PLAN DE COURS
Automne 2026
GES802 : Analyse de faisabilité (3 crédits)
Préalables
Aucun préalable requis.
Description du cours
Au terme de ce cours, l’étudiante ou l’étudiant aura acquis : les concepts fondamentaux d'analyse économique et les principales techniques de comparaison de projets et d'analyse de rentabilité et de gestion de projets d'ingénierie; des habiletés permettant de solutionner des problèmes réels comportant des éléments de risque et d'incertitude ainsi que des facteurs intangibles.
Concepts de base d'analyse de rentabilité, rentabilité de projet après impôt, étude de remplacement d'équipements, introduction à la notion de risque et d'incertitude, analyses traditionnelles et avancées pour le risque et l'incertitude, technique de décision statistique, arbre de décision, simulation. Facteurs intangibles et analyse multicritère, analyse de rentabilité assistée par ordinateur. Conception d'un projet d'ingénierie, considérations générales pour lancer un nouveau projet. Gestion de projets et outils pour définir, justifier, planifier, contrôler et mener à terme des projets d'ingénierie.
Stratégies pédagogiques
- Cours magistraux;
- Problèmes et travaux personnels;
- Travail de synthèse;
- Utilisation de logiciels.
Utilisation d’appareils électroniques
Ne s'applique pas.
Horaire
| Groupe | Jour | Heure | Activité |
| 01 | Mercredi | 13:30 - 17:00 | Activité de cours |
| 02 | Jeudi | 13:30 - 17:00 | Activité de cours |
Coordonnées du personnel enseignant le cours
Cours
Contenu
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SECTION 1:
CONCEPTS FONDAMENTAUX D'ANALYSE DE RENTABILITÉ DE BASE DE PROJET D'INGÉNIEUR
Notions d'intérêt, valeur de l'argent dans le temps, flux monétaire, méthode d'analyse de rentabilité de projet, comparaison de projet, amortissement.
Référence: Livre chapitres 1 à 5
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SECTION 2:
ANALYSE DE RENTABILITÉ DE PROJETS APRÈS IMPÔT
Définitions, les dépenses permises par la Loi de l’impôt, traitement des gains et des pertes, méthodologie d’analyse de rentabilité après impôt, formules de simplification. Analyse de l’effet de l’impôt.
Référence: Livre chapitre 6.
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SECTION 3:
ÉTUDE DE REMPLACEMENT D’ÉQUIPEMENTS
Les raisons du remplacement, méthodes d'analyse économique, facteurs à considérer, durée de vie économique, traitement fiscal.
Référence: Livre chapitre 7.
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SECTION 4:
ESTIMATION DES REVENUES ET DES COÛTS
Estimation, sources de données, méthodologie d’estimation préliminaire d’un projet, prévision, analyse de la main d’œuvre, estimation des coûts d’investissement et des revenus.
Référence: Notes de cours chapitre 1.
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SECTION 5:
INTRODUCTION À LA NOTION DE RISQUE ET D’INCERTITUDE
Différence entre le risque et l’incertitude, causes, traitements probabilistes, guides. Incertitude complète, séquence d’analyse recommandée, état de la nature, opportunité d’utilisation, choix d’un principe.
Références: Notes de cours chapitre 2.
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SECTION 6:
ANALYSE TRADITIONNELLE ET AVANCÉE POUR LE RISQUE ET L’INCERTITUDE.
Jugement intuitif, ajustement conservateur, optimiste, pessimiste, sensibilité, point mort, escompte du risque, analyses monétaires probabilistes, estimé-variance, escompte de variables, simulation de Monte Carlo.
Références: Notes de cours chapitre 3.
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SECTION 7:
TECHNIQUE DE DÉCISION STATISTIQUE
Statistique bayesienne. Exemple d’utilisation de résultats d’observations dans la prise de décision.
Référence: Notes de cours chapitre 4.
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SECTION 8:
ARBRES DE DÉCISION
Construction, exemples pratiques.
Référence: Notes de cours chapitre 5.
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SECTION 9:
ÉLÉMENTS DE BASE DE LA SIMULATION DES SYSTÈMES.
Génération de nombres aléatoires, simulation Monte Carlo, contrôle du temps. Exemples pratiques.
Référence: Notes de cours chapitre 6.
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SECTION 10:
LES NOUVELLES TECHNOLOGIES, UNE APPROCHE MULTI-CRITÈRE POUR LES ÉVALUER
Mesure de performances quantitative et qualitative d'un projet. Classification des différentes techniques d’analyses multicritères, pondération, méthode de Brown et Gibson etc.
Référence: Notes de cours chapitre 7.
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SECTION 11:
DÉCIDER FACE À LA COMPLEXITÉ, MÉTHODE D’ANALYSE HIÉRARCHIQUE DES PROCÉDÉS (AHP)
Description de la méthode AHP: décomposer le problème complexe en une structure hiérarchique, effectuer des comparaisons binaires, déterminer les priorités, synthétiser, cohérence des jugements. Exemples d'applications pratiques. Logiciel « Expert Choice ».
Référence: Notes de cours chapitre 8.
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Laboratoires et travaux pratiques
Ne s'applique pas.
Évaluation
Informations additionnelles :
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Activités
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Descriptions
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%
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Intra 1
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Concepts fondamentaux d'analyse économique
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30
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Intra 2 (Final)
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Concepts avancés (risque et d'incertitude analyse multicritères) |
30
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Devoir1
Devoir 2
Présentation-Projet
Projet
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Concepts de base
Collecte des données
Présentation orale préliminaire du projet remis durant la dernière séance de cours
Proposer des problèmes réels d'analyse de faisabilité comportant des éléments d'alalyse économique, de risque/incertitude et/ou des facteurs intangibles. Appliquer les concepts fondamentaux et avancés vus dans le cours pour résoudre ces problèmes.
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5
5
5
25
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Dates des examens intra
| Groupe | Date | Heure |
| 1 | 21 octobre 2026 | 13:30 |
| 1 | 2 décembre 2026 | 13:30 |
| 2 | 22 octobre 2026 | 13:30 |
| 2 | 3 décembre 2026 | 13:31 |
Absence à une évaluation
Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou
l’étudiant doit utiliser le
formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se
déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus
durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant
ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.
Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de
l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des
études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS
pour se rendre à l’activité.
Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du
RÉPC et 6.5.2 du RÉCS)
entraînera l’attribution de la note zéro (0).
Infractions de nature académique
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiantes et les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (www.etsmtl.ca/a-propos/gouvernance/secretariat-general/cadre-reglementaire/reglement-sur-les-infractions-de-nature-academique) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet. À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et tous les membres de la communauté étudiante sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).
Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par la personne enseignante du cours ou la personne coordonnatrice dans le cas des stages.
Documentation obligatoire
1. GARCEAU, J., G. ABDULNOUR, A. GHARBI et R. LAKSHMANAN (1996). Analyse de rentabilité en ingénierie, Les éditions SMG. (Livre)
2. GHARBI, A., Analyse de faisabilité. (Notes de cours).
Ouvrages de références
- Blank, L.T., Tarquin, A.J. et Iverson, S., “Économie pour ingénieurs”, 2e édition canadienne, Chenelière McGraw-Hill, (2013)
- Riggs, H.E., "Financial and Economic analysis for Engineering and Technology Management", 4th Edition, Wiley, 1996.
- DE GARMO, E.P., W.G. SULLIVAN et J.A. BONTADELLI, Engineering Economy, dernière édition, MacMillan.
- CANADA, J.R. et W.G. SULLIVAN (1989). Economic and Multiattribute Evaluation of Advanced Manufacturing Systems, Prentice Hall.
- SAATY, T.L. (1982). Decision Making for Leaders – The Analytic Hierachy Process for Decision in a Complex World, University of Pittsburgh.
- BANKS, J., J.S. CARSON, B.L. NELSON et D.M. NICOL (2001). Discrete Event System Simulation, 3e éd., Prentice-Hall.
Autres informations
NOTE:
Les séances de cours des groupes 1 et 2 seront synchronisés pour permettre une plus grande flexibilité aux étudiants des deux groupes. Au besoin, certaines séances de cours seront enregistrées pour permettre cette synchronisation.
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