Outils d'aide à la décision

TEB3003-NTEN_IN
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

32 h

Programme d'études

Programme Bloc Caractère
IE-Bachelier en informatique, orientation intelligence artificielle 3 Obligatoire

Prérequis

Aucun

Co-requis

Aucun

Implantation

Département technique de Namur

Directeur de département du domaine

Benoît Dujardin

Responsable de l'UE

Christine CHARLIER

Enseignants intervenants

  • Grégory BRUWIER
  • Christine CHARLIER
Partie 1

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

Contextualisation

- 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)
- Conçoit, gère (administre) et utilise des bases de données à des fins opérationnelles et décisionnelles (AAT9)
- Rédige des rapports documentés sur les applications qu’il crée et présente oralement ses démarches informatiques, et ce, éventuellement en anglais (AAT11)
- Exploite 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)

Acquis d'apprentissage spécifiques (AAS)

L'étudiant sera capable, au terme de l'activité d'apprentissage, de :
	- Générer des suites de nombres pseudo-aléatoires
	- Valider par des tests statistiques le caractère suffisamment aléatoire de la série de nombres ainsi obtenue
	- Accomplir des tâches requérant l'usage de ces suites
	- Calculer les grandeurs importantes en technique de files d'attente dans des modèles précis
	- Ecrire un algorithme de calcul de coût/bénéfice en simulant un système de services en entreprise qui ne répond pas à des modèles mathématiques définis dans le domaine de la gestion des stocks, des files d'attentes...
	- Pratiquer une analyse postoptimale des résultats d'un problème de modélisation linéaire

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

- Introduction
- Module 1 : Génération de nombres pseudo-aléatoires :
	- Méthode congruentielle linéaire mixte
	- Informatisation
	- Tests statistiques de validation
	- Forcer le hasard et espionnage
- Module 2 : Files d'attente
	- Cas à une station
	- Cas à plusieurs stations
	- Simulation informatique
- Module 3 : Analyse postoptimale en programmation linéaire

Sources et références

- "Précis de recherche opérationnelle", Robert Faure, Ed. Dunod, ISBN 2-04-003436-6
- "Exercices et problèmes de recherche opérationnelle", Gérard Desbazeille, Ed. Dunod, ISBN 2-04-000045-3
- "Exercices et problèmes résolus de recherche opérationnelle : T2. Phénomènes aléatoires en recherche opérationnelle", Roseaux, Ed. Masson, ISBN 2.903607.64.8
- "Simulationdéterministe de hasard", J. Maurin, Ed. Masson, ISBN 2-22541723-7
- "The art of computer programming : Seminumerical Algorithms", Knuth, Editions Addison Wesley, ISBN 0-201-03822-6

Supports de cours (avec mention des supports indispensables)

Activité d'apprentissage Support
ATEN3003 — Outils d'aide à la décision

Les différents supports numériques seront postés 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
ATEN3003 — Outils d'aide à la décision 32 h Français Français

Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

Activité d'apprentissage Méthodes d'enseignement et d'apprentissage
ATEN3003 — Outils d'aide à la décision

-Exposés magistraux interactifs de la démarche BI et de ses composants

-Application pratique à un cas d'utilisation

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
ATEN3003 — Outils d'aide à la décision

Première session

-Travail de groupe intégré de construction d'un process BI complet - 30%

-Défense orale du travail et réponses aux questions - 70%

Seconde session

-Travail de groupe intégré de construction d'un process BI complet (peut être la suite du travail de première session) - 30%

-Défense orale du travail et réponses aux questions - 70%

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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