Projet de conception IA

TEB2053-NINN_
Domaine : Sciences Grade académique : Bachelier en informatique, orientation intelligence artificielle - Namur Niveau de certification : 6 Cycle : Premier Cycle Année académique : 2026-2027 ( Q2 )

Crédits ECTS

6

Volume horaire

70 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


- Analyser un problème informatique donné sous ses aspects techniques et scientifiques, puis déterminer et proposer de possibles innovations applicatives et matérielles, qui tiennent compte des contraintes (AAT4)
- Argumenter et motiver des recommandations, prototypes de solution et d’application, en utilisant les termes adéquats et les méthodes de communication appropriées (AAT5)
- Élaborer une méthodologie de travail, organiser et planifier le travail en équipe en faisant preuve d’autonomie, en respectant les méthodes de gestion de projet (AAT7)
- 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)
- Concevoir, gérer (administrer) et utiliser des bases de données à des fins opérationnelles et décisionnelles (AAT9)
- Rédiger des rapports documentés sur les applications qu’il crée et présenter oralement ses démarches informatiques, et ce, éventuellement en anglais (AAT11)
- Exploiter des données en provenance du système d’informations de l’entreprise, des réseaux sociaux, des objets connectés ou toute autre source de données via des technologies issues de la data intelligence en vue d'aider l’entreprise à la décision (AAT12)
- Adapter 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)
- Utiliser et adapter 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)

- Programmation IA avancée : l'étudiant sera capable au terme de l'activité d'apprentissage de :
   - Mettre en place une interface simple à l'aide de Tkinter
   - Gérer efficacement les exceptions
   - Mettre en place des tests unitaires
   - Mettre en place des design-patterns tels que décorateurs, itérateurs, générateurs...
   - Mettre en place des Intelligences Artificielles implémentant des algorithmes d’apprentissage par renforcement
   - Analyser de manière réflexive une IA et l'optimiser
   - Respecter des deadlines définies en début de projet
   - Documenter son code à l'aide de doc-string
   - Développer un projet en équipe en respectant des standards de développement donnés (de manière intégrée)
   - S’approprier le code mis en place par l’équipe, détecter des faiblesses dans ce code et proposer des solutions pour y remédier
- Langage d'exploitation de bases de données : l'étudiant sera capable au terme de l'activité d'apprentissage de :
   - Créer une base de données à l'aide d'un ORM
   - Manipuler des données à l'aide d'un ORM

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

- Présentation du projet
- Tkinter
- Gestion des exceptions
- Tests unitaires
- Design pattern
- Apprentissages par renforcement : V-function & Q-function
- SQL Alchemy

Sources et références

- https://docs.python.org/fr/3
- https://docs.sqlalchemy.org/en/20/tutorial/

Supports de cours (avec mention des supports indispensables)

Activité d'apprentissage Support
AINN2053-A — Programmation IA avancée

Page Notion disponible en ligne ou sur Moodle


AINN2053-B — Langage d'exploitation de bases de données

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
AINN2053-A — Programmation IA avancée 56 h Français Français
AINN2053-B — Langage d'exploitation de bases de données 14 h Français Français

Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

Activité d'apprentissage Méthodes d'enseignement et d'apprentissage
AINN2053-A — Programmation IA avancée

Un projet à mener à bien. Pour ce faire, divers explications théoriques seront données et à appliquer directement dans le projet.

AINN2053-B — Langage d'exploitation de bases de données

Un projet à mener à bien. Pour ce faire, divers explications théoriques seront données et à appliquer directement dans le projet.


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)

Évaluation intégrée

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
AINN2053-A — Programmation IA avancée


Projet à réaliser en groupe au cours du quadrimestre.

Défense orale en session : analyse réflexive et questions sur la compréhension du code.

AINN2053-B — Langage d'exploitation de bases de données

Projet à réaliser en groupe au cours du quadrimestre.

Défense orale en session : analyse réflexive et questions sur la compréhension du code.

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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