en œuvre sur des données réelles de grande taille avec des bibliothèques Python et/ou R.

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- Leçon + travaux pratiques pour chaque partie :

Introduction : apprentissage statistique, régression & classification - Modèles linéaires - GAM - Arbres de décision - Méthodes d'agrégation de modèles (Bagging, Random forests, Boosting) - Machines à vecteurs de support - Réseaux neuronaux & Deep Learning.

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Après avoir rappeler les différentes approches supervisées et non-supervisées pour analyser les données, un ensemble de données issues d'un problème réel est fourni aux étudiants. Ils travaillent par groupe de 3 ou 4 afin de donner du sens à ces données en utilisant les outils à leur disposition. Leurs interprétations sont exposées sous forme d'une présentation qui fait office d'évaluation.

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Ce cours commence par des conférences qui présentent des algorithmes parallèles pour résoudre des systèmes linéaires issus d'équations aux dérivées partielles sur des ordinateurs parallèles. Les méthodes de résolution dépendent de la technique de discrétisation utilisée: les approches aux différences finies et aux éléments finis sont considérées. Un accent particulier sera mis sur la solution des problèmes dépendant du temps par une technique implicite, où l'évolutivité pour des calculs massivement parallèles est atteinte en utilisant des techniques appropriées de partitionnement de maillage. Le cours se poursuit par des conférences sur les méthodes directes de résolution pour les systèmes linéaires creux. L'objectif de ces cours est de fournir aux étudiants la théorie de base derrière la factorisation de matrices creuses ainsi que les problèmes liés à la mise en œuvre d'un solveur creux direct  sur des architectures moderne de calcul parallèle. Plus précisément, le message se concentrera sur le coût et l'efficacité des opérations d'algèbre linéaire de base, les problèmes liés à la consommation de mémoire, l'exploitation du parallélisme et de la concurrence ainsi que certains aspects de la stabilité numérique.

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Ce cours présente des notions de base pour l'analyse des
performances et de la scalabilité des algorithmes séquentiels et
parallèles pour le calcul à haute performance. Les arguments
traités sont:
- localité des données dans les mémoires cache: fonctionnement des
  mémoires cache, "roofline model",  "blocking" des algorithmes,
  opérations BLAS de niveau 1, 2 et 3, algorithmes de
  factorisation de matrices par blocs.
- scalabilité des algorithmes parallèles: surtout dans les
  algorithmes parallèles et concept de scalabilité forte et
  faible. Lois de Amdahl et Gustafsson
- algorithmes parallèles pour architectures à mémoire partagée:
  parallélisme par tâche et analyse du chemin critique
- algorithmes parallèles pour architectures à mémoire distribuée:
  modèle de Hockney, communications collectives, modélisation et
  analyse d'algorithmes parallèles d'algèbre linéaire numérique
  (produit et factorisation de matrices denses et creuses)
- analyse de la consommation de mémoire dans des graphes de
  tâches: modèles d'analyse et minimisation de la consommation de
  mémoire dans des algorithmes parallèles exprimés sous forme de
  graphes de tâches

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Le cours introduit la notion de qubit et de portes logiques quantiques par leur modélisation mathématique. Nous verrons les outils d'algèbres linéaires (espace de Hilbert, produit tensoriel,...) et les notions de physique quantique (principe de superposition, intrication, et interférence quantique) que l'on retrouve dans le calcul quantique. Nous présenterons ensuite quelques algorithmes quantiques (algorithme de Deutsch, algorithme de Deutsh-Jozsa, et algorithme de Grover) qui permettent une accélération exponentielle ou une accélération quadratique par rapport aux meilleur algorithmes classiques possibles. Le cours se termine par un TP où nous implémenterons l’algorithme de Grover sur un simulateur d'ordinateur quantique.

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Le cours aborde la présentation de diverses métaheuristiques, mais également des méthodes d'intervalles, et l'hybridation de diverses approches. Des applications sont proposées à titre d'illustration, notamment dans le domaine de la résolution de conflits aériens. Une connaissance de la programmation linéaire est souhaitable, notamment en nombre entiers, car des comparaisons de méthodes sont utilisées pour illustrer l'intérêt des métaheuristiques. Un TD en salle informatique est proposé pour se familiarisier avec l'utilisation d'un algorithme évolutionnaire.

Le cours est présenté par Nicolas Durand, professeur à l'ENAC. nicolas.durand @ enac.fr

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Le contenu est double, avec un accent sur le domaine préféré de l’étudiant :

- Méthodes de filtrage :

    - Introduction au filtrage: inférence bayésienne; Principes de filtrage et de lissage, filtrage non linéaire; Application au cas linéaire et gaussien: filtre de Kalman.

   - Dynamique d'incertitude pour les équations différentielles ordinaires (EDO) et les équations différentielles stochastiques (EDS): de l'EDP à l'EDO (schémas numériques); Exposant de Lyapunov et système chaotique; processus stochastiques; processus de Markov discrets / continus; Dualité dynamique observable / mesure

   - Filtrage stochastique: filtre à particules; Filtre Kalman d’ensemble; Lissage stochastique

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Le cours rappelle les bases de l'assimilation de données pour les systèmes dynamiques de dimension finie, basées sur le formalisme bayésien afin d'introduire le filtrage non-linéaire et son implémentation particulaire. Le filtre de Kalman est présenté comme une solution particulière, et il est comparé au filtre particulaire en considérant l'interprétation géométrique de la malédiction de la dimensionnalité. La connexion entre l'AD bayésienne et le réseau récurrent sera présentée.

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L'étape de prévision pour les processus de Markov est décrite dans les cadres déterministe et stochastique en suivant une approche similaire : la dynamique de l'incertitude est déduite du semi-groupe agissant sur les fonctions observables, ce qui conduit à l'équation de Liouville (déterministe) ou de Fokker-Planck (stochastique) par dualité. La prédiction d'ensemble est ensuite introduite et justifiée à partir de l'interprétation faible de la dynamique de l'incertitude. Le calcul d'Itô est d'abord introduit à partir d'expériences numériques (fomule d'Itô, intégration d'une équation différentielle stochastique, convergence faible/fort des schémas numériques) et du chemin intégral menant à la limite continue de la fonction de coût discrète 4DVar. Les intégrales de Stratonovitch et d'Itô sont comparées pour leur utilisation dans la modélisation stochastique d'un bruit multiplicatif corrélé/décorrélé ponctuel. Un système de dimension infinie sera considéré dans le cas déterministe.

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Ce cours propose une introduction aux méthodes d’inférence bayésienne pour la modélisation et la prise de décision en contexte incertain. Il aborde les fondements théoriques de l’approche bayésienne, notamment la construction de modèles simples à l’aide de lois a priori conjuguées et le calcul des distributions a posteriori.

Le cours met ensuite l’accent sur les méthodes numériques, en particulier les techniques de simulation de type MCMC (Monte Carlo par chaînes de Markov), telles que l’algorithme de Metropolis-Hastings, permettant de traiter des modèles plus complexes. Une attention particulière est portée à l’intégration de l’ensemble des sources d’information disponibles pour l’estimation et l’aide à la décision.

Des séances de travaux pratiques viennent compléter les apports théoriques afin de mettre en œuvre des modèles bayésiens et d’expérimenter les outils de calcul associés.

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A First Course in Network Theory

One cannot ignore the networks we are part of, that surround us in every day life. There's our network of family and friends; the transport network; the banking network---it doesn't take much effort to come up with dozens of examples. Network theory aims to provide a mathematical framework for analysis of the huge networks that drive the global economy (directly or indirectly) and this course provides an introduction to the key tools and an opportunity to employ them to gain new insight into complex behaviours and structures in real-world data. This course will highlight the intimate connection between matrix algebra and graph theory and students will use this connection to develop a practical approach to analysing networks. MATLAB provides an ideal computational environment for large-scale simulation and analysis, in particular for identifying the key members of a network and for uncovering local and global structure that can be hidden by the scale of the data. Topics to be studied include: introduction to networks; spectral graph theory and the network Laplacian; random network models and degree distributions; network fragments; node centrality; global properties of networks; community detection.

Key words : networks, network fragments, node centrality, community detection.

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Ce cours introduit les défis liés à la sécurité des systèmes d'information. Après avoir donné un historique de la sécurité, décrit et classifié un panel d'attaques modernes, nous allons étudier les mécanismes de défense principaux à l'état de l'art. Dans ce cadre, on expose et analyse un ensemble d'incidents (anciens pour la plupart). Enfin, on aborde la prévention des vulnérabilités et de tolérances aux intrusions tant au niveau des architectures qu'à celui du logiciel. Les travaux pratiques visent à familiariser les étudiants avec des scénarii d'incidents (simples).

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution de calculs dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines). De telles infrastructures sont très largement utilisées dans le domaine du cloud computing où des datacenters permettent l'hébergement externalisés de services. Sont abordés les concepts et outils liés au cloud computing tels que la virtualisation (KVM), les conteneurs (Docker), l'administration de cluster virtualisé (OpenStack, Kubertenes, OpenWisk) et les principaux services fournis par les opérateurs du cloud (AWS). Tous ces enseignements sont illustrés par des séances de TP montrant comment ces outils s'exécutent dans des infrastructures de type cluster.

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Le but est d'introduire aux étudiants les technologies logicielles permettant le déploiement et l'exécution dans des infrastructures de type cluster (grappes de machines) de calculs pour le traitement et l'exploitation de grands volumes de données (big data). Sont abordés les concepts et outils liés au big data tels que le traitement parallèle de données massives (Hadoop, Spark), le traitement temps réel de données (Spark-streaming, Storm), et le passage à l'échelle de ces traitements dans les infrastructures cluster.

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Ce module présente une chaîne complète standard d’analyse de données, à travers leur pré-traitement (par exemple, par réduction de dimension), leur classification, ou encore l’évaluation des méthodes de classification. Un projet illustratif sera mené sur 6 séances.

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Ce cours a pour but de fournir aux étudiant·e·s les bases de la mécanique quantique nécessaire pour qu’ils·elles puissent appréhender correctement les possibilités réelles des ordinateurs quantiques et du calcul quantique. Loin des équations complexes, on s’attachera à présenter les expériences fondamentales de la mécanique quantique qui sont à la base du calcul quantique : les phénomènes de superposition et d’intrication. On s'intéressera aux modèles mathématiques qui permettent de prévoir ces expériences et aux diverses interprétations partagées par la communauté des physicien·ne·s. Cette approche a pour but d'éclairer les difficultés techniques et théoriques rencontrées pour élaborer des calculateurs quantiques réellement performants.

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Chaque partie est composée de 2 ou 3 cours avec des classes inversées, suivis de 4 à 5 travaux pratiques (matlab).  Chaque classe inversée est notée. Chaque séquence de TP est un seul sujet qui peut être assimilé à un mini projet dont la compréhension est évaluée sous forme de questionnaire et/ou de démonstration. Plus précisément, la première séquence de travaux pratiques permettra la mise en oeuvre d'une approche de segmentation basée super pixels et la seconde séquence consistera à réaliser une chaîne de traitement pour construire un panorama à partir d'un ensemble d'images.

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Contenu du cours :

• Histoire de la photographie
• Caractéristiques des objectifs photographiques
• Capteurs argentiques et capteurs numériques
• Profondeur de champ et angle de champ
• Aberrations des objectifs photographiques
• Utilisation de la photographie comme outil de mesure

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C1) Présentation générale de l’adoption du cloud dans les entreprises avec un rapide historique sur les technologies et les stratégies.

TP1) Définition d’une architecture cloud et coûts associés

C2) Pourquoi adopter ou migrer vers le cloud ? Quels enjeux stratégiques, économiques et techniques ? Quelles sont les contraintes légales à prendre en compte ? Comment construire une stratégie Move to cloud ?

TP2) Formalisation d’un cadrage et d’une stratégie move to cloud C3) Les approches Micro-services dans les entreprises. L’infrastructure as code comme accélérateur, support à l’industrialisation et pilier d’une stratégie multi-cloud.

TP3) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #1

C4) Retours d’expérience autour de 2 projets : Stratégie de déploiement mondiale d’une application de reconnaissance client pour un acteur du luxe, Mise en place d’une plateforme Européenne d’aide à la prise de décision pour les agriculteurs 

TP4) Utilisation de Gitops et Terraform pour déployer un service cloud #2

C5) Les enjeux de la souveraineté et des Cloud de confiance.

TP5) Création d’un service se basant sur des sources de données ouvertes (TP noté)

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• Introduction aux impacts environnementaux et sociétaux du numérique – leviers d’action – zoom sur les centres de données.
• Analyse Cycle de Vie
• Sustainable AI
• Éthique du numérique et IA
• Eco-socio-conception des services numériques 
• UXUI et accessibilité 
• De plus, les étudiants doivent suivre le MOOC de l'INRIA "Impacts environnementaux du numérique" (https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/impacts-environnementaux-du-numerique/).

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