Les thèmes suivants seront abordés :

• les problèmes sous-jacents de l'indexation et de la recherche d'information, la représentation des besoins en information et des documents, les modèles mathématiques et informatiques en recherche d’information (modèle booléen, vectoriel et probabiliste),
• l’évaluation, les techniques de retour de pertinence, le filtrage et l’extraction d’information textuelle.

Le cas particulier de la recherche WEB sera aussi détaillé et le cours permettra notamment d’apporter une réponse aux questions suivantes : « Comment marche Google ? Quel est le modèle théorique sous-jacent ? ». On s’intéressera aussi plus précisément à la recherche d’information multimodale, plus particulièrement la recherche d’images, de vidéos et de documents multimédia.

Enfin, les défis actuels tels que la prise en compte du multilinguisme, le web sémantique, la modélisation des utilisateurs, le filtrage collaboratif, etc., seront étudiés à partir de papiers de recherche récents.

Organisation :

L’évaluation de cours se fera d’une part par la réalisation d’un mini-projet qui mettra en application l’ensemble des notions abordées sur une application réelle et d’autre part par un exposé sur un article scientifique récent.

Atelier développement logiciels

Professeur: Jean-Philippe POLI, CEA et Kévin NGUYEN, THE CODING MACHINE

Objectif:

L'objectif de ce module est l'acquisition de compétences en conception et développement de logiciels par la mise en oeuvre pratique des connaissances acquises en début d'option (algorithmique et structures de données, architecture systèmes, bases de données, modélisation et programmation avancée) ainsi que des techniques modernes du génie logiciel et de méthodologies de développement.

Le module est divisé en deux grandes parties:

• Les premières séances seront des introductions à des méthodes de conception et seront suivies de TD afin de mettre en pratique ces méthodes sur des cas simples;
• Les autres séances seront des séances de travail sur un projet de taille conséquente à réaliser en équipe et faisant appel aux différentes méthodes vues dans le module.

Dans ce module, vous apprendrez à vous connecter à des sources d'information ou de services distantes (port USB, web-services, base de données), à créer des interfaces selon le design patternMVC et à utiliser des frameworks existants. Votre projet sera obligatoirement suivi sur un site et versionné sous GIT.

Contenu :

• Prise en main d'environnements de développement et d'outils de gestion de projets informatiques (gestionnaire de versions)
• Activité de conception et de développement en équipe avec un certain nombre de contraintes: respect de règles de programmation, suivi méthodique...
• Accès à des données et des services en ligne

Les sujets des projets seront imposés et pourront être réalisés dans le langage de votre choix, alors que les TDS seront réalisés en Java.

Organisation proposée :

• Installation des outils sur la machine des élèves et réalisation étape par étape des exercices en Java.
• Les élèves choisissent le projet qu'ils souhaitent (premiers inscrits, premiers servis).
• Double évaluation:
  • Une note de groupe sera obtenue au terme d'une soutenance;
  • Une note individuelle sera obtenue par la réalisation d'exercices de programmation.

Electif Optimisation

Professeur: Christoph Dürr

Objectif:

Le but de ce cours est de familiariser les étudiants avec différentes techniques d'optimisation qui leur seront utiles dans leur carrière d'ingénieurs. Problèmes classiques, théorèmes importants, techniques pratiques seront abordées dans ce cours qui se veut théorique et pratique.

Contenu :

Côté techniques, ce cours abordera la programmation par contraintes, les algorithmes primal-dual, la programmation linéaire, la programmation linéaire à variables entières, l'unimodularité totale, les algorithmes exacts en temps exponentiels. Côté applications, ce cours abordera les pavages par tuiles de Wang, le couplage biparti maximum à coût minimal, s-t-flot et s-t-coupe dans un graphe, tourné de véhicules. Côté pratique, ce cours utilisera le paquet python-constraint, le langage de modélisation GMPL et le paquet 

Positionnement :

Théorie des graphes, la programmation linéaire est rapidement abordée, ce cours sera plus profond sur ce sujet.

En MA2827 Fondements de l'optimisation discrète, la relation entre flot maximum et coupe minimum est abordée de manière combinatoire. Elle est expliquée dans ce cours par le théorème de dualité des programmes linéaires.

Le cours MA2200 Optimisation est plutôt axé sur les techniques d'optimisation continue et les applications, alors vque le coeur de ce cours ci est la programmation linéaire et l'optimisation discrète.

Organisation:

Des cours magistraux seront complétés par des séances d'exercices sur papier et des séances de programmation sur machine. La maîtrise du langage de programmation Python est nécessaire (prérequis IS1210 Algorithmique et Programmation).

L'évaluation des étudiants se fera par deux devoirs maison comptés à 20% chacun et d'un contrôle écrit final compté à 60%.

Problèmes de satisfaction de contraintes. Vocabulaire : variables, domaine discret fini, contraintes. Exemples : Sudoku, deux modélisations des mots croisés, n reines. Résolution par retour sur trace : choix variable, choix valeur. Améliorations : vérification en avant, arc-consistance AC3. :

Electif Introduction à la Vérification Formelle