MASTER RESEAUX EMBARQUES ET OBJETS CONNECTES

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Développer ses compétences en communication professionnelle en effectuant des tâches de communication courantes, écrites et orales, en anglais.

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Enseignement spécifique pour approfondir son anglais scientifique.

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Enseignement spécifique pour atteindre le niveau B2.

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Enseignement spécifique pour préparer le Cambridge Proficiency ou un projet.

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Ce module propose une introduction aux controverses socio-économiques contemporaines liées aux sciences du numérique, avec un focus particulier sur les biais et les impacts de l’intelligence artificielle. À travers des interventions d’experts, des tables rondes et des échanges interactifs, les étudiants seront amenés à confronter différents points de vue et à comprendre les dynamiques d’acteurs impliqués (industriels, chercheurs, pouvoirs publics, société civile).

En complément, les étudiants travailleront en petits groupes sur une étude de cas, leur permettant d’analyser une controverse réelle, d’identifier les enjeux techniques, économiques et éthiques, et de construire une argumentation critique. L’objectif est de les sensibiliser à la complexité des systèmes socio-techniques et de les préparer à exercer leur métier d’ingénieur avec recul, responsabilité et esprit critique.

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Projet visant à développer ses compétences en Entrepreneuriat.

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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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Développer ses compétences en communication professionnelle en effectuant des tâches de communication courantes, écrites et orales, en anglais.

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Enseignement spécifique pour approfondir son anglais scientifique.

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Enseignement spécifique pour atteindre le niveau B2.

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Enseignement spécifique pour préparer le Cambridge Proficiency ou un projet.

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Ce module propose une introduction aux controverses socio-économiques contemporaines liées aux sciences du numérique, avec un focus particulier sur les biais et les impacts de l’intelligence artificielle. À travers des interventions d’experts, des tables rondes et des échanges interactifs, les étudiants seront amenés à confronter différents points de vue et à comprendre les dynamiques d’acteurs impliqués (industriels, chercheurs, pouvoirs publics, société civile).

En complément, les étudiants travailleront en petits groupes sur une étude de cas, leur permettant d’analyser une controverse réelle, d’identifier les enjeux techniques, économiques et éthiques, et de construire une argumentation critique. L’objectif est de les sensibiliser à la complexité des systèmes socio-techniques et de les préparer à exercer leur métier d’ingénieur avec recul, responsabilité et esprit critique.

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Projet visant à développer ses compétences en Entrepreneuriat.

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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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Développer ses compétences en communication professionnelle en effectuant des tâches de communication courantes, écrites et orales, en anglais.

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Enseignement spécifique pour approfondir son anglais scientifique.

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Enseignement spécifique pour atteindre le niveau B2.

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Enseignement spécifique pour préparer le Cambridge Proficiency ou un projet.

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Ce module propose une introduction aux controverses socio-économiques contemporaines liées aux sciences du numérique, avec un focus particulier sur les biais et les impacts de l’intelligence artificielle. À travers des interventions d’experts, des tables rondes et des échanges interactifs, les étudiants seront amenés à confronter différents points de vue et à comprendre les dynamiques d’acteurs impliqués (industriels, chercheurs, pouvoirs publics, société civile).

En complément, les étudiants travailleront en petits groupes sur une étude de cas, leur permettant d’analyser une controverse réelle, d’identifier les enjeux techniques, économiques et éthiques, et de construire une argumentation critique. L’objectif est de les sensibiliser à la complexité des systèmes socio-techniques et de les préparer à exercer leur métier d’ingénieur avec recul, responsabilité et esprit critique.

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Projet visant à développer ses compétences en Entrepreneuriat.

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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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