(3.0 cr.)

Objectifs généraux

  • S'initier aux technologies et concepts clés de l'Industrie 4.0.
  • Concevoir l'architecture d'une chaîne de production interconnectée.
  • Exploiter des données temps réel issues de capteurs.
  • Évaluer les impacts technologiques, éthiques et organisationnels de la transformation numérique.

Quelques objectifs spécifiques parmi d'autres

Identifier les composantes d'un système cyber-physique; Expliquer l'IIoT, le edge computing et le cloud industriel; Mettre en uvre un échange de données via MQTT ou OPC-UA; Analyser l'interopérabilité et les normes ISA-95 et RAMI 4.0; Évaluer les limites techniques et énergétiques des solutions 4.0; Analyser une architecture logicielle de collecte et de traitement; Programmer des microcontrôleurs pour collecter des données; Déployer un tableau de bord Grafana ou Node-RED; Appliquer les principes de cybersécurité; Simuler un scénario de panne ou d'attaque.

Industrie 4 ; 0 : origines, principes, systèmes cyber-physiques (CPS) ; Architecture industrielle : ISA-95, RAMI 4 ; 0, 5C ; IIoT et capteurs intelligents (ESP32, Raspberry Pi, DHT22, BMP180) ; Communication machine-machine : MQTT, WebSocket, OPC-UA ; Microcontrôleurs et collecte de données (MicroPython, Node ; js) ; Bases de données temporelles (InfluxDB, TimescaleDB) ; Visualisation : Grafana, Node-RED ; Chaîne temps réel : acquisition ? stockage ? visualisation ? action ; Edge Computing vs Cloud vs Fog ; Traitement local : filtrage, agrégation, détection d'anomalies ; Interopérabilité et normalisation (OPC-UA, ISA-95, RAMI 4 ; 0) ; Jumeaux numériques (Factory I/O, Simulink, Unity) ; Cybersécurité industrielle : menaces, segmentation, IEC 62443, NIST SP 800-82 ; Gouvernance et souveraineté des données (Gaia-X, Data Spaces, OPC UA over TSN) ; Intégration Brownfield : rétro-ingénierie, passerelles Edge, PLCs anciens ; Intelligence embarquée : TensorFlow Lite, Edge Impulse ; Analyse d'impact et réflexivité socio-technique (éthique, responsabilité, autonomie) ; Dilemmes technologiques et humains : place de l'humain, résilience, durabilité ; Projet intégrateur : conception d'un système 4 ; 0 complet (capteurs, acquisition, traitement, visualisation, sécurité, documentation) ; Bonnes pratiques : robustesse, interopérabilité, reproductibilité, cybersécurité, gouvernance.

Préalable(s): (8INF428)

Formule pédagogique : Cours Magistral

(03/2026)


Appartenance départementale

Informatique et mathématique

Programmes dans lesquels se trouve ce cours

4810 Certificat en science des données et intelligence d'affaires
6710 Baccalauréat en informatique de la science des données et de l'intelligence d'affaires

Ce cours est offert au trimestre suivant:

Automne 2026

Groupe 11 (Saguenay (campus principal)) - RÉSERVÉ

Présence

du jeudi 03-09-2026 au jeudi 17-12-2026 de 16:00 à 18:45 Local: