Les études

systèmes d’information – Introduction Les systèmes d’information(SI) peut être défini comme un ensemble organisé de ressources (matériel, logiciel, personnel, données, procédures…) permettant d’acquérir, de stocker, de traiter, de communiquer des informations de toutes formes dans une organisation. L’information constitue le support des connaissances et des communications humaines. Elle est à la fois : Un outil de communication interne:elle permet d’assurer la coordination entre les différents services et acteurs de l’entreprise, Un outil de communication externe: une organisation diffuse de l’information vers son environnement extérieur en faisant par exemple de la publicité) Un outil de cohésion sociale: la diffusion d’informations sur les rôles de chacun dans l’entreprise permet de renforcer le sentiment d’appartenance à l’organisation et donc la motivation collective. Objectifs des systèmes d’information et informatique Maîtriser la notion d’information Savoir...

Réseaux informatique : Cours Le terme générique « réseau » définit un ensemble d’entités (objets, personnes, etc.) interconnectées les unes avec les autres. Un réseau permet ainsi de faire circuler des éléments matériels ou immatériels entre chacune de ces entités selon des règles bien définies. Le Réseaux informatique est un ensemble d’ordinateurs (ou de périphériques) autonomes connectés entre eux et qui sont situés dans un certain domaine géographique Les Réseaux informatiques sont nés du besoin de faire communiquer des terminaux distants avec un site central puis des ordinateurs entre eux. Un réseau informatique peut servir plusieurs buts distincts : – Le partage de ressources (fichiers, applications ou matériels, connexion à internet, etc.) – La communication entre personnes (courrier électronique, discussion en direct, etc.) – La communication entre processus (entre des ordinateurs industriels par exemple) – La garantie de l’unicité et de l’universalité d...

Réseaux de neurones : historique, méthodes et applications Un réseau neuronal est l’association, en un graphe plus ou moins complexe, d’objets élémentaires, les neurones formels. Les principaux réseaux se distinguent par l’organisation du graphe (en couches, complets. . .), c’est-à-dire leur architecture, son niveau de complexité (le nombre de neurones, présence ou non de boucles de rétroaction dans le réseau), par le type des neurones (leurs fonctions de transition ou d’activation) et enfin par l’objectif visé : apprentissage supervisé ou non, optimisation, systèmes dynamiques… Perceptron multicouche  But d’apprentissage supervisé. Les systèmes dynamiques, avec boucle de rétroaction, les réseaux récurrents (LSTM) ainsi que les cartes de Kohonen ou cartes auto-organisatrices pour la classification non supervisée ne sont pas abordés. Architecture de perceptron multicouche Le perceptron multicouche (PMC) est un réseau composé de couches successives. Une couche est...

Réseau de Neurones Artificiels – cours – réseau de neurones Les réseaux de neurones artificiels sont des réseaux fortement connectés de processeurs élémentaires fonctionnant en parallèle. Chaque processeur élémentaire (neurone artificiel) calcule une sortie unique sur la base des informations qu’il reçoit. Parallel Distributed Processing : – Calculs élémentaires et parallèles – Données/informations distribuées dans le réseau Inspiration naturelle : analogie avec le cerveau Fondements Biologiques Structure des neurones Le système nerveux est composé de 10 12 neurones interconnectés. Bien qu’il existe une grande diversité de neurones, ils fonctionnent tous sur le même schéma. Ils se décomposent en trois régions principales : – Le corps cellulaire – Les dendrites – L’axone Fonctionnement des neurones L’influx nerveux est assimilable à un signal électrique se propageant comme ceci : – Les dendrites reçoivent l’influx nerveux d’autres neurones. – Le neuron...

Introduction aux réseaux de neurones Historique • Mac Culloch et Pitts (1943) : définition d’un neurone formel • Loi de Hebb (1949) • Rosenblatt (1958), Widrow et Hoff : modèle avec processus d’apprentissage, perceptron • Minsky et Papert (1969) : limites des perceptrons • Kohonen (1972) : mémoires associatives • Rumelhart – Mc Clelland (1980), Werbos – Le Cun : perceptron multi-couches, mécanismes d’apprentissage performants (rétro propagation du gradient). Définitions • apprentissage supervisé : les coefficients synaptiques sont évalués en minimisant l’erreur (entre sortie souhaitée et sortie obtenue) sur une base d’apprentissage. • apprentissage non-supervisé : on ne dispose pas de base d’apprentissage. Les coefficients synaptiques sont déterminés par rapport à des critères de conformité : spécifications générales. • sur-apprentissage : on minimise l’erreur sur la base d’apprentissage à chaque itération mais on augmente l’erreur sur la base d’essai. Le modè...

Intelligence Artificielle – Cours Intelligence Artificielle est l’application de logiciels et de techniques de programmation mettant en lumière les principes de l’intelligence en général, et de la pensée humaine en particulier. L’intelligence artificielle peut être définie comme la tentative d’obtenir des machines comme celles qu’on voit dans les films. Quelques objectifs de l’Intelligence Artificielle • réagir avec discernement à des situations nouvelles, • tirer profit de circonstances fortuites, • discerner le sens de messages ambigus ou contradictoires, • juger de l’importance relative de différents éléments d’une situation, • trouver des similitudes entre des situations malgré leurs différences, • établir des distinctions entre des situations malgré leurs similitudes, • synthétiser de nouveaux concepts malgré leurs différences, • trouver de nouvelles idées, Définition des Systèmes formels Un système formel est « un ensemble de données purement abstrait, sa...

Introduction à l’ intelligence artificielle – Cours – intelligence artificielle Le but de l’intelligence artificielle est de concevoir des systèmes capables de reproduire le comportement de l’humain dans ses activités de raisonnement. L’intelligence artificielle se fixe comme but la modélisation de l’intelligence prise comme phénomène. Quelques domaines de l’intelligence artificielle Les systèmes experts : tache de diagnostic, de surveillance ou de dépannage d’installations industrielles. Robotique et FAO (fabrication assistée par ordinateur)  : introduction de robots qui acquièrent l’information à l’aide de capteurs ou de caméras afin de se mouvoir dans des environnements diversifiés. Compréhension du langage et traduction automatique  : apparition d’interfaces en langage naturel. Reconnaissance des formes : reconnaissance de la parole, de l’image et de l’écriture) IBM utilise une interface auditive qui reconnait 20 000 mots anglais ...

Systèmes embarqués introduction Un système embarqué est défini comme un système électronique et informatique autonome, souvent temps réel, spécialisé dans une tâche bien précise. Ses ressources sont généralement limitées. ( Wikipedia ) Le système comprend une partie matériel et une partie logicielle Caractéristiques générales des Systèmes embarqués : ▪ Dédié à une application spécifique ▪ Coût réduit, maximisation rapport performance/prix ▪ Volume restreint (compact, pas modulaire) ▪ Capacité mémoire adaptée ▪ Capacité de calcul appropriée à l’application ▪ Exécution temps réel (souvent) ▪ Fiabilité et sécurité de fonctionnement ▪ Consommation d’énergie maitrisée Différences avec un ordinateur de bureau : ▪ L’interface IHM (Interface Homme machine) est adaptée selon l’application. Cela peut-être de simples leds et boutons jusqu’à un écran tactile. Il doit être robuste (étanche, choc, ..). ▪ Généralement : pas de clavier, écran réduit. ▪ Le système em...

Système embarqué – Cours – informatique Un système embarqué est un système électronique et informatique autonome, qui est dédié à une tâche bien précise. Il ne possède généralement pas des entrées/sorties standards et classiques comme un clavier ou un écran d’ordinateur. Le système matériel et l’application sont intimement liés, le logiciel embarqué étant enfoui, noyé dans le matériel. Le matériel et le logiciel ne sont pas aussi facilement discernables comme dans un environnement de travail classique de type ordinateur PC. L’embarqué est un terme plus général qui regroupe plusieurs notions selon le contexte : • Le marché des systèmes embarqués. • Les systèmes embarqués par abus de langage. Caractéristiques principales d’un système embarqué Les principales caractéristiques d’un système embarqué sont les suivantes : • C’est un système principalement numérique. • Il met en œuvre généralement un processeur. • Il exécute une application logicielle dédiée pour réali...

Architecture et programmation des Microcontrôleurs Les PICs sont des microcontrôleurs à architecture RISC (Reduced Instructions Set Computer), ou encore composant à jeu d’instructions réduit. L’avantage est que plus on réduit le nombre d’instructions,  plus leur décodage sera rapide ce qui augmente la vitesse de fonctionnement du microcontrôleur. Les PICs sont subdivisés en 3 grandes familles :  La famille Base-Line, qui utilise des mots d’instructions de 12 bits, La famille Mid-Range, qui utilise des mots de 14 bits (et dont font partie les 16F8xx), La famille High-End, qui utilise des mots de 16 bits (les PIC 18Fxxx). On trouve aussi des familles de dsPIC pour le traitement du signal et d’autres microcontrôleurs spécialisés. Les éléments essentiels du PIC 16F877 sont : Une mémoire programme de type EEPROM flash de 8K mots de 14 bits, Une RAM donnée de 368 octets, Une mémoire EEPROM de 256 octets, 5 ports d’entrée sortie, A (6 bits), B (8 bits), C (8 bi...