Département des Sciences et technologies

2026-2027

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / 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
Phylogenetic analysis23 h2UE
Phylogenetic analysis23 h
Projet de recherche : recueil et exploitation de données omiques54 h3UE
Projet omique38 h
Computational biology project16 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
Éthique & déontologie10 h1UE
Éthique & déontologie10 h
Méthodes numériques en écologie25 h2UE
Éléments d'écologie10 h
Écologie quantitative et modélisation15 h
Trends in bioinformatics42 h3UE
Trends in bioinformatics14 h
Precision Health28 h
Optimisation combinatoire58 h5UE
Optimisation combinatoire : théorie18 h
Recherche appliquée en optimisation combinatoire40 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
Stages145 h
TFE225 h

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Département des Sciences et technologies

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
7000 Mons

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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