Nom de l encadrant :Miloudi Fouad

Catégorie(s): app. gestion

Contexte
NJOY est une application mobile qui met en relation des utilisateurs avec des restaurants et des lieux de loisirs proposant des offres “1 acheté = 1 offert”. L’application a existé, mais doit aujourd’hui être améliorée et modernisée (ergonomie, parcours utilisateur, fonctionnalités, modèle économique).

Les étudiants interviennent comme une équipe produit / innovation chargée de proposer une version améliorée de l’app.

Objectifs :
Travail demandé (par groupe de 4)

1. Analyse de l’existant
   • Description du concept
   • Forces (idée, simplicité, attractivité)
   • Faiblesses (ergonomie, rétention, modèle économique, confiance partenaires)

- Améliorations fonctionnelles

• Proposer au moins :
  • 3 nouvelles fonctionnalités pour les utilisateurs (ex : réservation, avis, géolocalisation intelligente, filtres, historique, fidélité, gamification…)
  • 2 outils pour les partenaires (ex : tableau de bord, statistiques, gestion des créneaux, visibilité)

1. Amélioration de l’expérience utilisateur (UX)

• Nouveau parcours d’inscription
• Parcours d’utilisation d’une offre
• Proposition de wireframes simples (Figma, PowerPoint ou dessin)

1. Modèle économique simplifié

• Comment l’app peut gagner de l’argent :
• abonnement
• partenariat
• sponsoring
• intégration dans une offre premium (banque, telco, etc.)

1. Répartition du travail dans le groupe

• Chaque étudiant prend un rôle :
  • Chef de projet / Product Owner
  • UX Designer
  • Business / Marketing
  • Technique / Architecture
    

Références bibliographiques
n/a

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :El Debs Elie

Catégorie(s): découverte/initiation, intelligence artificielle, prototypage

Contexte
Reddit est un réseau social assez particulier décomposé en subReddit qui possèdent chacun leurs code et leur valeur. Depuis quelques années maintenant, Reddit devient un incontournable pour les boîtes de marketing ou pour les jeunes entrepreneurs voulant trouver une niche et leur premiers utilisateurs.

Dans ce contexte, le but du projet est de mettre en place un algorithme basé sur des méthodologies d'intelligence artificielle permettant d'optimiser l'engagement des postes reddits sur chaque subreddits

Objectifs :
L'objectif est le suivant :

1. Étudier et auditer les différentes méthodologies basées sur l'intelligence artificielle permettant d'optimiser un poste Reddit
2. Étudier et auditer via une analyse préalable certains subreddits afin de comprendre quels sont les indices de performance sur lesquels baser l'algorithme.
3. Développer cet algorithme en étudiant des points d'amélioration et en justifiant les choix de cette méthode.
4. Eventuellement : Agréger les résultats et les indices d'amélioration obtenus dans une web app serait un plus.
   

Références bibliographiques
n/a

Technologies
Python, Panda, Tensorflow, JavaScript

Contraintes:
n/a

Mots-clés
Data Science, Machine Learning, Data Analysis, web app

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Ileana Ioana

Catégorie(s): app. gestion, site web

Contexte
Les projets de Master concernent les étudiants en M1 (projets TER) mais aussi, suivant les cursus, en M2. Pour la gestion de ces projets, nous disposons couramment d’un ensemble hétérogène de solutions, nécessitant dans la plupart des cas un effort humain non-négligeable pour la réalisation complète du processus, de la proposition des sujets jusqu’à la distribution des étudiants. Avec ce projet, nous envisageons la conception d’une plateforme unifiée permettant d’automatiser au maximum toutes les étapes, et dont la versatilité permettra une déclinaison compatible aux contraintes de chaque cursus concerné.

Objectifs :
Plus particulièrement, il s’agit d’investiguer trois grands axes :

1. L’axe modélisation et stockage, qui vise l’identification des différents éléments conceptuels à prendre en compte : formulation des vœux étudiants (par classement, ou note etc.), type des équipes (pré-formées ou construites suivant les vœux) et gestion de leur composition, préférences éventuelles de travail en commun exprimées par les étudiants, soumissions de sujets et préférences des encadrants de projet, contraintes sur le nombre d’équipes possible pour chaque projet etc.
2. L’axe interface utilisateur, comprenant trois types d’accès (étudiant, encadrant, et administrateur), devant fournir des modalités intuitives d’expression des éléments « externes » de modélisation ci-dessus
3. L’axe distribution optimale des étudiants, en prenant en compte l’ensemble de contraintes.

Plusieurs définitions d’optimalité pourront être étudiées, et la prise en compte d’aspects supplémentaires (comme le classement des étudiants suivant leurs notes) pourrait être également envisagée. Une variété d’algorithmes d’optimisation pourront être implémentés et évalués.

Références bibliographiques

• D. Abraham et al., Two Algorithms for the Student-Project Allocation Problem, 2003
• J. Ramotsisi et al., An Optimization Model for the Student-to-Project Supervisor Assignment Problem-The Case of an Engineering Department, 2022
  

Technologies
à définir

Contraintes:
n/a

Mots-clés
web, modélisation, optimisation avec contraintes

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Cohen Eyal

Catégorie(s): découverte/initiation, intelligence artificielle

Contexte
L’intelligence artificielle et les modèles statistiques sont aujourd’hui largement utilisés pour aider à la prise de décision dans des domaines sensibles tels que la santé, le recrutement, la finance ou la justice. Cependant, ces systèmes peuvent reproduire ou amplifier des biais présents dans les données, être vulnérables à des perturbations ou des attaques, et poser des risques importants pour la confidentialité des individus. L’IA fiable vise à répondre à ces enjeux en intégrant dès la conception des modèles des garanties en termes d’équité (fairness), de robustesse et de protection des données (anonymisation, confidentialité différentielle). Ce projet propose d’explorer ces problématiques en combinant une étude des méthodes développées dans la communauté scientifique et leur implémentation pratique sur des modèles réels. Il permettra aux étudiants de développer un regard critique sur les algorithmes, tout en acquérant des compétences techniques très recherchées dans le monde académique et industriel.

Objectifs :

– Découverte et compréhension des méthodes

• État de l’art en IA fiable :
  • Comprendre les notions fondamentales d’équité, de robustesse et de protection des données dans les modèles statistiques et d’apprentissage automatique. Étudier les principales méthodes proposées dans la littérature (métriques d’équité, modèles robustes, techniques d’anonymisation) et analyser leurs objectifs, hypothèses et limites.
• Analyse de cas simples :
  • Identifier les biais, les faiblesses de robustesse et les risques liés à la confidentialité sur des jeux de données et des modèles standards.

– Mise en œuvre et expérimentation

• Implémentation des safeguards :
  • Mettre en place concrètement des méthodes d’équité, de robustesse et d’anonymisation sur des modèles de machine learning simples. Programmer les métriques d’évaluation associées et comparer les performances avant/après correction.
• Évaluation et analyse critique :
  • Étudier les compromis entre performance, équité et protection des données. Interpréter les résultats expérimentaux et discuter les limites pratiques des approches mises en œuvre.

Les étudiant.e.s pourront explorer plusieurs thématiques ou choisir de se concentrer sur une seule d'entre elle et pousser l'étude plus loin.

Références bibliographiques
Equité : https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89quit%C3%A9_(apprentissage_automatique) Robustesse : https://adversarial-ml-tutorial.org/introduction/ Anonymisation : https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
Machine Learning, IA, Fiable, Equite, Robustesse, Confidentialite

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Lattaud Claude

Catégorie(s): jeu vidéo

Contexte
Réalisation d'un jeu 3D

Objectifs :
Ce projet consiste à reprendre un projet donné l'an dernier sur le thème du célèbre jeu “Dungeon Master”. Les étudiants ont proposé les deux premiers niveaux de celui-ci ainsi que divers éléments tels que l'interface générale ou encore l'interface des personnages, un début de système de magie, les portes et coffres avec leur clé, etc… Le tout fonctionne plus ou moins correctement. Cette année, il s'agira donc dans un premier temps de corriger ce qui n'est pas fonctionnel, puis dans un second temps d'enrichir le jeu avec au moins cinq niveaux de plus, une gestion des montées de niveau des personnages ainsi qu'un système de magie correct. Les étudiants devront être capables de présenter une démonstration robuste parfaitement fonctionnelle.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
Unity 3D

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Lattaud Claude

Catégorie(s): jeu vidéo

Contexte
Réalisation d'une mallette de jeux

Objectifs :
L'objectif de ce projet est de réaliser une mallette de jeux pour des enfants la plus ergonomique possible pour leur âge. Ce projet se décomposera en trois parties principales. La première concernera la mise en place d'une interface accessible pour des tout petits, i.e. moins de cinq ans. Il s'agira ensuite dans un deuxième temps de récupérer un jeu de l'oie développé par des étudiants de L2 l'an dernier, d'en corriger les bugs et de l'améliorer. Si les étudiants le jugent nécessaire, ils pourront recoder totalement ce jeu de l'oie. Finalement, dans un troisième temps, les étudiants devront ajouter un nouveau jeu, en l'occurrence un jeu des petits chevaux, toujours en 3D. Les étudiants utiliseront les règles classiques, ils pourront cependant proposer des règles alternatives avec différentes variantes, en bonus. Ils seront également libres d'ajouter des éléments tels qu'un tableau des scores, des préférences, des sons et musiques, etc… Lors de la soutenance finale, les étudiants devront présenter une démonstration en live de leur application afin d'en montrer, entre autres, la robustesse.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Lattaud Claude

Catégorie(s): app. gestion

Contexte
Réalisation d'un semainier

Objectifs :
Ce projet se décompose en deux parties principales, la première étant la réalisation fonctionnelle d'un agenda semainier sur lequel sera noté différents plats prévus pour le midi et le soir. La seconde partie est la gestion d'une base de données de recettes de cuisines associées à l'agenda. Un ensemble d'outils liés à la base de données devra également être implémenté, ainsi il sera possible de trier les recettes, d'en sélectionner selon certains critères, de les filtrer, etc… A terme, ce projet s'intégrera avec le projet de courses afin de conseiller à l'utilisateur des courses directement en lien avec les recettes de cuisine sélectionnées pour la semaine.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Lattaud Claude

Catégorie(s): app. gestion

Contexte
Application de gestion de courses

Objectifs :
Ce projet consiste en la réalisation d'une application sur PC permettant de préparer ses courses alimentaires. Celle-ci devra intégrer une ou plusieurs bases de données, selon les enseignes, les souhaits de courses de l'utilisateur et relier le tout. L'un de ses objectifs est également d'offrir la possibilité de comparer les prix de caddies équivalents et de proposer des produits de substitution si nécessaire. Potentiellement, ce projet pourrait s'appliquer à n'importe quel type de course, par exemple des vêtements, de l'équipement sportif, etc… A terme, ce projet s'intégrera avec le projet d'agenda de cuisine afin de conseiller à l'utilisateur des courses directement en lien avec les recettes de cuisine sélectionnées pour la semaine.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Denis Nicolas

Catégorie(s): app. autonome, app. musicale, intelligence artificielle, smartphone

Contexte
Le but de ce projet est d'offrir un service de partage de musique « live » aux musiciens de rues, ou lors de concerts.

Objectifs :
Réaliser une application pour smartphone.
MAIS il faudra programmer l'application et la gestion des données sur le serveur (donc, de petits scripts).

Pour tous mes projets cette année, il sera fait usage de l'IA générative à (presque) toutes les étapes. Les élèves doivent donc être familiers avec les prompts et l'analyse des résultats fournis par l'IA, ou être prêts à le devenir.

Programmation de l'application en 2 modes :

1. Permet aux musiciens :
   • de s'inscrire sur le serveur, et , en contrepartie, d'obtenir un code et un QR code qui les identifient.
   • quand ils jouent, d'ouvrir un mode d'enregistrement, qui transmet au serveur le flux de musique.
2. Permet aux non-musiciens :
   • d'accéder à la liste des groupes en train de jouer pour les écouter, ou
   • s'ils croisent un groupe lors de leurs déplacements, en recherchant ce dernier par son code ou en flashant le QR Code, de continuer à l'écouter.

Les morceaux de musique ne restent sur le serveur que le temps de l'écoute.

Les musiciens peuvent mettre leurs morceaux à disposition gratuitement ou de façon payante. Les auditeurs peuvent écouter la musique gratuite à volonté, ou, la première minute de la musique payante. Pour écouter plus d'une minute d'un morceau payant, les auditeurs doivent être abonnés.

En fin de mois, le site rémunère les groupes en fonction de leur temps d'écoute.

Une attention spéciale devra être accordée à la gestion des droits d'auteur : les musiciens devront valider des CGU dans lesquels ils affirmeront être propriétaire de la musique jouée ou que celle-ci est libre de droits.

Cours le soir, entre 18h et 20h30. Le plus souvent le mercredi, parfois le vendredi.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
Java, Android, JSON, QR Code

Contraintes:
Avoir des smartphones sous Android ; Cours le soir, entre 18h et 20h30. Le plus souvent le mercredi.

Mots-clés
Musique, Live streaming

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Denis Nicolas

Catégorie(s): app. autonome, intelligence artificielle, smartphone, web-service

Contexte
Le matching est la recherche de correspondance de deux profils (ex. : sites de rencontre), ou entre un profil recherché et un profil de candidat (ex. : site de recrutement). Le projet consiste a produire une application mobile de matching en utilisant le caractère intuitif de l'utilisation d'un équipement mobile.

Objectifs :
Application pour smartphone. Pour tous mes projets cette année, il sera fait usage de l'IA générative à (presque) toutes les étapes. Les élèves doivent donc être familiers avec les prompts et l'analyse des résultats fournis par l'IA, ou être prêts à le devenir.

Description des fonctionnalités :

Ecran de connexion. Classique, pour que l'application puisse rattacher le profil et les recherches enregistrés à un utilisateur.

Définition de son profil : le téléphone en mode paysage, l'application présente à l'utilisateur une série de choix. Ceux-ci consistent à choisir entre deux images. Le choix proposé et la sélection faite par l'utilisateur permette de définir son profil.

Recherche de profil : de même que pour la définition de profil, l'utilisateur réalise une série de choix entre deux images. Mais les choix qu'il fait représentent ce qu'il attend de la personne recherchée.

Exemple simple : un choix entre une photo de tempête et une photo de cours d'eau calme. Vous êtes du genre nerveux : lors de la définition de votre profil, vous choisissez la tempête. Mais vous recherchez quelqu'un de calme : vous cliquerez sur le cours d'eau lors de votre recherche.

L'utilisateur doit pouvoir :

• à tout moment, avoir le décompte de profils correspondants à sa recherche,
• reculer d'une « question »,
• enregistrer sa recherche,
• supprimer son profil,
• supprimer une recherche enregistrée,
• « sauter » une question,
• avoir un moyen de demande de contact avec les utilisateurs sélectionnés au final.
• Pouvoir répondre à une demande de contact.

Cours le mercredi soir entre 18h et 20h30, parfois le vendredi soir.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
java; android ; JSON

Contraintes:
Avoir un téléphone sous Android. Cours le mercredi soir à partir de 17h30.

Mots-clés
application mobile ; Android ; rencontre

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Mahi Saad

Catégorie(s): startup

Contexte
Créer un ERP (Enterprise Resource Planning) complet avec un POS (Point of Sale) intégré, adapté à une petite/moyenne entreprise, avec des fonctionnalités avancées

Objectifs :

1. Modules ERP principaux
   • Fonctions clés :
     • Gestion clients
     • Enregistrement, segmentation, CRM basique
     • Produits & catalogue
     • Stocks avancés
     • Mouvements, alertes, multi-entrepôts
     • Commandes & achats
     • Workflow approvisionnement,
     • Génération factures, journaux
     • Rapports & analytics
     • Ventes, marges, tendances temporelles.
2. POS – Point of Sale intégré
   • Interface rapide pour caisse
   • Paiement multi-méthodes (carte, espèces, achat fidélité)
   • Transactions offline (synchronisation locale)
   • Gestion des remises, coupons, fidélité
     

Références bibliographiques
n/a

Technologies
Backend API RESTful (Node.js, Django, FastAPI ou Spring Boot) Frontend web moderne (React/Vue/Angular) POS desktop/tablet interface (Electron/React ou PWA) Base de données SQL + NoSQL (PostgreSQL et Redis ou MongoDB), IA

Contraintes:
n/a

Mots-clés
ERP, POS , IA , api restful , base de données

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Braud-mussi Raphaël

Catégorie(s): jeu vidéo

Contexte
Les jeux vidéo présentent une grande diversité de gameplays. Certains sont contemplatifs, tandis que d’autres sont davantage orientés vers l’action. Parfois, ces deux aspects peuvent être liés, et le système de combat tactique au tour par tour est un bon moyen d’apprécier les décors et l’univers tout en vibrant et en s’épanouissant dans le combat.

Objectifs :
Le but du projet est de concevoir un système de combat tactique à partir de zéro, offrant ainsi une carte blanche sur le choix des champs de bataille. Le projet prendra la forme d’un prototype avancé développé sous Unity. Celui-ci pourra être réalisé en 2D (Fire Emblem), en 3D isométrique (Dofus, Might and Magic…), ou en 3D en temps réel (Final Fantasy VII, Clair Obscur : Expedition 33…).

Les étudiants devront créer au minimum quatre classes de personnages différentes, capables de participer à des combats d’équipe, aussi bien en joueur contre joueur (PVP) qu’en joueur contre monstre (PVM). La création des décors ainsi que le design des personnages pourront être envisagés en fonction de l’avancement du projet.

Références bibliographiques
Fire Emblem : https://fr.wikipedia.org/wiki/Fire_Emblem Dofus : https://www.dofus.com/fr/mmorpg/decouvrir Might and Magic : https://fr.wikipedia.org/wiki/Might_and_Magic Final Fantasy VII : https://fr.wikipedia.org/wiki/Final_Fantasy_VII Claire obscure Expedition 33 : https://fr.wikipedia.org/wiki/Clair_Obscur:_Expedition_33

Technologies
Unity, C#

Contraintes:
Partir d'une feuille blanche

Mots-clés
Jeux Vidéo, tactique

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Dandan Alaa

Catégorie(s): sécurité, veille technologique

Contexte
La sécurité des serveurs informatiques est une préoccupation majeure dans un monde numérique de plus en plus interconnecté. Les vulnérabilités des serveurs représentent des failles potentielles qui peuvent être exploitées par des attaquants pour compromettre la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données.

Objectifs :
L'objectifs est de coder un outil pour automatiser le scan exhaustif des vulnérabilités sur un serveur.

L'analyse des résultats doit être fournie sur un site web.

Le site doit être paramétrable pour obtenir cette liste de résultats - lister les serveurs à scanner - lister les services accessibles depuis l'extérieur - lister les CVE en cours sur la version accessible - signalement en cas de de nouvelle CVE (par mail minimum) - signalement en cas de serveur HS (par mail minimum)

L'outil devra être responsive.

Selon votre avancement d'autres éléments peuvent être ajoutés à votre outil.

Les langages utilisés sont libres mais doivent être justifiés.

Références bibliographiques
sécurité, serveurs, vulnérabilités

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Jastrebic Dragutin Et Koviljka

Catégorie(s): app. scientifique

Contexte
Big Data Application

Selon Wikipedia, Big data, littéralement les « grosses données », ou mégadonnées , parfois appelées données massives , désignent des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information .

• D’où provient cette masse de données ?

Les systèmes traditionnels, contenant les données structurés, appelées les SGBDR, stockent des données de plus en plus volumineuses.

1. Ils gardent de plus en plus de données historiques.
2. Les logiciels sont de plus en plus nombreux, à part les logiciels dédiés aux entreprises, les sites internet et/ou des logiciels grand public tel que Youtube,Facebook, Twiter contribuent à cette explosion de données
3. Les bases de données contiennent les données de plus en plus détaillées.

Par exemple les systèmes de facturations des téléphones portables stockent les informations sur la géo-localisation avec l'apparition des smartphones

• La croissance des données non-structurées est également présente:

Par exemple, pour développer le logiciel X un groupe de Y développeurs à travaillé sur Z ordinateurs et a échangé N mails, et a écrit M documents qui accompagnent le logiciel. Le logiciel en question produit aussi une quantité importante de traces applicatives, indiquant le nombre de connexions, le nombre d'actions (lectures, mises à jour) etc. Ces données (e-mails, documents, traces) sont potentiellement intéressantes pour le management de l'entreprise.

Toutes ces données, structurées et non-structurées, publiques, données d’entreprise, sont en format électronique, donc, potentiellement exploitables par des logiciels.

Toutes ces données sont donc Big Data.

Les bases de données traditionnelles Oracle, SQL Server DB2 ont été conçues pour garantir l'accès concurrent aux données, l'aspect transactionnel des traitements, pour pouvoir accepter des centaines de sessions utilisateurs, pour fournir des métriques précises sur l'utilisation du système au niveau de processeur, mémoire, réseau.

Ces bases de données sont donc plus lentes en terme de consultation de données massives et non structurées.

Des nouvelles technologies comme Hadoop sont orientées plus vers la consultation des données, traitement massif des données, structurées ou non structurés.

Hadoop implémente la technologie du sharding, qui distribue le travail sur plusieurs nœuds et permet de cette façon de traiter une masse de données importante. Les outils qui accompagnent Hadoop sont Hive, Hbase, Spark…

Objectifs :
Dans le contexte de notre projet, nous allons travailler sur le développement d'un nouveau logiciel orientée Big Data, appelé Bayesian Database, qui va collectionner les données liées aux différentes applications d’une entreprise et les traiter via les méthodes Machine Learnng.

Outils de développement: JavaScript, HTML, CSS, React, Python, Flask,Nocode, PostgreSQL,Oracle,SQLServer, Mysql, Hadoop,Hive (ou Cassandra), ScikitLearn pour la partie Machine Learning, Networkx pour la partie Réseaux Bayésiens, OpenAI, ChatGPT

Références bibliographiques
@@Références bibliographiques@@

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Oui
Poursuite d’un projet déjà existant: Oui

Nom de l encadrant :Bonneau Enzo

Catégorie(s): découverte/initiation, intelligence artificielle, open-source

Contexte
La proximité sémantique entre mots est un concept central en traitement automatique des langues. Elle permet de mesurer dans quelle mesure deux mots sont proches du point de vue du sens, indépendamment de leur forme exacte. Ces analyses sont largement utilisées dans la recherche d’information, la recommandation de contenus, le regroupement de documents ou l’analyse de corpus textuels.

Dans ce projet, les étudiants travailleront sur un jeu de données textuel fourni (légendes de photos), afin de mettre en œuvre différentes approches pour estimer la proximité sémantique entre mots et analyser les résultats. L’accent est mis sur la compréhension des méthodes et la qualité des analyses.

Objectifs :
Les objectifs du projet sont :

• Pré-traiter et nettoyer le corpus textuel

• Représenter les mots du corpus

• Calculer des mesures de proximité sémantique

• Comparaison entre méthodes

• Analyser et interpréter les résultats : identifier des groupes de mots proches, vérifier la cohérence sémantique avec le corpus

-Explications des méthodes et choix techniques, illustrations des résultats

En fonction de l'avancement, on pourra aller plus loin en incluant du clustering de mots selon leur proximité sémantique, et en ajoutant une visualisation de ces clusters.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Louis Elise

Catégorie(s): découverte/initiation

Contexte
Les systèmes ATS (Applicant Tracking System) sont aujourd’hui largement utilisés par les entreprises pour analyser, trier et classer des candidatures. Cependant, de nombreux ATS sont peu adaptés à la diversité des formats de CV modernes :

-CV classiques (Word, PDF texte) -CV design / graphiques -CV multicolonnes -CV contenant des icônes, graphiques ou mises en page complexes

L’objectif de ce projet est de concevoir et développer un logiciel ATS capable d’analyser automatiquement des CV de formats variés, d’en extraire les informations pertinentes et d'aider les employeurs à garder les CVs qui correspondent le mieux à leurs besoins.

Objectifs :
L’objectif de ce projet est de concevoir un logiciel ATS capable d’analyser des CV de formats variés et d’en extraire automatiquement des informations caractérisées, indépendamment de leur présentation.

Le logiciel devra notamment :

-détecter et caractériser les informations clés d’un CV (compétences, expériences, formations), même lorsqu’elles ne sont pas explicitement indiquées ou structurées (ex. absence de section « compétences »)

-reconnaître et classer les compétences à partir du contenu textuel du CV

-comparer les profils des candidats aux besoins exprimés par les employeurs dans des offres d’emploi

-produire des scores, classements et statistiques permettant d’identifier les profils les plus pertinents

-analyser les besoins des employeurs afin de dégager des tendances (compétences les plus recherchées, profils dominants, écarts entre offres et candidatures)

L'équipe en charge de ce projet devra réaliser tout ou une majeure partie des tâches mentionnées ci-dessus.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
ATS, CV

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Alaoui Salah Eddine

Catégorie(s): app. gestion

Contexte
Vous devez développer une plateforme e-commerce multi-boutiques : des vendeurs peuvent créer leur boutique, publier des produits et gérer les commandes, tandis que des clients peuvent parcourir les articles, gérer un panier et passer commande. Le projet est à réaliser en React/Next.js pour le front, avec un backend Node.js et une base de données au choix.

Objectifs :
Concevoir une application complète Front + Back + BDD proche d’un cas réel.

Mettre en place un espace vendeur (B2B) : création/gestion de boutique, catalogue produits, gestion des commandes.

Mettre en place un espace client (B2C) : consultation des produits, recherche/filtre, compte utilisateur, panier, commande.

Travailler en mode agile : livrer un MVP, puis ajouter des fonctionnalités progressivement.

Références bibliographiques
n/a

Technologies
n/a

Contraintes:
n/a

Mots-clés
n/a

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Non
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant : David Janiszek

Catégorie(s): IA

Contexte

Avec l’essor des grands modèles de langage open-source (Large Language Models - LLM), de nombreux outils ont vu le jour pour les rendre plus facilement exploitables. Parmi eux, Ollama et VLLM sont des serveurs d’inférence qui permettent de déployer rapidement des LLM et de les exploiter. Cependant, l’utilisation de ces modèles soulève des préoccupations majeures, notamment sur la qualité et la pertinence des réponses générées. Des dérives telles que la génération de contenus offensants, biaisés ou non pertinents peuvent poser des problèmes éthiques et légaux. Pour garantir une utilisation responsable des LLM, il devient nécessaire de développer des systèmes de filtrage capables d’évaluer et de bloquer les réponses inappropriées en temps réel tout en préservant l’efficacité des serveurs.

Objectifs :

L’objectif de ce projet est de concevoir et développer un ensemble de filtres de contenu pour les serveurs d’inférence. Ces filtres devront être capables d’intercepter et d’analyser les réponses générées par le modèle, en identifiant par exemple les cas suivants :

• Les propos offensants ou discriminatoires.
• Les informations incorrectes ou non pertinentes.
• Les hallucinations
• Les contenus ne respectant pas des consignes spécifiques (prompt système, formalisme, …)

La réalisation du projet passera par les étapes suivantes :

1. Étudier les mécanismes des serverus d'inférences.
2. Définir les critères permettant de caractériser les contenus à filtrer (à partir de règles définies).
3. Implémenter des filtres sous forme de plugins. On utilisera des techniques comme l’analyse syntaxique, la détection de mots-clés ou des modèles de langage de plus petite taille.
4. Tester et évaluer l'impact des filtres sur les performances du serveur (précision des réponses, latence, …).

Références bibliographiques

• Ollama
  
• VLLM

Technologies

Serveurs d'inférence

Contraintes:

n/a

Mots-clés

Grands modèles de langage, LLM, IA générative, serveur d'inférence, éthique

Remarques

Possibilité de stage à l’issue du projet: Oui

Poursuite d’un projet déjà existant: Oui (modification d'un projet open-source)

Nom de l encadrant : David Janiszek

Catégorie(s): IA, web

Contexte

Dans le paysage éducatif en pleine transformation numérique, l'exploitation des grands modèles de langage (LLMs) offre des possibilités exceptionnelles pour enrichir l'expérience d'apprentissage. Ce projet propose de développer un assistant pédagogique innovant qui guide les étudiants vers les ressources pertinentes mais aussi garantit une interaction éducative personnalisée.

Objectifs :

L’objectif de ce projet est de concevoir et développer un assistant pédagogique basé sur des LLMs, capable d’orienter les étudiants vers les bonnes réponses dans la bibliographie fournie par l'enseignant tout en intégrant un système de filtrage avancé pour éviter les hallucinations.

1. Assistant pédagogique :
   • Développer un assistant capable d’analyser les questions des étudiants et de pointer directement vers les sections pertinentes dans les ressources fournies (PDFs, PPTs, sites web).
   • Expliciter des notions complexes du cours pour faciliter la compréhension.
2. Filtrage des contenus :
   • Concevoir un ensemble de filtres robustes pour intercepter et analyser les réponses générées par le modèle.
   • Identifier et bloquer en temps réel :
     • Les hallucinations (informations inventées).
     • Les contenus ne respectant pas des consignes spécifiques (prompt système, formalisme).

La réalisation du projet passera par les étapes suivantes :

1. Étude des Serveurs d'Inférence :
   • Comprendre en profondeur les mécanismes de fonctionnement des serveurs d’inférence Ollama et VLLM.
   • Analyser comment ces plateformes peuvent être intégrées dans un environnement éducatif.
2. Définition des Critères de Filtrage :
   • Élaborer des règles précises pour caractériser le filtrage.
   • Définir des seuils d’acceptabilité pour chaque type de contenu problématique.
3. Implémentation des Filtres :
   • Concevoir et développer des filtres basés sur des modèles de langage plus petits pour évaluer la pertinence et l’exactitude des réponses.
4. Test et Évaluation :
   • Tester les filtres sur un ensemble diversifié de scénarios pédagogiques pour vérifier leur efficacité.
   • Évaluer l’impact des filtres sur les performances du serveur, notamment en termes de précision des réponses et de latence.
   • Collecter des feedbacks d’étudiants et d'enseignants pour améliorer continuellement le système.

Références bibliographiques

• n/a
  

Technologies

• Open-WebUI
  

Contraintes:
n/a

Mots-clés

• Grands modèles de langage, LLM, IA générative, interface utilisateur
  

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Oui
Poursuite d’un projet déjà existant: Oui (modification d'un projet open-source)

Nom de l encadrant : David Janiszek

Catégorie(s): IA, smartphone

Contexte

Aujourd'hui, Les grands modèles de langage généralistes et open-source (LLM) sont essentiellement accessibles via des interfaces web. Open-WebUI est une interface utilisateur open-source qui permet de se connecter facilement à des serveurs d’inférence pour utiliser des LLM open-source. Cependant, l’utilisation exclusive d’application web peut limiter l’accès aux fonctionnalités pour les utilisateurs qui souhaitent utiliser des LLM open-source à partir de leurs smartphones.

Une application mobile dédiée, reprenant les principales fonctionnalités d’Open-WebUI, offrirait une expérience utilisateur plus pratique, accessible en mobilité, et adaptée aux contraintes des smartphones.

Objectifs :

L’objectif de ce projet est de concevoir et développer une application mobile reprenant l’essentiel des fonctionnalités de l’application web Open-WebUI, tout en les optimisant pour un usage mobile.

Dans un premier temps on implémentera les fonctionnalités de base :

1. Connexion à un serveur d’inférence :
   • Interface simple pour configurer et gérer la connexion à un serveur LLM.
2. Envoi et réception de requêtes :
   • Champs de saisie pour envoyer des requêtes textuelles et afficher les réponses générées par le LLM.
3. Personnalisation de l’expérience utilisateur :
   • Paramètres permettant d’ajuster les comportements du modèle (ex. : niveau de créativité, longueur des réponses).
4. Notifications et suivi des interactions :
   • Gestion des sessions et historique des conversations.

Dans un second temps, on implémentera des fonctionnalités plus avancées qui apportent une richesse fonctionnelle à Open-WebUI.

La réalisation du projet passera par les étapes suivantes :

• Étudier l’architecture d’Open-WebUI et identifier les fonctionnalités essentielles à intégrer dans l’application mobile.
• Concevoir une interface utilisateur intuitive et ergonomique, proche d'Open-WebUI en termes de design tout en étant adaptée aux smartphones.
• Implémenter les fonctionnalités principales évoquées plus haut.
• Tester l’application sur les plateformes cibles (Android et iOS)

Références bibliographiques

• Open WebUI
  

Technologies

• Open-webui
  

Contraintes:
n/a

Mots-clés

• Grands modèles de langage, LLM, IA générative, interface utilisateur, smartphone
  

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Oui
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant : David Janiszek

Catégorie(s): IA

Contexte

Les grands modèles de langage (LLM) permettent d’accomplir des tâches variées à partir de prompts. A partir de prompts complexes, on peut spécifier leur comportement pour résoudre de manière efficace. Cependant, le potentiel des LLM peut être encore plus grand si on les fait travailler en équipes. Par exemple, un agent LLM pourrait se spécialiser dans la recherche d’informations, un autre dans la synthèse, et un dernier dans la planification ou la rédaction, collaborant ainsi pour accomplir des tâches nécessitant plusieurs étapes ou compétences.

L’orchestration de tels agents, capable de les faire interagir de manière organisée et efficace, peut s'avérer complexe à mettre en oeuvre pour de nombreux utilisateurs des IA génératives. Aussi, on souhaite réaliser une application simple et intuitive qui permette aux utilisateurs de configurer ces agents LLM et de les faire collaborer sur des projets complexes.

Objectifs :

L’objectif de ce projet est de développer une application qui permet de définir et orchestrer des agents basés sur des LLM pour collaborer sur des tâches complexes. Les fonctionnalités principales incluront :

1. Création et configuration d’agents :
   • Interface utilisateur permettant de définir le rôle, les paramètres (niveau de créativité, longueur des réponses, etc.), et les objectifs de chaque agent.
   • Enrichir les connaissances d'un agent avec une base documentaire
2. Orchestration des agents :
   • Développement d’un moteur d’orchestration basé sur un framework open-source reconnu pour coordonner les interactions entre les agents en fonction de la tâche à accomplir.
   • Mise en place processus métiers (workflows) grace à une programmation visuelle.
3. Planification des tâches :
   • Planification et attribution des sous-tâches aux différents agents, avec un suivi de l’avancement.
4. Collaboration et synthèse :
   • A l'issue des interactions entre les agents, combinaison des différents résulats pour produire une solution finale.

La réalisation du projet passera par les étapes suivantes :

• Étudier les différents frameworks disponibles pour implémenter et orchestrer les agents.
• Définir une architecture pour l’orchestration des agents
• Développer une interface intuitive permettant à l’utilisateur de créer et configurer des agents facilement (prompts, méthodes de travail, documents de références)
• Développer une interface utilisateur permettant de créer des workflows.
• Implémenter le moteur d’orchestration et tester différents scénarios de collaboration entre agents.
• Évaluer l’efficacité de l’application sur des tâches complexes, avec des retours utilisateurs.

Références bibliographiques

• autogen: A programming framework for agentic AI
• openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration.
• LangGraph
  

Technologies

Contraintes:
n/a

Mots-clés

• Grands modèles de langage, LLM, IA générative, multi-agents
  

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Oui
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant : David Janiszek

Catégorie(s): IA

Contexte

Dans un monde où les rythmes de vie s’accélèrent, les méthodes d’apprentissage doivent s’adapter pour répondre aux besoins de flexibilité et de modernité des apprenants. Ces dernières années, les podcasts sont devenus populaires car ils offrent une manière pratique et ludique d’accéder à l’information, en particulier pour les personnes en déplacement ou souhaitant optimiser leur temps.

L’idée de ce projet est de transformer automatiquement des ressources documentaires (textes, images, pages web, etc.) en podcasts pédagogiques permettrait de démocratiser l’accès à la connaissance tout en facilitant l’apprentissage. Une telle application pourrait intéresser les étudiants, les enseignants, et toute personne cherchant à apprendre en mobilité.

Objectifs :

L’objectif de ce projet est de développer une application capable de générer automatiquement des podcasts pédagogiques à partir de différents types de ressources documentaires. Les fonctionnalités principales incluront :

1. Analyse de ressources documentaires :
   • Importation de fichiers textes (txt, pdf, md, docx, odt, …).
   • Extraction de contenus pertinents à partir de sites web ou d’images.
2. Synthèse et structuration des contenus :
   • Analyse et segmentation des documents en chapitres ou sections thématiques.
   • Résumé des informations importantes pour un format audio concis et clair.
3. Génération de podcasts :
   • Scénarisation
   • Génération des dialogues
   • Conversion du texte en audio à l’aide de modèles de synthèse vocale (Text-to-Speech, TTS) de haute qualité et personnalisables (choix de voix, vitesse de lecture, ton, etc.).
   • Ajout d’introductions, transitions musicales ou effets sonores pour améliorer l’expérience d’écoute.
4. Export et partage :
   • Export des podcasts en formats audio standards (MP3, WAV, …).
   • Options de partage direct ou d’intégration à des plateformes de diffusion

La réalisation du projet passera par les étapes suivantes :

• Étudier les outils d’extraction de contenu à partir de fichiers et sites web.
• Concevoir une architecture pour scénariser et générer les dialogues
• Développer une interface utilisateur intuitive permettant de sélectionner les documents, configurer les options du podcast, et lancer la génération.
• Tester l’application avec des cas d’usage réels (ressources pédagogiques variées) et recueillir les retours

Références bibliographiques

• NotebookLM
  

Technologies

Contraintes:
n/a

Mots-clés

• Grands modèles de langage, LLM, IA générative, pédagogie, podcasts
  

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Oui
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant : David Janiszek

Catégorie(s): IA

Contexte

Les procédures administratives et réglementaires peuvent être complexes et parfois difficiles à appréhender, tant pour les nouveaux collaborateurs que pour les utilisateurs ayant besoin d’informations claires et accessibles. Un assistant numérique capable de répondre automatiquement à des questions administratives, d’expliquer des procédures, et de proposer un mode d’apprentissage interactif contribuerait à simplifier ces tâches, tout en favorisant une intégration plus rapide des nouveaux membres d’une équipe.

En s’appuyant sur un ensemble de ressources documentaires (fichiers, textes réglementaires, sites web, etc.), cet assistant permettrait de centraliser et de rendre accessible une base de connaissances, tout en offrant un apprentissage ludique et personnalisé par le biais de scénarios interactifs et de questions adaptées.

Objectifs :

L’objectif de ce projet est de développer une application capable de générer automatiquement des podcasts pédagogiques à partir de différents types de ressources documentaires. Les fonctionnalités principales incluront :

1. Répondre à des questions administratives :
   • En exploitant un ensemble de ressources documentaires (txt, pdf, md, docx, odt, images, sites web).
   • En vérifiant les réponses pertinentes en citant les sources qui ont conduit à la réponse proposée.
2. Expliquer les procédures :
   • Fournir des explications claires et guidées étape par étape pour les processus administratifs courants.
   • Intégrer des schémas ou des graphiques explicatifs pour améliorer la compréhension.
3. Mode d’apprentissage interactif :
   • Proposer des questions interactives pour évaluer les connaissances de l’utilisateur sur les procédures.
   • Simuler des scénarios administratifs où l’utilisateur doit résoudre des situations en appliquant ses connaissances.
   • Fournir un retour personnalisé en fonction des réponses données pour renforcer l’apprentissage.

La réalisation du projet passera par les étapes suivantes :

1. Analyse des besoins et collecte de ressources :
   • Identifier les types de questions et de procédures administratives à traiter.
   • Centraliser les documents réglementaires et ressources documentaires à intégrer dans l’assistant.
2. Développement de l’assistant :
   • Enrichir la base de connaissances de l'assistant avec les documents identifiés.
   • Ecrire les prompts adaptés à chaque situation.
3. Conception du mode d’apprentissage interactif :
   • Développer des scénarios de mise en situation et un système de création de questions dynamiques.
   • Intégrer des fonctionnalités de suivi et de progression pour les utilisateurs.
4. Tests et optimisation :
   • Valider l’efficacité de l’assistant sur des cas pratiques.
   • Recueillir des retours utilisateurs pour ajuster les fonctionnalités et l’ergonomie.

Références bibliographiques

Technologies

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  

Contraintes:
n/a

Mots-clés

• Grands modèles de langage, LLM, IA générative, assistant intelligent, RAG
  

Remarques
Possibilité de stage à l’issue du projet: Oui
Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l encadrant :Kurtz Camille

Catégorie(s): app. scientifique, découverte/initiation, intelligence artificielle

Contexte

La fouille d'images (« Image mining ») est le domaine de l'analyse et de l'extraction de connaissances / informations appliquée aux images sous leurs diverses formes. Elle se situe à l'intersection de la vision par ordinateur, de la compréhension visuelle de l'image, de l'exploration de données, de l'intelligence artificielle et de l'algorithmique. Les techniques utilisées sont : l'indexation ; la recherche d'image par le contenu (en anglais : content-based image retrieval ou CBIR) ; la classification ; le clustering (regroupement hiérarchique ou partitionnement de données) ; les règles d'association.

Dans ce projet, nous nous intéressons en particulier au problème de l’indexation d’images présentes dans une base pour permettre à un utilisateur donné : (1) de rechercher des images similaires (à une requête) à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels ou (2) de classer des images / photographies en fonction de leurs contenus visuels (toutes les photos liées à ma dernière balade en montagne). Pour ces 2 cas d’utilisation, les images sont classiquement décrites comme rendant compte de leur texture, couleur, forme et indexer sous la forme d’un vecteur de caractéristique. La technique de recherche d'image par le contenu s'oppose à la recherche d'images par mots-clés ou tags, qui fut historiquement proposée par les moteurs de recherche tels que Google Image grâce à des banques d'images où les images sont retrouvées en utilisant le texte qui les accompagne plutôt que le contenu de l'image elle-même (mais Google Image propose désormais des filtres basés sur le contenu (pixels) des images).

Pour plus de détails, rdv sur Wikipédia : Recherche d'image par le contenu (https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_d%27image_par_le_contenu)

Objectifs :

Le but du projet est de développer une application permettant à partir d’une base d’images, de répondre aux deux cas d’utilisation données ci-avant. Pour l’étape d’indexation, nous pourrons nous baser sur des représentations visuelles / deep features extraites des images à partir d’un réseau neuronal convolutif issu du domaine de l’apprentissage profond (comme un ResNet ou un VGG pré-entrainé sur ImageNet). L’application réalisée devra permettre de visualiser et d’interagir avec la base d’images via les représentations visuelles ainsi extraites. L’application pourra comporter a minima deux fenêtres, une permettant le paramétrage souhaité et l’autre permettant d’interagir avec les résultats. Pour accélérer l’indexation des images dans la base de données, on pourra considérer la librairie FAISS développée par Facebook (https://github.com/facebookresearch/faiss). Organisation du travail

• Réalisation d’un cahier des charges
• Prise main d’une librairie permettant la manipulation / traitement d’images
• Prise en main de la librairie d’indexation FAISS
• Développement du logiciel d’indexation et de recherche d’images par le contenu
• Choisir trois fonctionnalités additionnelles et les soumettre à votre encadrant
• Réalisation des fonctionnalités choisies
• Tester / évaluer le logiciel développé\
  

Références bibliographiques

Arnold W. M. Smeulders, Marcel Worring, Simone Santini, Amarnath Gupta, Ramesh C. Jain: Content-Based Image Retrieval at the End of the Early Years. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 22(12): 1349-1380 (2000)

Technologies

Au choix des étudiants, développement pour le web (PHP, Javascript), développement d’application stand-alone (Python, C++,…), développement Mobile Android

Contraintes:

Les différentes briques de la plateforme devront être facilement modifiables pour permettre de nouvelles fonctionnalités. Des mécanismes / stratégies intelligentes de visualisation des résultats devront être déployées dans l’application.

Mots-clés

Recherche d'images par le contenu, indexation, IA, représentation d'images

Remarques

Possibilité de stage à l’issue du projet: Non

Poursuite d’un projet déjà existant: Non

Nom de l'encadrant:

Catégorie(s): site web

Présentation du sujet
L'objectif de ce projet est de réaliser un site web qui permette de réaliser des paris sportifs.

Travail à réaliser :
Le site web devra permettre de :

• gérer un compte utilisateur
• gérer les paiements en ligne et le retrait des gains
• calculer les cotes sportives
• présenter les statistiques de gain d'un utilisateur et son historique
• afficher les résultats des rencontres sportives
• commenter les rencontres dans des forums spécialisés
• permettre aux utilisateurs d'échanger leurs conseils et leurs points de vue
• administrer le site

Langage(s) et technologie(s):

• A déterminer

Mot(s)-clé(s):

Référence(s) :

Contrainte(s) :

Encadrant :

Catégorie(s): Smartphone

Objectif :

L'objectif de ce projet est de développer une application pour smartphone permettant de connaître précisément sa position , y compris à l'intérieur d'un bâtiment et d'un tunnel lorsque le signal GPS est insuffisant pour obtenir une position.

Travail à effectuer :
Le framework développé devra être utilisé dans une application de navigation sur une carte différents types de cartes. Les cartes utilisées par le framework doivent pouvoir être interchangeables : OpenStreetMap (open-source), Google Maps, Yahoo Maps, …

Langages/technologies à utiliser

• Java/XML (android) ou Obective C/C++(iOS), REST, JSON, PostgreSQL, GPS

Contraintes :

Posséder au moins un smartphone dans le groupe (iOS ou android).
Ce framework doit pouvoir être utiliser par d'autres projets.

Encadrant :

Categorie(s): Application musicale, Smartphone

Objectif :
L'objectif de ce projet est de développer une application qui détermine une partition à partir d'une mélodie chantée par l'utilisateur. Dans un deuxième temps, l'application pourrait proposer l'instrument le plus adapté pour jouer cette partition. A minima, cette application fonctionnera sur ordinateur mais une application mobile serait un plus. Afin de permettre l'exploitation du résultat obtenu, l'application devra être capable de produire un fichier midi correspondant à la partition.

Langages/technologies à utiliser

• Python (PC), React Native (Smartphone), MIDI, Deep learning

Contraintes :

Dans le cas d'une application sur smartphone, il faut posséder au moins un smartphone dans le groupe (iOS ou android).
L'architecture de l'application doit permettre une intégration des fonctionnalités de base dans d'autres projets.

Encadrant :

Categorie(s): Application web, startup

Objectif :
L'objectif de ce projet est de développer une application qui représente visuellement les distances temporelles entre tous les points d'une carte en fonction des différents mode de transport à disposition : pieds, vélo, voiture, transports en commun, etc. Pour cela, il faudra utiliser des données Open Data pour les transports en communs, mais aussi estimer les distances en voitures ou à pieds en utilisant les algorithmes de recherche de chemin issus de l'Intelligence Artificielle et utilisés par tous les sites de planification de trajet (Mappy, Google Maps, Plans, etc…)

Langage(s) et technologie(s)

• A déterminer

Contraintes :

Encadrant :

Categorie(s) : application, sécurité

Contexte:

L'objectif de ce projet est de développer un système de fichiers virtuel dont les données sont stockées en ligne de manière encryptée et sécurisée.

Objectifs :

Réaliser un module FUSE qui implémente les différents mécanismes de sécurisation, de cryptage et de distribution L'interface utilisateur du programme de paramétrage devra être simple à utiliser.

Langage(s) et technologie(s) :

• C, Python

Encadrant :

Catégorie(s): Site web

Présentation du sujet
Les crypto-monnaies gagnent en notoriété et pour suivre leur évolution il peut être utile d'avoir un site qui présente l'évolution des valeurs des différentes crypto-monnaies et de leurs taux de conversion.

A partir des données en libre accès, l'objectif de ce projet est de réaliser un site web qui permette de:

• Afficher l'historique des cours des différentes crypto-monnaies
• Calculer et afficher les principaux indicateurs utilisés en analyse technique
• Simuler un porte-feuille d'actifs
• Développer une API pour accéder aux données

Langage(s) et technologie(s):

• Python

Mot(s)-clé(s):

• Crypto-monnaie, altcoin, bitcoin, ethereum

Référence(s) :

• https://fr.wikipedia.org/wiki/Blockchain

Contrainte(s) :

Encadrant :

Catégorie(s): robotique

Présentation du sujet
L'objectif de ce projet est de réaliser et de programmer une main artificielle afin que ses mouvements aient l'air naturels. La main sera imprimée en 3D, il faudra assembler les différentes pièces ainsi que les servo-moteurs et l'électronique.

Pour la programmation des mouvements de la main, on testera différents algorithmes afin de permettre leur comparaison.

Langage(s) et technologie(s):

• A déterminer

Mot(s)-clé(s):

Référence(s) :

Contrainte(s) :

Encadrant :

Catégorie(s): framework

Présentation du sujet
L'objectif de ce projet est de réaliser un plugin pour firefox et pour chrome qui permet d'identifier les thèmes abordés dans une page web afin d'en faciliter la classification et l'archivage.

Langage(s) et technologie(s):

• Firefox, Chrome, Webextensions, Javascript

Mot(s)-clé(s): Détection thématique, TF/IDF, plugin Firefox

Référence(s) :

Contrainte(s) :

Encadrant :

Catégorie(s): smartphone

Présentation du sujet

L'objectif de ce projet est de permettre la transmission de fichiers entre deux smartphones en utilisant des ondes sonores (c'est dire : sans bluetooth ni WIFI) à l'image de ce que réalisait les modems sur réseau téléphonique commuté avant l'arrivée de l'ADSL.

Langage(s) et technologie(s):

• React Native

Mot(s)-clé(s):

Référence(s) :

Contrainte(s) :

Encadrant :

Catégorie(s): site web

Objectif:

L'objectif de ce projet est de développer un site web permettant à un porteur de projet de présenter son projet à une communauté afin de lever des fonds pour sa réalisation.

Description:
Chaque projet peut ainsi proposer des informations, permettre à la communauté de faire des propositions d'amélioration, informer la communauté de l'avancement du projet. La participation au financement de ce type de projet peut se faire avec ou sans contre-partie car il peut s'agir d'un projet humanitaire, d'un projet musical ou un projet logiciel. Ainsi, les projets peuvent être ouverts et libres de droit ou uniquement accessibles à des personnes ayant été invitées.

Pour faciliter la diffusion des informations, il est évidemment nécessaire de connecter ces communautés aux réseaux sociaux.

Sur le site, l'échange d'informations avec la communauté pourra être soit synchrone via un chat soit asynchrone via un tableau noir (cf le wall de facebook); sur le site web et les réseaux sociaux.

Langages et technologies à utiliser

• Symfony, ORM, PHP5 , HTML5, CSS3

Encadrant :

Categorie(s) : Site web, startup

Contexte:

L'objectif de ce projet est de développer une application permettant la création et l'animation de communautés d'entraide basées sur l'échange de compétences. Cette application doit être facile d'accès et multiplateforme : web, tablette, smartphone.

Objectif :

Réaliser une application permettant à l'utilisateur :

• de saisir ses compétences
• de chercher un échange de compétences

Langage(s) et technologie(s) :

• PHP, HTML5, CSS
  
• Framework : Symfony ou Phalcon

Encadrant :

Catégorie(s): Smartphone, web

Contexte:
Dans notre vie quotidienne, la plupart des produits de la vie courante sont étiquetés à l'aide de code-barres. Un magasin détermine la correspondance entre la signalétique du code-barre et le prix du produit, le code-barre étant scanné quand nous passons en caisse. Le projet proposé devra permettre de développer une application logicielle permettant à un utilisateur de smartphone de rentrer cette correspondance au sein de son téléphone et également lui proposer différents moyens de visualiser l'évolution des coûts d'un magasin à un autre et au sein du même magasin sur une période donnée.

Objectifs:

• Permettre la capture d'un code-barre par le smartphone
• Créer une base de données qui s'enrichit par la capture de ces code-barres
• Utiliser la géolocalisation déjà présente dans le smartphone pour permettre l'entrée par l'utulisateur du nom du magasin où se trouve ce code-barre
• Permettre la comparaison de prix d'un meme code-barre de façon graphique dans différents magasins mais également la visualisation de l'évolution du prix du produit correspondant au sein du même magasin.

Contraintes:
Posséder un smartphone dans le groupe (iOS ou android)

Remarques:
Le projet se basera sur des réalisations antérieures

Mots-clés:

• Smartphone, comparateur de prix, code barre, géolocalisation, base de données

Langages/technologies à utiliser

• Java/XML (android) ou Obective C/C++(iOS), REST, JSON, PostgreSQL

Remarque