UE — Apprentissage automatique

Mathématiques Informatique Master M1+M2

Discipline : Mathématiques — Volume horaire : 60h CM/TD — Crédits ECTS : 6

Unité d'enseignement « Apprentissage automatique » — Mathématiques (M2, M1). Cette UE permet de construire les bases conceptuelles, méthodologiques et pratiques associées à la thématique.

Compétences visées
  • Mobiliser les concepts et auteurs de référence en « Apprentissage automatique ».
  • Conduire une enquête ou une analyse documentaire rigoureuse.
  • Rédiger une synthèse argumentée et la défendre à l'oral.
  • Communiquer ses résultats de manière claire et structurée.
Ressources pédagogiques
  • Flashcards Apprentissage automatique (type Anki)

T1. Cadre théorique et concepts

Mobiliser le vocabulaire et les approches du champ.

T1.1. Concepts fondamentaux

Vocabulaire clé :

concept auteur de référence courant apprentissage automatique preuve structure fonction

Notions associées :

  • Comprendre les fondements théoriques de l'apprentissage automatique
  • Identifier les auteurs et courants majeurs du domaine
  • Analyser les structures mathématiques sous-jacentes
T1.2. Débats contemporains

Vocabulaire clé :

controverse actualité perspective critique apprentissage automatique

Notions associées :

  • Analyser les débats actuels en apprentissage automatique
  • Développer une perspective critique sur les méthodes
  • Évaluer les enjeux éthiques et sociétaux

T2. Méthodes d'enquête et d'analyse

Concevoir et conduire une enquête, analyser un corpus.

T2.1. Méthodes qualitatives

Vocabulaire clé :

entretien observation ethnographie apprentissage automatique

Notions associées :

  • Concevoir des protocoles d'entretien
  • Mettre en œuvre des observations systématiques
  • Analyser des données qualitatives
T2.2. Méthodes quantitatives

Vocabulaire clé :

enquête questionnaire statistique descriptive apprentissage automatique

Notions associées :

  • Concevoir des questionnaires structurés
  • Appliquer des méthodes statistiques descriptives
  • Interpréter des résultats quantitatifs

T3. Études de cas

Appliquer les méthodes à des terrains contemporains.

T3.1. Cas d'étude

Vocabulaire clé :

terrain contexte résultats apprentissage automatique

Notions associées :

  • Analyser des cas concrets d'application
  • Comprendre les contextes d'implémentation
  • Évaluer les résultats obtenus
T3.2. Lecture critique de textes

Vocabulaire clé :

argumentation synthèse discussion apprentissage automatique

Notions associées :

  • Analyser des textes scientifiques
  • Construire des synthèses argumentées
  • Développer des discussions critiques