MASTER RESEAUX EMBARQUES ET OBJETS CONNECTES

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A general overview of how real-time applications can be executed

• Real-time scheduling
  • Why is it different from non real-time scheduling?
  • What are the features that have to be considered?
  • What are the real-time scheduling algorithms?
  • How can we be sure that it works?
• Real-time operating system F Illustration on 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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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 plusieurs applications de l’Internet des Objects Critique (IoT Critique). Ces applications sont soumises à des contraintes fortes en terme de déterminisme et réactivité. Différents cas d’application des domaines des transports, de la santé et de l’industrie sont étudiés en cours. Une mise en application en projet est proposée qui demande le développement d’une application mobile de collecte de données 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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Ce cours a pour but de présenter les principaux outils en analyse automatique des images. Plus précisément, cette matière est divisée en 2 parties :

1) Apprendre à connaître et à manipuler des outils d'analyse d'images comme la détection de contours ou la segmentation d'images. Cela correspond à 2 CM + 5 TPs.

2) Découvrir les éléments essentiels pour le suivi d'éléments dans des images : calibrage, détection de primitives d'intérêt et appariement. Cela correspond à 3 CM + 4 TPs

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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 au numérique responsable qui sensibilise aux principaux impacts environnementaux et sociétaux du numérique, à la manière de les mesurer, et qui présente les moyens d’actions permettant de les réduire.

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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 general overview of how real-time applications can be executed

• Real-time scheduling
  • Why is it different from non real-time scheduling?
  • What are the features that have to be considered?
  • What are the real-time scheduling algorithms?
  • How can we be sure that it works?
• Real-time operating system F Illustration on 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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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, consensus, terminaison, instantanés globaux et checkpointing, cohérence de la mémoire, etc.

Quelques exemples de systèmes distribués sont particulièrement mis en avant : les systèmes de fichiers distribués (NFS, AFS), les protocoles de multicast atomiques (Ensemble, Java Groups, etc.), les mémoires distribuées et leurs différentes sémantiques de cohérence, la simulation distribuée (standard HLA), etc.

Des tendances actuelles et/ou des applications plus spécifiques clôturent ce tour d'horizon des fondements de l'informatique distribuée : informatique pair-à-pair, réseaux de capteurs, mobilité, systèmes ambiants, etc.

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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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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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Ce cours a pour but de présenter les principaux outils en analyse automatique des images. Plus précisément, cette matière est divisée en 2 parties :

1) Apprendre à connaître et à manipuler des outils d'analyse d'images comme la détection de contours ou la segmentation d'images. Cela correspond à 2 CM + 5 TPs.

2) Découvrir les éléments essentiels pour le suivi d'éléments dans des images : calibrage, détection de primitives d'intérêt et appariement. Cela correspond à 3 CM + 4 TPs

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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 au numérique responsable qui sensibilise aux principaux impacts environnementaux et sociétaux du numérique, à la manière de les mesurer, et qui présente les moyens d’actions permettant de les réduire.

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Chap1 Context-

Data Center history: data and storage networks-from centralised to cloud networking Virtualisation  principle of containers versus virtual machine-levels of virtual communications-specificities of L 2  virtual communications MAC addressing and extended VLAN segmentation  L3 virtual communications addressing, IP floating .

Chap2 Data Center Architecture

DC Network. Network element architecture- Isolated processes: routing and switching- Integrated processes: flow switching- Separated processes : hardware design with multistage Fabric and software design with SDN concept

 Performance of communication aArchitecture-Limitations- Congestion management principles- Traffic management principles

Chap3 Data center Communication

 Topology types: big switch, clos network fat tree- Routing and topology-Problems and new solutions for DC-Hierarchical L2Routing with Pod and pseudo addresses- L3 routing on pseudo IP addresses

Infrastructure Standardisation TIA942 standard elements-Redundancy and reliability levels-Rated (tiers) DC --Data Center Bridging  standards- Enhanced Ethernet flow control and congestion management. PFC,ETS,CN,DCBX

Chap4 Load sharing

Principles of load sharing: Load sharing objective, levels and processes: discovery, distribution, type of distribution: traffic independent, traffic dependant, load dependant

Path load sharing: Bridging sharing, STP, Trill SPB Packet; Routing sharing- ECMP, Flow routing sharing : MPLS-TE and Segment routing

Chap5 Reliability

Principles : Failure characteristics, fault handling strategies, protection and restoration

Failure recovery for routed network: recovery methods in MPLS-TE, recovery cycles, local versus global strategies, bandwidth sharing versus protection ; Fast reroute Mechanism – overview , types of protection; detour and bypass illustration,  signalling

Failure recovery for bridged  networks: EPRS

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1.Communication virtualisée:

• Virtualisation Ethernet de niveau2 :  services et terminologie IETF,MEF- Methodes de virtualisation IEEE : tunnel VLAN ( q in Q), tunnel par adresse MAC (MAC in MAC)- Exemples de fonctionnement
• Virtualisation Ethernet ovelay de niveau4 : VxLAN, architecture- fonctionnement-utilisation du multicast-
• Pontage virtuel de bordure – Virtual Ethernet Bridging (VEB) : modélisation d’architecture  IEEE- Fonctionnement et contenu de la table VEB- VEPA Virtual Ethernet Port Aggregator- Exemple de fonctionnement-Canal de service et S-TAG-   Protocoles de découvertes  EDCP/VDP-
• Configuration en environnement virtualisé bas niveau  (vmware,kvm) : bridge,nat, Lansegment, host only, VxLAN) et  haut niveau - Openstack- les composants – exemples de configuration

2 Reseau Logiciel SDN

• Architecture SDN standardisée : principe et intérêt du contrôle centralisé- Activités de standardisation et organisations-Composants de l’architecture SDN standardisée ONF
• Approche par fonction virtuelle : intérêt et exemple du découpage fonctionnel - Architecture NFV standardisée ETSI- Modèle fonctions graphe et services
• Modélisation par plan de service : modélisation statique versus dynamique- Architecture de service IETF- Routage NSH

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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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Ce cours a pour but de présenter les principaux outils en analyse automatique des images. Plus précisément, cette matière est divisée en 2 parties :

1) Apprendre à connaître et à manipuler des outils d'analyse d'images comme la détection de contours ou la segmentation d'images. Cela correspond à 2 CM + 5 TPs.

2) Découvrir les éléments essentiels pour le suivi d'éléments dans des images : calibrage, détection de primitives d'intérêt et appariement. Cela correspond à 3 CM + 4 TPs

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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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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 au numérique responsable qui sensibilise aux principaux impacts environnementaux et sociétaux du numérique, à la manière de les mesurer, et qui présente les moyens d’actions permettant de les réduire.

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