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ANNEXES Détail des cours par spécialité : M1 Systèmes Informatiques M2 Systèmes Intelligents et Communicants (P) M2 Systèmes Intelligents et Communicants (R) M1 Modélisation Analyse des Données et Calcul Scientifique M2 Modélisation Analyse des Données et Calcul Scientifique (P ou R) M2 Electronique des Systèmes Autonomes 1

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ANNEXES

Détail des cours par spécialité :

M1 Systèmes Informatiques M2 Systèmes Intelligents et Communicants (P) M2 Systèmes Intelligents et Communicants (R)

M1 Modélisation Analyse des Données et Calcul Scientifique M2 Modélisation Analyse des Données et Calcul Scientifique (P ou R)

M2 Electronique des Systèmes Autonomes

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MASTER SI (1ère année)SYSTEME INFORMATIQUES

Contenu des enseignements

La liste suivante contient toutes les UE proposées dans le cadre des parcours du M1-S1 et M1-S2 SI. Les UE notées UE*-SI sont propres au Master SI. Les UE notées UE*-MADOCS-SI sont mutualisées avec la première année de master Madocs.

UNITES D'ENSEIGNEMENT DE SPECIALISATION DU PREMIER SE-MESTRE

UEF-SI-1 - Conception Orientée ObjetResponsable : Philippe LAROQUE

Objectif : (1) Connaître le cycle de vie classique d'une application, (2) comprendre la nécessité du logiciel réutilisable, en maîtriser l'utilisation et la conception, (3) acquérir les techniques permettant de réaliser les étapes classiques de ce cycle dans un contexte " objet ".Plan des enseignements

Modélisation UML Design patterns: utilisation et création Règles de transition vers l'implémentation - Réutilisation du logiciel Java "avancé": réflexion, synchronisation de threads, sockets, jdbc, servlets, rmi

Prérequis : maîtrise des concepts de base de l'objet et d'un langage de programmation par objets

UEF-SI-2 - Traitement du Signal et de l'ImageResponsable : Mai NGUYEN-VERGER

Objectif : présentation des outils mathématiques du traitement de l'image et du signal et des applications associées.Plan des enseignements

Distributions et transformées Produit scalaire et produit de convolution de fonctions Espace de distributions, série de Fourier, peigne de Dirac Transformation de Fourier à une dimension (TF 1D) : définition et propriétés Transformée de Fourier, Transformation en Z Traitement numérique du signal (TNS) Echantillonnage, théorème de reconstruction Transformée de Fourier discrète (FFT 1D) Analyse spectrale de Fourier Filtres linéaires invariants par décalage (MA, AR, ARMA) Système d'équation aux différences Synthèse de filtres numériques Programmation du TNS en Matlab DSP Traitement numérique de l'image

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Transformation de Fourier à deux dimensions (TF 2D) : définition, propriétés et TF 2D discrète (FFT 2D)

Echantillonnage : repliement spectral, Moiré Convolution et filtrage linéaire 2D Autres transformées

Prérequis : Bases mathématiques

UEF-SI-3 - Informatique EmbarquéeResponsable : Pierre ANDRY

Objectif : apprentissage des concepts et techniques de l'informatique embarquée du niveau hardware jus-qu'au niveau logiciel. Le but de ce cours est d'introduire les concepts de programmation temps réel et d'in-formatique industrielle. Ce cours a une vocation culture générale pour les étudiants désirant se spécialiser en M2 sur les aspects réseaux ou systèmes d'information (comprendre comment fonctionne les systèmes actuels utilisés pour l'acquisition, le traitement et le routage de l'information). Il donnera aux étudiants inté-ressés par la conception de systèmes temps réel les bases nécessaires pour suivre les cours associés du M2.Plan des enseignements

Introduction au temps réel Mécanismes fondamentaux (interruptions, ressources, mémoire) Maîtrise du temps Architecture d'un OS temps réel (ex. Unix, Temps Réel, QNX, VxWorks...) Systèmes à microprocesseurs et microcontrôleurs Programmation en C et Assembleur Architectures Dédiées (le but est d'introduire VHD/system C afin de montrer comment mettre en

place un micro processeur et ses E/S sur un FPGA à partir de blocs d'IP. Cours en liaison avec le modules optionnel " Architecture avancée des systèmes à microprocesseur " ) Illustration sur des applications multimédia temps réel

Prérequis : architecture, systèmes, programmation C

UEF-SI-4 – RéseauxResponsable : Tuyêt Trâm DANG NGOC

Objectif : Présentation des réseaux avancé en terme d'outils et de méthodes. Plan des enseignements [Site]

Rappel des principe de base du modèle OSI et du modèle IP Simulation (ns2) et dimensionnement de réseaux Routage dynamique (RIP, OSPF, BGP) Multicast IPv6 Réseaux sans-fil (Wi-Fi, bluetooth, ZigBee, etc.) Etudes des réseaux Mobiles avec ou sans infrastructures (Ad-hocs)

Prérequis : Principes de base des réseaux TCP/IP et ses services

UEF-MADOCS-SI-2 - Probabilités et Statistiques pour le Signal et les Ré-seauxResponsable : Bernard CHALMOND

Objectif : Fournir et approfondir les concepts mathématiques sur lesquels s'appuient la théorie de l'informa-tion, le traitement du signal et les réseaux.Plan des enseignements

Eléments de probabilité

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Modèles Markoviens, files d'attente, modèles de réseaux (chaînes de Markov, classification des états, récurrence et transience, loi stationnaire, convergence vers l'équilibre critère de Foster. Ré-seaux de files d'attente. Chaînes de Markov à temps continu, Files d'attente M/M/1, M/M/cc. Ré-seaux de Jackson, Réseaux avec perte. Protocoles d'accès à un canal de communication ALOHA, Ethernet, Algorithme en arbre, Protocoles à jeton. Protocole de transmission de données (TCP), ar-chitecture du réseau Internet, modèles probabilistes.).

Théorie de l'information (entropie, entropie jointe, information mutuelle, entropie conditionnelle, en-tropie d'un langage, ex. d'application à la compression).

Traitement statistique du signal Modélisation aléatoire du signal Caractéristiques du premier et second ordre (moyenne, fonction de covariance) Stationnarité (fonction d'auto corrélation, fonction d'inter corrélation, densité spectrale de puis-

sance). Filtrage (formules des interférences) Estimation et ergodisme (corrélogramme, périodogramme)

Prérequis : base mathématiques d'une licence scientifique.

UEF-MADOCS-SI-3 Intelligence ArtificielleResponsables : Pierre ANDRY, Philippe LAROQUE

Objectif : Fournir les algorithmes de base de l'intelligence artificielle, de la classification et des réseaux de neurones. Plan des enseignements

Intelligence Artificielle classique (Ph. Laroque) [Site] Algorithmes de recherche dans des espaces d'états avec fonction heuristique (A*, alpha-béta) Moteurs d'inférence et Systèmes experts Introduction à la logique floue Classification et réseaux de neurones (P.Andry) Introduction: du neurone biologique au neurone formel Apprentissage: La règle de Hebb Perceptron : perceptron simple, séparabilité linéaire, Perceptron multi-couches: lien avec classification bayésienne ,Rétro propagation du gradient Modèle de Hopfield Modèle de Kohonen Illustrations

Prérequis : structure de données (listes, arbres, graphes), logique, éléments de statistique.

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M1 SIUNITES D'ENSEIGNEMENT FONDAMENTALES DU 2d SEMESTRE

UEF-SI-5 - Systèmes de traitement d'imagesResponsable : Pierre ANDRY

Objectif : Acquérir les fondement des systèmes de traitement d'images du point de vue algorithmique et psychophysique.Plan des enseignements

Acquisition d'images Quantification, LUT, transformations ponctuelles Échantillonnage Capteurs Radiométrie et colorimétrie, espaces de représentation couleurs Outils de traitement d'images Extraction de contours Segmentation en régions Morphologie mathématique binaire Vision par ordinateur Géométrie des prises de vue, modèles de caméra (sténopé,...) calibration Mise en correspondance stéréoscopique, primitives et algorithmes, recalage d'images, de sé-

quences Reconstruction 3D et synthèse Vision naturelle (Cours assuré par un psychologue) Notions d'anatomie du système visuel (de la rétine aux aires visuelles) Notions de psychophysique (effets de masquage, effets consécutifs...) Applications aux sciences pour l'ingénieur (compression d'images, reconnaissance de formes...)

Prérequis : Bases mathématique, algorithmique et programmation

UEF-SI-6 – Anglais

Renforcement de l’anglais conversayionnel, préparation au TOEIC. Avec possibilité de s’inscrire à une des deux session de TOEIC au printemps. Approfondissement de l’anglais techniques avec un focus sur les nouvelles technologies

UEF-MADOCS-SI-1 - Décidabilité, Complexité, ApproximationResponsable : Dominique LAURENT

Objectif : dégager des outils conceptuels d'étude et de comparaison d'algorithmesPlan des enseignements

Fonctions récursives et machines. Thèse de Church, Exemples de problèmes indécidables. Réductions et classes de complexité : P, NP, EXP, PSPACE ... Liens entre les complexités temporelles et les complexités spatiales. Algorithmes d'approximation, Classes d'approximation.

Prérequis : une bonne connaissance de l'algorithmique de base (graphes, flots, programmation linéaire, al-gorithmes gloutons, programmation dynamique, algorithmes probabilistes, logique et circuit). Théorie élé-mentaire des langages : langages algébriques (souhaité mais pas indispensable).

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UNITES D'ENSEIGNEMENT DE SPECIALISATION DU SECOND SEMESTRE

Une de ces deux UE de spécialisation devra être choisie par l'étudiant.L'UEC1 comporte un projet à effectuer tout au long du deuxième semestre ainsi qu'un module d’approfon-dissement (UE supplémentaire à choisir parmi les UE complémentaires proposées)

UEC-SI-1 –Projet et génie logiciel appliqué

Le but des projets sera d'approfondir les concepts vus dans les différents cours en les appliquant à des pro-blèmes pratiques. On insistera plus particulièrement sur la pluridisciplinarité des domaines abordés dans les projets, le travail en groupe et l'initiation à la recherche que permettent ces projets (travail à partir d'articles, recherche bibliographique, analyse/comparaison d'algorithmes...).Si cette UE de spécialisation est choisie, une unité d'enseignement complémentaire devra en plus être sui-vie en plus des 2 UE complémentaires.

UEC-SI-2 –Stage Long

Ouverture en 2010-2011. Le stage long pourra se dérouler en entreprise ou en Laboratoire de recherche se-lon le projet de l’étudiant.

UNITÉS D'ENSEIGNEMENT COMPLÉMENTAIRE DU 2eme SEMESTRE

UEC-SI-3 - Communication NumériqueResponsable : Inbar FIJALKOW

Objectif : Présentation de la mise en forme des signaux à transmettre et de la gestion de la couche phy-sique pour les transmissions sans fils.

Plan des enseignements Codage de source, compression (JPEG, MPEG) Couche physique : filaire (xDSL), sans fils (WLAN, GSM et UMTS) Mise en forme du signal (codage correcteur, mapping, filtre de mise en forme, mélangeur) Taux d'erreur binaire Techniques d'accès multiples (TDMA et GSM, CDMA et UMTS, OFDMA)

Prérequis : MASTER SCIENCES INFORMATIQUES réseau, système, probabilités et statistiques pour le si-gnal et réseaux

UEC-SI-4 – Architecture des systèmes à microprocesseurResponsable : Benoît MIRAMOND

Objectif : Présentation des bases à la fois de l'architecture des systèmes à micro-processeurs a hautes per-formances et les concepts relatifs à la programmation de telles architectures.Plan des enseignements

Concepts d'architectures CISC/RISC Les notions de programmation des architectures RISC Architecture avancée des processeurs Programmation des processeurs DSP Introduction aux systèmes sur puce

Prérequis : architecture, systèmes, langage C

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UEC-MADOCS-SI-4 - Bases de Données Avancées, distribuées et objetsResponsable : Dan VODISLAV

Objectif : Approfondissement des modèles de bases de données Plan des enseignements

Bases de données relationnelles et aspects physiques Contraintes sur les données (statiques et dynamiques), triggers SQL Techniques d'optimisation de

requêtes Notion de transaction, concurrence d'accès (propriétés ACID, verrouillage en deux phases), reprise

après panne Techniques d'accès aux fichiers (hash-code, index, arbres) Extensions du modèle relationnel Bases de données réparties Bases de données déductives Modèles Orienté Objet et Relationnel Objet Bases de données semi-structurées (XML, Langage de requêtes XQuery,...)

Prérequis : Bases de données relationnelles, algorithme, structures de données, réseaux informatique

UEC-MADOCS-SI-5 – Intégration et entrepôt de donnéesResponsable : Tao-Yuan JEN

Objectif : Présentation des traitements de données essentiels dans le cadre de techniques concernant l'in-tégration, le stockage et la visualisation.Plan des enseignements

Visualisation d'information : Fondements pour la visualisation de données Environnement et terminologie pour la visualisation de données Techniques de visualisation et interaction avec l'utilisateur Entrepôts de données : Modèle de données multidimensionnel Cube de données. Interrogation de cubes de données Intégration de données : Hétérogénéité des sources de données Architectures de médiation Intégration de schémas Traitement de requêtes Modèles de coûts

Prérequis : Bases de données relationnelles, algorithme, structures de données, programmation Java.

UEC-MADOCS-SI-6 - Chiffrement et ApplicationsResponsable : Philippe LAROQUE, Tuyêt Trâm DANG NGOC

Objectif : acquisition des concepts mathématiques fondements de la cryptographie et algorithmes. Applica-tions à la sécurité réseau Plan des enseignements

Bases théoriques : Bases mathématiques (Groupes, Corps fini, Théorie des nombres, Probabilités, Entropie, courbes

algébriques) Cryptographie classique, Cryptographie à clé secrète, Cryptographie à clé publique, Fonctions de

hachage, Générateur pseudo aléatoires. Signature et code d'authentification. Distribution des clés. Preuve sans apport d'information. Cryptanalyse linéaire et différentielle

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Applications en réseaux DES, TDES, BlowFish, RSA, DSA GPG/PGP SSH, VPN Architecture PKI (SSL) Portail captif, RADIUS WEP, WPA1, WPA2

Prérequis : Goût pour l'algèbre et les probabilités. Base de réseaux

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M2 SICp Systèmes Intelligents et Communicants

Parcours PRO

Contenu des enseignements

La liste suivante contient toutes les UE proposées dans le cadre des parcours du M2-S1 et M2-S2 SICp. 2 UE sont partiellement communes avec SICr. La combinaison de quatre d’entre elles permet de caractériser les deux parcours pro prédéfinis.

Quelques unités d’enseignement possèdent des modules en commun pour plusieurs parcours. Ainsi, le module “réseau mobiles et QoS” de l’UEF 6 est commun avec l’UEF 7 et l'UEF 9. De même, le module “architecture pour les systèmes intelligents” se retrouve dans les UEF 4 et UEF 5.

UEF-SICp 1 - Conception d’info-appliances

Responsables : P. Andry, T.T. Dang-Ngoc

Objectif : approfondissement des algorithmes et techniques pour l’informatique embarquée

Plan des enseignements : Java embarqué (cours organisé par l’ITIN)

– différences Java / Embedded Java – J2ME – l’API MIDP, les composants IHM, le support réseau et la persistance des données – les cartes à puce – Java Card – TP avec mise en place J2ME/MIDP et Java Card

Programmation internet – langages de description de pages web – Java – protocoles de communication niveau application (ftp, gopher, http, mail) – acquisition – traitement de données par des systèmes à microcontrôleurs – réseaux hétérogènes

Capteurs intelligents (TP d'intégration, env. 20h)Réseaux avancés: même cours que l'UEF6

Prérequis : approche objet, langages C et Java, architecture, réseau

UEF-SICp 2 – Sécurité des réseauxResponsable : T.T. Dang-Ngoc

Plan des enseignements:VLANs

Réseaux locaux virtuels Standard IEEE 802.1Q

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Routage inter-VLAN Interconnexion et filtrage réseau Support IPV6

Supervision et métrologie des réseaux Le protocole SNMP Supervision des applications et services réseaux Supervision des ressources locales Support IPV6 Projets avec Nagios et Cacti

Systèmes et Applications Distribués (partie I)

UEF-SICp 3 - Architecture pour systèmes multimédiaResponsable : B. Miramond

Objectifs : À partir d'une analyse critique de l'évolution des architectures de traitement, ce module fera le bilan des unités de calcul présentes aujourd'hui dans l'embarqué. Suivant la densité d'intégration des circuits, le module introduira naturellement la notion de Système sur Puce (SoC) et la complexité relative de conception des parties logicielles et matérielles (codesign) qui les composent. Cette notion de SoC sera étudiée à la fois sous l'angle de la spécification unifiée des parties logicielles et matérielles en SystemC, et sous l'angle pratique par la conception de systèmes sur FPGA (SoPC). L'objectif à la fin du module est de savoir concevoir un système multiprocesseur (MPSoC) et de le programmer en temps réel.

Plan des enseignements : Partie I :    –Mesures empiriques de l'évolution des calculateurs embarqués    –Les technologies des circuits intégrés (ASIC, CPLD, FPGA, les systèmes sur puce)   – Les architectures reconfigurables

Architecture des FGPA Les processeurs reconfigurables La reconfiguration dynamique

   – La conception de systèmes sur puce Conception d’Intellectual Properties Architectures des SoC pour le multimedia

Partie II :  – Les outils et méthodologies de conception

Langage de description matérielle (Vhdl, Verilog) Le flot de conception des systèmes numériques Introduction au concept du CoDesign

   – Un langage de description unifié Hw/Sw : SystemC    – Noyau de simulation évènementiel de SystemC    – Niveaux d'abstraction et exploration d'espace des solutions de conception

SystemC synthétisable SystemC TLM

Prérequis : langage C/C++, architecture des système, OS, temps réel

UEF-SICp 4 - Agents et Systèmes intelligentsResponsable : P. Gaussier

Objectif : Le but de ce cours sera de permettre aux étudiants d’apprendre à intégrer les différentes briques de base (vues dans les autres cours du master) nécessaires à un système « intelligent ». Le cours sera basé sur les modèles d’architectures de contrôles imaginées en IA, robotique et SMA pour contrôler des systèmes complexes. Des comparaisons avec des résultats en psychologie, neurobiologie et éthologie seront discutés. De nombreuses études de cas seront présentées.

Plan des enseignements :

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Architectures pour les systèmes intelligents : Introduction à la théorie des systèmes Méthodologie de conception de systèmes (approches descendante/ascendante, problèmes de

hiérarchisation...) Dynamique des boucles Perception/Action (approches Gestaltistes et Gibsonienes des mécanismes

perceptifs et moteurs) Modèles d’architectures de contrôle pour les systèmes robotiques (architectures séquentielles,

subsumption, approches comportementales vs fonctionnalistes) Dynamique des processus de prise de décision (problème de stabilité, mécanismes d’hystérésis...)

Systèmes multi-agents (plateformes, algorithmes et applications réseaux, e-commerce...) De l'objet à l'agent Modèles d'architecture (CORBA, RMI, JADE...) Etudes de cas d’objets communicants et de systèmes intelligents (le problème de l’intégration et de

l’optimisation du système complet).

IHM multimodales (image/parole) Introduction générale sur le cours, Agent Animé, Emotions, personnalité les déictiques et l'évaluation des interfaces multimodales traitement d'image pour la communication multimodale (reconnaissance des expressions

faciales, des mouvements expressifs...) mini-projets

Prérequis : intelligence artificielle, architecture, réseau, Interface Homme-Machine

UEF-SICp 5 - Temps réel et systèmes embarqués intelligentsResponsable : P. Andry

Objectif : Etre capable de mettre en oeuvre une application temps réel dans le cadre d’un système réparti complexe.

Plan des enseignements : – architectures pour les systèmes intelligents (20h communes avec UEF 4) – programmation temps réel de systèmes embarqués (40h)

– architecture et programmation des PDA – réseaux dédiés (bus CAN, I2C...) – Etudes de cas (contrôle de robots mobiles)

Prérequis : architecture, système, intelligence artificielle

UEF-SICp 6 - Systèmes et Réseaux de communication numériquesResponsables : I. Fijalkow, D. Nicholson

Objectif : présentation des algorithmes classique de compression, approfondissement des communications numériques et des réseaux

Plan des enseignements : Introduction : Chaîne de transmissionI- Principe, Architectures et ingénierie des systèmes de compression d'images fixes et de vidéos.

Notion de photométrie/calorimétrie, échantillonage des images et espaces de couleur, format des images vidéo.

Compression d'images fixes : principes, architectures et standards (JPEG/JPEG2000). Compression de vidéos : principes, architectures et standards (MPEG2, H264). Aspects architecturaux, système et logiciels pour la diffusion de données multimédia (aspects

réseau, protocoles de transmission, etc...)

II – Transmission sur la couche physique

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Mise en forme du signal : modulation (mapping, filtre de mise en forme, Nyquist, mise sur porteuse) Canal de transmission à haut-débit (évanouissements temporels, fréquentiels) Codage de canal Egalisation Modulation multiporteuse OFDM (diffusion DVBT) Accès multiple en temps, fréquence et code (GSM, WiMax, UMTS)

III - réseaux mobiles et QoS (20h) flux multi-média qualité de service réseaux mobiles simulation

Prérequis : Traitement du signal, systèmes de communications, réseau

UEF-SICp 7 – Mobilité des réseauxResponsable: T.T. Dang-Ngoc

Objectif :Plan des enseignements:Mobilité:

Portail captif: scalable ; non sécurisé Virtual Private Networks (VPN) PPTP, L2F, L2TP IPSec Support IPV6 Projet

NAC et 802.1x: 802.1x: scalable et sécurisé EAP (Extensible Authentification Protocol), EAP over LAN (EAPOL) Support IPV6 Projet avec Radius / LDAP / VLAN dynamiques (802.1Q)

Réseaux mobiles et QoS: voir UEF6-III

UEF-SICp 8 - Techniques de data-miningResponsable : D. Laurent

Objectif : Acquisition des principaux concepts et méthodes dans le domaine de l’informatique décisionnelle

Plan des enseignements : – Introduction à la problématique de l’extraction de connaissances dans les gros volumes de données – Entrepôts de données

– Intégration de données hétérogènes – Architecture logicielle d’un entrepôt – Schémas en étoile et en flocon – Maintenance d’un entrepôt de données

– Données multidimensionnelles – Définitions et opérations de base – Langages de requêtes

– Techniques de data mining – Introduction aux différentes techniques d’extraction de connaissances et mesures de qualité associées– Arbres de décision– Principaux algorithmes de clustering (k-means, k-medoids, DBSCAN, CLIQUE)

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– Règles d’associations (algorithme A priori et ses variantes) – Mise en oeuvre sous WEKA.

Prérequis : base de données relationnelles, intelligence artificielle, logique

UEF-SICp 9 - Systèmes et Applications DistribuésResponsable : M. Naimi

Objectif : théorie, algorithmes et outils pour la conception d’applications distribuées

Plan des enseignements : – Définitions et notations

- Systèmes et algorithmes distribués– Conception et Complexité – Notions d’état local et global

– Classes de topologies et leurs propriétés (anneaux, maillage complet et quelconque, arbres) – Ordonnancement (ordre Local, ordre Fifo, ordre Total, ordre Causal) – Routages

– Routage par inondation – Routage par diffusion contrôlée – Diffusion totale (broadcast) – Diffusion restreinte (multicast) – Applications : Construction des tables de routage, Election , Construction d’arbres de diffusion, Routage dans les réseaux mobiles, Calculs distribués et parallèles – Allocation des ressources

– Algorithmes basés sur le principe du consensus – Algorithmes basés sur le principe du jeton

– Contrôle des calculs distribués (terminaison, état stable) – Etude de l’ordonnancement causal (applications aux bases de données distribuées) – Tolérances aux fautes

– Outils de conception : SPIN et PROMELLA Plate-forme pour les applications distribuées : CORBA

– Réseaux mobiles et QoS: voir UEF6-III

Prérequis : réseau

UEF-SICp 10 - Gestion de projet et communication (ITIN)

Ce cours se fait en parallèle et en complément du projet de synthèse. Il est pris en charge par l’ITIN dans le cadre de la formation par l’apprentissage. Après une rapide introduction aux techniques de gestion de projets, les étudiants devront mettre en oeuvre ces techniques sur leur propre projet. Le cours consistera donc en un certain nombre de séances réparties sur l’ensemble du projet avec à chaque fois la mise en pratique d’une partie du cours sur les projets des étudiants (cahier des charges, planning, révisions, délivrables, gestion des problèmes de planning...).

UEF-SICp 11 - Création d’entreprise (ITIN)

Il s’agit d’un séminaire long (6 jours) visant à introduire les techniques de marketing, gestion / comptabilité en se servant du cadre “ludique” de la création d’une entreprise. La soutenance à la fin du séminaire se fait devant des investisseurs / banquiers / responsables d’entreprise de la région (chambre de commerce de Versailles - Val d’Oise). L’opportunité est offerte aux étudiants de coupler ce cours avec leur projet de synthèse afin de participer à des concours de création d’entreprise s’ils le souhaitent.

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UEF-SICp 12 - Projet de synthèse

Les projets de synthèse de déroulent sur toute la durée de la formation. Ils sont développés par des groupes de 3 à 5 étudiants et doivent être de nature pluridisciplinaire (mélanger les compétences acquises dans au moins 3 cours différents). Les projets de synthèse visent à mettre les étudiants dans la position de chef de projet. Réclamant un travail important (plus de 200h par étudiant) et répartis sur l'ensemble des 6 mois passés à l'université, ils impliquent les étudiants dans toutes les phases, de la définition précise du cahier des charges à la réalisation en passant par les commandes de matériel ou de logiciel, la rédaction de dossiers de conception etc.

UEF-SICp 13 – Anglais

Les cours d'anglais, en petits groupes (une dizaine d'étudiants), sont pensés pour habituer les étudiants à s 'exprimer à l'oral dans cette langue sur des sujets liés aux sciences, aux techniques mais aussi à l'actualité. Une présentation individuelle filmée leur permet de corriger plus rapidement leurs travers.Un examen de TOEIC est systématiquement proposé, même si aucune note « plancher » à cet examen n'est pour l'instant nécessaire à l'obtention du diplôme.

UEF-SICp 14 - Stage long en entreprise (6 mois)

Liste des entreprises ayant pris un apprenti de l’ancien DESS SMC ou du master 2 Pro S2IC

– TIGA Technologies (Cergy) – Question d’Image (Boulogne) – France Télécom R&D (Issy les Moulineaux) – Kyosha Industrie (Bezons) – Telisma (Lannion) – Thalès ATM (Bagneux) – Thalès Communications (Colombes) – Karavel (Paris) – Cust Home (Fresnes) – SAGEM (Eragny - Osny) – TD & SI (Goussainville) – Cap Gemini Télécom (La Défense) – SFR (La Défense) – Météo Consult (Vernouillet) – INEO SYSTRANS (Achères) – EADS (Vernon) – RealEyes (Cergy, Saint-Cloud) – Total (La Défense) – INFORT (Cergy) – Balogh (Paris) – Ministère des Finances (Paris) – PTV Loxane (Cergy) – Helvétius Ingénierie (La Garenne - Colombes) – Cervix - Acsience (Paris) – Spie Thermatome (Cergy-Pontoise) - PSA (Rennes)- ONERA (Bagneux) - PC Street (St-Germain en Laye)- ...

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M 2 SICrSystemes Intelligents et Communicants

Parcours Recherche

Unités d’enseignement fondamentales

Choisir 5 UEF parmi 7 UEF-SICr 1 Ondelettes et bancs de filtres (M. Chapron ETIS et E. Le Pennec LPMA Paris 7) UEF-SICr 2 Introduction au traitement numérique des images

(S. Philipp-Foliguet, F. Precioso, A. Histace ETIS) UEF-SICr 3 Bases des communications numériques : Information, détection

(D. Declercq, C. Poulliat ETIS) UEF-SICr 4 Intelligence artificielle (P. Laroque, M. Quoy ETIS) UEF-SIC 1 Architectures des Systèmes Intelligents (partie de UEF SICp 4) (P. Gaussier ETIS) UEF- SIC 2 Base des techniques d'intégration et fouille de données

(D. Laurent, D. Vodislav, ETIS) UEF-ESA-SIC 1 Techniques d'optimisation (I. Fijalkow, P. Gaussier ETIS)

Unités d’enseignement complémentaires

Choisir 4 UEC parmi 15 UEC-SICr 1 Interprétation et indexation d’image (S. Philipp-Foliguet, PH Gosselin ETIS,) UEC-SICr 2 Compression et tatouage d’images fixes et vidéos

(M. Chapron ETIS, D. Nicholson THALES, S. Baudry Nextamp) UEC-SICr 3 Principes de physique-mathématique et problèmes inverses en imagerie

(M. Nguyen ETIS, T. Truong LPTM) UEC-SICr 4 Vision par ordinateur : calibration, mise en correspondance, mouvement (F. Precioso ETIS, N. Paparoditis IGN, V. Guitteny THALES) UEC-SICr 5 Vision naturelle et artificielle (L. Hafemeister, P. Gaussier ETIS) UEC-SICr 6 Robotique et commande bio-inspirée (P. Henaff ETIS) UEC-SICr 7 Apprentissage, adaptation (P. Andry, P. Gaussier, M. Quoy ETIS) UEC-SICr 8 Codage, turbo-codage (D. Declercq, C. Poulliat, ETIS) UEC-SICr 9 Transmissions à haut-débit (I. Fijalkow, P. Duvaut ETIS) UEC-SICr 10 Entrepôt et fouille de données (D. Laurent, ETIS) UEC-SICr 11 Méthodes bayésiennes (P. Duvaut, ETIS) UEC-ESA-SIC-1 Systèmes intégrés de transmission de données (J-L Gautier, M. Ariaudo ECIME) UEC-ESA-SIC-2 Systèmes embarqués auto-adaptables (B. Granado, B. Miramond ETIS) UEC-ESA-SIC-3 Méthodologie de conception des circuits numériques (B. Granado, ETIS) UEC-ESA-SIC-4 Architectures des systèmes reconfigurables

(A. Benkhelifa, F. Verdier ETIS)

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UEF-SICr 1 - Ondelettes et bancs de filtres (M. Chapron – ETIS, E. Le Pennec – LPMA, Paris 7)

Mots clés : Ondelettes continues et discrètes, Analyse Multirésolution, Filtres Miroirs en Quadrature, algorithmes Pyramidaux, décomposition Dyadiques, Relations d’Incertitude, facteur de qualité constant, Pavage du plan temps-fréquence.Ce cours introduit les bases de la théorie des ondelettes qui permettent de maîtriser leur utilisation et de saisir leurs enjeux dans des différentes applications, telles que le codage et la compression, la détection de non-stationnarités, la synthèse de bancs de filtres, le débruitage. Les points suivants seront traités :

Transformée en ondelettes discrètes et continues Transformée en ondelettes orthogonales et bi-orthogonales Analyse Multirésolution 1D et 2D Algorithmes pyramidaux Algorithmes à trous, en quinconce Filtres Miroirs en quadrature QMF et à recontruction parfaite Transformée en ondelettes et leur transformées de Fourier, propriétés

Transformée en ondelettes géométriques (bandlets, curvelets)

Prérequis : transformée de Fourier, calcul intégral.

UEF-SICr 2 - Traitement numérique des images (S. Philipp-Foliguet, F. Precioso, A. Histace - ETIS)

Mots clés : numérisation, restauration, filtrage, extraction de contours, segmentation.

L’objet de ce cours est de présenter les concepts de base du traitement d’images, depuis l’acquisition et la formation de l’image, jusqu’à l’extraction de primitives contours et régions. Le premier point est de se familiariser avec l’objet étudié, à savoir l’image numérique comme signal bidimensionnel discret. Ensuite, les techniques de filtrage, de restauration et de segmentation d’images sont étudiées.

Acquisition d’images : échantillonnage, quantification, transformée de Fourier

Prétraitement et restauration : transformations d’histogrammes, filtrage linéaire, non linéaire, aniso-trope

Détection de contours, segmentations d’images

Morphologie mathématique binaire

Prérequis : traitement numérique du signal, transformée de Fourier, signal aléatoire.

UEF-SICr 3 - Bases de communications numériques : Information, dé-tection (D. Declercq, C. Poulliat- ETIS)

Mots clés : capacité, codage de source, alphabet de modulation, codage de canal, condition de Nyquist, filtre de mise en forme, canal additif Gaussien, rapport signal à bruit, filtre adapté, probabilité d’erreur bit, efficacité spectrale, canal dispersif en temps, canal dispersif en fréquence, égalisation.

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Page 17: Master ISIM Annexes

Le but de ce cours est de présenter les différents organes d’une chaîne de communication usuelle, en insistant sur les outils empruntés aux théories de l’information et de la détection.

Émission : Au niveau de l’émetteur, on utilise les résultats de la théorie de l’information pour transformer les si-gnaux que l’on veut émettre. Ces transformations servent entre autre à réduire la redondance des signaux (codage de source), mettre en forme l’information (techniques de modulation), sécuriser ou améliorer la transmission (codage de canal), maximiser le débit d’information utile (calcul de capaci-té).

Réception : En présence de bruit thermique et en l’absence d’autres perturbations, le récepteur d’une chaîne de communication se construit comme une fonction de détection. On dérive ainsi le filtre adapté, les détecteurs optimaux et les performances des différents alphabets de modulation. Lorsque l’on considère en plus un canal de propagation, de nouvelles perturbations sont introduites. On décrira en particulier, les canaux dispersifs en temps ou en fréquence et les traitements appliqués pour ré-duire les perturbations, codage correcteur d’erreur ou égalisation.

Prérequis : bases de probabilités, filtrage, processus aléatoires.

UEF-SICr 4 - Intelligence Artificielle (M. Quoy, P. Laroque - ETIS)

Mots clés : résolution de problèmes, algorithmes de jeu, systèmes experts, logique floue, réseaux de neurones, algorithmes génétique.

Le but de ce cours est d’introduire différents types de techniques dites d’Intelligence Artificielle (IA) appliquées à des problèmes liés au traitement du signal, à la reconnaissance des formes et à la robotique. Tout d’abord nous présenterons la notion d’agent intelligent puis les techniques classiques de résolution automatique de problèmes dans un espace d’état de grandes dimensions:

Rappels de recherche dans un arbre ou un graphe

Algorithme A* (notion de fonction heuristique)

Arbres ET/OU, minimax, alpha/beta...

Nous étudierons ensuite comment le raisonnement peut être formalisé et utilisé dans des systèmes experts:

Logique formelle d’ordre 0 et d’ordre 1 (principe de résolution...)

Systèmes à bases de règles

Logique floue Par la suite, des techniques basées sur l’emploi de réseaux de neurones seront présentées de même que les systèmes à base de classeur et les algorithmes génétiques :

Notion de neurone formel (règle de Hebb, réseaux de Hopfield...) classification non supervisée (carte de Kohonen)

Prérequis : Bonnes bases en algorithmique et programmation

UEF-SIC 1 - Architectures des Systèmes Intelligents (partie de l’UE ASI de SICp)(P. Gaussier - ETIS)

Le but de ce cours est d’apprendre à intégrer les différentes briques de base (vues dans les autres cours du master) nécessaires à un système « intelligent ». Le cours est basé sur les modèles d’architectures de contrôles imaginées en IA, robotique et SMA pour contrôler des systèmes complexes. Des comparaisons

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Page 18: Master ISIM Annexes

avec des résultats en psychologie, neurobiologie et éthologie seront discutés. De nombreuses études de cas seront présentées.

Architectures pour les systèmes intelligents :– Introduction à la théorie des systèmes– Méthodologie de conception de systèmes – Dynamique des boucles Perception/Action– Modèles d’architectures de contrôle pour les systèmes robotiques – Dynamique des processus de prise de décision

Systèmes multiagents– Résolution de problèmes à base d’agents réactifs ou d’écoagents. – Agents mobiles sur Internet– Application à la recherche d’information sur le web et à la communication avec des systèmes

embarqués

Prérequis : intelligence artificielle, architecture

UEF-SIC2  Base des techniques d'intégration et fouille de données(D. Laurent, D. Vodislav - ETIS)

Introduction à la problématique de l’extraction de connaissances dans les gros volumes de données

Entrepôts de données– Intégration de données hétérogènes– Architecture logicielle d’un entrepôt– Schémas en étoile et en flocon– Maintenance d’un entrepôt de données

Données multidimensionnelles– Définitions et opérations de base– Langages de requêtes

Techniques de data mining– Introduction aux différentes techniques d’extraction de connaissances (classification,

clustering et règles d’association) et mesures de qualité associées– Phases de nettoyage et de préparation des données– Règles d’associations (algorithme A priori et ses variantes)– Extensions au cas multirelation

– Optimisations de stockage des motifs fréquents (fermés et générateurs).

Prérequis : bases de données relationnelles, intelligence artificielle, logique

UEF-ESA-SIC 1 - Techniques d’optimisation (I. Fijalkow, P. Gaussier - ETIS)

Mots clés : erreur quadratique moyenne, filtre de Wiener, gradient déterministe, gradient stochastique, LMS, RLS, Kalman, optimisation sous contrainte, multiplicateurs de Lagrange, régularisation, rétropropagation du gradient, recuit simule, algorithmes génétiques. Le but de ce cours est de présenter des techniques de résolution de problèmes se traduisant par l’optimisation d’un critère (ou fonction de coût). Nous abordons d’abord le critère quadratique qui correspond à maximiser la ressemblance entre un signal de référence et le filtrage (spatial ou temporel) des signaux observés. Pour minimiser ce critère avec une complexité réduite, nous envisageons :

la solution linéaire optimale (filtre de Wiener)

des algorithmes adaptatifs (LMS)

des algorithmes récursifs (RLS, Kalman).

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L’optimisation de critères plus complexes comprenant des minima locaux peut être réalisée par des algorithmes adaptatifs (gradient stochastique) avec des risques de minima locaux. La généralisation de ces techniques à la rétropropagation d’un gradient dans un réseau multi couche sera aussi présentée.

Pour finir, nous étudierons les techniques alternatives de type recuit simulé et algorithmes génétiques. Plu-sieurs exemples d’application à l’optimisation de fonction et à la conception automatique de systèmes seront enfin analysés.

Application : annulation d’écho, restauration d’images, classification, placement-routage, évolution matérielle, programmation génétique

Prérequis : filtrage de processus aléatoire, modélisation des signaux aléatoires.

Unités d’Enseignement Complémentaires

UEC-SICr 1 Interprétation et indexation d’image (S. Philipp-Foliguet, PH Gosselin ETIS,) UEC-SICr 2 Compression et tatouage d’images fixes et vidéos

(M. Chapron ETIS, D. Nicholson THALES, S. Baudry Nextamp) UEC-SICr 3 Principes de physique-mathématique et problèmes inverses en imagerie

(M. Nguyen ETIS, T. Truong LPTM) UEC-SICr 4 Vision par ordinateur  : calibration, mise en correspondance, mouvement

(F. Precioso ETIS, N. Paparoditis IGN, V. Guitteny THALES) UEC-SICr 5 Vision naturelle et artificielle (L. Hafemeister, P. Gaussier ETIS) UEC-SICr 6 Robotique et commande bio-inspirée (P. Henaff ETIS) UEC-SICr 7 Apprentissage, adaptation (P. Andry, P. Gaussier, M. Quoy ETIS) UEC-SICr 8 Codage, turbo-codage (D. Declercq, C. Poulliat, ETIS) UEC-SICr 9 Transmissions à haut-débit (I. Fijalkow, P. Duvaut ETIS) UEC-SICr 10 Entrepôt et fouille de données (D. Laurent, ETIS) UEC-SICr 11 Méthodes bayésiennes (P. Duvaut, ETIS) UEC-ESA-SIC-1 Systèmes intégrés de transmission de données

(J-L Gautier, M. Ariaudo ECIME) UEC-ESA-SIC-2 Systèmes embarqués auto-adaptables (B. Granado, B. Miramond ETIS) UEC-ESA-SIC 3 Méthodologie de conception de circuits numériques (B.Granado ETIS) UEC-ESA-SIC 4 Architectures des systèmes reconfigurables (A.Benkhelifa, F. Verdier ETIS)

UEF-SICr 1 - Interprétation et indexation d’image

(S. Philipp-Foliguet, PH Gosselin – ETIS)

Mots clés : reconnaissance des formes, indexation, recherche dans des basesL’indexation est un thème en pleine expansion, du fait de l’explosion du multimédia et de la demande d’accès à des bases d’images de taille de plus en plus importante. Ce cours présente tout d’abord des techniques d’analyse d’images pour la reconnaissance de forme et la classification d’images. Ensuite, le problème de la comparaison entre images et de la recherche d’images par similarité est traité.

Extraction de primitives : points caractéristiques,droites, segments, squelette

Calculs d’attributs

Invariants d’images (histogrammes, moments,...)

Calcul de signature d’image (couleur, texture, formes).

Méthodes de classification supervisée et non supervisée

Mesures de similarité, k plus proches voisins

ACP, nuées dynamiques, classification hiérarchique, SVM, etc

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Appariement d’images et recherche dans des bases Adaptation, bouclage, interaction avec l’utilisateur

Prérequis : cours de base en traitement d’image

UEF-SICr 2 - Compression et tatouage d’images fixes et videos (M. Chapron – ETIS, D. Nicholson - THALES Communications, S. Baudry - THOMSON)

Une partie est consacrée à la compression d’images avec ou sans pertes et une autre partie est consacrée au tatouage d’images. Les plans des deux parties sont les suivants :

Partie compression (14 heures) Généralités Techniques simples de compression

Codage d’images utilisant le Run Length Encoding, quantification scalaire Méthodes statistiques

Codage de Shannon-Fano, Codage d’Huffman et son amélioration adaptative Codage arithmétique et son amélioration adaptative

Méthodes utilisant les dictionnaires LZ77 LZW Format GIF

Méthodes générales de compression image JPEG, JBIG, quantification vectorielle, codage par blocs, codage différentiel sans perte, DPCM,

Quad tree, compression par courbes de Peano et Hilbert, compression fractale (IFS) Méthodes de compression utilisant les ondelettes. Transformées en ondelettes et multi- résolution.

Le lifting scheme, JPEG2000 Méthodes de compression vidéo MPEG2 MPEG4

Partie tatouage (6 heures)Le watermarking, ou tatouage, consiste à transmettre un message en modifiant de façon imperceptible un ensemble de données. Ces données peuvent être des données audio, vidéo, des images, des logiciels, du texte etc. Après une description des applications du watermarking, le cours présentera les principes généraux du watermarking, et notamment un modèle général du watermarking vu comme un système de communications. Les différentes briques du système, modulation, codage de canal, masquage psychovisuel, résistance aux transformations géométriques, seront détaillés dans le cadre du tatouage d’image, et quelques algorithmes seront présentés. On s’intéressera également à l’aspect sécurité en étudiant quelques attaques de systèmes de tatouage ainsi qu’en comparant le watermarking à deux techniques proches, la stéganographie et la cyptographie. Définition du watermarking, contraintes

Applications Le modèle communication en watermarking Présentations de quelques algorithmes de tatouage d’image Résistance aux transformations géométriques Aspects psychovisuels Aspect sécurité : présentation rapide de la stéganographie et de la cryptographie ; attaques des sys-

tèmes de watermarking

Prérequis : Bases de traitement numériques des images, bases de communications numériqes, ondelettes et banc de filtres.

UEF-SICr 3 - Principes de physique-mathématique et problèmes in-verses en imagerie

(M. Nguyen - ETIS, T. Truong - LPTM)

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Page 21: Master ISIM Annexes

Mots clés : systèmes d’imagerie, imagerie par émission et transmission, transformations intégrales, restauration d’images, méthodes inverses. L’objectif du cours est de fournir les connaissances pluridisciplinaires (traitement de l’image, physique, mathématiques, problèmes inverses et analyse numérique) en vue d’étudier les différents aspects d’un système d’imagerie, à savoir le processus physique de formation d’images, instrumentation, reconstruction d’images et leurs modélisations mathématiques. Sont concernés les systèmes d’imagerie qui utilisent les ondes acoustiques, électromagnétiques et les rayonnements ionisants (X et gamma) fonctionnant par réflexion, par émission et par transmission. Ces systèmes d’imagerie se trouvent dans de nombreuses applications du contrôle non destructif à l’imagerie médicale.Les points suivants seront abordés et illustrés :

Principes d’imagerie par émission, par transmission et par réflexion basés sur la physiques des ondes et du rayonnement ionisant

Transformées intégrales (Radon, Fourier, Fourier, Hankel, Legendre) et leur application en imagerie Elément d’analyse harmonique et application en imagerie Problèmes inverses en imagerie : méthodes de restauration et de reconstruction d’images (analy-

tiques, algébriques et statistiques) Algorithmes associés et analyse numérique

Prérequis : Optimisation de critères (tronc commun), Bases de traitement d’images (tronc commun).

UEF-SICr 4 - Vision par ordinateur :

calibration, mise en correspondance, mouvement

(F. Precioso - ETIS, N. Paparoditis - IGN, V. Guitteny - THALES)

Mots clés : calibration, géométrie multi-vues, appariement, reconstruction 3-D, mouvement. Ce module présente les bases nécessaires à la reconstruction 3-D à partir de deux ou plusieurs images de la scène observée, ainsi qu’à l’analyse des mouvements observés à partir de séquence d’images.

Le plan du module est le suivant 

Calibration (6h) modèle de caméra sténopé (« pinhole») géométrie des prises de vue stéréoscopiques : géométrie épipolaire, matrice fondamentale, algo-

rithme « des 8 points», parallaxe et profondeur de scène  géométrie multi-vues

Mise en correspondance (8h)  intervalles de recherche appariement basé surfaces : fonctions de similarité, forme de voisinages, traitement multi-échelles appariement basé primitives : primitives contours, primitives régions, détection des primitives et al-

gorithmes d’appariement triangulation, restitution du relief ou de la profondeur de la scène observée.

Analyse du mouvement (6h) différences d’images flot optique stéréomouvement : estimation conjointe de la profondeur de la scène et du mouvement du capteur

Prérequis : bases de traitement numérique des images, bases d’optimisation.

UEF-SICr 5 - Vision naturelle et artificielle (L. Hafemeister, P. Gaussier - ETIS)

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Page 22: Master ISIM Annexes

Mots clés : vision, perception, systèmes bio-inspirés, modélisation neuronale, systèmes dynamiques, navigation visuelle.Dans ce cours nous montrerons que la conception de systèmes artificiels s’inspirant de l’étude des systèmes nerveux biologiques peut déboucher sur des réalisations très performantes. Centré principalement sur l’étude de la modalité visuelle (insectes, mamifères, primates...) nous présenterons des modèles allant de la rétine aux centres de décision moteurs en passant par les différentes aires corticales visuelles... Ce cours s’appuiera sur des exemples de transferts réussis entre biologie et sciences pour l’ingénieur, notamment :

rétines artificielles (perception contraste, couleur, mouvement...) systèmes de segmentation (extraction de contours, contours virtuels, extraction de points d’intérêt...) reconnaissance et discrimination de formes (différents circuits de reconnaissance, propriétés des

mécanismes de reconnaissance de l’homme...) robotique (localisation, navigation, ...).

Ce cours permettra aussi d’introduire les outils de modélisation et de simulation neuronale actuels : théorie des câbles (modèles de neurones compartimentaux) modèles de neurones directement inspirés de la neurobiologie (modèles de neurones à spikes / in-

tegrate and fire, à fréquence moyenne de décharge...) mécanismes de compétition et de coopération dynamique (utilisation pour des problèmes de régula-

risation, remplissage de région...) théorie des systèmes dynamiques L’accent sera mis sur le fait que les systèmes de vision n’ont de sens que dans le cadre d’une ap-

proche écologique de la vision (Gibson). C’est à dire, prenant en compte le couplage perception/ac-tion et la dynamique des interactions entre l’agent et son environnement.

Prérequis : Modèles classiques de réseaux de neurones, traitement d’images

UEF-SICr 6 - Robotique et commande Bio-inspirée (P. Hénaff ETIS)

Mots clés: Robotique, modélisation, commande, préhension, locomotion, commande par apprentissage, contrôleurs bio-inspirés,

Le but de ce cours est d'acquérir d'une part les éléments essentiels à la compréhension des modèles mécaniques utilisés classiquement en robotique, et d'autre part de découvrir les méthodes de commande de robots inspirées de la biologie. Le cours se situera dans le cadre de la robotique humanoïde en se focalisant sur les tâches de manipulation et de locomotion.

1ere partie : Robotique: principes de base des modèles géométrique, ciménatique, dynamique. types d'actionnement (électrique, pneumatique, hydraulique,) et de liaisons (prismatique, rotoide) automatique linéaire et commande des robots: systèmes du premier ordre et du second ordre,

boucle ouverte, boucle fermée, correcteur PID, notion de stabilité et de précision, notion de contrôle optimal, notion de contrôle adaptatif

manipulation et préhension: stratégies notion de compliance: mécanique, contrôlée

2eme partie: commande bio-inspirée. robotique humanoïde: intérêts et difficultés principes du système nerveux moteur chez l'animal et l'homme : membres supérieurs (manipulation,

préhension) et inférieurs (locomotion) notion de plasticité synaptique et neuronale synthèse évolutionniste: coévolution morphologie/contrôleurs, impact des modèles utilisés (robot,

variables d'environnements du robot...) contrôleurs neuronaux : modèles de neurones (statique, dynamiques) et modèles d'architectures algorithmes d'apprentissage de lois de commande, rétropropagation classique et temporelle liens rétropropagation /controle optimal , plasticité/contrôle adaptatif genèse de mouvements rythmiques: modèles de CPG ( neuronaux, à base d'oscillateurs linéaires

ou non linéaires).

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Page 23: Master ISIM Annexes

Prérequis: bases en intelligence artificielle

UEF-SICr 7 - Apprentissage, adaptation (P. Andry, P. Gaussier, M. Quoy - ETIS)

Mots clés : classification statistique, réseaux de neurones pour la classification, apprentissage associatif, apprentissage par renforcement, cartes cognitives, dynamique et adaptation.L’objectif de ce cours est d’étudier des techniques permettant à un système de s’adapter aux variations de son environnement ou de classifier des données en fonction de certaines régularités statistiques. Chaque technique sera illustrée par des études de cas pratiques : classification de billets de banques, apprentissage de la planification dans un labyrinthe, optimisation du routage dans un réseau ATM.

Tout d’abord nous étudierons les différents types de techniques de classification de données : analyse des données (analyse en composantes principales, ...) classifieurs statistiques (classifieurs bayésien, nuées dynamiques...) réseaux de neurones supervisés (LMS, rétropropagation du gradient...) arbres de décision RN non supervisés (LVQ, cartes topologiques, ART...) machines à support vecteur

Ensuite nous nous intéresserons aux problèmes d’apprentissage par renforcement :

apprentissage d’associations sensori-motrices (conditionnement) politiques de maximisation de renforcement (greedy policy, fonction d’utilité, mécanismes de prise

de décision simples...) résolution de problème avec une récompense frustre et/ou retardée (TD-lambda, Q-learning, méca-

nismes de prise de décision complexes...) Ces techniques seront comparées à des techniques de planification classiques et/ou de construction de carte cognitives (grilles résistives, réseaux de croyance, graphes pour la planification). Pour finir, le problème de la dynamique de la prise de décision et de ses implications à la fois pour l’apprentissage et la stabilité des comportements sera abordé (winner take all dynamiques, théorie des systèmes dynamiques, champs neuronaux : équations d’Amari...).

Prérequis : Techniques de base d’Intelligence Artificielle, statistiques et optimisation

UEF-SICr 8 - Codage, turbo-codage

(D. Declercq, C. Poulliat - ETIS)

Mots clés : Codes en bloc, codes convolutifs, décodage souple, Algorithme de Viterbi, algorithme BCJR, treillis, graphe factoriel, propagation de croyances, codes LDPC, turbo-codes. La vocation du cours est de doter ses auditeurs des connaissances théoriques et pratiques qui permettent de concevoir et analyser un codeur de canal destiné à lutter contre les erreurs. Les points suivants seront traités :

Théorie générale des codes linéaires, codage aléatoire, distance minimale

Structure et décodage des codes convolutifs : algorithme de Viterbi, BCJR, représentation gra-phique des codes convolutifs, extention aux turbo-codes

Décodage et optimisation des codes LDPC : algorithme de propagation de croyances, codes LDPC irréguliers, évolution de densités

Prérequis : bases de communications numériques, probabilités.

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Page 24: Master ISIM Annexes

UEF-SICr 9 - Transmissions à haut-débit (I. Fijalkow, P. Duvaut - ETIS)

Mots clés : haut-débit, modulation multi-porteuses OFDM, accès multiple, CDMA, codage spatio-temporel (MIMO).

Le but de ce cours est présenter les alternatives à l’égalisation afin d’optimiser l’utilisation du support fréquentiel pour bien transmettre la plus grande quantité d’information possible (le codage correcteur d’erreur est étudié en UEF-SICr 8).

Les points suivants seront traités : émission et réception en multi-porteuses (OFDM), accès multiple : multiplexage par répartition de codes (CDMA) en fréquence (OFDMA, SC-FDMA) diversité d’antenne en émission et réception, codage spatio-temporel

Prérequis : bases de communications numériques, bases de probabilités.

UEF-SICr 10 - Entrepôts de données (D. Laurent, ETIS)

Entrepôt de données

– Intégration de données et conception d’un entrepôt

– Problématique de la maintenance d’un entrepôt Données multi-dimensionnelles

– Langages de manipulation

– Modèle MOLAP, ROLAP et HOLA

– Représentations de données multi-dimensionnelles Règles d’association

– Problématique et algorithme générique a priori

– Variantes et implantations de l’algorithme générique

– Extensions des règles d’association aux requêtes fréquentes

– Optimisation de requêtes d’extraction de règles d’association

Prérequis : UEF SIC-S2IC 2.

UEC 11 - Méthodes bayésiennes (P   . Duvaut , ETIS)

Le cours « Méthodes Bayésiennes » est consacré à l’inférence bayésienne et aux méthodes pseudo-aléatoires permettant le calcul d’estimateurs dans des situations réalistes complexes. On introduit en particulier les techniques MCMC (Monte Carlo Markow Chains), dont le principe est la génération de séquences pseudo-aléatoires dont la moyenne empirique converge vers l’estimateur à calculer.

La première partie concerne principalement : Les bases de l’estimation bayésienne, l’interférence, la théorie des coûts bayésiens, les a priori

conjugués

L’algorithme EM, le cas des mélanges de populations

La seconde partie est concernée aux algorithmes probabilistes :

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Page 25: Master ISIM Annexes

Principe des méthodes de type Monte Carlo

Méthodes d’échantillonnage pour des variables aléatoires scalaires

Méthodes MCMC

Application aux champs de Markov

Application à la déconvolution aveugle de train d’impulsions

UEC-ESA-SIC 1 - Systèmes intégrés de transmission de données

(M. Ariaudo - ECIME)

Les caractéristiques des circuits utilisés dans les systèmes autonomes doivent répondre à des contraintes de taille, coût, consommation et performances. Leur analyse et leur caractérisation sont faites grâce à une étude globale du système.Ce cours s’articule autour des quatre parties suivantes:

- architecture d’un émetteur/récepteur et dimensionnement- contraintes sur les circuits- influence des caractéristiques des circuits sur la qualité- reconfigurabilité des systèmes de transmission

Prérequis : Notions de base sur les circuits analogiques

UEC-ESA-SIC 2 - Systèmes Embarqués Auto-Adaptables (B. Granado, B. Miramond, ETIS)

Ce module a pour objectif d'introduire des paradigmes de calcul rompant avec la classique vue séquentielle de Von Neumann et qui peuvent permettre d'être à la base d'architectures de traitement de nouvelle génération dites auto-adaptables. Nous étudions plus précisément les mécanismes inspirés du monde du vivant qui implantés en matériel apportent des propriétés d'autonomie, de robustesse et d'auto-organisation.

Evolvable architecture

1. data compression

2. evolutionary computation

3. evolvable hardware

4. genetic algorithms

5. genetic programming

Automate Cellulaire

6. Exemple du Jeu de la vie

7. Définition et Classification (Wolfram & Langton)

8. Auto-réplication

Architecture bio-Inspirées

9. POEtic

10. Ordinateur à Base d'ADN

11. CoreWar, Tierra

12. Créatures de Langton

Technologie Emergente

13. NanoArchitecture

14. Electronique Moléculaire

15. OptoElectronique

16. Electronique Quantique

Prérequis : formation solide en systèmes numériques préalablement au Master

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Page 26: Master ISIM Annexes

UEC-ESA-SIC 3 : Méthodologie de conception de circuits numériques (Bertrand Granado, ETIS)

Ce module présente les méthodologies de conception des architectures numériques de traitement. Les ou-tils de conception assistée par ordinateur (CAO) sont présentés ainsi que les langages de spécification ma-térielle (structurelle, fonctionnelle et comportementale).

Les méthodologies de conception des architectures de traitement Les langages de spécification

o La description matérielle (VHDL, Verilog, VHDL-AMS)o Les langages de description de haut-niveau (SystemC, HandelC)o La philosophie de co-design

Les outils de conceptiono Les bibliothèques de composantso Les outils de simulationo Les outils de placement/routage

UEC-ESA-SIC 4 : Architecture des systèmes reconfigurables (A. Benkhelifa, F. Verdier - ETIS)

L’objectif de ce module est de présenter le plus largement possible les concepts technologiques et architec-turaux qui permettent l’exploitation des circuits reconfigurables pour la réalisation de systèmes de traitement numérique embarqués.

La technologie des circuits FPGAo Les ressources de routageo Les cellules de base (LE, CLB)o L’organisation générale des circuits FPGAo Les ressources spécifiques (PLL, E/S rapides, multiplieurs, mémoires)

Introduction aux architectures de Systèmes Programmables (SOPC)o Les  « Intelectual Properties »o Les processeurs reconfigurables/customo Les bus embarqués

Introduction aux systèmes auto-reconfigurables

Type d’UE nb modules nb heures/module nb crédits ECTS/module

Fondamentales 5 20 (+ 6h TP pour quelques UE)

3

Complémentaires 4 20 3

Libre 1 20 3

Monde de l’entreprise 1 20 3

Anglais 1 20 3

Mini-projet 1 Environ 150 h 7

Stage 1 6 mois 20

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Page 27: Master ISIM Annexes

Devenir des étudiants du DEA TIS et du Master SIC recherche des quatre dernières promotions 

Promotion Effectif Diplômés En thèse(parmi les devenirs

connus)

Thèse à l’UCP(total/dont

alloc. ministérielle)

Thèse avec allocation

2005 (DEA TIS) 19 14 9 (sur 12) 4/3 8 - 92006 (Master SIC) 15 9 8 (sur 9) 2/0 6-82007 (Master SIC)2008 (Master SIC)

1924

1520

6 (sur 11)8 (sur 13)

3/13/1

68

Parmi les étudiants diplômés du DEA TIS ou du Master SIC, plus de la moitié suit (ou a terminé) un doctorat (à Cergy, dans d’autres villes comme Paris, Grenoble, Rennes, ... mais aussi à l’étranger). Voici la liste des équipes ayant accueilli un de nos étudiants en thèse ces 4 dernières années :Equipes de Traitement des Images et du Signal (ETIS, UMR 8051, Cergy), Laboratoire des Signaux et Systèmes (LSS, UMR 8506, Orsay), LASMEA, (UMR 6602, Aubières) , LE2I (UMR 5158, Dijon), Laboratoire de Physique, ENS (UMR 5672, Lyon) , Laboratoire signal et image (TÉLÉCOM ParisTech, UMR 5141), IRISA (INRIA et UMR 6074, Rennes), Gipsa-lab (UMR 5216, Grenoble), Centre émotion (INSERM et UMR 7593, Paris), Télécom Bretagne (INSERM, Brest), CReSTIC (EA 3804, Reims), IRCAM (Paris), CREATIS (INSERM et UMR 5220, Lyon), Institute of Télécommunications Research (University of South Australia, Adelaid, Australie), ITT (Illinois Institute of Technology, Chicago, USA)

Les autres trouvent un emploi dans la R& D de grands groupes ou dans des PME. Voici la liste des entreprises et instituts de recherche ayant accueilli un stagiaire du DEA TIS ou du Master SIC au cours des 4 dernières années :France Télécom R&D (Issy les Moulineaux, Meulan, Lannion), Thalès ATM (Bagneux), Thalès Communications (Colombes), Thalès Services SAS (Osny), Thomson Airsystèmes (Vélizy), SAGEM (Cergy), EDF (Chatou), MATRA Communications, EADS (Vernon), Alcatel (Vélizy) , Loxane (Beauchamp) IGN (Saint Mandé), SNCF (Paris), Institut Français du Pétrole, ONERA (Arcueil, Palaiseau), DOLABS (Boulogne), METACOM ( Magny-Chateaufort), ST Microelectronics (Grenoble), …INRIA (Sophia Antipolis), Arrmines (Paris), ENS (Lyon), Centre Hospitalier Becquerel (Rouen), CEA (Saclay), INSERM (Paris), …

Et à l’étranger :HW Communications Limited (Lancaster, UK), Lulea Tekniska Universitet (Lulea, Suède), Université de Laval (Québec, Canada), ITT (Illinois Institute of Technology, Chicago, USA)

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Page 28: Master ISIM Annexes

M 2 MADOCS

Contenu des enseignements

UEF-MADOCS 3 : Apprentissage statistique avancéResponsable : B. Chalmond

OBJECTIFS : Analyse et interprétation des données : Analyse, prédiction et data mining - Régression aux moindres - carrés et aux plus proches voisins- Notion de biais - variance- Théorie de la décision : critère du MAP, estimation de maximum de vraisemblance - Analyse en Composantes Principales- Analyse discriminante et régression logistique- Mélange de lois et algorithme EM- Poursuite de régression- TP sur exemples concrets : analyse de micro-arrray, reconnaissance de caractère et de visage,

prédiction de risque.Ref. : - The Elements of statistical learning : data mining, inference and prediction : T. Hastie, R. Tibshirani,

J. Friedman, (Springer Series in Statistics)

UEF-MADOCS 4 : Problèmes inversesResponsable : B. Chalmond

OBJECTIFS: Introduction au principe et méthodes des problèmes inverses pour le traitement de l’information, la reconnaissance des formes et l’analyse des mesures.- Approche variationnelle , Lissage spline, Régularisation , Dilemme biais – variance, Choix du paramètre

de régularisation, lissage robuste- Approche probabiliste : chaine de Markov cachée, Algorithme de Viterbi, algorithme EM- Champs Markoviens- Exemples concrets : déconvolution, détection d’objets cachés,…Ref. : Modeling and inverse problems in imaging analysis, B. Chalmond, (Springer Series Applied Mathematical Sciences, 2003)

UEF-MADOCS-MPA 12: Optimisation des fonctions continuesResponsable : T. Duyckaerts

OBJECTIFS : Cette dernière décennie a vue a vue apparaître des méthodes d’apprentissage statistique maintenant réputée, utilisant grandement l’optimisation numérique. C’est le cadre de ce cours qui présente les méthodes usuelles d’optimisation des fonctions continues en faisant systématiquement le lien avec leur utilité en apprentissage statistique.

- ensembles et fonctions convexes, caractérisation de points optimaux ; minimisation sans contrainte : méthodes de descente, vitesse de convergence, méthode de descente du gradient, méthode de relaxation ou directions alternées, méthode de Newton, méthode du gradient conjugué.

- minimisation avec contraintes : caractérisation de points optimaux (compléments théoriques) et algorithmes (contraintes linéaires...)

- résolution des méthodes de régression à base de noyaux RKHS

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UEF-MADOCS 9 : Simulation de Monte CarloResponsable : A. Finel

OBJECTIFS : Application des méthodes de simulation stochastique pour l’optimisation numérique et le calcul scientifique.

- Processus stochastiques: Chaines de Markov, probabilités, systèmes à l'équilibre, systèmes hors d'équilibre, ...

- Simulation Monte Carlo: principe et implémentation- Applications- Projets : programmation sous JAVA, C++

UEF-MADOCS 6 : Graphique et algorithmiqueResponsable : B. Derdouri

OBJECTIFS : Techniques de visualisation d’objetsLe but de ce cours est d’initier les étudiants à l’informatique graphique 3D et de se familiariser avec la norme graphique OpenGl, en leur fournissant les concepts de bases et en leur faisant découvrir des applications dans ce domaine. La modélisation, la représentation et la déformation d’objets 3D sont de plus en plus présentes dans de nombreux secteurs industriels (CAO, Jeux, Cinéma, Simulation, etc). Les points abordés sont les suivants :

- Transformations géométriques et projectives- Norme Graphique (OpenGL)- Surfaces paramétriques (Bézier, Bspline)- Déformations de surfaces (globale, locale, libre )- Subdivisions de courbes et surfaces Langage de programmation utilisé: langage C

UEF-MADOCS 8 : Simulation pour les réseaux et les systèmes distribués

Responsable : M. Naimi

OBJECTIFS : Etude d’un outil de simulation et de ses principales application- Présentation du simulateur NS-2  (écrit en C++) - Différentes architectures- Différents protocoles TCP, UDP- Algorithmes de routage et Multicats supporté,- Exemples de Scripts NS-2 écrits en TCL,- Utilisation du simulateur NS-2,- Analyse et interprétation des résultats- Implémentation d’un nouveau protocole sous NS-2

UEF-MADOCS 7 : Compression et approximationResponsable : K. Drouiche

OBJECTIFS : Techniques de représentation multi-échelles - Fourier à fenêtre, Gabor - Ondelettes, frame.- Compression- Analyse multi-résolution.- Représentation scale-space et détection

UEF-MADOCS-MPA 10 : Méthodes Numériques des éléments finis Responsable : C. Daveau

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OBJECTIFS: Formulation variationnelle et maîtrise de la technique des éléments finis.- Méthode des éléments finis, méthode de Galerkin.- Choix du maillage. Fonctions d’interpolation.- Formulation variationnelle- Intégrale sur une surface.- Des éléments finis aux volumes finis.- Mise en place d’un projet

UEF-MADOCS-MPA 12 : Mécanique des fluides numériquesResponsable : F. Dunlop

OBJECTIFS : Apprentissage d'outils numériques pour la Mécanique des Fluides et l’ étude d'écoulements de fluides réels

- lois de conservation, méthode des volumes finis- équation de Navier-Stokes - écoulement non-Newtonien- écoulement turbulent k-epsilon- convection et conduction- rhéologie des fluides pétroliersTP sous Femlab, CFX, CASTEM

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M 2 ESAElectronique des Systèmes Autonomes

(recherche)

Contenu des enseignements

Unités d’enseignement du tronc commun

Choisir 5 UEF parmi 6 UEF-ESA 1 Architectures de traitement pour les systèmes embarqués (F.Verdier) UEF-ESA 2 Systèmes linéaires multivariables incertains (M.Djemaï) UEF-ESA 3 Capteurs intégrés (B. Granado) UEF-ESA 4 Gestion et stockage de l’énergie électrique au sein des systèmes autonomes (A.M.Dar-

cherif) UEF-MADOCS-ESA 1* Méthodes numériques (* commune avec MADOCS) (C. Daveau) UEF-ESA-SIC 1* Techniques d’Optimisation (* commune avec SIC) (I.Fijalkow)

Unités d’enseignement spécialisées (en fonction du parcours)

Choisir 4 UEC parmi 9

UEC-ESA 1 Communication dans les systèmes hétérogènes (E.Bourdel, P.Lecoy) UEC-ESA 2 Méthodologie de conception de systèmes hétérogènes (C.Duperrier) UEC-ESA 3 Technologies pour les systèmes intégrés (E.Bourdel) UEC-ESA4 Conception de circuits pour l’électronique haut débit (A.Ouslimani) UEC-ESA 5 Modélisation système et exploration d'architectures en SystemC (B.Miramond)

UEC-ESA-SIC 1* Systèmes intégrés de transmission de données (* commune avec SIC) (M.Ariau-do)

UEC-ESA-SIC 2* Systèmes Embarqués Auto-Adaptables (* commune avec SIC) (B.Granado) UEC-ESA-SIC 3* Méthodologie de conception de circuits numériques (* commune avec SIC) (B.-

Granado) UEC-ESA-SIC 4* Architectures des systèmes reconfigurables (* commune avec SIC) (A.Benkhelifa)

UEF-ESA 1 : Architectures de traitement pour les systèmes embarquésResponsable : François Verdier - ETIS, UCP

L’objectif de ce module de tronc commun est de donner aux étudiants du Master les bases générales des architectures de traitement numérique : architectures câblées vs. architectures programmées, architectures des unités de traitement (processeurs CISC, processeurs RISC, processeurs DSP).

Classification des architectures de traitement Evaluation des performances des unités de traitement Les concepts généraux

o CISC / RISC / DSPo Pipeline, super-pipelineo Architectures scalaires et super-scalaires

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o Architectures VLIW Programmation des unités de traitement

UEF-ESA 2 : Système linéaire multivariable incertainResponsable : Mohamed Djemaï - LAMIH, Université de Valenciennes

Mise à niveau des étudiants en Automatique linéaire continu et discrète pour des systèmes multi-entrées et multi-sorties.

1. Approche « système » et modélisation : analogies physiques et notion de variable d’état. Représentation d’état continue et fonctions de transfert continues. Systèmes échantillonnés : représentation d’état discrète et fonction de transfert en z. Commandabilité et commande par retour d’état. Observabilité et synthèse d’un observateur. Filtres de Kalman. Découplage & AB invariants et rejet de perturbation Robustesse, H, ….

Prérequis : Bases de mathématiques (algèbre linéaire, équations différentielles) et de physique

UEF-ESA 3 : Capteurs intégrésResponsable : B. Granado - ETIS, ENSEA

Connaître les principes physiques des capteurs. Notions sur les caractéristiques métrologiques. Etre ca-pable de définir une chaîne de mesure et son automatisation. Savoir extraire les informations pertinentes des mesures par exemple par un traitement statistique des données.

Métrologie et Pertinence des mesures : grandeurs mesurées, grandeurs d'influences Conversion et interaction d'une grandeur physique du capteur Caractérisation des signaux : rapport signal à bruit, dynamique, bande passante, .... Applications : caractérisation des matériaux et composants électroniques, contrôle non-destructif,

biocapteur, télécom, fibre optique…

UEF-ESA 4 : Gestion et stockage de l’énergie électrique au sein des systèmes autonomesResponsables : Abdel Moumen Darchérif – ECS, EPMI, Eric Monmasson - SATIE, UCP

L’objectif de ce module est de sensibiliser les étudiants à la maîtrise de l’énergie électrique au sein des systèmes embarqués autonomes et ce, qu’ils soient de taille importante (Avion) ou simplement portables (téléphone cellulaire).

Faire le point sur l’état de l’art en matière d’électricité et d’électronique embarquée. Les évolutions récentes dans le domaine des énergies non polluantes feront aussi partie du pro-

gramme Ceci afin d’une part, de trouver un complément d’énergie à l’énergie stockée initialement dans le système embarqué, mais aussi de sensibiliser les futurs chercheurs aux potentialités des énergies dites propres.

Présenter, à travers des exemples différents visant à restituer la diversité des échelles de puissance des systèmes électroniques autonomes (de la dizaine de watts aux centaines de kilowatts), les diffé-rentes technologies de stockage de l’énergie disponibles et de les situer les unes par rapport aux autres en fonction de plusieurs critères pertinents coût à l’achat, entretien, durée de vie, cyclage…

Première partie: Architecture des réseaux de bord d’énergie Présentation des architectures de réseaux de bord d’énergie dans les avions et véhicules terrestres

(électriques et hybrides) : Réseau 42V pour les voitures, Réseau 115VAC/fréquence variable ou 270VDC pour les avions.

Optimisation des architectures (Dimensionnement d’unités de stockage, Energie, Dynamique). Gestion technique de l’énergie: (Alimentation en énergie, Distribution, Recharge)

Seconde partie: Analyse de réseaux

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Systèmes de production de l’énergie (Analyse des différentes solutions de générateurs et d’alterno-démarreurs, principes de commande associée à ces dispositifs).

Etude de la stabilité des réseaux de bord. Analyse des perturbations harmoniques, et mode de filtrage. Etude de cas et simulation au moyen du logiciel PSAF.

Troisième partie: Energie embarquée Accumulateurs électrochimiques Super capacités Piles à combustibles Stockage inertiel

Quatrième partie: Energie non polluante Perspectives de développement des technologies liées au stockage et à la gestion de l’énergie non

polluante.

Prérequis : Avoir suivi un enseignement de base en électrotechnique

UEF-MADOCS-ESA 1* : Méthodes numériquesResponsable : François Dunlop (* commune avec MADOCS)

1.1. Présentation des différentes méthodes fréquentielles et temporelles1.2. FDTD1.3. Méthode des moments1.4. Méthode des éléments finis

UEF-ESA-SIC 1* : Techniques d’OptimisationResponsable : Inbar Fijalkow - ETIS, ENSEA/UCP (* commune avec SIC)

Mots clés  : erreur quadratique moyenne, filtre de Wiener, gradient déterministe, gradient stochastique, LMS, RLS, Kalman, équation différentielle ordinaire, recuit simule, optimisation sous contrainte, multiplica-teurs de Lagrange, régularisation. Le but de ce cours est de présenter des techniques de résolution de problèmes se traduisant par l’optimisa-tion d’un critère (ou fonction de coût). Nous abordons d’abord le critère quadratique qui correspond à maxi-miser la ressemblance entre un signal de référence et le filtrage (spatial ou temporel) des signaux observés. Pour minimiser ce critère avec une complexité réduite, nous envisageons  : la solution linéaire optimale (filtre de Wiener), des algorithmes adaptatifs (LMS), des algorithmes récursifs (RLS, Kalman). L’optimisation de critères plus complexes comprenant des minima locaux peut être réalisée par :

des algorithmes adaptatifs (gradient stochastique, récursif) des algorithmes hors ligne (recuit simulé).

On présentera quelques propriétés générales liées à la convexité, dont l’absence de minima locaux, puis leurs conséquences en déconvolution  : approche pénalisée non quadratique, interprétation probabiliste bayésienne, formulation semi-quadratique, ainsi que des techniques d’optimisation adaptées (relaxation, gradient conjugué, relaxation sur critère semi-quadratique). Application  : déconvolution impulsionnelle en contrôle non destructif.

Prérequis  : filtrage de processus aléatoire, processus aléatoires.

UNITES D’ENSEIGNEMENT COMPLEMENTAIRES

UEC-ESA 1 : Communication dans les systèmes hétérogènes Responsable : Emmanuelle Bourdel, Pierre Lecoy - ECIME, ENSEA.

Les réseaux d'interconnexions répondent au besoin de communications entre blocs au sein des systèmes intégrés sur puce. Ils représentent les principaux facteurs limitatifs des performances des futurs systèmes sur puce.

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L'objectif de ce cours est de fournir les éléments théoriques et les briques technologiques permettant de mo-déliser les différentes architectures d'interconnexions dans les systèmes hétérogènes. Il abordera en parti-culier :

La présentation des interconnexions classiques de type bus La définition des paramètres nécessaires à une modélisation niveau système des réseaux d'inter-

connexions L'étude des technologies émergentes pressenties comme solutions potentielles pour les futurs sys-

tèmes hétérogènes comme par exemple les réseaux d'interconnexions RF (RF-NoC, RF-Network on Chip) ou les réseaux d'interconnexions optiques (O-NoC).

UEC-ESA 2 : Méthodologie de conception de systèmes hétérogènes Responsable : Cédric Duperrier - ECIME, ENSEA.

La conception des systèmes sur puce, de type SoC (System on Chip) ou SiP (System in Package), qui in-tègrent l'ensemble de la chaîne de traitement qui va du capteur à l'actionneur en passant par le traitement, ne peut se faire uniquement sur l'expérience d'un savoir faire. La complexité de tels systèmes nécessite des outils et des méthodes de conception à haut niveau d'abstraction, permettant une simulation du système et sa validation avant toute réalisation.Cette simulation est elle même complexe puisqu'elle se base sur des modélisations multi-domaines (élec-trique, mécanique, optique, ...), multi-technologies (CMOS, AsGa, GaN, ...) ou multi-niveaux (électrique, structurel, fonctionnel, ...). Ce cours porte sur l'apprentissage des méthodologies sous-jacentes à la conception de ces systèmes sur puces. Il abordera notamment :

La définition des SoC et des SiP et les différences qui les caractérise. Les langages de description multi-domaine, multi-technologies, multi-niveau, principalement VHDL-

AMS, mais aussi SystemC-AMS. La définition des niveaux des modèles. L'interopérabilité des modèles, et notamment l'utilisation de modèles niveau circuit dans une simula-

tion au niveau système. La modélisation d'un système hétérogène complet en vue de sa réalisation

UEC-ESA 3 : Technologies pour les systèmes intégrésResponsable : Emmanuelle Bourdel - ECIME, ENSEA

L'évolution de la technologie des semi-conducteurs permet d'envisager l'intégration des différentes fonctions d'un système hétérogène (capteurs, actionneurs, traitement analogique, numérique, mémoire…).Cette unité d'enseignement aborde les différentes technologies présentes dans les systèmes hétérogènes intégrés, les modèles électriques traduisant le comportement physique de ces composants ainsi que les techniques de fabrication microélectronique :

1. Technologies silicium CMOS, BiCMOS et technologies III-V2. Technologies MEMS3. Technologies émergentes :

1. Magnétiques2. Nano-composants

Prérequis : Physique des composants semi-conducteurs

UEC-ESA 4 : Conception de circuits pour l’électronique haut débit Responsable : Achour Ouslimani, ECS, ENSEA

Les besoins croissants de transmettre de grandes quantités d’informations en un temps court exige de dis-poser de systèmes électroniques très haut débit. Ce cours introduit les élèves à l’électronique haut débit (technologie haut débit, régime transitoire, les problèmes posés, …). Il développe ensuite les méthodes de conception et les techniques de mesures et étudie les briques de base nécessaires à la réalisation de ces systèmes. Il présente enfin quelques applications.

Introduction à l’électronique haut débit

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Page 35: Master ISIM Annexes

Les méthodes de conception et les techniques de mesures haut débit Les filières logiques pour la conception haut débit Conception de briques de base

o Les bascules o Les multiplexeurs et les démultiplexeurso Les circuits de décisiono Les circuits de récupération d’horlogeo Les circuits de mise en formeo Les amplificateurs transimpédances

Les circuits d’interfaces analogiques numériques pour le haut débit Les applications

Prérequis : Les composants rapides, Les lignes de transmission, les régimes de propagation et les cou-plages parasites, connaissances de base en électronique numérique

UEC-ESA 5 : Modélisation système et exploration d'architectures en SystemCResponsable : Benoît Miramond, ETIS, UCP

Ce module présente les démarches de modélisation et de conception qu'il est nécessaire d'employer lors de la conception d'un système dans sa globalité. Ce module présente notamment le langage SystemC qui est aujourd'hui devenu le standard en modélisation d'architectures de systèmes sur puce. Les méthodologies de modélisation, de raffinement de modèle et d'exploration architecturale sont présentées. Les thèmes suivants seront abordés au travers de cours magistraux et de séances pratiques :

- Les élements du langage SystemC- les notions d'abstraction et les niveaux de modélisation- l'exploration d'architecture et le raffinement - la démarche TLM- la modélisation du logiciel embarqué- la modélisation mixte analogique/numérique avec SystemC-AMS

UEC-ESA-SIC 1* : Systèmes intégrés de transmission de données Responsable : Myriam Ariaudo- ECIME, ENSEA (*UE commune à la spécialité SIC)

Les caractéristiques des circuits utilisés dans les systèmes autonomes doivent répondre à des contraintes de taille, coût, consommation et performances. Leur analyse et leur caractérisation sont faites grâce à une étude globale du système.Ce cours s’articule autour des quatre parties suivantes:

o architecture d’un émetteur/récepteur et dimensionnemento contraintes sur les circuitso influence des caractéristiques des circuits sur la qualitéo reconfigurabilité des systèmes de transmission

Prérequis : Notion de base sur les circuits analogiques

UEC-ESA-SIC 2* : Systèmes Embarqués Auto-AdaptablesResponsables : Bertrand Granado, ETIS, ENSEA et Benoit Miramond, ETIS, UCP (*UE commune à la spécialité SIC)

Ce module a pour objectif d'introduire des paradigmes de calcul rompant avec la classique vue séquentielle de Von Neumann et qui peuvent permettre d'être à la base d'architectures de traitement de nouvelle généra-tion dites auto-adaptables. Nous étudions plus précisément les mécanismes inspirés du monde du vivant qui implantés en matériel apportent des propriétés d'autonomie, de robustesse et d'auto-organisation.

1. Evolvable architecture

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1. data compression 2. evolutionary computation 3. evolvable hardware 4. genetic algorithms 5. genetic programming

2. Automate Cellulaire1. Exemple du Jeu de la vie2. Définition et Classification (Wolfram & Langton)3. Auto-réplication

3. Architecture bio-Inspirées1. POEtic2. Ordinateur à Base d'ADN3. CoreWar, Tierra4. Créatures de Langton

4. Technologie Emergente1. NanoArchitecture2. Electronique Moléculaire3. OptoElectronique4. Electronique Quantique

Prérequis : formation solide en systèmes numériques préalablement au Master

UEC-ESA-SIC 3*: Méthodologie de conception de circuits numériques –Responsable : Bertrand Granado, ETIS, ENSEA (*UE commune à la spécialité SIC)

Module du supplément Architecture commun avec le Master Recherche SIC (Systèmes Intelligents et Com-municants).Ce module présente les méthodologies de conception des architectures numériques de traitement. Les ou-tils de conception assistée par ordinateur (CAO) sont présentés ainsi que les langages de spécification ma-térielle (structurelle, fonctionnelle et comportementale).

Les méthodologies de conception des architectures de traitement Les langages de spécification

o La description matérielle (VHDL, Verilog, VHDL-AMS)o Les langages de description de haut-niveau (SystemC, HandelC)o La philosophie de co-design

Les outils de conceptiono Les bibliothèques de composantso Les outils de simulationo Les outils de placement/routage

UEC-ESA-SIC 4*: Architecture des systèmes reconfigurablesResponsable : Amine Benkhelifa ETIS, UCP (*UE commune à la spécialité SIC)

L’objectif de ce module est de présenter le plus largement possible les concepts technologiques et architec-turaux qui permettent l’exploitation des circuits reconfigurables pour la réalisation de systèmes de traitement numérique embarqués.

La technologie des circuits FPGAo Les ressources de routageo Les cellules de base (LE, CLB)o L’organisation générale des circuits FPGAo Les ressources spécifiques (PLL, E/S rapides, multiplieurs, mémoires)

Introduction aux architectures de Systèmes Programmables (SOPC)o Les  « Intelectual Properties »o Les processeurs reconfigurables/custom

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Page 37: Master ISIM Annexes

o Les bus embarqués Introduction aux systèmes auto-reconfigurables

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