Ce cours introduit les principes fondamentaux de l'ingénierie logicielle appliqués au développement et à la gestion de systèmes basés sur l'intelligence artificielle (IA). Il vise à doter les étudiant.e.s de compétences pour spécifier, concevoir, tester et déployer des solutions à base de modèles d'IA. Le cours met un accent particulier sur les défis uniques posés par ces systèmes, notamment les complexités du processus de développement et de maintenance logicielle spécifiques à l'IA.

À la fin de ce cours, les étudiant.e.s seront capables de :

• Spécifier et concevoir des architectures de systèmes d'IA adaptées aux exigences uniques de divers scénarios d'application.
• Analyser et évaluer des systèmes d'IA, en utilisant des méthodes pour tester l'efficacité, la précision et la robustesse des modèles et systèmes d'IA.
• Se familiariser avec les stratégies de déploiement pour les solutions d'IA, afin d’assurer une intégration fluide et efficace dans les environnements de production, avec un focus sur l'automatisation et la maintenance continue.
• Comprendre les enjeux de sécurité et d'éthique dans les systèmes d'IA
• Utiliser l'IA pour assister le développement logiciel, explorant comment les technologies d'IA peuvent automatiser et optimiser les processus de développement logiciel.

La charge d'enseignement du cours est 39 heures au total, soit six heures par semaine en formule intensive. Les séances du lundi se déroulent en présentiel, tandis que celles du mercredi adoptent un format hybride, alternant entre sessions entièrement en ligne et sessions entièrement en présentiel selon les besoins. De plus, il est attendu que l’étudiant fournisse environ six heures de travail personnel ou d’équipe par semaine.

La pédagogie du cours est basée sur les méthodes suivantes :

• Exposés magistraux durant les cours permettant de traiter le contenu du cours;
• Lectures individuelles et présentation au cours pour un apprentissage plus approfondi;
• Un mini-projet en groupe qui consiste à appliquer les techniques vues en cours pour concevoir et analyser un système à base d’IA.

Les principaux concepts de l'ingénierie logicielle des systèmes d'IA seront abordés, incluant le cycle complet de développement et de maintenance de ces systèmes. Les sujets traités englobent la spécification des exigences, la gestion de données, la sélection et l'entraînement des modèles d'IA, ainsi que des méthodes de test et de validation de ces systèmes. Le cours introduit également les stratégies de déploiement et de monitorage des systèmes d’IA, mettant en lumière l'importance de la sécurité et de l'explicabilité des modèles qu’ils englobent. En outre, une section est dédiée à l'utilisation des plateformes infonuagiques pour le développement et l'hébergement des solutions d'IA, facilitant ainsi une compréhension approfondie des infrastructures modernes. Le cours traitera également les aspects liés à l'intégration de l’IA dans les systèmes logiciels ainsi qu’à l’utilisation de modèle d’IA pour assister le développement logiciel.

L’évaluation comprend les aspects suivants :

• Synthèse d’articles scientifiques (travail individuel)    20%

• Mini-projet (travail en groupe)             25%

• Examen 1                                              20%

• Examen 2                                              30%

• Participation au cours                            5%

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 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

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).

Aucune.

[1] Russell, S. J.; Norvig, P. Artificial Intelligence : A Modern Approach, Fourth edition.; Pearson: Hoboken, NJ, 2021.
[2] Lee, W.-M. Python Machine Learning; Wiley: Indianapolis, IN, 2019.

Adresse internet du site de cours sur Moodle