Programmation IA

TEB2002-NINN_
Domaine : Sciences Grade académique : Bachelier en informatique, orientation intelligence artificielle - Namur Niveau de certification : 6 Cycle : Premier Cycle Année académique : 2026-2027 ( Q1 )

Crédits ECTS

3

Volume horaire

36 h

Programme d'études

Programme Bloc Caractère
IE-Bachelier en informatique, orientation intelligence artificielle 2 Obligatoire

Prérequis

Aucun

Co-requis

Aucun

Implantation

Département technique de Namur

Directeur de département du domaine

Benoît Dujardin

Responsable de l'UE

Anne SMAL

Enseignants intervenants

  • Anne SMAL
Partie 1

Contribution de l'UE au profil d'enseignement du programme et acquis d'apprentissage spécifiques (AAS) sanctionnés par l'évaluation

Contextualisation

- Assurer l’interopérabilité des composants systèmes, logiciels, réseaux et matériels, en implémentant des solutions et en proposant des mesures correctives (AAT6)
- Participe à l’analyse, la conception, la programmation, le test et la maintenance d’applications informatiques en s’inscrivant dans une démarche de formation permanente, notamment en exploitant toute source documentaire y compris en anglais (AAT8)
- Adapte des applications existantes ou crée de nouvelles applications basées sur des algorithmes d'intelligence artificielle qui s’intègrent dans la structure en place dans l’entreprise (AAT13)
- Utilise et adapte des algorithmes d'intelligence artificielle en vue de répondre à un besoin spécifique, et présente les résultats obtenus sous une forme adéquate de visualisation (AAT14)

Acquis d'apprentissage spécifiques (AAS)

Acquis minimaux :

1. Mettre en œuvre le paradigme déclaratif à travers Prolog
2. Mettre en pratique python dans le cadre d'algorithme d'IA
3. Manipuler des structures de données complexes (séquences, set et dictionnaires) en python
4. Manipuler des classes et objets en python
5. Mettre en œuvre le paradigme fonctionnel en python
6. Respecter les règles de clean code (et PEP8)

Acquis de dépassement :

1. Manipuler les exceptions en python
2. Manipuler des fichiers
3. Mettre en œuvre la récursivité
4. Manipuler les itérateurs et générateurs

Contribution aux ODD

Document annexe à la fiche UE accessible via un lien explicitant en quoi le programme d’études s’inscrit dans une politique de développement durable. Une ou plusieurs UE spécifique(s) pourraient être ciblée(s) dans cette annexe.

Partie 2

Description de l'unité d'enseignement

Objectifs

À définir

Contenu

- En python :

1. Intro
2. Bases
3. Structures avancées (séquences, set, dictionnaires)
4. Orienté objet
5. Exceptions
6. Programmation Fonctionnelle 

- Bases de la programmation logique en Prolog

Sources et références

- Aurélien Vannieuwenhuyze, Intelligence artificielle vulgarisée, ENI, 2019
- Sébastien Chazallet, Python 3: les fondamentaux du langage, ENI, 2023

Supports de cours (avec mention des supports indispensables)

Activité d'apprentissage Support
AINN2002 — Programmation IA

Page Notion disponible en ligne ou sur Moodle

Partie 3

Méthodologie mise en œuvre et éventuel découpage de l'UE

Description des activités d'apprentissage (AA) au regard de leur statut

Activité d'apprentissage Heures Langue d'enseignement Langue d'évaluation
AINN2002 — Programmation IA 36 h Français Français

Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

Activité d'apprentissage Méthodes d'enseignement et d'apprentissage
AINN2002 — Programmation IA

Alternance entre exposés théoriques et exercices pratiques (synchrone ou asynchrone)

Détermination de la cohérence pédagogique en cas de regroupement d'activités d'apprentissage faisant l'objet d'une évaluation distincte

À définir

Partie 4

Évaluation de l'unité d'enseignement

Structure du dispositif général d'évaluation (en lien avec le programme d'études)

À définir

Méthodologie de construction de la note finale de l'UE

À définir

La pondération de l'évaluation de l'UE à des fins de délibération lors du calcul de la moyenne

Au sein du programme d'études, lors du calcul de la moyenne, la pondération de l'évaluation de l'unité d'enseignement est effectuée sur base des crédits affectés à cette unité d'enseignement et évalués

Modalités d'évaluation par activité d'apprentissage

Activité d'apprentissage Modalités d'évaluation
AINN2002 — Programmation IA

Evaluation continue pendant le Q1.

Examen (janvier et août) écrit prévu pour valider les acquis non validés lors du quadri.

Modalités concrètes d'évaluation

Une mention sur la fiche informera les étudiants du fait que les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard 6 semaines avant l'évaluation.

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