Département des Sciences et technologies

2025-2026

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

UE Quad 1HeuresECTSÉval.
Langue 14 h2UE
Anglais 14 h
Bases de données avancées39 h4UE
Bases de données relationnelles : cours avancé18 h
Big Data et systèmes NoSQL9 h
Architectures serveurs12 h
Recherche opérationnelle30 h3UE
Project planning et programmation linéaire20 h
Travaux dirigés de ROP ( Workshops )10 h
Informatique embarquée44 h4UE
Interfaces et protocoles de communication20 h
Systèmes embarqués équipés de systèmes d'exploitation24 h
UE spécifiques : option Automation et Systèmes embarqués
Systèmes embarqués33 h4UE
Systèmes embarqués15 h
Projet de recherche et développement en systèmes embarqués18 h
Réseaux mobiles24 h2UE
Technologie et évolution des réseaux téléphoniques et mobiles24 h
Systèmes d'exploitation39 h4UE
Gestion mémoire et ordonnancement12 h
Systèmes d'exploitation open-source15 h
Shell scripting12 h
UE spécifiques : option Intelligence artificielle et Big Data
Systèmes d'exploitation39 h4UE
Gestion mémoire et ordonnancement12 h
Systèmes d'exploitation open-source15 h
Shell scripting12 h
Business intelligence33 h3UE
Analyse et extraction de données21 h
OLAP and reporting12 h
Infrastructures centralisées33 h3UE
Virtualisation et conteneurisation12 h
Cloudcomputing12 h
Sécurité des infrastructures9 h
UE spécifiques : option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
Systèmes embarqués33 h4UE
Systèmes embarqués15 h
Projet de recherche et développement en systèmes embarqués18 h
Réseaux mobiles24 h2UE
Technologie et évolution des réseaux téléphoniques et mobiles24 h
Mise à niveau en chimie28 h3UE
Chimie28 h
L'entreprise : contexte, structure et enjeux32 h2UE
Économie10 h
Organisation structurelle de l'entreprise12 h
Stratégies d'entreprise10 h
UE spécifiques : option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle
Mise à niveau en chimie28 h3UE
Chimie28 h
L'entreprise : contexte, structure et enjeux32 h2UE
Économie10 h
Organisation structurelle de l'entreprise12 h
Stratégies d'entreprise10 h
Business intelligence33 h3UE
Analyse et extraction de données21 h
OLAP and reporting12 h
Infrastructures centralisées33 h3UE
Virtualisation et conteneurisation12 h
Cloudcomputing12 h
Sécurité des infrastructures9 h
UE spécifiques : option Gestion
Entrepreneuriat, créativité et modèles d'affaires42 h6UE
Entrepreneuriat, créativité et modèles d'affaires42 h
Systèmes d'exploitation39 h4UE
Gestion mémoire et ordonnancement12 h
Systèmes d'exploitation open-source15 h
Shell scripting12 h
Project management15 h1UE
Project management15 h
Techniques de programmation avancées 339 h4UE
Normes et procédures9 h
Compilation, debogage et profiling15 h
Génie logiciel15 h
Cybersécurité 122 h2UE
Cryptologie16 h
Codage avancé6 h
UE Quad 1 et 2HeuresECTSÉval.
Projets, bureau d'études et séminaires 255 h4UE
Planification et organisation d'un projet évènementiel55 h
UE Quad 2HeuresECTSÉval.
Automation industrielle41 h3UE
GRAFCET et automates programmables industriels21 h
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops )20 h
UE spécifiques : option Automation et Systèmes embarqués
Aspects avancés des systèmes embarqués44 h4UE
Projet et séminaire de systèmes embarqués15 h
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie14 h
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires15 h
Traitement du signal 341 h3UE
Signaux et systèmes numériques21 h
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)20 h
Projet technologique40 h2UE
Systèmes de commande et de supervision40 h
Intelligence artificielle24 h2UE
Intelligence artificielle12 h
Machine learning12 h
UE spécifiques : option Intelligence artificielle et Big Data
Traitement du signal 341 h3UE
Signaux et systèmes numériques21 h
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)20 h
Compléments en Big Data30 h2UE
Projet de recherche appliquée en Big Data30 h
High performance computing42 h4UE
Calcul distribué21 h
Programmation réseau12 h
Informatique quantique9 h
Intelligence artificielle24 h2UE
Intelligence artificielle12 h
Machine learning12 h
UE spécifiques : option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
Aspects avancés des systèmes embarqués44 h4UE
Projet et séminaire de systèmes embarqués15 h
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie14 h
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires15 h
Mise à niveau en sciences des matériaux28 h3UE
Résistance des matériaux28 h
Projet technologique40 h2UE
Systèmes de commande et de supervision40 h
UE spécifiques : option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle
Mise à niveau en sciences des matériaux28 h3UE
Résistance des matériaux28 h
Compléments en Big Data30 h2UE
Projet de recherche appliquée en Big Data30 h
High performance computing42 h4UE
Calcul distribué21 h
Programmation réseau12 h
Informatique quantique9 h
UE spécifiques : option Gestion
Traitement du signal 341 h3UE
Signaux et systèmes numériques21 h
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)20 h
Environmental economics21 h3UE
Environmental economics21 h
Advanced Econometrics42 h6UE
Advanced Econometrics42 h
Entrepreneuriat, business plan et plan financier42 h6UE
Entrepreneuriat, business plan et plan financier42 h
Intelligence artificielle24 h2UE
Intelligence artificielle12 h
Machine learning12 h
Protection des données30 h2UE
Protection des données personnelles15 h
Gestion des données informatiques15 h
Préparation au milieu professionnel10 h1UE
Préparation au milieu professionnel10 h
Architectures parallèles27 h2UE
Parallélisme : théorie9 h
Parallélisme : laboratoires18 h
Cybersécurité 230 h2UE
Sécurité des systèmes9 h
Projet en cybersécurité21 h
Techniques de programmation avancées 445 h3UE
Réalisation d'API18 h
DevOps27 h
Programmation scientifique18 h2UE
Programmation scientifique18 h
Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1496 intitulée :

Langue

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Laurence REMACLE

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 1er quadrimestre

Durée : 14 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

-

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

L’étudiant devra être capable :
- d’appliquer les règles grammaticales et syntaxiques révisées pendant le cours
- de comprendre et utiliser correctement le vocabulaire professionnel et technique étudié pendant le cours
- d'exprimer ses idées de façon claire et compréhensible en démontrant une bonne connaissance du vocabulaire

Contenu de l'AA

Consolidation et approfondissement grammatical/lexical en vue de préparer les étudiants au test TOEIC. Niveau attendu = B2 (soit 785 points au TOEIC Listening and Reading)

Tests réguliers sur Moodle afin d'identifier les lacunes grammaticales/lexicales. Remédiation en classe.

Exercices de compréhension écrite et orale (anglais à caractère général, contexte professionnel, activités de l’entreprise, etc)

Exercices de production écrite et orale (anglais à caractère général, contexte professionnel, activités de l’entreprise)

Répartition des heures

3 h de théorie, 8 h d'exercices/Labos, 3 h de travaux

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche interactive, approche déductive, approche avec TIC

Langues d'enseignement

Anglais

Supports

Syllabus, notes de cours, activités sur eCampus

Ressources bibliographiques

Liste non exhaustive :

- Working in English, Cambridge (livre et audio)

- English Grammar in Use, Murphy

- English Vocabulary in Use, Mc Carthy, M. & O'Dell

- Divers sites internet (OneStopEnglish, BBC News, CNN Student News, etc)

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : anglais

Modalités d'évaluation :

Un test TOEIC OBLIGATOIRE est organisé lors de la session de janvier. Afin de se conformer aux exigences de la CTI, les étudiants doivent obtenir un score de 785 (Niveau minimum requis par la CTI et correspondant à un niveau B2 sur l'échelle du Cadre européen commun de référence pour les langues). Une note sur /20 sera attribuée selon la grille de correspondance des notes ci-dessous.

965-995 = 20/20
920-960 = 19/20
875-915 = 18/20
830-870 = 17/20
785-825 = 16/20

Toute absence non justifiée au test sera sanctionnée par un 0/20.
 

Si un étudiant n'obtient pas 785 ou plus au test TOEIC, il ne recevra pas de note en janvier et devra représenter un test écrit équivalent au TOEIC (mais non officiel) pendant le Q2. 

En cas de seconde session, l’étudiant présentera un test écrit équivalent au TOEIC (mais non officiel) afin de valider le niveau B2 requis.

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1497 intitulée :

Bases de données avancées

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 1er quadrimestre

Durée : 39 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Bases de données relationnelles : cours avancé

Approfondissement des bases de données :

  • Les différentes structures d'indexation
  • Utilisation en fonction du contenu
  • Procédure stockées et Triggers
  • L'algèbre relationnelle
  • Mécanismes avancés

Big Data et systèmes NoSQL

Systèmes de base de données NoSQL :

  • Big Data et NoSQL
  • Key-Value stores (Redis, Kyoto Cabinet, Memcached, etc.)
  • Wide Column stores (Cassandra, HBase, etc.)
  • Document stores (MongoDB, CouchDB, etc.)
  • Graph DBMS, RDF stores, Search engines, etc.
  • MapReduce et Hadoop
  • SGBDR vs NoSQL

Architectures serveurs

Ce cours est divisé en 2 parties :

  1. Les spécificités du matériel de type serveur
  2. Des conseils pour le déploiement des serveurs de bases de données

Répartition des heures

Bases de données relationnelles : cours avancé : 15 h de théorie, 3 h d'exercices/Labos

Big Data et systèmes NoSQL : 9 h de théorie

Architectures serveurs : 12 h de théorie

Méthodes d'enseignement

Bases de données relationnelles : cours avancé : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Big Data et systèmes NoSQL : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Architectures serveurs : cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas

Langues d'enseignement

Bases de données relationnelles : cours avancé : français

Big Data et systèmes NoSQL : français, anglais

Architectures serveurs : français

Supports

Bases de données relationnelles : cours avancé : copies de présentations, syllabus, activités sur eCampus

Big Data et systèmes NoSQL : copies de présentations

Architectures serveurs : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Bases de données relationnelles : cours avancé

  • Base de données, les systèmes et leurs langages, Gardarin aux éditions Eyrolles
  • Des bases de données à l’Internet, Philippe Mahieu aux éditions Vuibert 2000.
  • High performance MySQL, B. Schwartz, P. Zaitsev et V. Tkachenko, O'Reilly, 2012

Big Data et systèmes NoSQL

  • NoSQL and SQL Data Modeling: Bringing Together Data, Semantics, and Software, Ted Hills, Technics Publications, 2017
  • Making sense of NoSQL, D. McCreary et A. Kelly, Manning publications, 2013

Architectures serveurs

  1. Documentations officielles des constructeurs de serveurs, de composants et des fournisseurs de SGBD
  2. Sites de comparatifs
  3. Architectures des systèmes informatique (BA2)

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Les AA seront évaluées simultanément lors d'un examen écrit. Il n'y a donc pas de notes aux AA mais uniquement une note à l'UE. L'examen étant commun aux AA, aucune dispense partielle del'UE n'est envisageable.

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1500 intitulée :

Recherche opérationnelle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Fabrice HUBERT

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 30 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

-

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Les étudiants seront capables :

- de planifier un projet et d'en optimiser le coût,

- de résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes diverses

Contenu des AA

Project planning et programmation linéaire

Introduction à la recherche opérationnelle : théorie des graphes et applications à la planification de projets industriels, PERT, PERT COST, programmations linéaire et non linéaire, aide à la décision.

Utilisation d'outils de simulation pour la planification et la programmation linéaire.

Travaux dirigés de ROP ( Workshops )

ROP, optimisation mathématique et planification de projets.

Répartition des heures

Project planning et programmation linéaire : 20 h de théorie

Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : 10 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Project planning et programmation linéaire : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Project planning et programmation linéaire : français

Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : français

Supports

Project planning et programmation linéaire : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Project planning et programmation linéaire

"Signaux et Systèmes" Volume 5/7 Ir.F.HUBERT

Travaux dirigés de ROP ( Workshops )

"Signaux et Systèmes" Volume 5/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).

Examen en session ( 80 % des points ).

Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1501 intitulée :

Informatique embarquée

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Marc MAILLIEZ

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 44 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Bases en langage C

Electronique de base

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Utilisation de protocoles de communications intercircuits avec une Raspberry Pi

Contenu des AA

Interfaces et protocoles de communication

Etude de protocoles inter-circuits de base

Systèmes embarqués équipés de systèmes d'exploitation

Programmation de carte Raspberry Pi pour cette étude

Répartition des heures

Interfaces et protocoles de communication : 20 h de théorie

Systèmes embarqués équipés de systèmes d'exploitation : 24 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Interfaces et protocoles de communication : cours magistral

Systèmes embarqués équipés de systèmes d'exploitation : travaux de groupes

Langues d'enseignement

Interfaces et protocoles de communication : français

Systèmes embarqués équipés de systèmes d'exploitation : français

Supports

Interfaces et protocoles de communication : syllabus

Systèmes embarqués équipés de systèmes d'exploitation : protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Interfaces et protocoles de communication

-

Systèmes embarqués équipés de systèmes d'exploitation

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen théorique : 50%

Evaluation conbtinue : 25%

Examen de laboratoire : 25%

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1511 intitulée :

Systèmes embarqués

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Marc MAILLIEZ

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 33 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Electronique de base

Principe de communication intercircuits

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Etude et réalisation d'un projet sur base de Raspberry Pi

Contenu des AA

Systèmes embarqués

Travail de groupe pour réaliser un projet basé sur Raspberry Pi

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués

Travail de groupe pour réaliser un projet basé sur Raspberry Pi

Répartition des heures

Systèmes embarqués : 15 h d'exercices/Labos

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : 18 h de travaux

Méthodes d'enseignement

Systèmes embarqués : travaux de groupes, approche par projets, étude de cas

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : travaux de groupes, approche par projets, approche par situation problème

Langues d'enseignement

Systèmes embarqués : français

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : français

Supports

Systèmes embarqués : protocoles de laboratoires

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Systèmes embarqués

-

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Les deux AA seront évaluées simultanément lors d'un examen écrit. Il n'y a donc pas de notes aux AA

mais uniquement une note à l'UE.

L'examen étant commun aux deux AA, aucune dispense partielle de l'UE n'est envisageable

Vu le caractère spécifique ( projet de groupe), la remédiation en seconde session n'est pas envisageable.

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1512 intitulée :

Réseaux mobiles

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Laëtitia ISIDORO

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 24 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

électricité générale (TB2)
réseaux informatiques (TB3)
traitement du signal (TB3)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Les étudiants seront capables de

- Appréhender les bases nécessaires du point de vue interface radio pour la compréhension des différents systèmes existants de réseaux mobiles.

- Expliquer les principes du téléphone mobile et de leurs réseaux avec leur évolution de la première à la cinquième génération.

- Résoudre les exercices relatifs aux antennes et à la propagation des ondes.

Contenu de l'AA

1er partie:

- Ondes électromagnétiques, propagation des OEM, antennes

- Antennes description
- Rayonnement, propagation en espace libre et propagation réelle
- Systèmes cellulaires 2eG, interférences, couverture par un système cellulaire
- Types de duplexage et de multiplexage

2e partie : Evolution du téléphone mobile et des réseaux:

- 1er génération

- 2e génération: GSM, GPRS, EDGE

- 3e génération: UMTS

- Structure du mobile émission/réception.

- 4e génération: LTE

- 5e génération: New Radio

Répartition des heures

24 h de théorie

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche avec TIC, étude de cas

Langues d'enseignement

Français

Supports

Copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Ressources bibliographiques

- G. Pujolle, "les réseaux", Edition 2008, Eyrolles, 1099 pages
- P. Lecoy, "technologies des télécommunications", 1999, Hermès, 364 pages

- Le réseau GSM, évolution GPRS, I-MODE et WAP, 4e édition, J. Tisal, Edition DUNOD.
- UMTS 2e édition revue et augmentée, J. Sanchez et M.Thioune, Edition Lavoisier 2004.

- Architecture des réseaux mobiles, André Perez, édition Lavoisier 2011

 

G. Baudoin, "radiocommunications numériques: 1) principes, modélisation et simulation",
2002, Dunod, 624 pages

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen écrit 100%

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2455 intitulée :

Systèmes d'exploitation

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 39 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise du langage C

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Gestion mémoire et ordonnancement

Segmentation

Pagination

Mémoire virtuelle

Swapping

Algorithmes d’ordonnancement (FCFS, SJF, Round Robin, Priorité, Multilevel Queue)

Systèmes d'exploitation open-source

Processus & fils d'exécution

Espace d'adresses

Fichier

Système de fichiers

Entrées/sorties

Protection

Invite de commande

Appel système

Communication interprocessus

Shell scripting

Bash

PowerShell

Perl/Python

Répartition des heures

Gestion mémoire et ordonnancement : 8 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos

Systèmes d'exploitation open-source : 10 h de théorie, 5 h d'exercices/Labos

Shell scripting : 4 h de théorie, 8 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Gestion mémoire et ordonnancement : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Systèmes d'exploitation open-source : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Shell scripting : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Gestion mémoire et ordonnancement : français, anglais

Systèmes d'exploitation open-source : français, anglais

Shell scripting : français, anglais

Supports

Gestion mémoire et ordonnancement : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Systèmes d'exploitation open-source : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Shell scripting : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Gestion mémoire et ordonnancement

Operating System Concepts (Silberschatz et al.)

Systèmes d'exploitation open-source

Tanenbaum, A. S. (2022). MODERN OPERATING SYSTEMS FIFTH EDITION.

Operating System Concepts – Abraham Silberschatz, et al. (10ᵉ édition)

Understanding the Linux Kernel – Daniel Bovet & Marco Cesati (3ᵉ édition)

Yosifovich, P., Ionescu, A., Solomon, D. A., & Russinovich, M. E. (2017). Windows Internals: System architecture, processes, threads, memory management, and more, Part 1. Microsoft Press.

Allievi, A., Ionescu, A., Russinovich, M. E., & Solomon, D. A. (2021). Windows internals, part 2. Microsoft Press.

Shell scripting

Robbins, A., & Beebe, N. H. (2005). Classic Shell Scripting: Hidden Commands that Unlock the Power of Unix. " O'Reilly Media, Inc.".

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Évaluation continue (20), projet/travail dont présentation/défense (80%)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2455 intitulée :

Systèmes d'exploitation

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 39 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise du langage C

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Gestion mémoire et ordonnancement

Segmentation

Pagination

Mémoire virtuelle

Swapping

Algorithmes d’ordonnancement (FCFS, SJF, Round Robin, Priorité, Multilevel Queue)

Systèmes d'exploitation open-source

Processus & fils d'exécution

Espace d'adresses

Fichier

Système de fichiers

Entrées/sorties

Protection

Invite de commande

Appel système

Communication interprocessus

Shell scripting

Bash

PowerShell

Perl/Python

Répartition des heures

Gestion mémoire et ordonnancement : 8 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos

Systèmes d'exploitation open-source : 10 h de théorie, 5 h d'exercices/Labos

Shell scripting : 4 h de théorie, 8 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Gestion mémoire et ordonnancement : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Systèmes d'exploitation open-source : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Shell scripting : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Gestion mémoire et ordonnancement : français, anglais

Systèmes d'exploitation open-source : français, anglais

Shell scripting : français, anglais

Supports

Gestion mémoire et ordonnancement : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Systèmes d'exploitation open-source : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Shell scripting : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Gestion mémoire et ordonnancement

Operating System Concepts (Silberschatz et al.)

Systèmes d'exploitation open-source

Tanenbaum, A. S. (2022). MODERN OPERATING SYSTEMS FIFTH EDITION.

Operating System Concepts – Abraham Silberschatz, et al. (10ᵉ édition)

Understanding the Linux Kernel – Daniel Bovet & Marco Cesati (3ᵉ édition)

Yosifovich, P., Ionescu, A., Solomon, D. A., & Russinovich, M. E. (2017). Windows Internals: System architecture, processes, threads, memory management, and more, Part 1. Microsoft Press.

Allievi, A., Ionescu, A., Russinovich, M. E., & Solomon, D. A. (2021). Windows internals, part 2. Microsoft Press.

Shell scripting

Robbins, A., & Beebe, N. H. (2005). Classic Shell Scripting: Hidden Commands that Unlock the Power of Unix. " O'Reilly Media, Inc.".

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Évaluation continue (20), projet/travail dont présentation/défense (80%)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3487 intitulée :

Business intelligence

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 1er quadrimestre

Durée : 33 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises :

  • Bases de données avancées

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Techniques de programmation avancées 1 (BA2)

Traitement de l'information (BA3)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Être capable d'automatiser des flux de données à destination de l'informatique décisionnelle en utilisants des serveurs de bases de données, des ETL (Extract Transform Load) et des solutions de reporting

Contenu des AA

Analyse et extraction de données

  • Formats des données
  • API
  • Workflows
  • Utilisation d'un ETL (Extract Transform Load)

OLAP and reporting

  • Data Warehouse
  • OLAP et cubes multidimensionnels
  • Modélisation (Star-Schema, Snowflakes, etc.)
  • Utilisation d'un outil de reporting

Répartition des heures

Analyse et extraction de données : 3 h de théorie, 18 h d'exercices/Labos

OLAP and reporting : 5 h de théorie, 7 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Analyse et extraction de données : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC

OLAP and reporting : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC

Langues d'enseignement

Analyse et extraction de données : français

OLAP and reporting : français, anglais

Supports

Analyse et extraction de données : copies de présentations

OLAP and reporting : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Analyse et extraction de données

  • Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
  • Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
  • Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010

OLAP and reporting

  • Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
  • Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
  • Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

Les étudiants devront réaliser un projet en groupe et l'accompagner d'un rapport. Ces 2 délivrables seront évalués ainsi que la participation/implication des étudiants durant les heures dédiées au projet.

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3488 intitulée :

Infrastructures centralisées

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Kevin GAUSSIN

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 33 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Virtualisation et conteneurisation

  • Définition de la terminologie
  • Configuration de machines virtuelles
  • Création d'images reproductibles
  • Configuration de cluster de serveur et gestion de charge

Cloudcomputing

  • Définition de la terminologie
  • Configuration d'un environnement de laboratoire dans le Cloud
  • Mise en place d'un cycle de déploiement DEVSECOPS

Sécurité des infrastructures

  • Bases de la sécurité des infrastructures (modèles en couches, types de Cloud, etc.)

Répartition des heures

Virtualisation et conteneurisation : 3 h de théorie, 9 h d'exercices/Labos

Cloudcomputing : 3 h de théorie, 9 h d'exercices/Labos

Sécurité des infrastructures : 3 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Virtualisation et conteneurisation : cours magistral, approche par situation problème

Cloudcomputing : cours magistral, approche par situation problème

Sécurité des infrastructures : cours magistral, travaux de groupes

Langues d'enseignement

Virtualisation et conteneurisation : français, anglais

Cloudcomputing : français, anglais

Sécurité des infrastructures : français, anglais

Supports

Virtualisation et conteneurisation : copies de présentations

Cloudcomputing : copies de présentations

Sécurité des infrastructures : notes de cours

Ressources bibliographiques

Virtualisation et conteneurisation

-

Cloudcomputing

-

Sécurité des infrastructures

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Sécurité des infrastructures : 30 %

  • 100 % présentation

Virtualisation et conteneurisation : 35 %

  • 50% examen écrit (théorie)
  • 50% examen pratique (sur ordinateur)

Cloudcomputing : 35%

  • 50% examen écrit (théorie)
  • 50% examen pratique (sur ordinateur)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1511 intitulée :

Systèmes embarqués

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Marc MAILLIEZ

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 33 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Electronique de base

Principe de communication intercircuits

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Etude et réalisation d'un projet sur base de Raspberry Pi

Contenu des AA

Systèmes embarqués

Travail de groupe pour réaliser un projet basé sur Raspberry Pi

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués

Travail de groupe pour réaliser un projet basé sur Raspberry Pi

Répartition des heures

Systèmes embarqués : 15 h d'exercices/Labos

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : 18 h de travaux

Méthodes d'enseignement

Systèmes embarqués : travaux de groupes, approche par projets, étude de cas

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : travaux de groupes, approche par projets, approche par situation problème

Langues d'enseignement

Systèmes embarqués : français

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : français

Supports

Systèmes embarqués : protocoles de laboratoires

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués : protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Systèmes embarqués

-

Projet de recherche et développement en systèmes embarqués

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Les deux AA seront évaluées simultanément lors d'un examen écrit. Il n'y a donc pas de notes aux AA

mais uniquement une note à l'UE.

L'examen étant commun aux deux AA, aucune dispense partielle de l'UE n'est envisageable

Vu le caractère spécifique ( projet de groupe), la remédiation en seconde session n'est pas envisageable.

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1512 intitulée :

Réseaux mobiles

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Laëtitia ISIDORO

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 24 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

électricité générale (TB2)
réseaux informatiques (TB3)
traitement du signal (TB3)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Les étudiants seront capables de

- Appréhender les bases nécessaires du point de vue interface radio pour la compréhension des différents systèmes existants de réseaux mobiles.

- Expliquer les principes du téléphone mobile et de leurs réseaux avec leur évolution de la première à la cinquième génération.

- Résoudre les exercices relatifs aux antennes et à la propagation des ondes.

Contenu de l'AA

1er partie:

- Ondes électromagnétiques, propagation des OEM, antennes

- Antennes description
- Rayonnement, propagation en espace libre et propagation réelle
- Systèmes cellulaires 2eG, interférences, couverture par un système cellulaire
- Types de duplexage et de multiplexage

2e partie : Evolution du téléphone mobile et des réseaux:

- 1er génération

- 2e génération: GSM, GPRS, EDGE

- 3e génération: UMTS

- Structure du mobile émission/réception.

- 4e génération: LTE

- 5e génération: New Radio

Répartition des heures

24 h de théorie

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche avec TIC, étude de cas

Langues d'enseignement

Français

Supports

Copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Ressources bibliographiques

- G. Pujolle, "les réseaux", Edition 2008, Eyrolles, 1099 pages
- P. Lecoy, "technologies des télécommunications", 1999, Hermès, 364 pages

- Le réseau GSM, évolution GPRS, I-MODE et WAP, 4e édition, J. Tisal, Edition DUNOD.
- UMTS 2e édition revue et augmentée, J. Sanchez et M.Thioune, Edition Lavoisier 2004.

- Architecture des réseaux mobiles, André Perez, édition Lavoisier 2011

 

G. Baudoin, "radiocommunications numériques: 1) principes, modélisation et simulation",
2002, Dunod, 624 pages

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen écrit 100%

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1647 intitulée :

Mise à niveau en chimie

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Construction ou Géomètre / Cycle 2 Bloc Complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Anne-Sophie DEPREZ

Bloc : MA1 Info, MA0 Co-Geo

Période : 1er quadrimestre

Durée : 28 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

-bases fondamentales de la chimie.

-principes généraux des différents domaines de la chimie ( chimie structurale, chimie organique et chimie analytique ).

Contenu de l'AA

1. Structure de la matière : la théorie ondulatoire de la lumière, les rayons X & les rayonnements radioactifs ; les particules fondamentales : électrons ; protons & neutrons ; le noyau atomique ; le spectre atomique de l’hydrogène ;la classification périodique des éléments , les éléments de la mécanique ondulatoire ; les orbitales atomiques et moléculaires.

2. Les liaisons chimiques : la liaison ionique, la liaison covalente (l’hybridation des molécules organiques), la liaison métallique ; les liaisons secondaires.

3. Les systèmes chimiques : les masses atomiques et les masses moléculaires relatives,la notion de Mole, les symboles chimiques et les formules chimiques, les équations chimiques, les solutions et les mélanges, la classification des corps simples dans le tableau périodique des éléments, la nomenclature des composés minéraux & ioniques, les réactions acide-base; les réactions de précipitation ; les réactions d’oxydo-réduction , les lois des gaz.

4. Chimie organique : étude des différentes fonctions organiques et nomenclature des composés organiques.

Chaque chapitre est agrémenté d'exercices.

Répartition des heures

14 h de théorie, 14 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche par situation problème, approche avec TIC

Langues d'enseignement

Français

Supports

Syllabus, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Syllabus " Chimie générale", Anne-Sophie Deprez, Département des Sciences et Technologies de la HEH, 2025-2026

  • KIEL M., "Chimie générale", Tome 1, Estem
  • KIEL M., "Chimie générale", Tome 2, Estem
  • ARNAUD P., "Cours de Chimie physique", 3ème édition, Dunod
  • S.ZUMDAHL, "Chimie des solutions", 2ème édition, De Boeck
  • ATKINS PETER, "Chimie générale", InterEditions
  •  FLAMAND E, ALLARD J-L, "Chimie générale", 2ème édition, Modulo
  • S.ZUMDAHL, "Chimie générale",2ème édition, De Boeck Université
  • JOHNSON, "Invitation à la chimie organique, De Boeck 

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen écrit à 100% sur toute la matière vue aux cours ( théorie + exercices ).

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2434 intitulée :

L'entreprise : contexte, structure et enjeux

Bachelier en sciences de l'ingénieur industriel / Bloc 3
- groupe Construction
- groupe Informatique
- groupe technologies des données du vivant

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc Complémentaire

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Laurence BARAS

Bloc : BAC3 TL, MA0 LDT, MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 32 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Notions de bilan et compte de résultats

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

(English translation below)

Connaître et savoir différencier les différentes notions de base en économie ;
Comprendre et expliquer l’organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Savoir distinguer, caractériser, commenter et critiquer (avantages et inconvénients) les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
Pouvoir expliquer ce qu’est la concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole) ; 
Savoir expliquer le fonctionnement du circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions) et, au besoin, le compléter.
Savoir expliquer et reconnaître les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ; pouvoir distinguer, analyser et représenter (graphiquement aussi) la demande (tous types) et l’offre d’un marché, ainsi que la rencontre des deux ;
Savoir mesurer, calculer (formules) et interpréter/commenter tous les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
Pouvoir refaire tous les exercices du cours.

Pouvoir définir la monnaie et expliquer ses fonctions et ses formes (Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création).
Pouvoir définir l’inflation et la caractériser (dont ses sources notamment) ;
Pouvoir expliquer comment calculer l’inflation ;

Pouvoir expliquer les grands mécanismes de la politique monétaire (Banque centrale et Eurosystème) pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;

Pouvoir définir ce qu’est une entreprise (caractéristiques) ;
Pouvoir expliquer les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Savoir distinguer les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Savoir classer les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Savoir reconnaître, commenter et justifier une structure d’entreprise (caractéristiques, avantages, limites/inconvénients) ;
Pouvoir identifier, définir et expliquer les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le lancement d'une entreprise, d'une activité nouvelle : comprendre le processus (plusieurs étapes-clé) ;
Savoir ce qu'est un business plan et à quoi il sert.
Pouvoir effectuer l’analyse SWOT d’une entreprise ;

Pouvoir définir et expliquer l’analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, …) ;
Calcul d’un prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Pouvoir reconnaître et commenter les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios : analyser la rentabilité d’une entreprise.

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

English version :

To know and to be able to differentiate various basic concepts in economics;
To understand and to explain the economic organisation of a society - (deindustrialisation of Belgium) ;
To be able to distinguish, characterise, comment and define advantages and disadvantages of different economic systems + economies of scale (the basics);
To be able to explain what pure and perfect competition is + monopoly, oligopoly, cartel and duopoly concepts;
To be able to explain how the economic circuit works (and all the economic agents and their interactions) and, if necessary, add to it.
To be able to explain and conceptually define the life cycle's different phases of a product and the related marketing strategies to adopt;
The Law of Supply and Demand and its exceptions; be able to distinguish, analyse and represent (including graphically) the demand (of all types) and supply in a market, as well as how the two meet;
To be able to measure, calculate (formulae) and comment on all types of elasticity of demand in relation to price and income (from a rise or fall in demand or a rise or fall in supply or a rise or fall in prices);
To be able to repeat all the exercises in the course.

To be able to define money and explain its functions and forms (who creates money and how, limits to money creation).
To be able to define inflation and characterise it (including its sources);
To be able to explain how inflation is calculated;

To be able to explain the main mechanisms of monetary policy (Central Bank and Eurosystem) to curb inflation and maintain a stable currency;

To be able to define a company (its characteristics);
To be able to explain the advantages and disadvantages of setting up as a one-man business or a legal entity;
To be able to distinguish the current types of commercial companies in Belgium (characteristics);
To be able to classify economic activities in the corresponding sector of activity;
To be able to recognise, comment on and justify a company structure (characteristics, advantages, limitations/disadvantages);
To be able to identify, define and explain the main functions of a company;
Business Model: being able to define and structure it + notion of sustainability;
Launching a company or a new activity: understanding the process (several key stages);
Knowing what a business plan is and what it is used for.
Carrying out a SWOT analysis of a company;

To be able to define and explain Michael Porter's analysis: the 5 competitive forces;
Circular economy, sustainable production and eco-responsible consumption (concepts of sustainability, functionality, etc.);
Costing and economic calculation of a company;
Be able to recognise and comment on the different business strategies used (in particular their advantages and disadvantages), including mergers/acquisitions.
Calculating ratios: profitability calculations for a company.

+ read, understand and explain all the articles and files seen (appendices and related materials), videos viewed/referenced (face-to-face) and at home (distant/virtual learning) on all subjects.

Contenu des AA

Économie

Place de l’entreprise dans une économie de marché >< économie planifiée, circuit économique, mécanismes du marché + calculs d’élasticité, concurrence, cycle de vie d’un produit, inflation et politique monétaire :

Notions de base en économie ;
Organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
La concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole ; 
Le circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions)
Les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ;
Les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
La monnaie : Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création
L'inflation et ses sources, les grands mécanismes de la politique monétaire pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

Organisation structurelle de l'entreprise

L'entreprise (caractéristiques et structure) ;
Les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le business plan
Analyse SWOT

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

Stratégies d'entreprise

Analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, innovation …) ;
Prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios (rentabilité d’une entreprise).

==>suivant l’avancement du cours

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

Répartition des heures

Économie : 8 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Organisation structurelle de l'entreprise : 10 h de théorie, 2 h d'exercices/Labos

Stratégies d'entreprise : 9 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Économie : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas

Organisation structurelle de l'entreprise : cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas

Stratégies d'entreprise : cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas

Langues d'enseignement

Économie : français, anglais

Organisation structurelle de l'entreprise : français, anglais

Stratégies d'entreprise : français, anglais

Supports

Économie : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Organisation structurelle de l'entreprise : copies de présentations, notes de cours

Stratégies d'entreprise : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Économie

Piloter son entreprise : de l'accompagnement aux choix stratégiques / Claude Salvaire, Paris : l'Harmattan, impr. 2017

La gestion d'entreprise : par la pratique, c'est plus simple ! / Marina Armand, Paris : Vuibert, DL 2024, Impr. SEPEC

Business models, coproduction de valeur et systèmes d'information / Marie-Hélène Delmond, Paris [u.a.] : Springer, 2013, Collection Espaces numériques
 

L'entreprise en 20 leçons : stratégie, gestion, fonctionnement / Pierre Conso, Farouk Hémici, 4e éd., Paris : Dunod, impr. 2006, Belgique, Collection : Gestion sup : stratégie, politique d'entreprise

Business Strategy, The Economist, a guide to effective decision-making, Third Edition, 2015, by Jérémy Kourdi

How Management works ? The concept visually explained, New Edition, 2022, Dorling Kindersley

Training at Vlerick Business School : Take the lead in Sustainability Management

Gestion d'entreprise. 4, Les bases de l'entreprise, stratégie et organisation / Sabrina Sztremer, Christian Tharin, Laurent Gemelli,... [et al.], Publication : Le-Mont-sur-Lausanne, Éditions Loisirs et pédagogie, 2022, Collection : Apprendre

Les 10 notions clés de la stratégie d'entreprise / Denis Lacoste, Publication : Louvain-la-Neuve (Belgique) : De Boeck supérieur, DL 2021, impr. aux Pays-Bas, Collection : Business school

Organisation structurelle de l'entreprise

Piloter son entreprise : de l'accompagnement aux choix stratégiques / Claude Salvaire, Paris : l'Harmattan, impr. 2017

La gestion d'entreprise : par la pratique, c'est plus simple ! / Marina Armand, Paris : Vuibert, DL 2024, Impr. SEPEC

Business models, coproduction de valeur et systèmes d'information / Marie-Hélène Delmond, Paris [u.a.] : Springer, 2013, Collection Espaces numériques
 

L'entreprise en 20 leçons : stratégie, gestion, fonctionnement / Pierre Conso, Farouk Hémici, 4e éd., Paris : Dunod, impr. 2006, Belgique, Collection : Gestion sup : stratégie, politique d'entreprise

Business Strategy, The Economist, a guide to effective decision-making, Third Edition, 2015, by Jérémy Kourdi

How Management works ? The concept visually explained, New Edition, 2022, Dorling Kindersley

Training at Vlerick Business School : Take the lead in Sustainability Management

Gestion d'entreprise. 4, Les bases de l'entreprise, stratégie et organisation / Sabrina Sztremer, Christian Tharin, Laurent Gemelli,... [et al.], Publication : Le-Mont-sur-Lausanne, Éditions Loisirs et pédagogie, 2022, Collection : Apprendre

Les 10 notions clés de la stratégie d'entreprise / Denis Lacoste, Publication : Louvain-la-Neuve (Belgique) : De Boeck supérieur, DL 2021, impr. aux Pays-Bas, Collection : Business school

Stratégies d'entreprise

Piloter son entreprise : de l'accompagnement aux choix stratégiques / Claude Salvaire, Paris : l'Harmattan, impr. 2017

La gestion d'entreprise : par la pratique, c'est plus simple ! / Marina Armand, Paris : Vuibert, DL 2024, Impr. SEPEC

Business models, coproduction de valeur et systèmes d'information / Marie-Hélène Delmond, Paris [u.a.] : Springer, 2013, Collection Espaces numériques
 

L'entreprise en 20 leçons : stratégie, gestion, fonctionnement / Pierre Conso, Farouk Hémici, 4e éd., Paris : Dunod, impr. 2006, Belgique, Collection : Gestion sup : stratégie, politique d'entreprise

Business Strategy, The Economist, a guide to effective decision-making, Third Edition, 2015, by Jérémy Kourdi

How Management works ? The concept visually explained, New Edition, 2022, Dorling Kindersley

Training at Vlerick Business School : Take the lead in Sustainability Management

Gestion d'entreprise. 4, Les bases de l'entreprise, stratégie et organisation / Sabrina Sztremer, Christian Tharin, Laurent Gemelli,... [et al.], Publication : Le-Mont-sur-Lausanne, Éditions Loisirs et pédagogie, 2022, Collection : Apprendre

Les 10 notions clés de la stratégie d'entreprise / Denis Lacoste, Publication : Louvain-la-Neuve (Belgique) : De Boeck supérieur, DL 2021, impr. aux Pays-Bas, Collection : Business school

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

70% Examen écrit (en anglais et en français suivant la langue de la matière utilisée)
30% Examen oral (en anglais)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1647 intitulée :

Mise à niveau en chimie

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Construction ou Géomètre / Cycle 2 Bloc Complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Anne-Sophie DEPREZ

Bloc : MA1 Info, MA0 Co-Geo

Période : 1er quadrimestre

Durée : 28 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

-bases fondamentales de la chimie.

-principes généraux des différents domaines de la chimie ( chimie structurale, chimie organique et chimie analytique ).

Contenu de l'AA

1. Structure de la matière : la théorie ondulatoire de la lumière, les rayons X & les rayonnements radioactifs ; les particules fondamentales : électrons ; protons & neutrons ; le noyau atomique ; le spectre atomique de l’hydrogène ;la classification périodique des éléments , les éléments de la mécanique ondulatoire ; les orbitales atomiques et moléculaires.

2. Les liaisons chimiques : la liaison ionique, la liaison covalente (l’hybridation des molécules organiques), la liaison métallique ; les liaisons secondaires.

3. Les systèmes chimiques : les masses atomiques et les masses moléculaires relatives,la notion de Mole, les symboles chimiques et les formules chimiques, les équations chimiques, les solutions et les mélanges, la classification des corps simples dans le tableau périodique des éléments, la nomenclature des composés minéraux & ioniques, les réactions acide-base; les réactions de précipitation ; les réactions d’oxydo-réduction , les lois des gaz.

4. Chimie organique : étude des différentes fonctions organiques et nomenclature des composés organiques.

Chaque chapitre est agrémenté d'exercices.

Répartition des heures

14 h de théorie, 14 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche par situation problème, approche avec TIC

Langues d'enseignement

Français

Supports

Syllabus, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Syllabus " Chimie générale", Anne-Sophie Deprez, Département des Sciences et Technologies de la HEH, 2025-2026

  • KIEL M., "Chimie générale", Tome 1, Estem
  • KIEL M., "Chimie générale", Tome 2, Estem
  • ARNAUD P., "Cours de Chimie physique", 3ème édition, Dunod
  • S.ZUMDAHL, "Chimie des solutions", 2ème édition, De Boeck
  • ATKINS PETER, "Chimie générale", InterEditions
  •  FLAMAND E, ALLARD J-L, "Chimie générale", 2ème édition, Modulo
  • S.ZUMDAHL, "Chimie générale",2ème édition, De Boeck Université
  • JOHNSON, "Invitation à la chimie organique, De Boeck 

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen écrit à 100% sur toute la matière vue aux cours ( théorie + exercices ).

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2434 intitulée :

L'entreprise : contexte, structure et enjeux

Bachelier en sciences de l'ingénieur industriel / Bloc 3
- groupe Construction
- groupe Informatique
- groupe technologies des données du vivant

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc Complémentaire

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Laurence BARAS

Bloc : BAC3 TL, MA0 LDT, MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 32 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Notions de bilan et compte de résultats

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

(English translation below)

Connaître et savoir différencier les différentes notions de base en économie ;
Comprendre et expliquer l’organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Savoir distinguer, caractériser, commenter et critiquer (avantages et inconvénients) les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
Pouvoir expliquer ce qu’est la concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole) ; 
Savoir expliquer le fonctionnement du circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions) et, au besoin, le compléter.
Savoir expliquer et reconnaître les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ; pouvoir distinguer, analyser et représenter (graphiquement aussi) la demande (tous types) et l’offre d’un marché, ainsi que la rencontre des deux ;
Savoir mesurer, calculer (formules) et interpréter/commenter tous les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
Pouvoir refaire tous les exercices du cours.

Pouvoir définir la monnaie et expliquer ses fonctions et ses formes (Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création).
Pouvoir définir l’inflation et la caractériser (dont ses sources notamment) ;
Pouvoir expliquer comment calculer l’inflation ;

Pouvoir expliquer les grands mécanismes de la politique monétaire (Banque centrale et Eurosystème) pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;

Pouvoir définir ce qu’est une entreprise (caractéristiques) ;
Pouvoir expliquer les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Savoir distinguer les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Savoir classer les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Savoir reconnaître, commenter et justifier une structure d’entreprise (caractéristiques, avantages, limites/inconvénients) ;
Pouvoir identifier, définir et expliquer les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le lancement d'une entreprise, d'une activité nouvelle : comprendre le processus (plusieurs étapes-clé) ;
Savoir ce qu'est un business plan et à quoi il sert.
Pouvoir effectuer l’analyse SWOT d’une entreprise ;

Pouvoir définir et expliquer l’analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, …) ;
Calcul d’un prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Pouvoir reconnaître et commenter les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios : analyser la rentabilité d’une entreprise.

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

English version :

To know and to be able to differentiate various basic concepts in economics;
To understand and to explain the economic organisation of a society - (deindustrialisation of Belgium) ;
To be able to distinguish, characterise, comment and define advantages and disadvantages of different economic systems + economies of scale (the basics);
To be able to explain what pure and perfect competition is + monopoly, oligopoly, cartel and duopoly concepts;
To be able to explain how the economic circuit works (and all the economic agents and their interactions) and, if necessary, add to it.
To be able to explain and conceptually define the life cycle's different phases of a product and the related marketing strategies to adopt;
The Law of Supply and Demand and its exceptions; be able to distinguish, analyse and represent (including graphically) the demand (of all types) and supply in a market, as well as how the two meet;
To be able to measure, calculate (formulae) and comment on all types of elasticity of demand in relation to price and income (from a rise or fall in demand or a rise or fall in supply or a rise or fall in prices);
To be able to repeat all the exercises in the course.

To be able to define money and explain its functions and forms (who creates money and how, limits to money creation).
To be able to define inflation and characterise it (including its sources);
To be able to explain how inflation is calculated;

To be able to explain the main mechanisms of monetary policy (Central Bank and Eurosystem) to curb inflation and maintain a stable currency;

To be able to define a company (its characteristics);
To be able to explain the advantages and disadvantages of setting up as a one-man business or a legal entity;
To be able to distinguish the current types of commercial companies in Belgium (characteristics);
To be able to classify economic activities in the corresponding sector of activity;
To be able to recognise, comment on and justify a company structure (characteristics, advantages, limitations/disadvantages);
To be able to identify, define and explain the main functions of a company;
Business Model: being able to define and structure it + notion of sustainability;
Launching a company or a new activity: understanding the process (several key stages);
Knowing what a business plan is and what it is used for.
Carrying out a SWOT analysis of a company;

To be able to define and explain Michael Porter's analysis: the 5 competitive forces;
Circular economy, sustainable production and eco-responsible consumption (concepts of sustainability, functionality, etc.);
Costing and economic calculation of a company;
Be able to recognise and comment on the different business strategies used (in particular their advantages and disadvantages), including mergers/acquisitions.
Calculating ratios: profitability calculations for a company.

+ read, understand and explain all the articles and files seen (appendices and related materials), videos viewed/referenced (face-to-face) and at home (distant/virtual learning) on all subjects.

Contenu des AA

Économie

Place de l’entreprise dans une économie de marché >< économie planifiée, circuit économique, mécanismes du marché + calculs d’élasticité, concurrence, cycle de vie d’un produit, inflation et politique monétaire :

Notions de base en économie ;
Organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
La concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole ; 
Le circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions)
Les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ;
Les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
La monnaie : Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création
L'inflation et ses sources, les grands mécanismes de la politique monétaire pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

Organisation structurelle de l'entreprise

L'entreprise (caractéristiques et structure) ;
Les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le business plan
Analyse SWOT

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

Stratégies d'entreprise

Analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, innovation …) ;
Prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios (rentabilité d’une entreprise).

==>suivant l’avancement du cours

+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.

Répartition des heures

Économie : 8 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Organisation structurelle de l'entreprise : 10 h de théorie, 2 h d'exercices/Labos

Stratégies d'entreprise : 9 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Économie : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas

Organisation structurelle de l'entreprise : cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas

Stratégies d'entreprise : cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas

Langues d'enseignement

Économie : français, anglais

Organisation structurelle de l'entreprise : français, anglais

Stratégies d'entreprise : français, anglais

Supports

Économie : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Organisation structurelle de l'entreprise : copies de présentations, notes de cours

Stratégies d'entreprise : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Économie

Piloter son entreprise : de l'accompagnement aux choix stratégiques / Claude Salvaire, Paris : l'Harmattan, impr. 2017

La gestion d'entreprise : par la pratique, c'est plus simple ! / Marina Armand, Paris : Vuibert, DL 2024, Impr. SEPEC

Business models, coproduction de valeur et systèmes d'information / Marie-Hélène Delmond, Paris [u.a.] : Springer, 2013, Collection Espaces numériques
 

L'entreprise en 20 leçons : stratégie, gestion, fonctionnement / Pierre Conso, Farouk Hémici, 4e éd., Paris : Dunod, impr. 2006, Belgique, Collection : Gestion sup : stratégie, politique d'entreprise

Business Strategy, The Economist, a guide to effective decision-making, Third Edition, 2015, by Jérémy Kourdi

How Management works ? The concept visually explained, New Edition, 2022, Dorling Kindersley

Training at Vlerick Business School : Take the lead in Sustainability Management

Gestion d'entreprise. 4, Les bases de l'entreprise, stratégie et organisation / Sabrina Sztremer, Christian Tharin, Laurent Gemelli,... [et al.], Publication : Le-Mont-sur-Lausanne, Éditions Loisirs et pédagogie, 2022, Collection : Apprendre

Les 10 notions clés de la stratégie d'entreprise / Denis Lacoste, Publication : Louvain-la-Neuve (Belgique) : De Boeck supérieur, DL 2021, impr. aux Pays-Bas, Collection : Business school

Organisation structurelle de l'entreprise

Piloter son entreprise : de l'accompagnement aux choix stratégiques / Claude Salvaire, Paris : l'Harmattan, impr. 2017

La gestion d'entreprise : par la pratique, c'est plus simple ! / Marina Armand, Paris : Vuibert, DL 2024, Impr. SEPEC

Business models, coproduction de valeur et systèmes d'information / Marie-Hélène Delmond, Paris [u.a.] : Springer, 2013, Collection Espaces numériques
 

L'entreprise en 20 leçons : stratégie, gestion, fonctionnement / Pierre Conso, Farouk Hémici, 4e éd., Paris : Dunod, impr. 2006, Belgique, Collection : Gestion sup : stratégie, politique d'entreprise

Business Strategy, The Economist, a guide to effective decision-making, Third Edition, 2015, by Jérémy Kourdi

How Management works ? The concept visually explained, New Edition, 2022, Dorling Kindersley

Training at Vlerick Business School : Take the lead in Sustainability Management

Gestion d'entreprise. 4, Les bases de l'entreprise, stratégie et organisation / Sabrina Sztremer, Christian Tharin, Laurent Gemelli,... [et al.], Publication : Le-Mont-sur-Lausanne, Éditions Loisirs et pédagogie, 2022, Collection : Apprendre

Les 10 notions clés de la stratégie d'entreprise / Denis Lacoste, Publication : Louvain-la-Neuve (Belgique) : De Boeck supérieur, DL 2021, impr. aux Pays-Bas, Collection : Business school

Stratégies d'entreprise

Piloter son entreprise : de l'accompagnement aux choix stratégiques / Claude Salvaire, Paris : l'Harmattan, impr. 2017

La gestion d'entreprise : par la pratique, c'est plus simple ! / Marina Armand, Paris : Vuibert, DL 2024, Impr. SEPEC

Business models, coproduction de valeur et systèmes d'information / Marie-Hélène Delmond, Paris [u.a.] : Springer, 2013, Collection Espaces numériques
 

L'entreprise en 20 leçons : stratégie, gestion, fonctionnement / Pierre Conso, Farouk Hémici, 4e éd., Paris : Dunod, impr. 2006, Belgique, Collection : Gestion sup : stratégie, politique d'entreprise

Business Strategy, The Economist, a guide to effective decision-making, Third Edition, 2015, by Jérémy Kourdi

How Management works ? The concept visually explained, New Edition, 2022, Dorling Kindersley

Training at Vlerick Business School : Take the lead in Sustainability Management

Gestion d'entreprise. 4, Les bases de l'entreprise, stratégie et organisation / Sabrina Sztremer, Christian Tharin, Laurent Gemelli,... [et al.], Publication : Le-Mont-sur-Lausanne, Éditions Loisirs et pédagogie, 2022, Collection : Apprendre

Les 10 notions clés de la stratégie d'entreprise / Denis Lacoste, Publication : Louvain-la-Neuve (Belgique) : De Boeck supérieur, DL 2021, impr. aux Pays-Bas, Collection : Business school

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

70% Examen écrit (en anglais et en français suivant la langue de la matière utilisée)
30% Examen oral (en anglais)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3487 intitulée :

Business intelligence

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 1er quadrimestre

Durée : 33 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises :

  • Bases de données avancées

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Techniques de programmation avancées 1 (BA2)

Traitement de l'information (BA3)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Être capable d'automatiser des flux de données à destination de l'informatique décisionnelle en utilisants des serveurs de bases de données, des ETL (Extract Transform Load) et des solutions de reporting

Contenu des AA

Analyse et extraction de données

  • Formats des données
  • API
  • Workflows
  • Utilisation d'un ETL (Extract Transform Load)

OLAP and reporting

  • Data Warehouse
  • OLAP et cubes multidimensionnels
  • Modélisation (Star-Schema, Snowflakes, etc.)
  • Utilisation d'un outil de reporting

Répartition des heures

Analyse et extraction de données : 3 h de théorie, 18 h d'exercices/Labos

OLAP and reporting : 5 h de théorie, 7 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Analyse et extraction de données : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC

OLAP and reporting : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC

Langues d'enseignement

Analyse et extraction de données : français

OLAP and reporting : français, anglais

Supports

Analyse et extraction de données : copies de présentations

OLAP and reporting : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Analyse et extraction de données

  • Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
  • Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
  • Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010

OLAP and reporting

  • Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
  • Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
  • Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

Les étudiants devront réaliser un projet en groupe et l'accompagner d'un rapport. Ces 2 délivrables seront évalués ainsi que la participation/implication des étudiants durant les heures dédiées au projet.

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3488 intitulée :

Infrastructures centralisées

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Kevin GAUSSIN

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 33 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Virtualisation et conteneurisation

  • Définition de la terminologie
  • Configuration de machines virtuelles
  • Création d'images reproductibles
  • Configuration de cluster de serveur et gestion de charge

Cloudcomputing

  • Définition de la terminologie
  • Configuration d'un environnement de laboratoire dans le Cloud
  • Mise en place d'un cycle de déploiement DEVSECOPS

Sécurité des infrastructures

  • Bases de la sécurité des infrastructures (modèles en couches, types de Cloud, etc.)

Répartition des heures

Virtualisation et conteneurisation : 3 h de théorie, 9 h d'exercices/Labos

Cloudcomputing : 3 h de théorie, 9 h d'exercices/Labos

Sécurité des infrastructures : 3 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Virtualisation et conteneurisation : cours magistral, approche par situation problème

Cloudcomputing : cours magistral, approche par situation problème

Sécurité des infrastructures : cours magistral, travaux de groupes

Langues d'enseignement

Virtualisation et conteneurisation : français, anglais

Cloudcomputing : français, anglais

Sécurité des infrastructures : français, anglais

Supports

Virtualisation et conteneurisation : copies de présentations

Cloudcomputing : copies de présentations

Sécurité des infrastructures : notes de cours

Ressources bibliographiques

Virtualisation et conteneurisation

-

Cloudcomputing

-

Sécurité des infrastructures

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Sécurité des infrastructures : 30 %

  • 100 % présentation

Virtualisation et conteneurisation : 35 %

  • 50% examen écrit (théorie)
  • 50% examen pratique (sur ordinateur)

Cloudcomputing : 35%

  • 50% examen écrit (théorie)
  • 50% examen pratique (sur ordinateur)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Fiche indisponible

Cette fiche ects d'UE 2025-2026 est indisponible.

Consulter la version de l'année 2024-2025

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2455 intitulée :

Systèmes d'exploitation

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 39 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise du langage C

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Gestion mémoire et ordonnancement

Segmentation

Pagination

Mémoire virtuelle

Swapping

Algorithmes d’ordonnancement (FCFS, SJF, Round Robin, Priorité, Multilevel Queue)

Systèmes d'exploitation open-source

Processus & fils d'exécution

Espace d'adresses

Fichier

Système de fichiers

Entrées/sorties

Protection

Invite de commande

Appel système

Communication interprocessus

Shell scripting

Bash

PowerShell

Perl/Python

Répartition des heures

Gestion mémoire et ordonnancement : 8 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos

Systèmes d'exploitation open-source : 10 h de théorie, 5 h d'exercices/Labos

Shell scripting : 4 h de théorie, 8 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Gestion mémoire et ordonnancement : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Systèmes d'exploitation open-source : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Shell scripting : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Gestion mémoire et ordonnancement : français, anglais

Systèmes d'exploitation open-source : français, anglais

Shell scripting : français, anglais

Supports

Gestion mémoire et ordonnancement : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Systèmes d'exploitation open-source : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Shell scripting : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Gestion mémoire et ordonnancement

Operating System Concepts (Silberschatz et al.)

Systèmes d'exploitation open-source

Tanenbaum, A. S. (2022). MODERN OPERATING SYSTEMS FIFTH EDITION.

Operating System Concepts – Abraham Silberschatz, et al. (10ᵉ édition)

Understanding the Linux Kernel – Daniel Bovet & Marco Cesati (3ᵉ édition)

Yosifovich, P., Ionescu, A., Solomon, D. A., & Russinovich, M. E. (2017). Windows Internals: System architecture, processes, threads, memory management, and more, Part 1. Microsoft Press.

Allievi, A., Ionescu, A., Russinovich, M. E., & Solomon, D. A. (2021). Windows internals, part 2. Microsoft Press.

Shell scripting

Robbins, A., & Beebe, N. H. (2005). Classic Shell Scripting: Hidden Commands that Unlock the Power of Unix. " O'Reilly Media, Inc.".

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Évaluation continue (20), projet/travail dont présentation/défense (80%)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2440 intitulée :

Project management

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Nicolas BOUILLON

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 1er quadrimestre

Durée : 15 h

Crédits : 1 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Connaissance préalable de l'anglais (niveau moyen)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Focalisation sur les habilités d'analyse, synthèse et jugement

Contenu de l'AA

>1)Definitions of Project & Project Management
2)Methodologies
3)The Agile way of working
4)Classical vs Agile project management
5)The REAL life
6)Risk Management

Répartition des heures

15 h de théorie

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche interactive, approche par situation problème

Langues d'enseignement

Anglais

Supports

Copies de présentations

Ressources bibliographiques

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : anglais

Modalités d'évaluation :

Examen oral en Anglais

1 question choisie au hasard pour 9 points

1 question choisie par l'enseignant pour 9 points

2 vrais ou faux choisis au hasard pour 1 point chacun: 1/2 pt si correct, 1/2 si l'explication courte est correcte, 0/1 si incorrect

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3485 intitulée :

Techniques de programmation avancées 3

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Kevin GAUSSIN

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 39 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Normes et procédures

  • Définition et rôle des normes et procédures dans le domaine logiciel.
  • Processus de création et d’adoption d’une norme.
  • Présentation des principaux organismes de normalisation (ISO, IEEE, W3C, etc.).
  • Exemples de normes appliquées au développement logiciel.
  • Élaboration d’une procédure simple (mise en pratique).

Compilation, debogage et profiling

  • Introduction aux processus de compilation et à la chaîne de compilation.
  • Création de fichiers de build : Makefile et CMake.
  • Débogage avec gdb : commandes principales, gestion des points d’arrêt, inspection des variables, navigation dans l’exécution.
  • Profiling avec gprof (et autres outils possibles) : analyse de performance, interprétation des résultats.
  • Mise en pratique à travers des exercices de compilation, débogage et optimisation.

Génie logiciel

  • Introduction au génie logiciel : définitions, objectifs, place dans le cycle de vie du logiciel.
  • Diagrammes UML :
    • Diagrammes de cas d’utilisation.
    • Diagrammes de classes.
    • Diagrammes de séquence.
    • Diagrammes d’activités.
  • Exercices de modélisation associés à chaque type de diagramme.

Répartition des heures

Normes et procédures : 7 h de théorie, 2 h d'exercices/Labos

Compilation, debogage et profiling : 5 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Génie logiciel : 5 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Normes et procédures : cours magistral

Compilation, debogage et profiling : cours magistral, utilisation de logiciels

Génie logiciel : cours magistral

Langues d'enseignement

Normes et procédures : français, anglais

Compilation, debogage et profiling : français, anglais

Génie logiciel : français, anglais

Supports

Normes et procédures : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Compilation, debogage et profiling : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Génie logiciel : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Normes et procédures

-

Compilation, debogage et profiling

-

Génie logiciel

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

Normes et procédures : 30 %

  • 80 % examen (théorie + exercices)
  • 20 % présentation d'une norme en groupe

Compilation, débogage et profiling : 40 %

  • 30 % évaluation continue (non rejouable en 2e session)
  • 70 % examen (théorie + exercices)

Génie logiciel : 30 %

  • 30 % évaluation continue (non rejouable en 2e session)
  • 70 % examen (exercices)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3486 intitulée :

Cybersécurité 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info

Période : 1er quadrimestre

Durée : 22 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Notions de programmations
Mathématiques de l'enseignement secondaire
Mathématiques du/des bloc(s) précédent(s)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Cryptologie

  • Terminologie et historique de la cryptographie
  • Les algorithmes classiques de la cryptographie (AES, RSA, ...)
  • Les différentes méthodes de la cryptographie et les problèmes des clés.
  • La cryptanalyse
  • La signature électronique
  • La stéganographie
  • Le Darknet
  • Les monnaies virtuelles
  • Cryptographie des communications sans fil
  • Cryptographie quantique
  • Cryptographie homomorphe

Codage avancé

  • Terminologie (taux d'erreur, BER, rendement)
  • Codes détecteurs et correcteurs d'erreurs :
    - bit/matrice de parité
    - linéaire (syndrome)
    - hamming
    - polynomiaux
    - convolutif
    - probabiliste
  • Format
    - encodage-pourcent
    - conversion de base
    - European Article Numbering
    - Quick Response Code
  • Certificats
    - X.509
    - Privacy Enhanced Mail
    - BER, DER, CER
    - Public-Key Cryptography Standards

Répartition des heures

Cryptologie : 10 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos

Codage avancé : 4 h de théorie, 2 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Cryptologie : cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC

Codage avancé : cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC

Langues d'enseignement

Cryptologie : français

Codage avancé : français

Supports

Cryptologie : copies de présentations

Codage avancé : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Cryptologie

-

Codage avancé

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

20% évaluation continue non remédiable

80% examen écrit

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2341 intitulée :

Projets, bureau d'études et séminaires 2

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA1 Info

Période : 1er et 2e quadrimestres

Durée : 55 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Techniques de programmation (C, PHP, MySQL)

Réseaux informatiques

Electricité générale

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Prendre conscience de l'importantce de la compétence organisationnelle

Contenu de l'AA

Les étudiants devront organiser un événement. Pour ce faire il devront potentiellement :

  • Trouver des sponsors pour la location du matériel et l'achat des différents lots à gagner durant l'évènement
  • Faire la promottion de lévènement
  • Administrer et adapter le site internet et la plateforme intranet de l'évènement
  • Déployer un réseau éléctrique stable et suffisament puissant
  • Déployer un réseau informatique stable et suffisament performant
  • Déployer et administrer des serveurs
  • Mettre en place un système de monitoring réseau
  • Gérer l'intendance et la sécurité pendant l'évènement
  • Administrer les tournois et prévoir des animations
  • Gérer les renforts (étudiants de 3e année)

Répartition des heures

55 h d'AIP

Méthodes d'enseignement

Travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, activités pédagogiques extérieures, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Français

Supports

Protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

La note obtenue à l'UE sera représentative de :

  • L'investissement personnel de l'étudiant
  • Le travail accompli durant la phase de préparation et pendant l'évènement
  • La qualité des tâches accomplies
  • La prise d'initiative
  • La gestion des problèmes
  • L'esprit d'équipe

Cette note sera calculée sur base des avis des enseignants, étudiants et quelques participants externes.

Étant donné que cette UE est basée sur un évènement annuel, un échec à cette UE est non remédiable en seconde session.

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1504 intitulée :

Automation industrielle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Fabrice HUBERT

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 41 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Automatique et systèmes logiques

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Les étudiants seront capables :

- de programmer un automate et de concevoir le Grafcet d'un avant projet de système automatisé industriel.

Contenu des AA

GRAFCET et automates programmables industriels

Théorie du GRAFCET : automatismes à séquence unique ou séquences multiples, parallélisme et synchronisation, séquences conditionnelles, modes de marche et d'arrêt, temporisations, compteurs et sémaphores, ressources partagées.

Etude du fonctionnement des automates programmables industriels, programmation et simulation.

Eléments de pneumatique, capteurs et actionneurs.

Réseaux industriels et supervision.

Travaux dirigés sur PLC ( Workshops )

PLC, GRAFCET, bases de pneumatique.

Répartition des heures

GRAFCET et automates programmables industriels : 21 h de théorie

Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : 20 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

GRAFCET et automates programmables industriels : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

GRAFCET et automates programmables industriels : français

Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : français

Supports

GRAFCET et automates programmables industriels : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires

Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

GRAFCET et automates programmables industriels

"Signaux et Systèmes" Volume 7/7 Ir.F.HUBERT

Le grafcet et sa pratique EDUCALIVRE BOSSY BRARD FAUGERE et MERLAUD

Guide de Scences et Technologie " FANCHON

Travaux dirigés sur PLC ( Workshops )

"Signaux et Systèmes" Volume 7/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).

Examen en session ( 80 % des points ).

Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1513 intitulée :

Aspects avancés des systèmes embarqués

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Gaëtan PAULET

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 44 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Bonnes connaissances en systèmes d'exploitation et en langage C

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Projet et séminaire de systèmes embarqués

Formation dans le cadre des systèmes embarqués

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie

  • Rappel des généralités sur les systèmes d'exploitation.
  • Spécificités des OS pour l'embarqué et des OS temps réel.
  • Algorithmes d'ordonnancement pour le temps réel.
  • Introduction à FreeRTOS

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires

  • Cas pratique d'un OS embarqué temps réel : FreeRTOS.
  • Exercices et manipulations avec FreeRTOS sur différentes architectures.

Répartition des heures

Projet et séminaire de systèmes embarqués : 15 h de séminaires

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : 8 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : 15 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Projet et séminaire de systèmes embarqués : activités pédagogiques extérieures, étude de cas

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : cours magistral, approche par situation problème

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Projet et séminaire de systèmes embarqués : français

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : français

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : français

Supports

Projet et séminaire de systèmes embarqués : copies de présentations

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : syllabus

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : syllabus

Ressources bibliographiques

Projet et séminaire de systèmes embarqués

-

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie

  • Syllabus
  • FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
  • Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires

  • Syllabus
  • FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
  • Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

  • 20% de la note globale pour "Projet et séminaire de systèmes embarqués", évaluation continue : non remédiable en seconde session
  • 30% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie" : examen écrit
  • 50% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires" : examen sur PC

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2335 intitulée :

Traitement du signal 3

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Fabrice HUBERT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 41 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Automatique, transformées de Laplace et de Fourier, nombres complexes, filtrage analogique

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Les étudiants seront capables :

de calculer des systèmes à signaux échantillonnés

Contenu des AA

Signaux et systèmes numériques

Etude de la tranformée en Z et résolution d'équations recurrentes,

Etude des filtres numériques et stabilité des systèmes discrets,

Eléments d'automatique numérique, calcul et optimisation d'un PID numérique,

Théorie de l'échantillonnage et théorème de Shannon.

Utilisation d'outils de simulation dédiés au traitement des signaux échantillonnés.

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)

Transformation en Z, systèmes échantillonnés, outils de simulation.

Répartition des heures

Signaux et systèmes numériques : 21 h de théorie

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Signaux et systèmes numériques : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Signaux et systèmes numériques : français

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : français

Supports

Signaux et systèmes numériques : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Ressources bibliographiques

Signaux et systèmes numériques

"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT

« Engineering mathematics, a modern foundation for Electronic, Electrical and Systems Engineers »_CROFT, DAVISON and HARGREAVES_De Montfort University_Editions ADDISON WESLEY'

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)

"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).

Examen en session ( 80 % des points ).

Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2343 intitulée :

Projet technologique

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Fabrice SCOPEL

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 40 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Se référer aux prérequis et aux corequis.

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu de l'AA

  • Cette activité d'apprentissage se déroule durant toute une semaine en fin d'année scolaire. Les étudiants seront séparés en groupes et devront mener à bien un projet technique. Ce projet nécessitera d'acquérir de nouvelles connaissances et d'en faire le lien avec différentes sciences du cursus. Une bonne organisation du travail est également primordiale. Les thématiques abordées (IEC 61131-3, PLC, HMI, Drive, bus de terrains, simulation de process, etc. ) peuvent varier d'une année à l'autre.

Répartition des heures

40 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels, Travail en autonomie (présentiel / distanciel)

Langues d'enseignement

Français

Supports

Copies de présentations, syllabus, notes de cours, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

  • Concepts théoriques : Programmation & mise en réseau d’une solution automatisée complète, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2025.
  • Applications : Travaux dirigés & Travaux pratiques, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2024.
  • BERGER, H., Automating with STEP 7 in LAD and FBD: SIMATIC S7-300/400 Programmable Controllers – 5nd edition, Wiley VCH, 2012
  • BERGER, H., Automating with Simatic Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - fifth edition, Wiley VCH, 2012
  • BERGER, H., Automating with SIMATIC: Integrated Automation with SIMATIC S7-300/400: Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - second edition, Wiley VCH, 2004

Sites internet :

  • Siemens Sitrain : Tests en ligne,
    https://www.sitrain-learning.siemens.com/FR/fr/rw78288/Tests-de-prérequis-en-ligne
    consulté le 28 août 2025.
  • Schneider Electric Education : Cahiers techniques & shémathèque
    http://www.schneider-electric.be/sites/belgium/fr/support/publication/publication-introduction.page
    consulté le 28 août 2025.

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Durant une semaine intensive, les étudiants devront réaliser un projet en équipe.
La semaine sera clôturée par une présentation des résultats.
Leur niveau d'implication pendant cette semaine, la qualité du travail réalisé et la présentation finale feront office d'évaluation.

Pour des raisons évidentes de logistique, il n'est pas possible de réorganiser cette semaine pendant la seconde session.
Un échec à cette UE est dès lors non remédiable en seconde session.

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3495 intitulée :

Intelligence artificielle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 24 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise des concepts de programmations

Maîtrises de concepts mathématiques du bachelier

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Intelligence artificielle

  • Définition de la terminologie (intelligence artificielle, agent, environnement, rationalité, ...)
  • Résolution de problème par exploration (heuristique, environnement complexe, contraintes, backtracking, théorie des jeux ...)
  • Connaissances, raisonnement et planification (agent basé sur les connaissances, logique du premier ordre, inférence, représentation de connaissances, planification automatique, ...)
  • Incertitudes (quantification, raisonnement probabiliste, prise de décision, processus de décision markovien, multi-agents, programmation probabiliste)

Machine learning

  • Définition de la terminologie (machine learning, data mining, deep learning, ...)
  • Régression linéaire
  • Formulation logique
  • Modèles probabilistes
  • Chaîne de markov
  • Logique floue
  • Apprentissage par renforcement
  • Métaheuristique

Répartition des heures

Intelligence artificielle : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Machine learning : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Méthodes d'enseignement

Intelligence artificielle : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels

Machine learning : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Intelligence artificielle : français, anglais

Machine learning : français, anglais

Supports

Intelligence artificielle : copies de présentations

Machine learning : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Intelligence artificielle

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.

Osborne, M. J. (2009). An Introduction to Game Theory: International ed. NY: Oxford University PressInc.

Shoham, Y. & Leyton-Brown, K. (2008). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press

Machine learning

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.

Talbi, E.G. (2009). Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley

Nowak, M.A. (2006). Evolutionary Dynamics. Harvard University Press

Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

20% d'évaluation continue non remédiable

80% d'examen oral

Note : un concours d'intelligence artificiel est organisé dans le cadre du cours. Les étudiants qui ont réalisé un travail remarquable (évalué par l'enseignant sur base du travail et du résultat au concours) peuvent obtenir une note et être dispensé de l'examen oral (la note du travail est alors assimilée à celle de l'examen).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2335 intitulée :

Traitement du signal 3

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Fabrice HUBERT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 41 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Automatique, transformées de Laplace et de Fourier, nombres complexes, filtrage analogique

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Les étudiants seront capables :

de calculer des systèmes à signaux échantillonnés

Contenu des AA

Signaux et systèmes numériques

Etude de la tranformée en Z et résolution d'équations recurrentes,

Etude des filtres numériques et stabilité des systèmes discrets,

Eléments d'automatique numérique, calcul et optimisation d'un PID numérique,

Théorie de l'échantillonnage et théorème de Shannon.

Utilisation d'outils de simulation dédiés au traitement des signaux échantillonnés.

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)

Transformation en Z, systèmes échantillonnés, outils de simulation.

Répartition des heures

Signaux et systèmes numériques : 21 h de théorie

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Signaux et systèmes numériques : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Signaux et systèmes numériques : français

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : français

Supports

Signaux et systèmes numériques : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Ressources bibliographiques

Signaux et systèmes numériques

"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT

« Engineering mathematics, a modern foundation for Electronic, Electrical and Systems Engineers »_CROFT, DAVISON and HARGREAVES_De Montfort University_Editions ADDISON WESLEY'

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)

"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).

Examen en session ( 80 % des points ).

Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3493 intitulée :

Compléments en Big Data

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 30 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises :

  • Bases de données avancées

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Cours de Bases de données avancées (MA1 Q1)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Etre capable de choisir, de déployer et d'utiliser les technologies les plus a adaptées à un problèem donné pour des problématiques de type Big Data

Contenu de l'AA

Après un rappel téhorique sur les paradigmes et concepts du Big Data, le cours sera essentielment pratique et centré sur la création d'un pipeline de données mélangeant différentes technologies comme le streaming de données, le map reduce, les wide column stores, les document stores, les moteurs de recherche, etc.

Répartition des heures

6 h de théorie, 24 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Français, anglais

Supports

Copies de présentations, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

Les étudiants devront réaliser un ou plusieurs projets durant les heures de cours. Ce ou ces projets seront accompagnés de rapports en anglais. L'évaluation portera sur la qualité des délivrables réalisés ainsi que l'implication des étudiants pendant les heures de cours.

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3494 intitulée :

High performance computing

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 42 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise de la pile TCP/IP

Maîtrise du C/C++

Connaissance des systèmes d'exploitation (GNU/Linux & Windows)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Calcul distribué

Fils d'exécution, multi-processus, communication inter-processus (GNU/Linux, Windows)

Mutex, Sémaphore

Calcul parallèle, calcul distribué

Multi-Processing (MP), OpenMP

Message Passing Interface (MPI), OpenMPI

Remore Procedure Call (RPC)

SHared MEMory (SHMEM)

NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)

Unified Collective Communication (UCC)

Unified Communication X (UCX)

Programmation réseau

Socket BSD

WinAPI 2

Socket RAW

Socket UDP

Socket Stream (TCP)

Informatique quantique

Qubit, superposition, intrication, mesure.

Algorithmes : Deutsch-Jozsa, Grover, Shor.

Qiskit

Répartition des heures

Calcul distribué : 7 h de théorie, 14 h d'exercices/Labos

Programmation réseau : 2 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Informatique quantique : 6 h de théorie, 3 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Calcul distribué : cours magistral, approche par projets, utilisation de logiciels

Programmation réseau : cours magistral, approche par projets, utilisation de logiciels

Informatique quantique : cours magistral, approche par projets, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Calcul distribué : français, anglais

Programmation réseau : français, anglais

Informatique quantique : français, anglais

Supports

Calcul distribué : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Programmation réseau : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Informatique quantique : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Calcul distribué

Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming (Chapman, Jost, van der Pas, 2007)
Programming Your GPU with OpenMP (Tom Deakin & Tim Mattson, 2023)
Yang, C. T., Huang, C. L., & Lin, C. F. (2011). Hybrid CUDA, OpenMP, and MPI parallel programming on multicore GPU clusters. Computer Physics Communications, 182(1), 266-269.
Parallel Programming for Science and Engineering (par Victor Eijkhout, dans The Art of HPC, 2021)

Programmation réseau

UNIX Network Programming, Volume 1: The Sockets Networking API (W. Richard Stevens, 3ᵉ éd.)
TCP/IP Sockets in C: Practical Guide for Programmers (Donahoo & Calvert, 2021)

Informatique quantique

Quantum Computation and Quantum Information – Michael Nielsen & Isaac Chuang (2ᵉ éd., 2010)
A Practical Guide to Quantum Computing (Hands-on with Qiskit)

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen de laboratoire (exercice à réaliser sur ordinateur)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3495 intitulée :

Intelligence artificielle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 24 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise des concepts de programmations

Maîtrises de concepts mathématiques du bachelier

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Intelligence artificielle

  • Définition de la terminologie (intelligence artificielle, agent, environnement, rationalité, ...)
  • Résolution de problème par exploration (heuristique, environnement complexe, contraintes, backtracking, théorie des jeux ...)
  • Connaissances, raisonnement et planification (agent basé sur les connaissances, logique du premier ordre, inférence, représentation de connaissances, planification automatique, ...)
  • Incertitudes (quantification, raisonnement probabiliste, prise de décision, processus de décision markovien, multi-agents, programmation probabiliste)

Machine learning

  • Définition de la terminologie (machine learning, data mining, deep learning, ...)
  • Régression linéaire
  • Formulation logique
  • Modèles probabilistes
  • Chaîne de markov
  • Logique floue
  • Apprentissage par renforcement
  • Métaheuristique

Répartition des heures

Intelligence artificielle : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Machine learning : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Méthodes d'enseignement

Intelligence artificielle : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels

Machine learning : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Intelligence artificielle : français, anglais

Machine learning : français, anglais

Supports

Intelligence artificielle : copies de présentations

Machine learning : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Intelligence artificielle

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.

Osborne, M. J. (2009). An Introduction to Game Theory: International ed. NY: Oxford University PressInc.

Shoham, Y. & Leyton-Brown, K. (2008). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press

Machine learning

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.

Talbi, E.G. (2009). Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley

Nowak, M.A. (2006). Evolutionary Dynamics. Harvard University Press

Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

20% d'évaluation continue non remédiable

80% d'examen oral

Note : un concours d'intelligence artificiel est organisé dans le cadre du cours. Les étudiants qui ont réalisé un travail remarquable (évalué par l'enseignant sur base du travail et du résultat au concours) peuvent obtenir une note et être dispensé de l'examen oral (la note du travail est alors assimilée à celle de l'examen).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1513 intitulée :

Aspects avancés des systèmes embarqués

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Gaëtan PAULET

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 44 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Bonnes connaissances en systèmes d'exploitation et en langage C

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Projet et séminaire de systèmes embarqués

Formation dans le cadre des systèmes embarqués

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie

  • Rappel des généralités sur les systèmes d'exploitation.
  • Spécificités des OS pour l'embarqué et des OS temps réel.
  • Algorithmes d'ordonnancement pour le temps réel.
  • Introduction à FreeRTOS

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires

  • Cas pratique d'un OS embarqué temps réel : FreeRTOS.
  • Exercices et manipulations avec FreeRTOS sur différentes architectures.

Répartition des heures

Projet et séminaire de systèmes embarqués : 15 h de séminaires

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : 8 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : 15 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Projet et séminaire de systèmes embarqués : activités pédagogiques extérieures, étude de cas

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : cours magistral, approche par situation problème

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Projet et séminaire de systèmes embarqués : français

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : français

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : français

Supports

Projet et séminaire de systèmes embarqués : copies de présentations

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : syllabus

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : syllabus

Ressources bibliographiques

Projet et séminaire de systèmes embarqués

-

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie

  • Syllabus
  • FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
  • Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry

Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires

  • Syllabus
  • FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
  • Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

  • 20% de la note globale pour "Projet et séminaire de systèmes embarqués", évaluation continue : non remédiable en seconde session
  • 30% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie" : examen écrit
  • 50% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires" : examen sur PC

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1750 intitulée :

Mise à niveau en sciences des matériaux

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Bernard QUITTELIER

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 28 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

-

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Aborder l'étude d'une structure constituée de poutres

Contenu de l'AA

Rappel de statique : équilibre d'un solide, détermination des forces de liaisons

Contraintes et élements de réduction

Propriétés mécaniques des matériaux

Traction-compression et flexion

Répartition des heures

28 h de théorie

Méthodes d'enseignement

Cours magistral

Langues d'enseignement

Français

Supports

Notes de cours

Ressources bibliographiques

notes de cours

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen écrit

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2343 intitulée :

Projet technologique

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Fabrice SCOPEL

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 40 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Se référer aux prérequis et aux corequis.

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu de l'AA

  • Cette activité d'apprentissage se déroule durant toute une semaine en fin d'année scolaire. Les étudiants seront séparés en groupes et devront mener à bien un projet technique. Ce projet nécessitera d'acquérir de nouvelles connaissances et d'en faire le lien avec différentes sciences du cursus. Une bonne organisation du travail est également primordiale. Les thématiques abordées (IEC 61131-3, PLC, HMI, Drive, bus de terrains, simulation de process, etc. ) peuvent varier d'une année à l'autre.

Répartition des heures

40 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels, Travail en autonomie (présentiel / distanciel)

Langues d'enseignement

Français

Supports

Copies de présentations, syllabus, notes de cours, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

  • Concepts théoriques : Programmation & mise en réseau d’une solution automatisée complète, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2025.
  • Applications : Travaux dirigés & Travaux pratiques, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2024.
  • BERGER, H., Automating with STEP 7 in LAD and FBD: SIMATIC S7-300/400 Programmable Controllers – 5nd edition, Wiley VCH, 2012
  • BERGER, H., Automating with Simatic Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - fifth edition, Wiley VCH, 2012
  • BERGER, H., Automating with SIMATIC: Integrated Automation with SIMATIC S7-300/400: Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - second edition, Wiley VCH, 2004

Sites internet :

  • Siemens Sitrain : Tests en ligne,
    https://www.sitrain-learning.siemens.com/FR/fr/rw78288/Tests-de-prérequis-en-ligne
    consulté le 28 août 2025.
  • Schneider Electric Education : Cahiers techniques & shémathèque
    http://www.schneider-electric.be/sites/belgium/fr/support/publication/publication-introduction.page
    consulté le 28 août 2025.

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Durant une semaine intensive, les étudiants devront réaliser un projet en équipe.
La semaine sera clôturée par une présentation des résultats.
Leur niveau d'implication pendant cette semaine, la qualité du travail réalisé et la présentation finale feront office d'évaluation.

Pour des raisons évidentes de logistique, il n'est pas possible de réorganiser cette semaine pendant la seconde session.
Un échec à cette UE est dès lors non remédiable en seconde session.

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1750 intitulée :

Mise à niveau en sciences des matériaux

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués - Passerelle
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Bernard QUITTELIER

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 28 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

-

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Aborder l'étude d'une structure constituée de poutres

Contenu de l'AA

Rappel de statique : équilibre d'un solide, détermination des forces de liaisons

Contraintes et élements de réduction

Propriétés mécaniques des matériaux

Traction-compression et flexion

Répartition des heures

28 h de théorie

Méthodes d'enseignement

Cours magistral

Langues d'enseignement

Français

Supports

Notes de cours

Ressources bibliographiques

notes de cours

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen écrit

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3493 intitulée :

Compléments en Big Data

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 30 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises :

  • Bases de données avancées

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Cours de Bases de données avancées (MA1 Q1)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Etre capable de choisir, de déployer et d'utiliser les technologies les plus a adaptées à un problèem donné pour des problématiques de type Big Data

Contenu de l'AA

Après un rappel téhorique sur les paradigmes et concepts du Big Data, le cours sera essentielment pratique et centré sur la création d'un pipeline de données mélangeant différentes technologies comme le streaming de données, le map reduce, les wide column stores, les document stores, les moteurs de recherche, etc.

Répartition des heures

6 h de théorie, 24 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Français, anglais

Supports

Copies de présentations, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

Les étudiants devront réaliser un ou plusieurs projets durant les heures de cours. Ce ou ces projets seront accompagnés de rapports en anglais. L'évaluation portera sur la qualité des délivrables réalisés ainsi que l'implication des étudiants pendant les heures de cours.

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3494 intitulée :

High performance computing

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Intelligence artificielle et Big Data - Passerelle

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 42 h

Crédits : 4 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise de la pile TCP/IP

Maîtrise du C/C++

Connaissance des systèmes d'exploitation (GNU/Linux & Windows)

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Calcul distribué

Fils d'exécution, multi-processus, communication inter-processus (GNU/Linux, Windows)

Mutex, Sémaphore

Calcul parallèle, calcul distribué

Multi-Processing (MP), OpenMP

Message Passing Interface (MPI), OpenMPI

Remore Procedure Call (RPC)

SHared MEMory (SHMEM)

NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)

Unified Collective Communication (UCC)

Unified Communication X (UCX)

Programmation réseau

Socket BSD

WinAPI 2

Socket RAW

Socket UDP

Socket Stream (TCP)

Informatique quantique

Qubit, superposition, intrication, mesure.

Algorithmes : Deutsch-Jozsa, Grover, Shor.

Qiskit

Répartition des heures

Calcul distribué : 7 h de théorie, 14 h d'exercices/Labos

Programmation réseau : 2 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Informatique quantique : 6 h de théorie, 3 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Calcul distribué : cours magistral, approche par projets, utilisation de logiciels

Programmation réseau : cours magistral, approche par projets, utilisation de logiciels

Informatique quantique : cours magistral, approche par projets, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Calcul distribué : français, anglais

Programmation réseau : français, anglais

Informatique quantique : français, anglais

Supports

Calcul distribué : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Programmation réseau : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Informatique quantique : copies de présentations, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Calcul distribué

Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming (Chapman, Jost, van der Pas, 2007)
Programming Your GPU with OpenMP (Tom Deakin & Tim Mattson, 2023)
Yang, C. T., Huang, C. L., & Lin, C. F. (2011). Hybrid CUDA, OpenMP, and MPI parallel programming on multicore GPU clusters. Computer Physics Communications, 182(1), 266-269.
Parallel Programming for Science and Engineering (par Victor Eijkhout, dans The Art of HPC, 2021)

Programmation réseau

UNIX Network Programming, Volume 1: The Sockets Networking API (W. Richard Stevens, 3ᵉ éd.)
TCP/IP Sockets in C: Practical Guide for Programmers (Donahoo & Calvert, 2021)

Informatique quantique

Quantum Computation and Quantum Information – Michael Nielsen & Isaac Chuang (2ᵉ éd., 2010)
A Practical Guide to Quantum Computing (Hands-on with Qiskit)

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen de laboratoire (exercice à réaliser sur ordinateur)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2335 intitulée :

Traitement du signal 3

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Informations

Responsable d'UE : Fabrice HUBERT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 41 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Automatique, transformées de Laplace et de Fourier, nombres complexes, filtrage analogique

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Les étudiants seront capables :

de calculer des systèmes à signaux échantillonnés

Contenu des AA

Signaux et systèmes numériques

Etude de la tranformée en Z et résolution d'équations recurrentes,

Etude des filtres numériques et stabilité des systèmes discrets,

Eléments d'automatique numérique, calcul et optimisation d'un PID numérique,

Théorie de l'échantillonnage et théorème de Shannon.

Utilisation d'outils de simulation dédiés au traitement des signaux échantillonnés.

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)

Transformation en Z, systèmes échantillonnés, outils de simulation.

Répartition des heures

Signaux et systèmes numériques : 21 h de théorie

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Signaux et systèmes numériques : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Signaux et systèmes numériques : français

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : français

Supports

Signaux et systèmes numériques : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus

Ressources bibliographiques

Signaux et systèmes numériques

"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT

« Engineering mathematics, a modern foundation for Electronic, Electrical and Systems Engineers »_CROFT, DAVISON and HARGREAVES_De Montfort University_Editions ADDISON WESLEY'

Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)

"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).

Examen en session ( 80 % des points ).

Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Fiche indisponible

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Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3495 intitulée :

Intelligence artificielle

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
- option Automation et Systèmes embarqués
- option Intelligence artificielle et Big Data
- option Gestion

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Informatique / Cycle 2 Bloc complémentaire

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info, MA0 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 24 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise des concepts de programmations

Maîtrises de concepts mathématiques du bachelier

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Intelligence artificielle

  • Définition de la terminologie (intelligence artificielle, agent, environnement, rationalité, ...)
  • Résolution de problème par exploration (heuristique, environnement complexe, contraintes, backtracking, théorie des jeux ...)
  • Connaissances, raisonnement et planification (agent basé sur les connaissances, logique du premier ordre, inférence, représentation de connaissances, planification automatique, ...)
  • Incertitudes (quantification, raisonnement probabiliste, prise de décision, processus de décision markovien, multi-agents, programmation probabiliste)

Machine learning

  • Définition de la terminologie (machine learning, data mining, deep learning, ...)
  • Régression linéaire
  • Formulation logique
  • Modèles probabilistes
  • Chaîne de markov
  • Logique floue
  • Apprentissage par renforcement
  • Métaheuristique

Répartition des heures

Intelligence artificielle : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Machine learning : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux

Méthodes d'enseignement

Intelligence artificielle : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels

Machine learning : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Intelligence artificielle : français, anglais

Machine learning : français, anglais

Supports

Intelligence artificielle : copies de présentations

Machine learning : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Intelligence artificielle

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.

Osborne, M. J. (2009). An Introduction to Game Theory: International ed. NY: Oxford University PressInc.

Shoham, Y. & Leyton-Brown, K. (2008). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press

Machine learning

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.

Talbi, E.G. (2009). Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley

Nowak, M.A. (2006). Evolutionary Dynamics. Harvard University Press

Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

20% d'évaluation continue non remédiable

80% d'examen oral

Note : un concours d'intelligence artificiel est organisé dans le cadre du cours. Les étudiants qui ont réalisé un travail remarquable (évalué par l'enseignant sur base du travail et du résultat au concours) peuvent obtenir une note et être dispensé de l'examen oral (la note du travail est alors assimilée à celle de l'examen).

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2363 intitulée :

Protection des données

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Paul SZCZEPANSKI

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 30 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Informatiques de base : Acronymes, Routeur, Firewall, DMZ, LDAP

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Appréhender la notion d'audit de sécurité

Contenu des AA

Protection des données personnelles

Cours : Introduction
Le RGPD – Définitions essentielles : les données personnelles
Les principes fondamentaux : le traitement des données
Les réglementations européennes
Les droits de la personne et les atteintes
Les obligations du DPO, les responsabilités et les sanctions
La sécurité des données et les règles de transmission
Conclusion
Exercices : Maitriser le RGPD dans l’entreprise
Labos : comment, concrètement, appliquer le RGPD

Gestion des données informatiques

Cours : Introduction
Types de données (classification : Secret, Confidentiel, Usage Interne, Public)
Règles de Sécurité physique et logique
Protection des données d’entreprise
Méthode d’accès aux données
Le cloud computing et stockage d’information
Conclusion
Exercices : Cas d’utilisation : PCI-DSS
Labos : Translation des contraintes PCI-DSS vers différentes infrastructure

Répartition des heures

Protection des données personnelles : 9 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos

Gestion des données informatiques : 9 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Protection des données personnelles : approche interactive, approche par situation problème, étude de cas

Gestion des données informatiques : approche interactive, approche par situation problème, étude de cas

Langues d'enseignement

Protection des données personnelles : français

Gestion des données informatiques : français

Supports

Protection des données personnelles : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Gestion des données informatiques : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Protection des données personnelles

https://www.belgium.be/fr/justice/respect_de_la_vie_privee/protection_des_donnees_personnelles
RGPD – le comprendre et le mettre en œuvre  ISBN :978-2-409-02538-9

Guide Juridique du RGPD ISBN : 978-2-409-02308-8

Maitriser le RGPD dans l’entreprise ISBN : 978-2-7579-0837-2

Protection des données à caractères personnel & PME ISBN : 978-2-87496-363-6

Gestion des données informatiques

PCI Security standards Council – Document Library
https://www.pcisecuritystandards.org/document_library?category=programs&document=rem_assess_guide

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Evaluation : 1 seule note à l’UE

50% Gestion informatique des données

50% Protection des données personnelles

Méthode d’évaluation:

- Taux de présence au cours 

- Présentation orale d’un projet couvrant les 2 cours : Powerpoint + Document (pdf) explicatif 

20 minutes de présentation /10 minutes Questions/Réponses

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2438 intitulée :

Préparation au milieu professionnel

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Géomètre / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Construction / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Julie LENAERTS

Bloc : MA1 Geo, MA1 Info, MA1 Co, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 10 h

Crédits : 1 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Néant

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Milieux professionnel : s’informer sur le milieu professionnel, adapter sa communication.

Contenu de l'AA

en fonction des entreprises

Répartition des heures

10 h d'AIP

Méthodes d'enseignement

Présentation des entreprises

Langues d'enseignement

Français

Supports

Notes de cours

Ressources bibliographiques

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Consignes : Présence, remise du CV et participation à minimum 5 entretiens : obligatoire.

L'UE est validée ou non si les consignes sont respectées.

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3489 intitulée :

Architectures parallèles

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 27 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Parallélisme : théorie

  • Classification du parallélisme
  • Évolution du parallélisme
  • Systèmes hétérogènes
  • High Performance Computing

Parallélisme : laboratoires

Introduction théorique (en anglais) :

  • Le parallélisme
  • Les graphes de dépendance
  • Multithreading
  • General-purpose Computing on GPU avec CUDA

Laboratoires (en anglais) :

  • Rappel des notions de pointeurs et des allocations dynamiques
  • Parallélisation naïve d'un algorithme séquentiel
  • Parallélisation du même algorithme en tenant compte des spécificités du matériel utilisé
  • Introduction à la programmation sur GPU avec CUDA

Répartition des heures

Parallélisme : théorie : 9 h de théorie

Parallélisme : laboratoires : 18 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Parallélisme : théorie : cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Parallélisme : laboratoires : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Parallélisme : théorie : français, anglais

Parallélisme : laboratoires : français, anglais

Supports

Parallélisme : théorie : copies de présentations, syllabus

Parallélisme : laboratoires : copies de présentations, syllabus

Ressources bibliographiques

Parallélisme : théorie

  • High performance computing, M. Loudikes, C. Severance et K. Dowd, O'Reilly, 1998
  • Distributed Computing: fundamentals, simulations, and advanced topics, H. Attiya, Wiley-Blackwell, 2004 

Parallélisme : laboratoires

  • « Algorithmique parallèle. » Arnaud Legrand et Yves Robert. (Dunod, 2003)
  • « Initiation au parallélisme. » Gengler, Ubéda et Desprez (Masson 1996)
  • "Professional CUDA C Programming", John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher (Wrox 2014)
  • "Programmin with POSIX Threads", David R. Butenhof (Addison-Wesley Professional 2005

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

Pour cette UE il n'y a pas de notes aux AA. La note finale de l'UE sera calculée sur base de :

  • 80% Un examen combinant les 3 AA (en français)
  • 20% Un rapport de laboratoire à remettre (en anglais et non remédiable en seconde session)

L'eupreuve examinatoire étant intégrée entre les 3 AA, aucune dispence partielle de l'UE n'est possible.

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3490 intitulée :

Cybersécurité 2

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 30 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrise de la programmation C

Connaissance des systèmes d'exploitation (GNU/Linux, Windows)

Connaissances réseau

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Sécurité des systèmes

  • Principe d'execution de programmes : pile, allocation, tas, …
  • Shellcode (injection de code) et techniques d'exploitation :
    1.buffer/heap overflow, formatage des chaînes de caractères, ...
    2.network sniffing
    3.Denial of Service
    4.TCP/IP hijack
    5.port scanning
    6.hameçonnage
    7.Cassage de mots de passe
  • Programmation sécurisée :
    1.Initialisation sûre
    2.Contrôle d'accès
    3.Validation des entrées
    4.Implication de la cryptographie
    5.Authentification
    6.L'aléatoire
    7.Anti-tampering
  • Etude de cas : application WEB (injection SQL, XSS, CSRF, HTTP, Random, upload de fichier, htaccess, session ...)
     

Projet en cybersécurité

Participation à un challenge en cybersécurité

Répartition des heures

Sécurité des systèmes : 8 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos

Projet en cybersécurité : 21 h de travaux

Méthodes d'enseignement

Sécurité des systèmes : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Projet en cybersécurité : activités pédagogiques extérieures, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Sécurité des systèmes : français

Projet en cybersécurité : français

Supports

Sécurité des systèmes : copies de présentations, notes d'exercices

Projet en cybersécurité : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Sécurité des systèmes

Erickson, J. (2008). Hacking, 2nd Edition: The Art of Exploitation. No Starch Press
Viega, J. & Messier, M. (2003). Secure Programming Cookbook for C and C++: Recipes for Cryptography, Authentication, Input Validation & More. O'Reilly Media
Cannings, R., Zane Lackey, H.D.R.C., Dwivedi, H. & Lackey, Z. (2008). Hacking sur le Web 2.0: Vulnérabilité du Web 2.0 et sécurisation. Pearson
Goupille, P.A. (2008). Technologie des ordinateurs et des réseaux - 8e éd.: Cours et exercices corrigés. Dunod
Stallings, W. (2013). Computer Organization and Architecture: International Edition. Pearson Education Limited

Projet en cybersécurité

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Participation et résultats à un challenge en cybersécurité externe (ex: CyberSecurityChallenge Belgium) ou interne (HEH)

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3491 intitulée :

Techniques de programmation avancées 4

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Kevin GAUSSIN

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 45 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

Réalisation d'API

  • Architecture modulaire (routes, contrôleurs, modèles, services)
  • Gestion des données et opérations CRUD
  • Middlewares : validation, gestion d’erreurs, journalisation
  • Tests automatisés (unitaires et intégration)
  • Documentation technique de l’API
  • Utilisation d’outils de test et de collections d’API

DevOps

  • Conteneurisation de services
  • Gestion d’environnements via des configurations dédiées
  • Configuration d’un serveur de mise à disposition (reverse proxy, sécurité, logs)
  • Pipeline CI/CD : automatisation des tests, du build et du déploiement
  • Workflow Git structuré pour le travail en équipe

Répartition des heures

Réalisation d'API : 5 h de théorie, 13 h d'autonomie

DevOps : 5 h de théorie, 22 h d'autonomie

Méthodes d'enseignement

Réalisation d'API : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, étude de cas, utilisation de logiciels

DevOps : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Réalisation d'API : français, anglais

DevOps : français, anglais

Supports

Réalisation d'API : copies de présentations, notes de cours, protocoles de laboratoires

DevOps : copies de présentations, notes de cours, protocoles de laboratoires

Ressources bibliographiques

Réalisation d'API

-

DevOps

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

20 % évaluation continue (présence)

80 % projet de groupe

Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :

Département des Sciences et technologies

2025-2026

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3492 intitulée :

Programmation scientifique

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info, MA1 LDT

Période : 2e quadrimestre

Durée : 18 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrrise de la programmation procédirale, impérative et orientée objets

Connaissances mathématiques acquises dans les activités des blocs précédents

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu de l'AA

  • Recherche reproductible (randomness)
  • Erreurs numériques : overflow/underflow, erreurs d'arrondi, conditionnement, perte de mémorie, addition/logarithme
  • R : langage, test d'hypothèses (t-test, Wilcoxon, Regression), graphique, RStudio
  • Julia : langage, séries temporelles, valeurs manquantes, équations différentielles, algorithmes d'optimisation, graphique

Répartition des heures

8 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Français, anglais

Supports

Copies de présentations

Ressources bibliographiques

Gandrud, C. (2018). Reproducible research with R and R studio. Chapman and Hall/CRC.
Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for data science. " O'Reilly Media, Inc.".
Grolemund, G. (2014). Hands-on programming with R: Write your own functions and simulations. " O'Reilly Media, Inc.".
Verzani, J. (2011). Getting started with RStudio. " O'Reilly Media, Inc.".
Kronthaler, F., & Zöllner, S. (2021). Data analysis with RStudio. An Easygoing Introduction, 7-131.
Horton, N. J., & Kleinman, K. (2015). Using R and RStudio for data management, statistical analysis, and graphics. CRC Press.

 

Nazarathy, Y., & Klok, H. (2021). Statistics with Julia: fundamentals for data science, machine learning and artificial intelligence. Springer Nature.
Klok, H., & Nazarathy, Y. (2019). Statistics with julia: Fundamentals for data science, machine learning and artificial intelligence.
Heitzinger, C. (2022). Algorithms with JULIA: Optimization, Machine Learning, and Differential Equations Using the JULIA Language. Springer Nature.
Kaminski, B. (2023). Julia for Data Analysis. Manning Publications .
Kumar Dash, S. (2021). Hands-On Julia Programming: An Authoritative Guide to the Production-Ready Systems in Julia. BPB Publications.
Lauwens, B., & Downey, A. (2019). Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist." O'Reilly Media, Inc.".

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

100% Travail à réaliser