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Doctorat en sciences et technologies de l'information

Responsable : Bob-Antoine Jerry Ménélas
Regroupement de programmes : Programme d'études de cycles supérieurs en informatique (doctorat)
Secrétariat : (418) 545-5011, poste 5629
ADRESSE ÉLECTRONIQUE :spcs_informatique-doctorat@uqac.ca
Grade : Philosophiae doctor

Voir les textes des mémoires et thèses en informatique.

Objectifs

L'objectif général du programme de doctorat en sciences et technologies de l'information vise la formation de chercheurs hautement qualifiés, capables de maîtriser les aspects logiciels et matériels des diverses étapes du processus de production, de traitement et de transmission de l'information dans les systèmes informatiques et dans les réseaux de communication.

Les objectifs particuliers du programme visent l'acquisition de connaissances de pointe ainsi que le développement d'aptitudes et d'habiletés en lien avec l'objectif général.

Particulièrement, les études au programmes de doctorat en sciences et technologies de l'information permettront à l'étudiant de:

Conditions d'admission

Être titulaire d'une maîtrise en informatique ou en génie informatique ou l'équivalent obtenue avec une moyenne de 3,2 sur 4,3 ou l'équivalent;

ou

être titulaire d'une maîtrise dans un domaine connexe de l'informatique ou du génie informatique, tel le génie électrique, obtenue avec une moyenne de 3,2 sur 4,3 ou l'équivalent et posséder une formation jugée suffisante par le Comité d'admission du programme dans les domaines de l'informatique ou du génie informatique.

Le candidat doit aussi démontrer qu'il possède une connaissance suffisante des langues française et anglaise.

Le candidat doit se soumettre à une entrevue au besoin.

Régime d'études et durée des études

La durée du programme est de quatre années d'études à temps plein. L'étudiant peut aussi cheminer à temps partiel.

La durée maximale du programme - incluant toute prolongation - est de 15 trimestres en régime à temps plein et de 24 trimestres en régime à temps partiel. L'étudiant est tenu de s'inscrire à au moins une activité de scolarité de son programme d'études ou de recherche à chaque trimestre sauf dans le cas d'une absence autorisée.

Règlement pédagogique particulier

Tout étudiant dont la langue maternelle est autre que le français qui éprouve des difficultés ou qui a une faiblesse en français peut, après avoir avisé la direction de programme, s'inscrire au cours 7FRA419 Français global et actes de paroles II. Ce cours sera hors programme.

Note:

Ce programme est offert à l'UQAC en vertu d'une entente d'extension avec l'UQO.

Note :

Pour les fins d'inscription et de paiement des frais de scolarité, ce programme est rangé dans la classe B.

Ce programme comprend quatre-vingt-dix crédits (90 cr.) répartis comme suit:

Plan de formation

Les deux cours obligatoires suivants (six crédits):

INF9073 Séminaire en sciences et technologies de l'information
INF9083 Lecture dirigée en sciences et technologies de l'information

Deux cours de spécialisation parmi les suivants (six crédits):

INF9093 Atelier en photonique et microélectronique
INF9103 Atelier en calcul distribué et télécommunications
INF9123 Atelier en algorithmique et génie logiciel
INF9143 Atelier en traitement de données et intelligence artificielle

Un cours optionnel parmi les suivants (trois crédits):

6DIG976 Traitement adaptatif des signaux numériques
6INF902 Vérification et validation de logiciels
6INF911 Réseaux de neurones
6INF930 Systèmes en temps réel
6INF931 Systèmes répartis
6MDI856 Sujets spéciaux en systèmes informatiques
6MDI857 Sujets spéciaux en génie logiciel
6MIG908 Les systèmes experts en ingénierie
6MIG910 Reconnaissance des formes
6MIG916 Conception de circuits intégrés de haute performance
8INF802 Simulation de systèmes
8INF803 Bases de données réparties
8INF804 Traitement numérique des images
8INF807 Visualisation de graphes
8INF808 Informatique appliquée et optimisation
8INF809 Algorithmes et complexité
8INF839 Méthodes d'intelligence artificielle pour l'optimisation
8INF840 Structures de données avancées et leurs algorithmes
8INF841 Automates et langages formels
8INF842 Génie logiciel
8INF843 Systèmes répartis
8INF844 Systèmes multi-agents
8INF845 Représentation de connaissances
8INF846 Intelligence artificielle
8INF847 Gestion de projets informatiques
8INF848 Technologie de l'information et innovation technologique
8INF853 Architecture des applications d'entreprise
8INF854 Cryptographie
8INF855 Intelligence d'affaires: principes et méthodes
8INF856 Programmation sur architectures parallèles
8INF857 Sécurité informatique
8INF858 Systèmes intégrés de gestion d'entreprise
8INF910 Ingénierie des connaissances
8INF950 Sujets spéciaux

RECHERCHE (soixante-quinze crédits):

L'examen prédoctoral suivant (six crédits):

INF9006 Examen de synthèse 6.0 cr.

Les deux activités de recherche, de rédaction et de présentation suivantes (soixante-neuf crédits):

INF9009 Projet de thèse 9.0 cr.
INF9060 Thèse

DESCRIPTION DES COURS

6DIG976 Traitement adaptatif des signaux numériques

Familiariser l'étudiant aux concepts avancés de l'analyse du signal et des méthodes de filtrage optimal et adaptatif.

Caractérisation des processus stochastiques stationnaires, filtre de Wiener, prédicteurs optimaux, algorithme de Levinson-Durbin, minimisation de la moyenne de l'erreur cachée (LMS), méthode récursive des moindres carrés (RLS), filtrage adaptatif en sous-bandes et filtrage non linéaire, analyse spectrale adaptative et algorithmes de suivi de sous-espaces.

(10/2017)

6INF902 Vérification et validation de logiciels

Donner à l'étudiant les méthodes et les outils qui le rendront capable d'assurer la qualité des projets en informatique appliquée.

Revue des méthodes d'analyse et de conception de logiciels. Logistique : structure de l'entreprise, contrôle de la documentation, organisation et désignation des répertoires et des fichiers. Ingénierie préliminaire : plan d'assurance qualité, utilisation des méthodologies d'analyse et de conception dans un cadre de gestion de la qualité. Ingénierie détaillée : conception des unités, objets ou modules dans un cadre de gestion de la qualité. Inspection et traitement des non-conformités lors de la fabrication, de la vérification et de la validation. Contrôle de la production des inventaires et des expéditions. Gestion des produits livrés et service à la clientèle. Ce cours est basé sur la norme ISO-9000.

(10/2017)

6INF911 Réseaux de neurones

Rendre l'étudiant capable de comprendre, de concevoir et de réaliser des systèmes basés sur les réseaux de neurones à des fins d'apprentissage, de mémorisation, de reconnaissance, de commande, etc.

La cellule nerveuse physiologique, la connectivité de ces cellules, le neurone formel. Principales différences entre cellules nerveuses et neurones formels : traitement dynamique versus statique. Processus d'apprentissage : Hebb, compétitif, Boltzmann, supervisé, etc. Mémoires matricielles, réseau Dystal, le perceptron, le perceptron multicouche (rétropropagation, contrôle flou de l'apprentissage), les réseaux à fonctions radiales. Réseaux récurrents : modèle Brain State in a Box, réseaux Adaptive Resonance Theory, réseaux à attracteurs fixes ou multiples. Systèmes auto-organisés : apprentissage hebbien, apprentissage compétitif, apprentissage par calcul d'entropie. Réseaux pour le traitement temporel. Dynamique des réseaux de neurones : manipulation des attracteurs. Liens entre réseaux de neurones et logique floue, apprentissage automatique des fonctions d'appartenance, applications aux cartes de Kohonen et aux réseaux d'Hopfield. Algorithmes évolutifs, techniques d'apprentissage de réseaux de neurones par algorithmes évolutifs, comparaisons.

(10/2017)

6INF930 Systèmes en temps réel

Rendre l'étudiant apte à développer des systèmes informatiques pour le contrôle en temps réel.

Rappels théoriques : échantillonnage et reconstruction de signaux, quantification. Application de la transformée en Z aux systèmes de contrôle, étude de quelques algorithmes de contrôle. Gestion des périphériques pour le temps réel. Gestion des processus pour le temps réel. Programmation en temps réel : définition des tâches, communication entre les processus, gestion de la mémoire. Temps réel dans les systèmes distribués. Langages et systèmes d'exploitation pour le temps réel.

(10/2017)

6INF931 Systèmes répartis

Rendre l'étudiant capable de concevoir des systèmes informatiques répartis afin de résoudre efficacement des problèmes de traitement de l'information, de simulation ou de contrôle.

Revue des protocoles de communication (couches ISO 4 à 7); l'approche client-serveur et sa justification. Niveau de répartition : données et fonctions. Étude de cas sur réseaux publics et privés. Impact sur la conception des systèmes et la modélisation. Contrôle des accès concurrents. Méthodes de synchronisation. Fiabilité des systèmes, tolérance aux fautes et sécurité. Méthode de communication interprocessus. Établissement des communications et les restrictions du temps réel. Ordinateurs parallèles (multiprocesseurs, vectoriels et massivement parallèles). Programmation parallèle.

(10/2017)

6MDI856 Sujets spéciaux en systèmes informatiques

Fournir à l'étudiant un complément de formation en relation avec son sujet de mémoire ou de thèse. Le contenu du cours est variable selon les besoins de formation de l'étudiant et les sujets de recherche offerts à la maîtrise et au doctorat en ingénierie. Un plan de cours est préparé par le professeur responsable d'un sujet spécifique.

(10/2017)

6MDI857 Sujets spéciaux en génie logiciel

Fournir à l'étudiant un complément de formation en relation avec son sujet de mémoire ou de thèse. Le contenu du cours est variable selon les besoins de formation de l'étudiant et les sujets de recherche offerts à la maîtrise et au doctorat en ingénierie. Un plan de cours est préparé par le professeur responsable d'un sujet spécifique.

(10/2017)

6MIG908 Les systèmes experts en ingénierie

Permettre à l'étudiant de concevoir et de réaliser des systèmes experts pour l'application à des problèmes d'ingénierie.

Architecture d'un système expert, représentation des connaissances, logique des prédicats, réseaux sémantiques et procéduraux, règles de production. Stratégies de recherches, chaînage avant et arrière, parcours d'arbres et de réseaux, moteurs d'inférences, planification. Applications au contrôle automatique de processus, à l'automatisation et à la conception. Applications au contrôle de qualité et au diagnostic. Réalisation d'une application dans le domaine de spécialité de l'étudiant.

(10/2017)

6MIG910 Reconnaissance des formes

Initier l'étudiant aux principes de la reconnaissance des formes et lui permettre de les appliquer aux problèmes du traitement des signaux, au traitement automatique de l'image et de la parole, à la lecture optique de caractères, etc.

Définition de quelques concepts de reconnaissance des formes et exemples. Notions de classification, séparabilité de classes, quelques rappels statistiques. Systèmes de fonctions de décisions linéaires et généralisées. Classification et reconnaissance par distance minimale, mesures de similitudes. Classification par fonction de vraisemblance, classification bayesienne, notion de coût et d'erreur. Classification par le gradient, par erreur quadratique moyenne. Perception multicouche, réseaux neuronaux récurrents, apprentissage par rétropropagation de l'erreur. Applications à la segmentation et à la représentation structurelle des images, compréhension des scènes. Applications à la reconnaissance automatique de parole, applications à la lecture optique de caractères. Applications à la reconnaissance de fissures, à la classification de structures, applications à la métallurgie.

(10/2017)

6MIG916 Conception de circuits intégrés de haute performance

Permettre à l'étudiant de se familiariser avec les techniques avancées en conception de circuits intégrés de haute performance et de grande complexité.

Techniques de conception spécialisées : conception à haute vitesse, conception à basse puissance et circuits asynchrones. Conception de modules spécialisés : opérateurs arithmétiques, réseaux systoliques, synchroniseurs, recouvrement d'horloge et de données, architectures hautement parallèles et mémoires embarquées. Phénomènes physiques : effets des lignes de transmission, variations de procédé et de température, réduction à l'échelle, limites technologiques, rendement et défectuosités. Principes généraux des circuits intégrés : flot de conception avancé, synthèse à haut niveau, analyse de la consommation de puissance, distribution d'horloge, distribution des lignes d'alimentation, vérification fonctionnelle et vérification formelle.

(10/2017)

8INF802 Simulation de systèmes

Fournir à l'étudiant des connaissances avancées en simulation des systèmes discrets qui pourront lui servir dans tous genres d'applications. Présenter une approche méthodologique pour la conception d'un modèle, sa validation et l'analyse des résultats.

Principes de la simulation par ordinateur. Construction et validation de modèles : cueillette et analyse de données, génération de nombre pseudo-aléatoires, vérification et validation de modèles. Langages de simulation à évènements discrets. Prise de décision basée sur la simulation. Optimisation par simulation.

(10/2017)

8INF803 Bases de données réparties

Approfondir les concepts de modélisation et d'implantation d'une base de donnée répartie et hétérogène selon les approches traditionnelles, actuelles et futures. Initier l'étudiant aux fonctionnalités et aux applications des bases de données spatiales, temporelles et déductives ainsi qu'au concept des entrepôts de données.

Modélisation, justification et implantation d'un cas complexe selon les approches réseau, relationnel et objet dans un environnement réparti hétérogène en considérant une stratégie de répartition choisie en fonction d'une topologie donnée. Application des contraintes de clients sur l'architecture technologique. Application des concepts de la réplication manuelle et automatisée et utilisation des mécanismes d'interconnexion de SGBD hétérogènes en accès lecture (Ingres Net, Ingres Star, Oracle, Access, lien odbc, tcp/ip), réplication et mise à jour (ex. snapshot, trigger, commit à 2 phase, réplicateur,...). Étude de cas sur les bases de données multimédia (stratégies, impact réseau, création, chargement), spatiales (ex. Oracle Spatial), déductives (ex. Datalog), temporelles (ex. TSQL, Oracle Time Series) et sur les entrepôts de données (ex. Oracle Data Warehousing).

En plus de cours magistraux, la méthode d'enseignement sera basée sur la lecture et la recherche personnelle, les rencontres individuelles et les discussions de groupe. Plusieurs concepts seront mis en pratique par l'élaboration d'un cas pratique complexe implanté dans un environnement hétérogène.

(10/2017)

8INF804 Traitement numérique des images

Ce cours est une introduction aux différentes méthodes utilisées en imagerie numérique. Il vise l'apprentissage des fondements de ce domaine. Le principal objectif est la compréhension en profondeur des notions utilisées dans le traitement numérique des images, tant du point de vue algorithmique que mathématique. Après avoir suivi le cours, l'étudiant devrait être en mesure d'implémenter des algorithmes pour le rehaussement et la restauration d'images en utilisant diverses méthodes numériques telles que les transformées de Fourier, les ondelettes, etc.

Le cours porte sur l'apprentissage des techniques classiques utilisées pour le traitement d'images sur support numérique. Propriétés des images. Échantillonnage, codage, stockage et format de fichiers. Filtrage des images dans le domaine spatial et fréquentiel. Transformée de Fourier. Théorie des ondelettes. Théorie de la couleur appliquée aux images numériques. Segmentation d'images. Formats standards (JPEG, etc.). Applications (astronomie, imagerie médicale, etc.).

(10/2017)

8INF807 Visualisation de graphes

Les graphes servent à modéliser divers systèmes qui vont des réseaux informatiques aux réactions métaboliques. La visualisation de graphe a pour but de fournir des outils et des méthodes pour explorer l'information représentée par ceux-ci. Ce cours vise l'apprentissage de cette branche de la visualisation de l'information et à initier l'étudiant à la recherche dans ce domaine. Il a aussi comme objectif l'apprentissage des méthodes et algorithmes de dessin de graphes.

Rappels sur les graphes. Paradigmes du dessin de graphes. Planarité, orthogonalité, dessin avec contraintes géométriques. Approches non-euclidiennes, géométrie hyperbolique. Simulation physique: systèmes masses-ressorts, minimisation de fonctions d'énergie, etc.. Fragmentation (clustering), filtrage par valuations. Applications à la visualisation d'information.

(10/2017)

8INF808 Informatique appliquée et optimisation

Acquérir une vue d'ensemble de la démarche à suivre en vue de résoudre un problème d'optimisation donné. Familiariser l'étudiant aux différentes méthodes utilisées ainsi que leurs justifications pour la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire.

Approches de résolution de problèmes d'optimisation combinatoire: méthodes énumératives (Branch and Bound, CSP, ...), programmation mathématique, réseaux, heuristiques, métaheuristiques, simulation, etc..

(10/2017)

8INF809 Algorithmes et complexité

Introduire l'étudiant à la théorie de la complexité et aux limites infrangibles des ordinateurs.

Théorie de la NP-complétude. Algorithmes et problèmes algorithmiques. Machines de Turing déterministes, non déterministes et probalistes. Mesures de complexité : temps et espace mémoire. Principales classes de complexité. NP-complétude. Réductions polynomiales. Théorème de Cook. Sujets choisis : hiérarchie polynomiale, preuves interactives, théorème PCP, complexité parallèles, complexité de la communication, etc.

(10/2017)

8INF839 Méthodes d'intelligence artificielle pour l'optimisation

Familiariser les étudiants aux outils d'optimisation permettant la résolution de problématiques théoriques ou pratiques complexes.

Donner aux étudiants les bases techniques et théoriques nécessaires pour concevoir, analyser et évaluer les heuristiques qu'ils doivent développer dans le cadre de leurs travaux de recherche.

Méthodes d'intelligence artificielle (métaheuristiques) telles que l'algorithme du recuit simulé, l'algorithme génétique, la recherche avec tabous et l'optimisation par colonie de fourmis. L'apprentissage d'une démarche scientifique pour aborder des problèmes d'optimisation, les résoudre et présenter les résultats obtenus est également visé.

(10/2017)

8INF840 Structures de données avancées et leurs algorithmes

Acquérir les fondements théoriques et pratiques des structures de données et leurs algorithmes dans le but de comprendre comment les justifier, les utiliser et les incorporer dans la résolution des problèmes. L'accent sera mis sur les propriétés fondamentales de ces structures et l'étude de leur complexité (spatiale et temporelle : pire cas, cas moyen et amortie), sans toutefois négliger les aspects reliés à leurs implantations et leurs applications.

Introduction à la complexité algorithmique: pire cas, cas moyen et cas amorti. Recherche en table et chaînes de caractères. Listes, piles, files et applications. Arbres : de recherche, AVL, rouge et noir, B-arbres, tas et files de priorité, splay, binomial, Fibonacci, etc. Ensembles disjoints. Graphes: algorithmes de parcours, de cheminement, de flots et géométriques.

(10/2017)

8INF841 Automates et langages formels

Approfondir l'étude de la théorie des automates et des langages formels. Étudier les relations existant entre la théorie des automates et d'autres domaines de l'informatique.

Théorie algébrique des langages et des automates. Langages formels, automates, semigroupe syntactique, variétés de langages et de semigroupes, structure des semigroupes, relations de Green, langages sans étoiles, semigroupes apériodiques. Logique, jeux de Ehrenfeucht-Fraïssé, complexité des circuits, langages hors-contextes et groupoïdes finis, langages ouverts et quasigroupes, etc...

(10/2017)

8INF842 Génie logiciel

Permettre à l'étudiant d'approfondir ses connaissances du processus de développement de logiciel et de décomposition modulaire. Permettre à l'étudiant d'analyser les différentes méthodes et les outils qui augmentent la qualité et diminuent le coût de développement et de gestion de systèmes logiciels.

Rappel sur les différentes phases de développement de logiciel. Réutilisation, évolution et maintenance du logiciel. Décomposition et composition modulaires des applications. Gestion des changements des exigences logicielles. Conception et implantation des applications d'entreprise en utilisant les techniques de développement orientées objets, aspects et composants : programmation par aspects, programmation par sujets et programmation par vues. Études de cas. Développement des applications avec les patrons de conception et le MDA (Model Driven Architecture). Buts et concepts de qualité des logiciels. Facteurs qualité (efficacité, exactitude, performance, facilité d'entretien).

(10/2017)

8INF843 Systèmes répartis

Permettre à l'étudiant de maîtriser les connaissances nécéssaires pour concevoir une infrastructure de systèmes répartis en considérant les nouvelles technologies et les normes associées, dont celles spécifiques à l'interopérationalité et la transparence.

Conception et implantation des systèmes répartis. Rappel sur les protocoles de communication et des concepts fondamentaux comme l'identification des objets (sérialisation, Marshaling, références d'objets distants), l'architecture, la communication, la fiabilité, le partage des ressources, l'exécution à distance et la gestion de cycle de vie des objets dans le système distribués. Architecture des systèmes répartis en termes de services et protocoles de communication et de problèmes d'interconnexion de systèmes hétérogènes, indépendamment de la plate-forme matérielle et du langage de programmation. Plate-formes standards : CORBA (Common Object Request Broker Architecture), J2EE (Java 2 Enterprise Edition) et Services Web et leurs protocoles.

(10/2017)

8INF844 Systèmes multi-agents

Introduire l'étudiant à un nouveau paragdime de résolution collective de problèmes qui est celui de l'intelligence artificielle distribuée. Comprendre l'évolution possible de l'approche orientée objet au travers de la technologie agent. S'initier à la problématique de recherche dans le domaine des systèmes multi-agents.

Résolution distribuée de problèmes et fondements des systèmes multi-agents. Concepts de base des agents. Représentation de connaissances et logiques du savoir et des croyances. Logique de description. Théorie de l'action. Communication et théorie des actes de langages. Coopération et coordination dans une société d'agents. Génie logiciel orienté agent.

(10/2017)

8INF845 Représentation de connaissances

Introduire l'étudiant aux différents formalismes de représentation de connaissances. Initier l'étudiant à la problématique de recherche dans le domaine de la représentation de connaissances.

Connaissances et bon sens. Logique classique. Réseaux sémantique et frame. Graphe conceptuel. Logiques de description. Logique modale. Raisonnement approximatif, analogique. Apprentissage et Data Mining. Langages du Web sémantique et ontologies.

L'étudiant sera amené à présenter un travail de recherche, à travers une lecture d'articles sur un thème traitant d'un problématique de représentation de connaissances.

(10/2017)

8INF846 Intelligence artificielle

Introduction à l'intelligence artificielle et aux systèmes à base de connaissances.

Techniques de représentation des connaissances et raisonnements : réseaux sémantiques, logiques propositionnelle et du premier ordre. Résolution de problèmes par l'exploration et la planification. Acquisition de connaissances. Conception de systèmes à base de connaissances. Méthodologie de développement, environnements de développement, langages. Nouvelle génération de systèmes d'information intégrant la composante cognitive.

(10/2017)

8INF847 Gestion de projets informatiques

Permettre à l'étudiant d'acquérir les compétences requises pour la gestion de projet. En particulier, présenter les techniques avancées qui ne sont pas vues dans le cadre d'un programme de 1er cycle. Montrer à l'étudiant la nécéssité d'améliorer la pratique de la gestion de projet et permettre d'acquérir non seulement des connaissances mais aussi des compétences en ce domaine. Enfin, le cours vise l'acquisition de compétence dans le champ élargi de la gestion de l'informatique tel que le protefeuille, le bureau de projet et l'impartition.

Les projets en technologie de l'information et les problèmes du développement de logiciel. Le référentiel de connaissance (PMBOK). Le cycle de vie du projet vs le cycle de vie du logiciel. L'analyse de rentabilité (business case). La sélection des projets. Les processus de la gestion de projet. Le mandat. Les outils de mesure et de quantification au niveau de la planification, de l'organisation et du contrôle de projet. La structure organisationnelle et l'équipe de projet. Structure de découpage (WBS). Les logiciels de gestion de projet. Les techniques de planification (méthodes CPM et PERT, allocation des ressources et diagramme de GANTT). Les techniques de nivellement et l'optimisation des ressources. La gestion des risques. L'assurance qualité. La gestion du changement, la résistance et les conflits. La gestion de la configuration. Les revues, le contrôle du projet. La mise en place, la clôture et l'évaluation. Le pilotage et les systèmes d'information de projet. Le portefeuille de projets. Le bureau de projet. Les approches agiles à la gestion de projets. L'amélioration des processus de gestion de projet (tel que CMMI, ITIL). L'impartition, l'impartition internationale et la délocalisation des emplois.

(10/2017)

8INF848 Technologie de l'information et innovation technologique

Le cours veut permettre à l'étudiant d'acquérir des connaissances dans le domaine des technologies de l'information et plus particulièrement dans le domaine des avantages concurrentiels et du soutien à la décision. De plus, il veut permettre à l'étudiant d'acquérir certaines connaissances et compétences dans le domaine de l'innovation technologique.

Conditions de succès pour le changement en technologie de l'information (TI). TI et avantage concurrentiel. La perception, la communication et la motivation. Le processus créatif. Les outils et les applications de la créativité. Processus de changement technologique et ses répercussion sur l'organisation. Étude critique de modèles d'adaptation de l'organisation et des acteurs au changement. Gestion de la connaissance appliquée aux TI et à l'innovation. La création de produits stratégiques. Politiques gouvernementales. La veille. La gestion de l'innovation. Tableaux de bord et tableaux de bord prospectifs appliqués à la gestion, à la gestion de l'innovation et à la gestion de projets informatiques.

(10/2017)

8INF853 Architecture des applications d'entreprise

Amener l'étudiant à approfondir les concepts liés au développement et à l'architecture des applications d'entreprises. Amener l'étudiant à acquérir des compétences à travailler dans un environnement de programmation ayant des composantes complexes. L'étudiant sera exposé à la technologie Java, aux modèles objets et aux services orientés architecture. Enfin,l'étudiant se familiarisera avec certaines technologies touchant les aspects d'infrastructure de développement et de déploiement d'applications d'entreprises.

Concepts fondamentaux d'interfaces usagers. Études de cas avec Java (Swing). Développement et déploiement d'applications d'entreprises (Enterprise applications). Technologie Java. EJB, Java Beans et architecture client-serveur RMI-Java. Modèles orientés architectures. Modèle (MDA). Architecture orientée service (SOA).

(10/2017)

8INF854 Cryptographie

Comprendre le fonctionnement des principaux protocoles et algorithmes cryptographiques ainsi que leurs applications.

Historique: Notions élémentaires de la théorie des nombres et de la théorie de la complexité; Cryptologie à clef privée et publique; Signature électronique, fonctions de hachage à sens unique; Protocole d'échange de clefs, échange de clefs; Exemples de librairie dans des langages tels que C et Python; cryptologie quantique (si le temps le permet), Cryptosystèmes à courbes elliptiques (si le temps le permet).

(10/2017)

8INF855 Intelligence d'affaires: principes et méthodes

Permettre à l'étudiant de comprendre et de maîtriser les concepts et l'utilité de l'intelligence d'affaires. Présenter les différentes technologies utilisées en intelligence d'affaires. Donner un aperçu des méthodologies et techniques liées à la mise en place d'une solution d'intelligence d'affaires.

Intelligence d'affaires: définition, caractéristiques, tendances, enjeux, impact au niveau de la prise de décision. Bénéfices tangibles des solutions d'intelligence d'affaires. Exemples d'application dans des entreprises. Entrepôt de données: différence entre entrepôt de données (datawarehouse) et magasin de données (datamart), approche Kimball versus approche Inmon, stratégie de mise en oeuvre des entrepôts de données, gestion d'un projet d'entrepôt de données, modélisation d'un entrepôts de données. Tableaux de bord de gestion: tableau de bord prospectif (Balanced Scorecard) de Kaplan et Norton, défis - enjeux liés à l'établissement des indicateurs de gestion tableau de bord de la gestion de la performance organisationnelle. Forage des données et vues multidimensionnelles (OLAP, ROLAP, MOLAP). Le forage des données: pré-requis et applications potentielles. Intégration des données et la gestion qualitative des données. Survol des outils d'intelligence d'affaires et critères de choix.

(10/2017)

8INF856 Programmation sur architectures parallèles

Développer les capacités d'identifier le parallélisme potentiel d'une application informatique; connaître les différents modèles (abstraits et réels) d'ordinateurs parallèles; développer les capacités de concevoir des algorithmes efficaces en utilisant le parallélisme.

Modèles d'ordinateurs parallèles: Systèmes parallèles et distribués; Algorithmes parallèles; Langages de programmation et parallélisme; Programmation sur ordinateurs à mémoire partagée. Multithreads (e.g. POSIX, OpenMP); Programmation sur ordinateurs distribués (e.g. MPI).

(10/2017)

8INF857 Sécurité informatique

Ce cours vise à comprendre les différents problèmes de la sécurité informatique (confidentialité, intégrité, disponibilité, authentification, non répudiation) et leurs solutions dans divers environnements: local et réseau. Plus spécifiquement: Connaître les mécanismes de base qui permettent de contrôler l'accès à un système et ses ressources; développer le savoir-faire nécessaire à la sécurisation des applications d'entreprise, d'un système informatique et du réseau Internet; être capable de proposer des mesures adéquates pour éviter les attaques; familiariser les étudiants avec les commerces électroniques sécurisés; gérer la sécurité d'un système et analyser les risques.

Introduction: Importance de la sécurité pour une entreprise; sécurité local et distance. Sécurité des télécommunications et d'accès: Internet, faiblesses du protocole TCP-IP, analyse de ports; Intranet, Extranet, gardes-barrière (Firewall), Proxy, VPN, IPsec. Sécurité des systèmes d'exploitation: Permissions et Log files. Confidentialité: Le cryptage; Chiffrement symétrique (DES, 3DES, AES, IDEA), Chiffrement asymétrique (clé publique-privée, RSA, ELGAMAL). Authentification: Méthodes d'authentification faibles et fortes; Mot de passe, One-Time password (S-KEY), Signature, Certificat et Biométrie. Intégrité: Chiffrement asymétrique et chiffrement symétrique, Signature numérique. Sécurité des applications et des langages de programmation: Modèle de sécurité en Java, JAAS, sécurité de code C-C++; Communications sécurisées clients-serveurs. Commerces et messageries électroniques: Messageries électroniques (SMTP, S-MIME, PGP), Commerces électroniques avec le protocole SSL, Secure Electronic Transactions (SET); transfert électronique de fonds. Méthodes de gestion de la sécurité: Déterminer l'impact de chaque actif informationnel en termes de confidentialité, d'intégrité et de disponibilité; Méthode MEHARI, Cobit, Normes ISO.

(10/2017)

8INF858 Systèmes intégrés de gestion d'entreprise

Permettre à l'étudiant d'approfondir ses connaissances sur la définition et l'importance des progiciels de gestion d'entreprise (ERP). Maîtriser la démarche de modélisation de processus dans un projet d'implémentation d'un progiciel de gestion d'entreprise. Comprendre les facteurs de succès et les risques dans une démarche d'implémentation d'un progiciel de gestion d'entreprise.

Rappel sur les différentes fonctions de l'entreprise. Les systèmes d'information et les ERP. L'apport des ERP pour l'entreprise: gains, limites et risques. La sélection d'un ERP: fonction, technologie, marché et budgets. Les principaux intervenants: éditeurs, intégrateurs et consultants. Les différentes étapes pour l'implémentation d'un ERP dans une démarche de gestion de projet: phases, livrables, gestion du changement et processus d'amélioration continue. L'utilisation d'un logiciel (SAP) pour en comprendre son fonctionnement et l'intérêt de son utilisation par l'entreprise. Les liens avec d'autres domaines tels la gestion intégrée de la chaîne logistique et le e-commerce.

(10/2017)

8INF910 Ingénierie des connaissances

Rendre l'étudiant capable d'utiliser des techniques de modélisation de connaissances et de concevoir des applications informatiques en utilisant une méthodologie à base de connaissances.

Les connaissances : concepts, propriétés, relations, prédicats, hiérarchies, réseaux sémantiques, schémas, règles, méthodes heuristiques. Raisonnement statistique et probabiliste. Outils de support à la modélisation des connaissances. Apprentissage des règles de façon automatique, par découverte. Mise à jour des connaissances et de l'univers de travail, modification des règles.

(10/2017)

8INF950 Sujets spéciaux

Ce cours est utile à l'étudiant qui peut ainsi bénéficier d'une formation adaptée. Le contenu est variable selon les besoins des étudiants et l'expertise professorale disponible.

(10/2017)

INF9006 Examen de synthèse

Démontrer sa connaissace approfondie du domaine principal de sa recherche et une bonne connaissance d'un domaine secondaire; Faire la preuve de ses capacités de communication à l'écrit et à l'oral.

Attribution d'un programme de lecture pertinent à son domaine principal de recherche et à son domaine secondaire; ces domaines sont choisis parmi les quatre concentrations du programme. Cette activité individuelle comprend une partie écrite et une présentation orale devant un jury.

(10/2017)

INF9009 Projet de thèse

Présenter de façon claire et cohérente sa problématique de recherche, ses hypothèses de travail de même que son approche méthodologique.

Règles et principes de l'élaboration et de la présentation d'un projet de thèse. Établissement d'une problématique de recherche. Choix d'hypothèses et d'une méthodologie appropriée. Cette activité individuelle donne lieu à l'établissement d'une entente d'encadrement entre l'étudiant et son directeur de recherche; elle fait aussi l'objet d'une présentation formelle devant un jury.

(10/2017)

INF9060 Thèse

Faire la preuve de sa maîtrise d'un sujet de recherche et de sa capacité à mener à terme un travail de recherche de façon autonome. Il s'agit d'un travail écrit d'envergure qui constitue l'activité majeure de formation du programme de doctorat. Les résultats de ce travail doivent apporter une contribution originale et significative à l'avancement des connaissances dans le domaine de recherche initial.

Exposé écrit de l'ensemble de la démarche de recherche et des résultats obtenus. Défense de la thèse à l'oral devant un jury.

(10/2017)

INF9073 Séminaire en sciences et technologies de l'information

Permettre aux étudiants d'acquérir une vision d'ensemble de l'état de l'art des connaissances et des défis actuels dans le domaine des sciences et des technologies de l'information (STI). Les amener à réaliser une analyse critique d'articles ou d'ouvrages portant sur un sujet particulier qui soit pertinent à leur projet de recherche et à partager leurs points de vue sur ces sujets.

Lecture d'ouvrages et d'articles généraux sur l'état de l'art et les principaux défis technologiques de l'heure en STI. Lecture d'ouvrages et d'articles plus spécifiques pertinents à leur sujet de recherche et dont l'analyse contribuera à l'approfondissement de leurs connaissances ainsi que l'avancement de leur projet de thèse. Au début du trimestre, chacun des étudiants devra établir un plan de lecture avec l'approbation du professeur.

(10/2017)

INF9083 Lecture dirigée en sciences et technologies de l'information

L'étudiant devra réaliser une analyse critique d'articles ou d'ouvrages portant sur un sujet spécifique en sciences et technologies de l'information pertinent à son projet de thèse.

Lecture d'ouvrage et d'articles touchant le domaine de recherche de l'étudiant et dont l'analyse contribue à l'approfondissement de ses connaissances et à l'avancement de son projet de thèse. Le professeur soumet un plan de lecture à l'étudiant et détermine avec lui les objectifs visés, le contenu du programme de lectures et les activités.

(10/2017)

INF9093 Atelier en photonique et microélectronique

Approfondir sa connaissance de l'état actuel des développements et des principaux défis dans le domaine de la photonique et de la microélectronique en lien avec le secteur des technologies de l'information. Développer sa connaissance des approches méthodologiques utilisées dans ses travaux de recherche du domaine.

Sujets actuels et méthodologie de la recherche en photonique et microélectronique. Étude de la littérature récente, discussion des principales tendances de recherche. Étude par sous-thématiques particulières par le recours à l'enseignement en équipe, chaque thématique étant couverte par un professeur spécialiste. Développement des aptitudes écrites et orales de l'étudiant: recherche personnelle et documentaire, lectures imposées, préparation de rapports de même que présentation, discussion et critique d'articles. Évaluation des travaux écrits notamment un rapport de trimestre, des rapports de lecture et des présentations orales.

(10/2017)

INF9103 Atelier en calcul distribué et télécommunications

Approfondir sa connaissance de l'état actuel des développements et des principaux défis dans le domaine du calcul distribué et des télécommunications. Développer sa connaissance des approches méthodologiques utilisées dans les travaux de recherche du domaine.

Sujets actuels et méthodologies de la recherche en calcul distribué et en télécommunications. Étude de la littérature récente, discussion des principales tendances de recherche. Étude par sous-thématiques particulières par le recours à l'enseignement en équipe, chaque thématique étant couverte par un professeur spécialiste. Développement des aptitudes écrites et orales de l'étudiant: recherche personnelle et documentaire, lectures imposées, préparation de rapports de même que présentation, discussion et critique d'articles. Évaluation des travaux écrits notamment un rapport de trimestre, des rapports de lecture et des présentations orales.

(10/2017)

INF9123 Atelier en algorithmique et génie logiciel

Amener l'étudiant à approfondir sa connaissance de l'état actuel des développements et des principaux défis dans le domaine de l'algorithmique et du génie logiciel en lien avec le secteur des technologies de l'information. L'amener à développer sa connaissance des approches méthodologiques utilisées dans ses travaux de recherche du domaine.

Sujets actuels et méthodologie de la recherche en algorithmique et du génie logiciel. Étude de la littérature récente, discussion des principale tendances de recherche. Étude par sous-thématiques particulières par le recours à l'enseignement en équipe, chaque thématique étant couverte par un professeur spécialiste. Développement des aptitudes orales et écrites de l'étudiant: recherche personnelle et documentaire, lectures imposées, préparation de rapports de même que présentation, discussion et critiques d'articles. Évaluation des travaux écrits notamment un rapport de trimestre, des rapports de lecture et des présentations orales.

(10/2017)

INF9143 Atelier en traitement de données et intelligence artificielle

Amener l'étudiant à approfondir sa connaissance de l'état actuel des développements et des principaux défis dans le domaine du traitement de données et de l'intelligence artificielle en lien avec le secteur des technologies de l'information. L'amener à développer sa connaissance des approches méthodologiques utilisées dans les travaux de recherche du domaine.

Sujets actuels et méthodologies de la recherche en traitement de données et intelligence artificielle. Étude de la littérature récente, discussion des principales tendances de recherche. Étude par sous-thématiques particulières par le recours à l'enseignement en équipe, chaque thématique étant couverte par un spécialiste. Développement des aptitudes écrites et orales de l'étudiant : recherche personnelle et documentaire, lectures imposées, préparation de rapports de même que présentation, discussion et critique d'articles. Évaluation des travaux écrits notamment un rapport de trimestre, des rapports de lecture et des présentations orales.

(10/2017)