Crédits ECTS
5
Volume horaire
60 h
Programme d'études
| Programme | Bloc | Caractère |
|---|---|---|
| CC-Électromécanique | 3 | Choix individuel |
Prérequis
Co-requis
Implantation
Département technique d'Arlon
Directeur de département du domaine
Benoît Dujardin
Responsable de l'UE
Florent MIGNON
Enseignants intervenants
Les acquis d’apprentissage terminaux sont les suivants :
Communiquer et informer
Mener une discussion, argumenter et convaincre de manière constructive
Utiliser le vocabulaire adéquat
Présenter des prototypes de solution et d’application techniques
Utiliser une langue étrangère
Collaborer à la conception, à l’amélioration et au développement de projets techniques
Analyser une situation donnée sous ses aspects techniques et scientifiques
Rechercher et utiliser les ressources adéquates
S’engager dans une démarche de développement professionnel
S’informer et s’inscrire dans une démarche de formation permanente
Développer une pensée critique
Travailler tant en autonomie qu’en équipe dans le respect de la structure de l’environnement professionnel
S’inscrire dans une démarche de respect des réglementations
Respecter les normes, les procédures et les codes de bonne pratique
Effectuer des prestations d’exploitation d’un système électromécanique
Effectuer des tests, des contrôles, des mesures, des réglages
Utiliser des outils et des machines
Exploiter une documentation
Utiliser les outils informatiques appropriés à une tâche spécifique
Réaliser et modifier des schémas et des plans
Veiller au bon fonctionnement d’un système électromécanique
Assurer la mise en service, la conduite et la surveillance d’un système
Localiser, diagnostiquer une panne ou un dysfonctionnement
Remédier à une panne ou un dysfonctionnement
Assurer la maintenance et la mise à niveau d’un système électromécanique
Améliorer le fonctionnement et les performances d’un système
Développer des systèmes de commande et de contrôle pour le pilotage de procédés industriels
Au terme de l'unité d'enseignement, l'étudiant doit démontrer qu'il est capable, de manière autonome de :
- Concevoir et/ou mettre en œuvre l'interfaçage d'un système électronique
- Réaliser des schémas électroniques et des circuits imprimés
- Réaliser le schéma bloc d'un système
- Programmer, développer, débugger et/ou optimiser le code d’un dispositif électronique programmable
- Analyser un système embarqué
- Concevoir et/ou mettre en œuvre un système embarqué
- Optimiser et/ou développer un code à l’aide de l’intelligence artificielle
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.
Au terme de l’UE, l’étudiant sera capable de concevoir et de mettre en œuvre l’interfaçage d’un système électronique en réalisant les schémas électroniques et les circuits imprimés correspondants, et de programmer, développer, déboguer et optimiser, à l’aide de l’intelligence artificielle, le code d’un système embarqué répondant à un cahier des charges.
Interfaçage et programmation
Types et caractéristiques des microcontrôleurs
Concepts clés : entrées/sorties, analogique/digitale, PWM, Timer, Interruption, DAC/ADC, résolution, SPI, I2C, UART
Lecture de documents techniques (en anglais)
Réalisation de schémas blocs et de schémas de connexion
Langages et techniques de programmation et de débogage, framework, éditeurs, gestion de version (Git/GitHub)
Compilateurs, chargement du programme, débogueur/programmateur
Interfaçage des microcontrôleurs (PIC, STM32, ESP32) avec capteurs et actionneurs : théorie, mesures, programmation avec librairies
Introduction aux objets connectés (IoT) : Wifi, MQTT, échange de données à distance et stockage en base de données Time Series
Systèmes embarqués et intelligence artificielle
Introduction à l'intelligence artificielle : réseaux neuronaux, apprentissage automatique, données, inférence, comparaison avec une approche logicielle classique
Matériel dédié (GPU)
Types de modèles d'IA, modèles entraînés, programmation en Python, librairies, Jupyter Notebook
Classification d'image, détection d'objet, segmentation sémantique, estimation de pose, reconnaissance d'action et de visage
Présentation du matériel du projet, configuration et démarrage avec la carte Jetson Nano
Définition d'une feuille de route pour le projet de robot roulant autonome
Supports de cours et liens utiles mis à disposition sur Moodle.
| Activité d'apprentissage | Support |
|---|---|
| AEMA3007-A — Interfaçage et programmation | Tous les documents nécessaires au cours sont disponibles sur Moodle. Les slides du PowerPoint sont en anglais, ainsi que les commentaires dans les exemple de code. Certaines sources, documentation ou références en ligne sont en anglais. |
| AEMA3007-B — Systèmes embarqués et intelligence artificielle | Tous les documents nécessaires au cours sont disponibles sur Moodle. Les slides du PowerPoint sont en anglais, ainsi que les commentaires du code des exemples. Certaines sources, documentation ou références en ligne sont en anglais. |
| Activité d'apprentissage | Heures | Langue d'enseignement | Langue d'évaluation |
|---|---|---|---|
| AEMA3007-A — Interfaçage et programmation | 24 h | Français | Français |
| AEMA3007-B — Systèmes embarqués et intelligence artificielle | 36 h | Français | Français |
| Activité d'apprentissage | Méthodes d'enseignement et d'apprentissage |
|---|---|
| AEMA3007-A — Interfaçage et programmation | Alternance d’exposés théoriques et d’exercices pratiques: une présentation théorique des concepts nouveaux et les explications nécessaires pour réaliser le laboratoire. Les étudiants travaillent en autonomie par groupe de deux ou trois sous la supervision et l'aide du professeur |
| AEMA3007-B — Systèmes embarqués et intelligence artificielle | Chaque séance commence par un récapitulatif du dernier cours, une présentation théorique des concepts nouveaux et les explications nécessaires pour réaliser le laboratoire. Les étudiants travaillent en autonomie par groupe de deux ou trois sous la supervision et l'aide du professeur. Les séances se terminent par une démo. Un travail de recherche à la maison et le dépôt de rapport est également demandé. |
Le regroupement d’Interfaçage et programmation et de Systèmes embarqués et intelligence artificielle se justifie par la progression entre les compétences de base et leur application à un système complet : l’AA Interfaçage et programmation permet aux étudiants d’acquérir les bases de l’analyse, du dimensionnement et de la programmation d’une interface électronique, tandis que l’AA Systèmes embarqués et intelligence artificielle leur permet de mobiliser ces mêmes compétences pour concevoir, programmer et déboguer, à l’aide de l’IA, un système embarqué mobile complet (robot autonome).
L'évaluation au sein de cette UE est intégrée
La note finale est calculée conformément aux modalités d'évaluation reprises plus bas dans la fiche
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
| Activité d'apprentissage | Modalités d'évaluation |
|---|---|
| AEMA3007-A — Interfaçage et programmation | Q1 Travaux: Interro:
Pondération de l'activité 50% par rapport à l'UE Examens (JANVIER):
Pondération de l'activité 50% par rapport à l'UE Q3 Examens (AOUT):
Pondération de l'activité 50% par rapport à l'UE |
| AEMA3007-B — Systèmes embarqués et intelligence artificielle | Q1 Travaux:
Interro: Examens (JANVIER):
Pondération de l'activité 50% par rapport à l'UE Q3 Examens (AOUT):
Pondération de l'activité 50% par rapport à l'UE |
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.