Département des Sciences et technologies

2026-2027

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

UE Quad 1HeuresECTSÉval.
Séminaire de simulation en gestion40 h4UE
Préparation à la simulation en gestion15 h
Séminaire de simulation en gestion25 h
International management and Human resources30 h3UE
Contemporary management pillars10 h
Human resources management10 h
International management10 h
Compétences managériales15 h1UE
Compétences managériales15 h
Problématique environnementale30 h2UE
Problématique CO2 et bilan carbone20 h
Green IT10 h
Optimisation combinatoire58 h5UE
Optimisation combinatoire : théorie18 h
Recherche appliquée en optimisation combinatoire40 h
Systèmes temps réel et programmables30 h3UE
Systèmes temps réel10 h
Composants programmables20 h
UE spécifiques : option Automation et Systèmes embarqués
Optimisation des Systèmes de Production15 h1UE
Modes de production industrielle5 h
Optimisation des lignes de production5 h
Techniques d'ordonnancement5 h
Systèmes automatisés de production80 h5UE
Systèmes et réseaux d'automatisation industrielle40 h
Projet de recherche et développement en systèmes automatisés de production40 h
Instrumentation et régulation30 h2UE
Bancs d'essais d'instrumentation10 h
Régulation sur bancs d'essais et chaîne d'assemblage en miniusine20 h
UE spécifiques : option Intelligence artificielle et Big Data
Compléments en Machine learning60 h5UE
Machine learning et Deep learning21 h
Projet de recherche et développement en Machine learning39 h
Natural language processing15 h1UE
Natural language processing15 h
Computer vision30 h2UE
Computer vision30 h
UE spécifiques : option Gestion
Gestion financière21 h3UE
Gestion financière21 h
Sustainable economics21 h3UE
Sustainable economics21 h
Projet entrepreneurial et managérial40 h4UE
Projet entrepreneurial20 h
Intercultural communication8 h
Conférences Sciences humaines12 h
UE Quad 1 et 2HeuresECTSÉval.
Projet de fin d'études en entreprise370 h30UE
TFE225 h
Stages145 h

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2026-2027

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2445 intitulée :

Problématique environnementale

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

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

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA2 Info, MA2 LDT

Période : 1er quadrimestre

Durée : 30 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Comprendre les enjeux climatiques et environnementaux

Comprendre les mécanismes à mettre en oeuvredans le cadred'une statégie carbone globale

Comprendre la méthode permettant de réaliser le bilan carbone d'une activité/d'un produit

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Comprendre les enjeux climatiques et environnementaux

Comprendre les mécanismes à mettre en oeuvredans le cadred'une statégie carbone globale

Comprendre la méthode permettant de réaliser le bilan carbone d'une activité/d'un produit

Contenu des AA

Problématique CO2 et bilan carbone

Comprendre et s'approprier l'ensembles des thématiques climatiques et enjeux. Contexte Carbone( mondial, national, régional) et nécessite de diminuer les émissions CO2.

Mécanismes de compensation: pourquoi? comment?

Les modèles économiques: linéaires, circulaire et de fonctionnalité

Stratégie globale de réduction.

 Comment comptabiliser les émissions de CO2. Comprendre et réaliser une cartographie des flux d'une activité

Exercices pratiques

Green IT

  • Esprit critique-
  • Rappels technologiques
  • Pistes de réflexion
  • Règles de bonnes pratiques
  • "Débunkage" de fausses bonnes idées

Répartition des heures

Problématique CO2 et bilan carbone : 10 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Green IT : 10 h de théorie

Méthodes d'enseignement

Problématique CO2 et bilan carbone : cours magistral, approche par projets, approche interactive, utilisation de logiciels

Green IT : cours magistral, approche interactive

Langues d'enseignement

Problématique CO2 et bilan carbone : français

Green IT : français

Supports

Problématique CO2 et bilan carbone : copies de présentations

Green IT : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Problématique CO2 et bilan carbone

 Méthode Bilan Carbone

ADEME- Agence Françaisede l'Energie etde la Maitrise de l'énergie

AWAC Agence Wallonne de Air et Climat

CO2 Stratégy

Green IT

  • M. Halsey, "The Green IT Guide", Apress, France, 2022
  • I. Albert, "Tech it green", Institut G9+, 2020

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

35% pour Green IT : projet à réaliser en groupe

65 % pour Problématique CO2 et bilan carbone : examen

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

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2026-2027

Avenue Victor Maistriau 8a
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Fiche ects de l'unité d'enseignement #3496 intitulée :

Optimisation combinatoire

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

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

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA2 Info, MA2 LDT

Période : 1er quadrimestre

Durée : 58 h

Crédits : 5 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

Optimisation combinatoire : théorie

  • Théorie de la complexité
  • Heuristiques et metaheuristiques
  • Théorie des graphes et algorithmes

Recherche appliquée en optimisation combinatoire

Projet d'optimisation combinatoire.

Répartition des heures

Optimisation combinatoire : théorie : 8 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Recherche appliquée en optimisation combinatoire : 2 h de théorie, 18 h de travaux, 20 h d'autonomie

Méthodes d'enseignement

Optimisation combinatoire : théorie : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Recherche appliquée en optimisation combinatoire : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Optimisation combinatoire : théorie : français

Recherche appliquée en optimisation combinatoire : français, anglais

Supports

Optimisation combinatoire : théorie : copies de présentations

Recherche appliquée en optimisation combinatoire : copies de présentations

Ressources bibliographiques

Optimisation combinatoire : théorie

  • Graph theory and its applications, J.L. Gross and J. Yellen, CRC Press, 1998
  • Mastering algorithms with C, K. Loudon, O'Reilly, 1999
  • Algorithmique et structures de données génériques, M. Divay, Dunod, 2004

Recherche appliquée en optimisation combinatoire

  • Graph theory and its applications, J.L. Gross and J. Yellen, CRC Press, 1998
  • Mastering algorithms with C, K. Loudon, O'Reilly, 1999
  • Algorithmique et structures de données génériques, M. Divay, Dunod, 2004

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

65 % pour le projet (qualité du projet + présentation + rapport)

35 % pour la théorie (examen écrit)

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

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Département des Sciences et technologies

2026-2027

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #1529 intitulée :

Projet de fin d'études en entreprise

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

Informations

Responsable d'UE : Samuel CREMER

Bloc : MA2 Info

Période : 1er et 2e quadrimestres

Durée : 370 h

Crédits : 30 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Cours de BA1, BA2, BA3 et Master 1

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu des AA

TFE

Réalisation d'un travail de "niveau ingénieur" en entreprise avec rédaction d'un rapport conséquent ainsi qu'une défense orale devant un jury composé d'enseignants et de représentants du monde industriel.

Stages

L’objectif essentiel du stage est d’apporter à l’étudiant une application en entreprise des enseignements dispensés dans sa formation. Il doit permettre à celui-ci de se familiariser avec les diverses fonctions de l’ingénieur et de s’intégrer à la vie d’une entreprise tout en se consacrant à un projet technique sous la responsabilité d’un maître de stage, lui-même ingénieur de formation.

Le cahier des charges du projet technique sera validé par les responsables académiques qui jugeront de la pertinence du sujet proposé et de son adéquation avec le niveau requis pour nos formations d’ingénieur.

Cette activité d’insertion professionnelle fera l’objet d’un rapport de synthèse écrit qui sera défendu publiquement. 

Le stage est couplé au TFE et la durée minimale est de 18 semaines.

Répartition des heures

TFE : 225 h d'AIP

Stages : 145 h d'AIP

Méthodes d'enseignement

TFE : approche par projets, approche par situation problème, approche avec TIC, activités pédagogiques extérieures, étude de cas, utilisation de logiciels, séance d'informations sur les TFE

Stages : Stage en entreprise

Langues d'enseignement

TFE : français, anglais

Stages : français

Supports

TFE : guide du TFE

Stages : Guide du stage de seconde master

Ressources bibliographiques

TFE

-

Stages

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

Les 30 ECTS de l'UE sont répartis de cette façon :
- 18 ECTS pour le TFE
- 12 ECTS pour le Stage

Veuillez lire le du guide du PFE sur eCampus pour prendre connaissance de toutes les échéances, obligations et spécificités. Le non respect de ces obligations peut entrainer 0/20 à l'UE.

L’acquisition des compétences sera évaluée à hauteur de :

0 % lors de la défense orale de l'état d'avancement *
15 % par le promoteur interne
15 % par le promoteur externe**
20 % pour le comité de lecture
20 % pour la défense interne
30 % pour la défense externe

*Bien que non cotée, cette présentation est obligatoire (voir section 7 du guide PFE)
** Pour les étudiants en mobilité = la note reprise sur le certificat de mobilité stage.

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