Programme d’études 2024-2025English
Domain driven AI (Business, Health and Society)
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en informatique et gestion , à finalité spécialisée en Artificial Intelligence and Decision Aid (MONS) (Horaire jour) à la Faculté Polytechnique

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-M2-IRIGIA-104-MUE ObligatoireLECRON FabianF113 - Management de l'Innovation Technologique
  • LECRON Fabian
  • FORTEMPS Philippe

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Anglais
Anglais303000055.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-MANA-222Business Analytics1212000Q140.00%
I-MANA-223Health & social mining1818000Q160.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Informatique et Gestion à finalité Innovation et Systèmes d'Informations.
    • Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs - À l'amélioration des processus de décision et de gestion, la maîtrise de la modélisation mathématique et des algorithmes d'optimisation, l'analyse des grands volumes de données.- À la maîtrise des outils du Web et multimédia, la conception et l'exploitation des systèmes informatiques distribués et mobiles, la gestion d'un projet logiciel de grande envergure.- À la gestion innovante d'une entreprise et ou d'une équipe de projet.- Aux systèmes d'information (data mining, base de données, cloud computing, ...) et au management de l'innovation technologique.
    • Analyser et modéliser une solution informatique innovante ou une stratégie d'entreprises en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, optimisation, algorithmique, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
    • Identifier et étudier les applications possibles des technologies nouvelles et émergentes dans le domaine des sciences et technologies de l'information et du management quantitatif et qualitatif de l'entreprise.
    • Evaluer la validité des modèles et des résultats compte tenu de l'état de la science et des caractéristiques du problème.
  • Imaginer, concevoir, réaliser et mettre en oeuvre des modèles conceptuels et des solutions informatiques pour répondre à des problèmes complexes notamment de décision, d'optimisation, de gestion et de production dans le cadre d'une démarche d'innovation en entreprise en intégrant l'évolution des besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
    • Identifier le problème complexe à résoudre et élaborer avec le client le cahier des charges en intégrant les besoins, contraintes, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
    • Sur base d'une modélisation, concevoir un système ou une stratégie répondant au problème posé ; les évaluer compte tenu des différents paramètres du cahier des charges.
    • Concrétiser une solution choisie sous la forme de diagrammes, de graphes, de prototypes, de logiciels et/ou de modèles numériques.
    • Evaluer la démarche et les résultats en vue de leur adaptation (modularité, optimisation, qualité, robustesse, fiabilité, évolutivité,...).
  • Travailler efficacement en équipe, développer son leadership, prendre des décisions dans des contextes multidisciplinaires, multiculturels et internationaux.
    • Interagir efficacement avec d'autres acteurs pour réaliser un travail commun dans des contextes variés (multidisciplinaires, multiculturels et internationaux).
    • Prendre des décisions, individuelles ou collectives, en prenant en considération les paramètres (humains, techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux) engagés.
  • Communiquer et échanger des informations de manière structurée - oralement, graphiquement et par écrit, en français et dans une ou plusieurs autres langues - sur les plans scientifique, culturel, technique et interpersonnel en s'adaptant au but poursuivi et au public concerné.
    • Argumenter et convaincre, tant à l'oral qu'à l'écrit, vis-à-vis de clients, des enseignants et des jurys.
    • Utiliser et produire des documents scientifiques et techniques (modélisation mathématique, architecture des données et du logiciel, rapport, cahier des charges, analyse financière, documentation et manuels, ...) adaptés au but poursuivi et au public concerné.
  • Contribuer par un travail de recherche à la solution innovante d'une problématique en sciences de l'ingénieur.
    • Récolter et analyser des données avec rigueur.
    • Interpréter adéquatement des résultats en tenant compte du cadre de référence au sein duquel la recherche s'est développée.

Acquis d'apprentissage de l'UE

I-MANA-222
- Modéliser les processus dans les organisations
- Analyser la performance d'un modèle
- Extraire des nouvelles connaissances à partir des données d'une entreprise pour résoudre des problèmes complexes et prendre de meilleures décisions plus rapidement
- Évaluer la pertinence business de l'exploitation de ces nouvelles connaissances, définir et mesurer la valeur créée

I-MANA-223
- Identifier les approches adaptées à un contexte donné
- Adapter ou concevoir des approches en fonction des caractéristiques d'un contexte donné 
- Analyser la performance d'un modèle
- Extraire des nouvelles connaissances à partir des données pour résoudre des problèmes complexes et prendre de meilleures décisions plus rapidement
- Évaluer la pertinence de l'exploitation de ces nouvelles connaissances, définir et mesurer la valeur créée

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

Les deux AA visent le développement de compétences similaires mais sont liées à des domaines différents : la gestion pour I-MANA-222, et la santé et la société pour I-MANA-223.

I-MANA-222
- Réseaux de Petri
- BPMN (business process modeling and notation)
- Process mining
- Études de cas en business

I-MANA-223
- L'IA pilotée par les domaines
- Caractéristiques du data mining médical
- Analyse des réseaux sociaux
- Études de cas en lien avec le secteur de la Santé et d'autres contextes sociétaux

Compétences préalables

Sans objet

Types d'activités

AATypes d'activités
I-MANA-222
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
  • Projet sur ordinateur
I-MANA-223
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
  • Projet sur ordinateur
  • Etudes de cas

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-MANA-222
  • En présentiel
I-MANA-223
  • En présentiel

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-MANA-222Sans objet
I-MANA-223Sans objet

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-MANA-222Sans objet
I-MANA-223Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-MANA-222Sans objet
I-MANA-223Sans objet

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
I-MANA-222Autorisé
I-MANA-223Autorisé

Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation du Q1
I-MANA-222
  • Examen écrit - En présentiel
  • Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel
I-MANA-223
  • Examen écrit - En présentiel
  • Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q1
I-MANA-222Sans objet
I-MANA-223La note de l'AA repose sur une évaluation continue individuelle (travaux pratiques - 20%), des rapports sur les cas d'études (40%) et un examen écrit (40%).   

Evaluation de l'épreuve de rattrapage du quadrimestre 1 (Q1) pour BAB1 - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1(BAB1)
I-MANA-222
  • Néant - Néant
I-MANA-223
  • Néant - Néant

Evaluation de l'épreuve de rattrapage du quadrimestre 1 (Q1) pour BAB1 - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation rattrapage Q1(BAB1)
I-MANA-222Sans objet
I-MANA-223- Sans objet

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation du Q3
I-MANA-222
  • Examen écrit - En présentiel
  • Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel
I-MANA-223
  • Examen écrit - En présentiel
  • Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q3
I-MANA-222Sans objet
I-MANA-223La note de l'AA repose sur le rapport d'une étude de cas (50%) et un examen écrit (50%). 
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 16/05/2024
Date de dernière génération automatique de la page : 19/07/2025
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be