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UE32 - Solutions numériques avancées

En pratique

  • Cette unité d'enseignement (UE) articule 2 activités d'apprentissage :
    • Solutions numériques avancées
    • Big Data
  • En 2023-2024, elle s'organise au premier quadrimestre et couvre 3 crédits (ECTS).
  • L'enseignement est principalement centralisé dans le campus : Saint-Laurent
  • Cette UE est remédiable d'une session à l'autre
  • Modalités d'enseignement
    • Groupe classe
    • en autonomie

Activité d’apprentissage

Les finalités de l'UE

Solutions numériques avancées :
1. Le système d'information
2. La méthodologie agile : scrum
3. La méthode ISHIKAWA
4. Structuration des SI
5. Infrastructure technologique des SI

Big Data :
Apprendre à l’étudiant à manipuler des enregistrements de données industrielles (comme par exemple des températures, des pressions, des débits, des vibrations, …) dans le but de créer un rapport digital à l’aide d’outils (par exemple microsoft PowerBI) issu du monde du big data (business intelligence). 
L’étudiant devra être capable d’analyser le résultat du rapport.
L’étudiant devra comprendre les besoins d’information nécessaire pour répondre à une demande client, pour cela il devra interpréter une demande client.

Les contenus de l'UE

Solutions numériques avancées : 

  • Connaître le concept de système d’information et son caractère stratégique dans l’évolution du business model de l’entreprise
  • Connaître les 4 niveaux de référence de l’architecture d’un système d’information en se basant le modèle TOGAF
  • Connaître les composants courants des infrastructures technologiques sous jacentes aux systèmes d’information
  • Savoir construire un diagramme Ishikawa pour résoudre une problématique
  • Développer une offre commerciale portant sur la vente d’une solution numérique complexe

Big Data :
Au départ d’un cahier des charges relatif à un process, la méthodologie de travail pour établir un tableau de bord reprenant les indicateurs de performance clés du processus industriel sera présentée aux étudiants. Des exercices d’extraction, de transformation et de chargement de données seront présentés. L’étudiant concevra un tableau de bord graphique mettant en évidence les indicateurs clés en utilisant un logiciel d'analyse de données issu du monde du big data (business intelligence). 

Les acquis d'apprentissage visés par l'UE

Solutions numériques avancées : 

L'étudiant sera capable de créer un business plan ainsi que développer une offre commerciale.
Il sera capable de déterminer l'utilité des solutions BI, Big Data et Intelligence Artificielle pour une organisation.
Il pourra identifier les besoins (liés aux activités business) qui auront un intérêt à utiliser ces technologies.

Big Data :

L’étudiant est capable de comprendre les indicateurs de performances clés d’un processus industriel. L’étudiant doit être capable de :

  • comprendre et utiliser un jeu de données industriels  
  • Designer et concevoir un tableau de bord graphique
  • Présenter et expliquer les indicateurs de performance
  • Rechercher des pannes sur base des données

Les méthodes d'enseignement-apprentissage

Solutions numériques avancées : 

Présentation des contenus par le professeur.
Mise en situation. Réflexion partagée.

Big Data :

L'AA est basée sur des travaux pratiques en laboratoire.

La théorie est presentée en début de séance, suivie de nombreux exercices.  Du temps est donné aux étudiants pour faire les exercies par eux-mêmes avant correction. Les étudiants forment des binomes pour réaliser les exercices.

Engagement attendu de la part de l'étudiant.e

Collaboration active indispensable de la part des étudiants dans les recherches et les échanges.

Réalisation en classe et à domicile des travaux demandés.

Examen Solution Numériques Avancées

Cette épreuve présente des modalités similaires pour toutes les sessions. Elle est organisée durant la session. Il s'agit d'un examen. Cette épreuve est individuelle. Concrètement, l'épreuve repose sur une formulation écrite, une formulation orale, une réalisation par mise en pratique. L'épreuve repose sur des réponses longues. Elle se déroule à cours fermé. La correction de cette épreuve est assurée par validation d'un.e enseignant.e.

Examen Big Data

Cette épreuve présente des modalités similaires pour toutes les sessions. Elle est organisée durant la session. Il s'agit d'un travail. Cette épreuve est individuelle. Concrètement, l'épreuve repose sur une formulation écrite. L'épreuve repose sur des formulations personnelles. Elle se déroule à cours ouvert. La correction de cette épreuve est assurée par validation d'un.e enseignant.e.

Règles de l’UE

Comment la note globale de l’UE est-elle déterminée ?

Explication de la pondération des différentes épreuves

La note globale de l'UE est la moyenne arithmétique des cotes obtenues aux deux AA :

50% ExamenSolNumAv + 50% ExamenBigData

Quelles sont les informations administratives de cette UE ?