Programme des cours 2025-2026
ATTENTION : version 2024-2025 de l'engagement pédagogique
SCIE0011-3  
Sciences appliquées 2
  • Recherche opérationnelle + IA
  • Physique quantique
Durée :
Recherche opérationnelle + IA : 24h Th
Physique quantique : 12h Th
Nombre de crédits :
Master en sciences de l'ingénieur industriel, orientation industrie (Master en Sciences de l'ingénieur industriel)3
Nom du professeur :
Recherche opérationnelle + IA : Nicolas Bougard
Physique quantique :
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Recherche opérationnelle + IA
Objectifs
Le métier d'ingénieur est parsemé de problèmes de recherche opérationnelle : gestion de stock, problèmes d'investissement, tournées de véhicules, choix d'implantation, ...
L'objectif principal est d'initier les étudiants à ce genre de problèmes : comprendre l'importance de la recherche opérationnelle, se rendre compte de la difficulté et des spécificités d'une modélisation mathématique, comprendre quelques algorithmes de résolution de problèmes-types.
Le second objectif est de connaître les bases de la programmation linéaire, permettant de résoudre certains problèmes de recherche opérationnelle.
Contenu
Programmation linéaire
  • Définitions et exemples.
  • Résolution d'un programme linéaire : méthode graphique et algorithme du simplexe.
  • Dualité en programmation linéaire et algorithme dual-simplexe.
  • Nombreuses applications au travers d'exercices.
Introduction à la recherche opérationnelle
Présentation par les étudiants de divers sujets de recherche opérationnelle notamment en théorie des graphes.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Recherche opérationnelle + IA
  • Identifier un problème de recherche opérationnelle,
  • S'approprier le vocabulaire de base de la théorie des graphes,
  • Comprendre des algorithmes de résolution de problèmes de recherche opérationnelle liés à la théorie des graphes (problème du plus court chemin, arbre de poids minimum, problèmes de flots, ...),
  • Mettre en équation un problème de programmation linéaire,
  • Résoudre un programme linéaire par une méthode graphique, par l'algorithme du simplexe ou par l'algorithme dual-simplexe.
Savoirs et compétences prérequis :
Recherche opérationnelle + IA
Aucun
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Recherche opérationnelle + IA
Un cours magistral et des séances d'exercices dirigées sont prévus pour la programmation linéaire
Des exposés des étudiants composent la trame de la partie relative à d'autres problèmes de recherche opérationnelle.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Recherche opérationnelle + IA
Présentiel
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Recherche opérationnelle + IA
Support
Un syllabus reprenant la matière de la partie programmation linéaire est édité.
Des travaux rédigés par les étudiants composent la partie recherche opérationnelle.
Références
  • Droesbeke F., Hallin M. et Lefevre C., Programmation linéaire par l'exemple, Edition Marketing, Paris, 1986.
  • Faure R., Lemaire B. et Picouleau C., Précis de recherche opérationnelle (5e éd.), Dunod, Paris, 2000.
  • Korte B. et Vygen J., Optimisation combinatoire. Théorie et algorithmes, Springer, Paris, 2010.
Modalités d'évaluation et critères :
Recherche opérationnelle + IA
Programmation linéaire (40 % de la note finale)
Examen écrit consistant en la résolution de plusieurs exercices (possibilité d'utiliser un ordinateur).

Introduction à la recherche opérationnelle
Présentation orale et écrite (40 % de la note finale)
Les étudiants devront choisir, présenter oralement et rédiger un travail écrit sur un sujet de recherche opérationnelle.
Compréhension des sujets présentés (20 % de la note finale)
La bonne compréhension des divers sujets de recherche opérationnelle présentés par les étudiants sera évaluée par écrit de manière hebdomadaire.
Cette note sur la compréhension des sujets présentés sera conservée en cas de seconde session.
Stage(s) :
Recherche opérationnelle + IA
Sans objet
Remarques organisationnelles :
Recherche opérationnelle + IA
Une évaluation continue est mise en place lors de la partie du cours consacrée à la présentation de sujets de recherche opérationnelle (voir modalités d'évaluation et critères). Toute absence devra donc être justifiée.
Contacts :
Recherche opérationnelle + IA
Par mail : prenom.nom@hers.be

Par Teams : via une conversation privée.