formation des enseignants nouvellement recrutés 2024-2025

Résumé du cours :

  Ce cours étudie la structure interne et le fonctionnement des ordinateurs. Il repose sur le modèle de von Neumann, selon lequel un ordinateur exécute des instructions via un cycle de lecture, décodage et exécution.

Les composants matériels principaux – processeur, mémoire, bus et périphériques – sont analysés pour comprendre comment ils coopèrent. Le cours aborde aussi les instructions machine, les modes d’adressage, l’organisation mémoire, la gestion des entrées/sorties et des interruptions.

Ce socle permet de comprendre comment un programme est exécuté par le matériel, et prépare à des modules avancés comme les systèmes d’exploitation, l’architecture parallèle ou les systèmes embarqués. Il développe chez l’étudiant une vision intégrée logiciel-matériel, essentielle pour concevoir, optimiser ou dépanner des systèmes informatiques.

Ce cours initie les étudiants aux concepts fondamentaux de la statistique descriptive (moyenne, médiane, mode, variance, écart type) et aux notions essentielles du calcul des probabilités (événements, indépendance, probabilité conditionnelle, théorème de Bayes). Il introduit également les principales lois de probabilité (binomiale, de Poisson, normale) et distingue les variables aléatoires discrètes et continues.

Les étudiants apprendront à interpréter les indicateurs de tendance centrale et de dispersion, à analyser des situations aléatoires en identifiant les liens de dépendance ou d’indépendance, et à maîtriser les notions d’espérance, de variance et de fonction de répartition.

Ils seront en mesure de traiter et représenter des données statistiques univariées et bivariées, d'appliquer les règles du calcul des probabilités sur un univers fini, et de calculer les paramètres associés aux lois de probabilité.

Le cours les forme également à analyser des situations concrètes en modélisant les phénomènes observés, en choisissant les lois probabilistes appropriées, et en développant des analyses statistiques rigoureuses, pertinentes et argumentées, adaptées à divers contextes scientifiques, techniques ou socio-économiques.

The Cybersecurity course is designed for second-year Master's students, as it lays the foundation for the essential concepts and practices needed to understand and navigate the digital world securely. This curriculum is tailored for students from various disciplines, especially those interested in digital business and the digital economy, and offers a structured and comprehensive introduction to the field of cybersecurity.

At the beginning of the first semester, students are introduced to the fundamental principles of cybersecurity, including key definitions, types of threats, and the importance of digital protection in our connected society. The lessons cover a wide range of introductory topics, such as types of cyberattacks, basic defense technologies, and best practices for safe online behavior. These modules are not only designed to enhance technical awareness but also to promote critical thinking about the protection of personal and organizational data.

By the end of the semester, the course builds upon this foundation and transitions into more advanced and specialized topics, including security technologies, regulatory frameworks, digital investigations, and the security of networks and applications. Students are also introduced to modern trends such as artificial intelligence in cybersecurity, the Internet of Things (IoT), and ethical hacking techniques. Although the course description focuses primarily on first-semester content, it also provides a forward-looking view of the more complex topics students will explore later on, ensuring a logical and engaging development of their cybersecurity competencies.

The Mathematical Logic module provides a foundational framework for understanding and modelling formal systems, essential in fields such as computer science, electronics, and applied mathematics. It focuses on propositional and first-order logic key tools for reasoning, specification, verification, and programming.

The course covers core concepts like logical formalisation, truth tables, logical equivalences, deductive reasoning, proof methods, and the basics of predicate logic. These skills are vital for designing and analysing complex systems and are widely used in software validation, industrial process control, and cybersecurity.

Beyond technical knowledge, the module develops precision, intellectual rigour, and logical clarity, making it valuable in any field requiring structured and consistent reasoning.

This course aims to develop students' academic writing skills, focusing on writing structured paragraphs and essays. Through a process-oriented approach, students will learn how to write different types of paragraphs and essays, apply the writing process effectively, and refine their critical and creative thinking in writing.

The course builds on first-year writing fundamentals, preparing students for more complex academic and professional writing tasks.

Le module Statistique 1 initie à l’analyse descriptive des données. Il couvre la classification des variables, les tableaux et graphiques, ainsi que les mesures de tendance centrale (moyenne, médiane) et de dispersion (écart-type). Il permet de résumer et interpréter des données réelles.

Le module d’Algèbre 1 constitue une introduction fondamentale à l’algèbre générale, visant à initier l’étudiant aux outils logiques et aux structures mathématiques de base. Il commence par les notions de logique, indispensables pour comprendre le raisonnement mathématique formel, puis aborde les ensembles et les applications, en introduisant les opérations sur les ensembles et les propriétés des fonctions. Le chapitre sur les relations binaires approfondit l’étude des relations d’équivalence et d’ordre, essentielles pour structurer et classer les objets mathématiques. Ensuite, l’étude des structures algébriques comme les groupes, anneaux et corps permet de formaliser diverses opérations rencontrées en mathématiques. Enfin, le module se conclut par l’analyse des anneaux de polynômes, où les propriétés algébriques des polynômes sont explorées dans un cadre rigoureux. L’ensemble de ces notions constitue un socle théorique solide pour aborder les mathématiques avancées et développe chez l’étudiant une capacité de raisonnement abstrait, de rigueur et de démonstration.

Ce cours initie les étudiants aux concepts fondamentaux des bases de données relationnelles, couvrant la transition des systèmes de fichiers traditionnels vers les bases de données modernes, les définitions et objectifs des SGBD, ainsi que les différents modèles de données (entité-association, hiérarchique, réseau, relationnel). Il développe une compréhension approfondie du modèle relationnel avec ses terminologies essentielles (domaine, relation, attribut, tuple, clés primaires et clés étrangères) et introduit l'algèbre relationnelle avec ses opérateurs ensemblistes et spécifiques, ainsi que leur traduction en langage SQL.

Les étudiants apprendront à identifier les limites des fichiers traditionnels et les avantages des SGBD, à maîtriser la structuration des données sous forme tabulaire et les relations entre tables, et à appliquer les principes de normalisation pour optimiser la structure des bases de données. Ils développeront des compétences en conception de schémas relationnels robustes en respectant les contraintes d'intégrité.

Ils seront en mesure de formuler des requêtes complexes en algèbre relationnelle et en SQL, de transformer les besoins en information en modèles conceptuels puis en schémas relationnels, et de manipuler efficacement les données à travers les opérations de projection, sélection, jointure et autres opérateurs relationnels.

Le cours les forme également à analyser les besoins en information des organisations, à concevoir des systèmes de stockage structurés garantissant l'intégrité et la cohérence des données, et à développer des solutions de gestion de données adaptées aux contextes professionnels modernes où l'information constitue un actif stratégique majeur.

Ce cours est ta première vraie aventure dans la programmation. Tu vas y apprendre comment penser comme un informaticien et écrire tes premiers programmes en langage C, l’un des langages les plus puissants et utilisés dans le monde. Il s’adresse principalement aux étudiants de première année Licence en Informatique et Mathématiques-Informatique (MI).

✅ Vous apprendrez à :

• Comprendre ce qu’est un algorithme et comment le construire étape par étape.
• Utiliser les éléments de base : variables, conditions (si/alors), boucles (répéter), fonctions et procédures. 
• Manipuler les structures de données simples : tableaux, chaînes de caractères. 
• Écrire des algorithmes clairs, logiques et efficaces. 
• Traduire ces algorithmes en programmes en langage C.

💻À la fin du cours,  tu sauras écrire tes propres programmes et comprendre comment les machines exécutent tes idées.

Dans un monde de plus en plus connecté, il est essentiel de maîtriser les principes avancés des réseaux afin de relever les défis technologiques contemporains, notamment ceux liés au routage et à la qualité de service dans les réseaux. Ce module se concentre sur la couche de transport du modèle OSI et l'adressage IP, et propose des exercices théoriques ainsi que des travaux pratiques en groupe en lien avec le cours, permettant aux participants d'appliquer leurs connaissances théoriques à des situations réelles. Ils auront ainsi l'opportunité d'explorer des concepts fascinants et d'approfondir leur expertise dans ce domaine en constante évolution, ce qui leur permettra de mieux s'adapter aux défis futurs

D’une importance capitale pour un futur ingénieur en informatique, l’enseignement de l’Algorithmique et des Structures de Données permet à l’étudiant d’acquérir les bases essentielles de la programmation, tout en développant une pensée logique et structurée.

Ce cours introduit les bases du génie logiciel, une discipline essentielle pour le développement structuré et de qualité des logiciels. Il permet aux étudiants de comprendre le cycle de vie d’un logiciel, d’analyser les principaux défis du développement, et de maîtriser les bonnes pratiques de conception et de codage. Une attention particulière est portée aux critères de qualité logicielle et à la modélisation UML, outil fondamental pour représenter les fonctionnalités et l’architecture d’un système. À l’issue du cours, les apprenants seront capables de concevoir des solutions logicielles robustes, bien structurées et adaptées aux besoins des utilisateurs.