Le cours d'analyse constitue une introduction à l'analyse fonctionnelle et à ses applications par l'étude des équations aux dérivées partielles linéaires. L'objectif de ce cours consiste à familiariser les étudiants avec quelques-unes des idées essentielles sur lesquelles s'appuie l'étude des modèles les plus simples de la physique et de la mécanique. Il ne s'agit pas seulement de fournir des méthodes pour la résolution de ces équations; mais aussi d'amener à une meilleure compréhension des phénomènes dont elles constituent le modèle.
Les systèmes dynamiques sont les modèles mathématiques des phénomènes évoluant dans le temps; ces phénomènes pouvant provenir de la physique; la mécanique; l'économie; la biologie; l'écologie; la chimie... Un système dynamique est constitué d'un espace de phases; l'espace des états possibles du phénomène convenablement paramétré; muni d'une loi d'évolution qui décrit la variation temporelle de l'état du système. Dans le cadre de ce cours (lois déterministes; en temps continu); cette loi d'évolution prend la forme d'une équation différentielle.La résolution explicite; ou même approchée; d’une équation différentielle est en général impossible. La théorie vise donc plutôt une étude qualitative des phénomènes et cherche en particulier à en comprendre l'évolution à long terme.Le principal objectif de ce cours est d'aborder l'étude générale des systèmes dynamiques régis par des équations différentielles ordinaires. L'accent est mis principalement sur la notion de stabilité dont l'importance; pour de nombreux problèmes pratiques; est comparable à celle de la connaissance effective des solutions. En préalable à cette partie; deux séances sont consacrées au calcul différentiel: application linéaire tangente; théorèmes d'inversion locale et des fonctions implicites... Ces concepts sont nécessaires pour la partie du cours qui concerne la linéarisation; mais leur utilité dépasse largement le cadre des équations différentielles. Ce cours est destiné aux élèves issues de filières dont le niveau en mathématiques est plus faible que le niveau des filières habituelles. Le sujet est le même que celui du cours AO102; mais le contenu est un peu plus restreint. Site pédagogique: http://perso.ensta-paristech.fr/~fjean/ao102.html
Les systèmes dynamiques sont les modèles mathématiques des phénomènes évoluant dans le temps; ces phénomènes pouvant provenir de la physique; la mécanique; l'économie; la biologie; l'écologie; la chimie... Un système dynamique est constitué d'un espace de phases; l'espace des états possibles du phénomène convenablement paramétré; muni d'une loi d'évolution qui décrit la variation temporelle de l'état du système. Dans le cadre de ce cours (lois déterministes; en temps continu); cette loi d'évolution prend la forme d'une équation différentielle.La résolution explicite; ou même approchée; d’une équation différentielle est en général impossible. La théorie vise donc plutôt une étude qualitative des phénomènes et cherche en particulier à en comprendre l'évolution à long terme.Le principal objectif de ce cours est d'aborder l'étude générale des systèmes dynamiques régis par des équations différentielles ordinaires. L'accent est mis principalement sur la notion de stabilité dont l'importance; pour de nombreux problèmes pratiques; est comparable à celle de la connaissance effective des solutions.En préalable à cette partie; une séance et demi (1 amphi et 2 TDs) est consacrée au calcul différentiel: application linéaire tangente; théorèmes d'inversion locale et des fonctions implicites... Ces concepts sont nécessaires pour la partie du cours qui concerne la linéarisation; mais leur utilité dépasse largement le cadre des équations différentielles.
Ce cours a pour objectif d’introduire les fondements mathématiques et informatiques au cœur des méthodes d’analyse de données sur lesquelles se basent de nombreux systèmes d’intelligence artificielle modernes. Le but de cette introduction est triple; sensibiliser aux enjeux derrières les données à l’ère du numérique; comprendre les fondements scientifiques de l’apprentissage automatique et enfin être capable de mettre en œuvre une approche algorithmique et une réalisation informatique d’une solution répondant à des besoins métiers spécifiques. La notion d’IA sera abordée dans ce cours à travers le spectre des méthodes d’apprentissage automatique; en particulier dans un contexte d’apprentissage supervisé. Contrairement aux études statistiques traditionnelles; l’apprentissage automatique est confronté à des problématiques de gestion de grand volume de données en grande dimensionnalité avec bien souvent une moindre maîtrise des processus de collecte de données et de ses propriétés statistiques. Ce cours s’attardera ainsi essentiellement sur les enjeux et problèmes liés aux données: données biaisées; manquantes; erronées; déséquilibrées ou encore confidentielles. Une bonne compréhension et gestion de ces problèmes est essentielle afin que les algorithmes qui les utilisent n’engendrent pas des problèmes de biais; d’équité; de sécurité ou encore de protection de la vie privée. Un cas d’étude complet sera étudié tout au long du cours allant de la collecte d’une base de données jusqu’à son utilisation par un algorithme d’apprentissage en passant par diverses étapes de prétraitements et d’analyses.

Programmation impérative en langage C. Syntaxe et sémantique des constructions du langage.

L’Electronique numérique est à la base de la révolution de l’Information. En permettant le traitement des données et leur stockage de manière parfaitement reproductible; elle a façonné un monde nouveau; synonyme de nouveaux usages; et mais aussi de nouveaux risques. Ce cours propose une introduction aux représentations numériques; à la logique booléenne; et à la conception de dispositifs; allant des plus élémentaires à un microprocesseur complet. Ce cours insiste par ailleurs sur différentes abstractions indispensables à l’électronique; mais ayant une portée plus vaste: automates; graphes de flot de données et de contrôle; etc; permettant ainsi au futur ingénieur de se familiariser à ces concepts clés de l’Informatique.

L'enseignement d'économie en première année a pour objectif de donner aux élèves les éléments nécessaires à la connaissance et à la compréhension de l'économie contemporaine; de ses grands enjeux et des débats économiques actuels. Les institutions (l'économie de marché; l'Etat; les collectivités territoriales; le système monétaire et financier; l'Union Européenne...); les faits les plus significatifs (évolution des échanges interindustriels; croissance du PIB français; évolution du taux de chômage; mondialisation des économies; soutenabilité; ...); les concepts clés (PIB; chômage; emploi; marché; investissement; inflation; progrès technique; monnaie; développement économique; duarabilité...) et les principales théories micro et macroéconomiques (analyse macroéconomique de l'épargne; théories monétaires; théories du commerce international; théories du marché du travail et du chômage; théories de la concurrence imparfaite;...) sont présentés. À partir des faits les plus significatifs de l'économie actuelle; chaque cours doit permettre de dépasser l'expression des opinions grâce à l'exposé au sein des polycopiés des débats scientifiques qui contribuent à expliquer les données et les dynamiques économiques. Les polycopiés sont considérés comme lus par les élèves avant chaque cours y compris l'article d'illustration. L'article d'illustration est systématiquement analysé en cours avec les élèves qui doivent en dégager la problématique et les idées principales. Ce cours contribue à préparer les élèves à l'exercice de leur futur métier d'ingénieur; inséré dans l'économie contemporaine avec ses enjeux (croissance; soutenabilité; changement climatique; innovation; entrepreneuriat).

La mécanique des milieux continus permet de décrire et de prédire le mouvement (déformation ou écoulement) d’un domaine matériel (solide ou fluides) soumis à une sollicitation externe. Elle se place à l’échelle du continu; c’est à dire en s’affranchissant du caractère dispersé de la matière aux échelles nanométriques. Elle est un prérequis indispensable à de nombreuses disciplines en mécanique en posant les cadres pratique et théorique dans lesquels les études mécaniques sont ensuite réalisées. Son domaine d’application dans l’ingénierie est vaste: transports; production d’énergie; sciences de l’environnement par exemple.