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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Marc Paquet


PLAN DE COURS

Été 2025
GOL651 : Conception d’outils d’aide à la décision (3 crédits)





Préalables
Programme(s) : 6556,7095
             
  Profils(s) : Tous profils  
             
    GOL491    
             
Unités d'agrément




Qualités de l'ingénieur

Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué



Descriptif du cours
Au terme de ce cours, l’étudiante ou l’étudiant sera familier avec la conception des outils d’aide à la décision appliquées au génie des opérations et de la logistique.

Présentation des concepts des composants des outils d’aide à la décision, incluant les systèmes de gestion de bases de données et le développement d’applications informatiques sous l’aspect de solutions aux problèmes reliés aux opérations et à la logistique : avantages, inconvénients et limites, environnement, etc. Présentation des principaux modèles de structuration et d'organisation des données : modèle entité-relation et modèle relationnel en vue de supporter des modèles de prise de décision (recherche opérationnelle) des langages d'interrogation (SQL), des notions de sécurité, d'intégrité, etc. Concepts de base dans le développement d’applications et de l’architecture trois niveaux. Transfert des données à l’aide de XML. Introduction aux entrepôts de données et à l’analyse de type OLAP.

Séances de laboratoire permettant d'assimiler la conception et la réalisation d'outils d’aide à la décision par le biais de projets pratiques. Réalisation d’un projet nécessitant l’intégration de plusieurs applications et de bases de données.



Objectifs du cours

Ce cours vise à rendre l’étudiante ou l’étudiant apte à concevoir, développer et déployer des outils Web permettant de résoudre, de planifier ou d'analyser l'information liée à différents problèmes en génie des opérations et de la logistique. Il permet également d’acquérir des connaissances sur la conception de bases de données, le développement d'applications Internet, ainsi que l’utilisation d’outils informatiques reconnus et couramment utilisés pour la conception d'applications Web.

À la fin du cours, l’étudiant devrait être capable :

  • Concevoir une application Internet adaptée à une problématique spécifique liée au génie des opérations et de la logistique.
  • Développer une base de données relationnelle supportant cette application Internet.
  • Créer les interfaces requises entre le navigateur Web, les données et une application existante afin de traiter efficacement la problématique rencontrée.
  • Concevoir une base de données permettant d'organiser l'information d'une problématique de façon efficace à l'aide d'outils disponibles dans les entreprises.
  • Extraire et mettre à jour l'information contenue dans cette base de données à l'aide de requêtes SQL.
  • Interfacer cette base de données dans une application Web développée à l'aide d'un langage informatique adapté.
  • Intégrer différents outils spécialisés et progiciels à cette application Web.
  • Déployer l'application Web, la base de données de même que les outils spécialisés et progiciels dans l'architecture appropriée au contexte.
  • Maximiser l'apprentissage en travaillant en groupe favorisant la diversité des compétences *

* La conformation de certains équipes (groupes) sera imposée ou pourra être modifié arbitraiement de manière à rassembler des membres aux compétences variées, favorisant ainsi une compréhension approfondie du sujet grâce à la collaboration, même si les équipes ne sont pas choisies par les étudiants.




Stratégies pédagogiques

Ce cours propose une approche orientée vers la pratique, combinant enseignements théoriques, laboratoires et projets intégrateurs. Par des activités d’apprentissage progressives, l’étudiante ou l’étudiant développera sa capacité à concevoir une application Internet adaptée à une problématique spécifique en génie des opérations et de la logistique. Les travaux permettront également de maîtriser la création et le développement d’une base de données relationnelle en soutien à ces applications Internet. Enfin, l’étudiante ou l’étudiant sera amené à créer les interfaces nécessaires entre le navigateur Web, les données et les applications existantes afin de résoudre efficacement des problématiques concrètes.

39           heures de cours

24           heures de laboratoires

6             heures de travail personnel/en équipe par semaine, en moyenne sur la durée de la session

Trois (3) heures de cours magistral par semaine. De nombreuses applications seront étudiées en classe pour permettre aux  étudiants de bien assimiler la théorie et les techniques présentées en cours.

Deux (2) heures de travaux pratiques par semaine pour appliquer la théorie étudiée sur des applications commerciales et industrielles.

Les travaux réalisés en dehors des heures de cours et de laboratoire permettront de mettre en pratique les notions vues en classe.




Utilisation d’appareils électroniques

L’utilisation et la possession de tout appareil électronique non autorisé sont interdites lors des examens et des Quiz, à l’exception de la calculatrice.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mardi 13:30 - 17:00 Activité de cours
Vendredi 08:30 - 10:30 Laboratoire



Coordonnées du personnel enseignant le cours
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Julio Cesar Montecinos Activité de cours julio.montecinos@etsmtl.ca A-3630
01 Laboratoire



Cours
Cours Date ACTIVITÉS DES COURS Heures
C01 06-mai Introduction Python et Orientation objet, et Optimisation 3
C02 13-mai Introduction aux Bases de Données Relationnelles 3
C03 20-mai Conception d’applications - Strealit et FastAPI 3
C04 27-mai Principes de conception de bases de données 3
C05 03-juin Langage SQL et MySQL 3
C06 10-juin Conception de bases de données 3
C07 17-juin Introduction aux bases de données NoSQL (clé-valeur (Redis), graphe (Neo4j) et document (MongoDB)) 3
C08 26-juin Transactions et gestion de la concurrence 3
C09 08-juil Architecture de systèmes de bases de données modernes 3
C10 15-juil Échange de données via API REST (JSON, FastAPI) 3
C11 22-juil Exploration de données 3
C12 29-juil Synthèse et révision 3
C13 05-août Présentation des projets étudiants 3
    Total 39

 

 




Laboratoires et travaux pratiques

Les séances de travaux pratiques sont organisées de façon à intégrer les notions importantes vues en classe dans une démarche structurée. Les activités réalisées dans les séances sont reliées à l’apprentissage d’outils informatiques. Le projet de session sera développé lors de ces séances. 

TP Date Titre Heures
TP01 09-mai Initiation à Python OO et PuLP 2
TP02 16-mai Conception du modèle relationnel (MySQL) 2
TP03 30-mai Développement d’une première application Web (Streamlit) 2
TP04 06-juin Développement de l’API Backend (FastAPI) 2
TP05 13-juin Intégration des bases de données 2
TP06 20-juin Intégration du modèle d’optimisation 2
TP07 27-juin Déploiement avancé de l’application Web 2
TP08 04-juil Expérimentations 1 2
TP09 11-juil Expérimentations  2 2
TP10 18-juil Tests, expérimentation, et documentation des performances 2
TP11 25-juil Exploration et visualisation de données (Panel) / Révision 2
TP12 01-août Révision générale et finalisation des projets 2
    Total 24



Utilisation d'outils d'ingénierie
  • MySQL système de gestion de bases de données)
  • Pyomo (progiciel d’optimisation)
  • Microsoft Visual Studio Code (langages de programmation Python, SQL)
  • Langage Python
  • MySQL ou SQLite (ou DuckDB) et  langage SQL
  • MySQL Workbench (ou DBeaver)



Évaluation

 

ACTIVITÉS DATE DESCRIPTION %
Projet 00 C03 Fiche de renseignement   -
Projet 01 TP02 Rapport de définition de projet   2.5
Mini-test 01 C08 Mini-test sur les bases de données 5.0
Projet 02 TP05 Rapport d’étape   7.5
Mini-test 02 C12 Mini-test sur les applications Internet 5.0
Projet 03 C13 Présentation orale   10.0
Projet 04 C13 Rapport technique final   30.0
Final * Examen final 
Toute documentation papier permise
40.0

 

 




Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : https://www.etsmtl.ca/programmes-et-formations/horaire-des-examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.5/ cycles supérieurs, article 6.5.2) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignante ou l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Une pénalité de 10 % par jour sera imposée à tous travaux en retard.  Une pondération de 10 % du total des notes des divers travaux sera attribuée à la présentation et à la qualité du français. L’utilisation des outils informatiques pour la rédaction (traitement de textes) ainsi que pour la présentation des données (tableurs, graphiques, dessins, équations, etc.) est requise. Tous les travaux doivent être remis sous format électronique sur le site Moodle du cours. Les applications développées devront être fonctionnelles.




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 l’enseignante ou l’enseignant du cours.



Documentation obligatoire

La lecture, avant chaque cours, de chapitres du livre :

  • Silberschatz, A., H.F. Korth et S. Sudarsshan (2011) Database System Concepts, 6e édition, McGraw-Hill, ISBN-13 978-0-07-352332-3.

 

  • Paquet, M. (2015). GOL650 – Bases de données et applications Internet, Documentation complémentaire, Environnement numérique d’apprentissage de l’ÉTS : https://ena.etsmtl.ca.



Ouvrages de références
  • Fawcett, J., D. Ayers et L. R. E. Quin (2012) Beginning XML, 5e édition, Wrox Press, ISBN-13: 978-1-118-16213-2 (via Bibliotech).
  • Randolph, N., D. Gardner, M. Minutillo et C. Anderson (2010). Professional Visual Studio 2010, Wrox Press, ISBN-13 978-0-470-54865-3 (via Bibliotech).
  • Murach, J. (2019). Murach’s mysql: Training & reference. Mike Murach & Associates.Stephens, R. (2009) Beginning Database Design Solutions, Wrox Press, ISBN-13 978-0-470-38549-4 (via Bibliotech).
  • Day, R. (2025). Hands-on APIs for AI and data science: Python development with fastapi. O’Reilly Media.



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles
  • Paquet, M. GOL650 – Bases de données et applications Internet, Documentation complémentaire, Environnement numérique d’apprentissage de l’ÉTS : https://ena.etsmtl.ca.



Autres informations

Ce cours est soutenu par des exercices de DataCamp (datacamp.com), une plate-forme d’apprentissage en ligne pour Python, SQL, Power BI et Dax. Elle est dédiée à la science et l’analyse des données. La méthodologie d’apprentissage de DataCamp est pratique. Il combine de courtes vidéos et des exercices pratiques sur le clavier pour aider les étudiants à conserver leurs connaissances. DataCamp propose des formations sur l’importation de données, la visualisation des données et l’apprentissage automatique.