Annexe de la spécialité ANDROIDE
Les figures 1 et 2 ci-dessous montrent les interfaces permettant à chaque
responsable .... simulation de phénomènes économiques, simulation de villes, et
de réseaux). ..... Nom : Introduction à la biologie et aux algorithmes sur les arbres
et les .... Les TP seront réalisés dans un environnement Linux standard en
utilisant les ...
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|ANNEXE au dossier d'évaluation du master d'informatique de l'UPMC |
|(master en renouvellement) |
|Vague D : campagne d'évaluation 2012-2013 |
Table des matières
Annexe de la présentation générale de la mention 2
1. Organigramme de l'équipe administrative 2
2. Evaluation des formations par les étudiants 2
Annexe de la spécialité ANDROIDE 6
Equipe pédagogique de la spécialité ANDROIDE 6
Contenu des UE de la spécialité ANDROIDE 7
Annexe de la spécialité BIM 10
Equipe pédagogique de la spécialité BIM 10
Contenu des UE de la spécialité BIM 11
Annexe de la spécialité DAC 18
Équipe pédagogique de la spécialité DAC 18
Contenu des UE de la spécialité DAC 18
Annexe de la spécialité IMA 23
Equipe pédagogique de la spécialité IMA 23
Contenu des UE de la spécialité IMA 24
Annexe de la spécialité RES 27
Equipe pédagogique de la spécialité RES 27
Contenu des UE de la spécialité RES 27
Annexe de la spécialité SAR 33
Equipe pédagogique de la spécialité SAR 33
Contenu des UE de la spécialité SAR 34
Annexe de la spécialité SESI 38
Equipe pédagogique de la spécialité SESI 38
Contenu des UE de la spécialité SESI 39
Annexe de la spécialité SFPN 43
Equipe pédagogique de la spécialité SFPN 43
Contenu des UE de la spécialité SFPN 44
Annexe de la spécialité STL 47
Equipe pédagogique de la spécialité STL 47
Contenu des UE de la spécialité STL 47
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|ANNEXE au dossier d'évaluation du master d'informatique de l'UMC |
|(master en renouvellement) |
|Vague D : campagne d'évaluation 2012-2013 |
Annexe de la présentation générale de la mention
Organigramme de l'équipe administrative
L'organigramme du Master Informatique de l'Université Pierre et Marie Curie
est donné ci-dessous.
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Evaluation des formations par les étudiants
Le master a mis en place un questionnaire d'évaluation des enseignements.
Ce questionnaire est entièrement paramétrable par les responsables d'UE.
Les figures 1 et 2 ci-dessous montrent les interfaces permettant à chaque
responsable d'UE d'indiquer les spécificités de son UE, en termes de
présence de cours, TD, TME ou projet, ainsi que la définition des droits
d'accès aux résultats des évaluations. Ainsi, le questionnaire est
totalement adapté à l'UE, et seuls le responsable d'UE, son équipe
pédagogique et le responsable du master ont accès aux réponses.
Les étudiants sont invités par email à répondre au questionnaire
d'évaluation des UE qu'ils ont suivies. Ces questionnaires sont totalement
anonymes et accessibles via une interface sécurisée web. De manière à nous
assurer un taux de réponse raisonnable pour obtenir des statistiques
fiables, les étudiants n'ayant pas répondu au questionnaire sont
régulièrement relancés par email, ce qui nous permet d'obtenir un taux de
réponse supérieur à 50%. La figure 3 donne un exemple d'une partie d'un
questionnaire d'évaluation d'une UE. En plus de réponses à des questions
types, l'étudiant peut entrer les commentaires qu'il souhaite.
Les résultats des évaluations sont accessibles via une interface web
sécurisée par les personnes ayant les droits d'accès les droits d'accès
(voir la figure 2). Une fiche synthèse permet de résumer les taux de
réponse, ainsi que des statistiques sur l'ensemble des réponses obtenues.
La figure 4 donne un exemple de fiche de synthèse.
[pic]
Figure 1 : Définition individualisée des questionnaires
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Figure 2 : Définition des droits d'accès aux résultats des évaluations par
le responsable d'UE
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Figure 3 : Extrait du formulaire d'évaluation d'une UE par un étudiant
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Figure 4 : Extrait du résultat d'évaluation d'une UE visible par les
personnes y ayant accès
Annexe de la spécialité ANDROIDE
Equipe pédagogique de la spécialité ANDROIDE
Le tableau ci-dessous donne la liste et la qualité des enseignants
(académiques ou industriels) intervenant au sein de la spécialité ANDROIDE.
|Nom, Prénom |Qualité |Etablissement |
| | |d'appartenance |
|Bampis, Evripidis |PR |LIP6-UPMC |
|Beynier, Aurélie |MCF |LIP6-UPMC |
|Bredeche, Nicolas |PR |ISIR-UPMC |
|Carron, Thibault |MCF-HDR |LIP6-Univ. de |
| | |Savoie |
|Chatila, Raja |DR |ISIR-UPMC |
|Corruble, Vincent |MCF |LIP6-UPMC |
|Delozanne, Elisabeth |MCF |LIP6-UPMC |
|Doncieux, Stéphane |PR |ISIR-UPMC |
|Dürr, Christoph |DR |LIP6-UPMC |
|Eagan, James |MCF |Télécom Paris-Tech |
|El Fallah Seghrouchni,|PR |LIP6-UPMC |
|Amal | | |
|Fouilhoux, Pierre |MCF |LIP6-UPMC |
|Girard, Benoît |CR-HDR |ISIR-UPMC |
|Gonzales, Christophe |PR |LIP6-UPMC |
|Guessoum, Zahia |MCF-HDR |LIP6-Univ. de Reims|
|Kant, Jean-Daniel |MCF |LIP6-UPMC |
|Kedad-Sidhoum, Safia |MCF-HDR |LIP6-UPMC |
|Khamassi, Mehdi |CR |ISIR-UPMC |
|Labat, Jean-Marc |PR |LIP6-UPMC |
|Lecolinet, Eric |MCF |Télécom Paris-Tech |
|Lieu, Tong |MCF |LIP6-UPMC |
|Lourdeaux, Domitile |MCF |HEUDIASYC-UTC |
|Lust, Thibaut |MCF |LIP6-UPMC |
|Maudet, Nicolas |PR |LIP6-UPMC |
|Mouret, Jean-Baptiste |MCF |ISIR-UPMC |
|Muratet, Mathieu |MCF |GRHAPES-INS HEA |
|NGuyen, Viet Hung |MCF |LIP6-UPMC |
|Ouzia, Hacène |MCF |LIP6-UPMC |
|Padois, Vincent |MCF |ISIR-UPMC |
|Pascual, Fanny |MCF |LIP6-UPMC |
|Perny, Patrice |PR |LIP6-UPMC |
|Sigaud, Olivier |PR |ISIR-UPMC |
|Spanjaard, Olivier |MCF-HDR |LIP6-UPMC |
|Thouvenin, Indira |MCF-HDR |HEUDIASYC-UTC |
|Weng, Paul |MCF |LIP6-UPMC |
|Wuillemin, |MCF |LIP6-UPMC |
|Pierre-Henri | | |
|Yessad, Amel |MCF |LIP6-UPMC |
Contenu des UE de la spécialité ANDROIDE
Cette section décrit le contenu des UE listées dans le document principal
du dossier d'habilitation, dans la présentation de la spécialité ANDROIDE.
Note : Les UE projet et stage ne sont pas détaillées ici car elles sont
décrites dans le document principal de présentation de la mention.
M1S1
Nom : Modélisation, Optimisation, Graphes et
Programmation Linéaire
Acronyme : MOGPL
Porteur : Patrice Perny
Descriptif :
Cette UE est destinée à introduire les graphes et la programmation linéaire
comme outils de modélisation et de résolution de problèmes d'optimisation
ou de décision. Elle a pour objet l'étude de modèles et l'analyse
d'algorithmes fondamentaux de l'optimisation combinatoire. Elle constitue
une base nécessaire à tout étudiant en informatique souhaitant acquérir une
bonne maîtrise des modèles et algorithmes pour la résolution de problèmes
d'optimisation, qu'il s'agisse de problèmes réels rencontrés dans un
contexte industriel, ou de problèmes de recherche académique.
M1S2
Nom : Décision et Jeux
Acronyme : DJ
Porteur : Paul Weng
Descriptif :
Cette UE présente les fondements de la théorie de la décision ainsi que de
la théorie des jeux. Ainsi, dans une première partie, l'UE aborde la notion
de préférences, leur représentation et les modèles et algorithmes
fondamentaux de décision dans l'incertain. Dans une deuxième partie, l'UE
se concentre sur les aspects multicritères et collectifs de la prise de
décision et propose ainsi une introduction aux choix social. Enfin, les
concepts principaux de la théorie des jeux sont développés dans une
dernière partie.
Nom : Fondements des Systèmes Multi-agents
Acronyme : SMA
Porteur : Aurélie Beynier
Descriptif :
Après avoir introduit la notion d'« agent » en tant qu'entité autonome
interagissant avec son environnement, l'UE décrit les différents types
d'agents (réactifs, cognitifs, rationnels,...) et introduit les
architectures d'agents et de systèmes multi-agents les plus utilisées. Les
problématiques d'autonomie, de distribution et d'asynchronisme, et celles
liées aux interactions et à la coordination sont également développées.
Enfin, l'UE aborde la modélisation des systèmes multi-agents et leur mise
en ?uvre via des langages de programmation orientés agent. Cette UE
s'accompagne d'une mise en pratique par un projet de développement d'un
système multi-agent.
Nom : Résolution de Problèmes
Acronyme : RP
Porteur : Evripidis Bampis
Descriptif :
Cette UE couvre les principales méthodes de résolution de problèmes
difficiles en IA et en RO. Le cours abordera ainsi les algorithmes de
résolution exacts, mais également les algorithmes approchés (recherche
heuristique dans les espaces d'états, les méthodes de recherche locale, les
méta-heuristiques, etc.), et notamment ceux avec garantie de performance.
Nom : Interaction Homme-Machine
Acronyme