École Privée d’Ingénierie du Niger — L’école du nouveau monde

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L'école du nouveau monde · Plateforme e-Learning

Filière : Licence Professionnelle en Génie Logiciel (GELO)

  • Introduction à la Cybersécurité

    Ce cours d’introduction donne à l’étudiant en génie logiciel les bases pour comprendre les menaces, sécuriser les systèmes et réagir aux incidents. Il présente les fondamentaux (triade CIA, acteurs de la menace, surfaces d’attaque, cadres NIST CSF et ISO 27001), les principales familles d’attaques et de logiciels malveillants (y compris l’ingénierie sociale autour du Mobile Money et les vulnérabilités web de l’OWASP Top 10), les techniques de protection (durcissement Linux, cryptographie, pare-feu, IDS/IPS, SIEM) et enfin la démarche de test d’intrusion et de réponse aux incidents. L’approche est strictement défensive et éthique : toute manipulation offensive se fait uniquement en laboratoire isolé ou sur des plateformes d’entraînement légales, avec autorisation écrite. Le contexte nigérien sert de fil rouge : banques et IMF, opérateurs de téléphonie, administrations, rôle de l’ANSI ; les références juridiques nationales (cybercriminalité, protection des données) sont évoquées à titre indicatif.

    Objectifs d’apprentissage

    • Comprendre les principaux types de menaces et d’attaques informatiques et leurs mécanismes.
    • Analyser la sécurité des systèmes et des réseaux : analyse de vulnérabilités, tests d’intrusion basiques.
    • Appliquer les bonnes pratiques de sécurisation des systèmes Linux, Windows et des applications web.
    • Répondre aux incidents de sécurité : détection, confinement, remédiation, reporting.

    Prérequis

    Introduction aux Réseaux TCP/IP (TCP3142, GELO S3) ; Linux LPI 201 — Administration intermédiaire (GELO S3). Il faut maîtriser l’adressage IP, les ports et protocoles usuels, la ligne de commande Linux et les bases du SQL et du HTML.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Fondamentaux de la Cybersécurité
    2. Leçon 2 — Attaques et Malwares
    3. Leçon 3 — Sécurisation des Systèmes
    4. Leçon 4 — Tests d’Intrusion et Réponse aux Incidents

    Travaux pratiques

    • Exercices d’analyse de risques, de correction de code vulnérable (SQL, XSS), de cryptographie et d’analyse de journaux (scripts Python exécutés et corrigés).
    • TP : CTF (Capture The Flag) sur plateforme TryHackMe ou Hack The Box — niveau débutant (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 10 h, TP 10 h, TPE 20 h, soit 60 h de charge totale ; 3 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (compte rendu de CTF, TD notés, quiz), examen terminal 60 % ; nature mixte (étude de cas écrite et épreuve pratique).

    Bibliographie

    • William Stallings, Cryptography and Network Security, Pearson.
    • CompTIA Security+ Study Guide, Sybex (Wiley) — référence citée au syllabus.
    • NIST, Cybersecurity Framework (CSF) 2.0 et SP 800-61, Computer Security Incident Handling Guide (documents gratuits).
    • OWASP Foundation, OWASP Top 10 (owasp.org).

  • Administration Réseaux & Cisco CCNA I

    Ce cours prépare aux compétences du programme Cisco CCNA (modules « Introduction aux réseaux », « Commutation, routage et sans-fil », « Réseaux d’entreprise ») appliquées à l’administration de réseaux d’entreprise. L’étudiant consolide les fondamentaux (modèle OSI, médias, adressage IPv4 VLSM, IPv6), configure en ligne de commande (Cisco IOS) des commutateurs (VLAN, trunk 802.1Q, STP, EtherChannel) et des routeurs (routage statique, RIPv2, OSPF à zone unique), puis met en place les services DHCP, NAT/PAT et les listes de contrôle d’accès. Les études de cas portent sur des réseaux nigériens : mairie de Niamey, institution de microfinance à Maradi, campus d’EPI-NIGER. Les manipulations se font sous Cisco Packet Tracer (gratuit via Cisco Networking Academy), utilisable hors connexion.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les concepts fondamentaux des réseaux locaux et étendus selon le programme CCNA.
    • Configurer des équipements Cisco : routeurs et switches en CLI (IOS).
    • Implémenter les protocoles de routage statique et dynamique (RIP, OSPF).
    • Concevoir et segmenter un réseau d’entreprise avec VLANs, STP et NAT.

    Prérequis

    Introduction aux Réseaux TCP/IP (TCP3142, GELO S3) : modèle TCP/IP, adressage IPv4 et masques, notions d’Ethernet et d’ARP, commandes réseau de base (ping, traceroute, ipconfig/ip).

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Fondamentaux des Réseaux (CCNA Module 1)
    2. Leçon 2 — Commutation et VLANs (CCNA Module 2)
    3. Leçon 3 — Routage (CCNA Module 3)
    4. Leçon 4 — Services Réseau et Sécurité de Base

    Travaux pratiques

    • Exercices chiffrés (VLSM, agrégation, IPv6, élection STP, coûts OSPF) et configurations IOS corrigées à chaque leçon.
    • TP : configuration complète d’un réseau d’entreprise sous Cisco Packet Tracer (VLAN, trunk, EtherChannel, routage inter-VLAN, DHCP, PAT, ACL) — leçon 4.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 30 h, TD 10 h, TP 20 h, TPE 20 h, soit 80 h de charge totale ; 4 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (TP Packet Tracer notés, interrogations de subnetting, quiz), examen terminal 60 % ; nature mixte (écrit et épreuve pratique de configuration).

    Bibliographie

    • Wendell Odom, CCNA 200-301 Official Cert Guide, volumes 1 et 2, Cisco Press.
    • Cisco Networking Academy, CCNA Introduction to Networks (netacad.com).
    • Andrew Tanenbaum, David Wetherall, Réseaux, Pearson.

  • UML & Conception Orientée Objet

    Ce cours apprend à modéliser un système logiciel avec UML 2 (Unified Modeling Language, standard de l’OMG) avant de le programmer. Il présente les diagrammes structurels (classes, objets, composants, déploiement) et comportementaux (cas d’utilisation, séquence, activités, états-transitions), puis une démarche de conception orientée objet inspirée du Processus Unifié et des patterns GRASP, et enfin les outils professionnels (StarUML, PlantUML, Enterprise Architect) avec génération de code et rétro-ingénierie Java. Il prolonge le cours de Merise (MRS3132) et s’appuie sur la POO Java (POO4131). Les études de cas sont tirées du contexte nigérien : scolarité d’EPI-NIGER, pharmacie à Niamey, microfinance, commerce en ligne de produits locaux payés par Mobile Money.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les diagrammes UML structurels et comportementaux pour modéliser un système logiciel.
    • Appliquer UML à la conception orientée objet : de l’analyse des besoins au code Java.
    • Utiliser les outils de modélisation UML professionnels : StarUML, PlantUML, Enterprise Architect.
    • Réaliser la conception complète d’un système informatique avec UML avant l’implémentation.

    Prérequis

    Programmation Orientée Objet Java/C++ (POO4131, GELO S4) ; Merise Avancée & Conception SI (MRS3132). Il faut connaître les notions de classe, d’héritage, d’interface et savoir lire un MCD.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Diagrammes de Structure UML
    2. Leçon 2 — Diagrammes de Comportement UML
    3. Leçon 3 — Méthodologie de Conception OO
    4. Leçon 4 — Outils et Génération de Code

    Travaux pratiques

    • Exercices de modélisation à chaque leçon (corrigés sous forme de tableaux et de scripts PlantUML).
    • TP : modélisation UML complète (cas d’utilisation, classes, séquence, déploiement) d’une application web (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 0 h, TP 10 h, TPE 30 h, soit 60 h de charge totale ; 3 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (dossier de modélisation du TP, quiz), examen terminal 60 % ; nature mixte (étude de cas écrite et modélisation sur outil).

    Bibliographie

    • Craig Larman, Applying UML and Patterns, Prentice Hall.
    • J. Rumbaugh, I. Jacobson, G. Booch, The Unified Modeling Language Reference Manual, Addison-Wesley.
    • Martin Fowler, UML Distilled, Addison-Wesley.
    • Pascal Roques, UML 2 par la pratique, Eyrolles.

  • Programmation Orientée Objet (Java/C++)

    Ce cours de quatrième semestre fait passer l’étudiant de la programmation procédurale en C à la programmation orientée objet (POO) avec le langage Java (version 17 LTS ou ultérieure). Il couvre les fondements (classes, encapsulation, héritage, polymorphisme), les abstractions de haut niveau (interfaces, classes abstraites, généricité, collections), la robustesse et la performance (exceptions, entrées/sorties, sérialisation, multithreading) et enfin la qualité de conception (principes SOLID, design patterns). Les exemples s’appuient sur des situations nigériennes : comptes Mobile Money, pharmacie à Niamey, microfinance, scolarité d’EPI-NIGER. Les notions de C++ (classes, héritage, fonctions virtuelles) sont évoquées en parallèle lorsque la comparaison éclaire le concept.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les concepts fondamentaux de la POO : encapsulation, héritage, polymorphisme, abstraction.
    • Développer des applications Java orientées objet avec gestion des exceptions et des collections.
    • Appliquer les principes SOLID et les patterns de conception (Design Patterns) classiques.
    • Concevoir et implémenter une application Java complète avec architecture en couches.

    Prérequis

    Langage C — Structures & Fichiers (LGC2132, GELO S2) ; Algorithmique Avancée & Complexité (ALC2131). Il faut savoir écrire des fonctions, manipuler tableaux, structures et fichiers, et raisonner sur la complexité (notation O).

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Fondements de la POO en Java
    2. Leçon 2 — Interfaces, Classes Abstraites et Généricité
    3. Leçon 3 — Exceptions, I/O et Multithreading
    4. Leçon 4 — Design Patterns et SOLID

    Travaux pratiques

    • Exercices de programmation Java à chaque leçon (JDK 17+, IDE IntelliJ IDEA, Eclipse ou VS Code).
    • TP projet : application Java de gestion de bibliothèque avec architecture MVC et tests JUnit (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 10 h, TP 30 h, TPE 20 h, soit 80 h de charge totale ; 4 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (TP notés, projet bibliothèque, quiz), examen terminal 60 % ; nature mixte (écrit et pratique sur machine).

    Bibliographie

    • Bruce Eckel, Thinking in Java, MindView (disponible gratuitement).
    • E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides, Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software, Addison-Wesley.
    • Joshua Bloch, Effective Java, 3e édition, Addison-Wesley.
    • Robert C. Martin, Clean Architecture, Prentice Hall.

  • Statistiques & Data Analysis

    Ce cours forme à l’analyse de données de bout en bout avec l’écosystème Python : explorer et nettoyer un jeu de données réel (EDA), le décrire statistiquement, le visualiser, en réduire la dimension (ACP, t-SNE, UMAP) puis construire des pipelines reproductibles avec scikit-learn. Les jeux de données utilisés sont inspirés du contexte nigérien : mesures de qualité du réseau mobile par ville, logs de serveurs, trafic d’une application de Mobile Money, performance d’une application mobile d’e-commerce. Ils sont simulés (générés par programme avec une graine fixe) afin que chaque résultat soit reproductible ; la même démarche s’applique à des données réelles. Tous les programmes du cours ont été exécutés (Python 3, pandas, numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, plotly, streamlit, umap-learn).

    Objectifs d’apprentissage

    • Appliquer les techniques d’analyse exploratoire de données (EDA) à des datasets réels.
    • Maîtriser les méthodes de réduction de dimensionnalité : ACP, t-SNE, UMAP.
    • Implémenter des pipelines d’analyse de données avec Python (pandas, scikit-learn).
    • Visualiser et communiquer des résultats d’analyse avec matplotlib, seaborn et Plotly.

    Prérequis

    Statistiques Inférentielles & Probabilités (SIP2122, GELO S2) : moyenne, variance, lois usuelles, tests d’hypothèses, p-valeur. Bases de Python (listes, fonctions) ; une première pratique de pandas est un plus.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Analyse Exploratoire des Données (EDA)
    2. Leçon 2 — Visualisation de Données
    3. Leçon 3 — Réduction de Dimensionnalité
    4. Leçon 4 — Pipelines d’Analyse avec Scikit-learn

    Travaux pratiques

    • TP : EDA sur un dataset de métriques réseau au Niger (Leçon 1).
    • TP : pipeline complet d’analyse de données de performance d’une application mobile (Leçon 4).
    • Réalisation d’un tableau de bord interactif Streamlit déployé en local (Leçon 2).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 6 h, TP 0 h, TPE 14 h (CTT 40 h) — 2 crédits. Les TP du plan sont réalisés en TD et en travail personnel encadré. Évaluation CC + ET : contrôle continu 30 % (notebooks d’EDA et de pipeline), examen terminal 70 % ; nature mixte.

    Bibliographie

    • W. McKinney, Python pour l’analyse de données, O’Reilly.
    • A. Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow, O’Reilly.
    • J. VanderPlas, Python Data Science Handbook, O’Reilly (disponible en ligne).
    • Documentations officielles de pandas, scikit-learn, seaborn, Plotly et Streamlit.

  • Recherche Opérationnelle Avancée

    Ce cours prolonge la Recherche Opérationnelle de S3 (programmation linéaire, graphes) vers des outils plus puissants, largement utilisés en génie logiciel, en réseaux et en science des données : l’optimisation non linéaire (au cœur de l’apprentissage automatique), la programmation dynamique (algorithmes de chaînes, de graphes, de cache), la théorie des jeux (systèmes multi-agents, enchères de ressources, concurrence entre fournisseurs) et les méta-heuristiques (problèmes combinatoires trop grands pour les méthodes exactes). Chaque notion est illustrée par un calcul à la main et par un programme Python exécuté, sur des cas concrets : réseau fibre d’une commune, tournée d’agences d’une microfinance, cache d’une application e-commerce, routeurs Niamey–Maradi.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les méthodes d’optimisation non linéaire appliquées aux systèmes informatiques.
    • Appliquer la théorie des jeux aux problèmes de décision dans les systèmes multi-agents.
    • Utiliser la programmation dynamique pour résoudre des problèmes complexes d’optimisation.
    • Concevoir et analyser des algorithmes d’optimisation méta-heuristiques.

    Prérequis

    Recherche Opérationnelle (ROP3112, GELO S3) ; Mathématiques Discrètes & Logique (MDS2121). Sont supposés acquis : dérivées partielles, calcul matriciel élémentaire, graphes, programmation Python (listes, fonctions, boucles).

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Optimisation Non Linéaire
    2. Leçon 2 — Programmation Dynamique
    3. Leçon 3 — Théorie des Jeux
    4. Leçon 4 — Méta-heuristiques

    Travaux pratiques

    • TP Python : implémentation d’un algorithme génétique pour l’optimisation d’un réseau (Leçon 4), avec comparaison à la solution exacte.
    • TD intégrés : descente de gradient et Newton à la main, KKT, sac à dos et Floyd-Warshall, stratégies mixtes, enchères, recuit simulé et colonies de fourmis.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 10 h, TP 0 h, TPE 30 h (CTT 60 h) — 3 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 30 % (TD, programmes rendus), examen terminal 70 % ; nature mixte.

    Bibliographie

    • F. S. Hillier & G. J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw-Hill.
    • J. Nocedal & S. J. Wright, Numerical Optimization, Springer.
    • T. H. Cormen et al., Introduction to Algorithms (chapitres programmation dynamique et plus courts chemins), MIT Press.
    • S. Boyd & L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press (disponible en ligne).

  • Droit du Travail & Contrats Numériques

    Ce cours donne au futur développeur, chef de projet ou entrepreneur du numérique les bases juridiques pour travailler (comme salarié, freelance ou via une plateforme) et pour contracter (développement sur mesure, SLA, cloud, CGU/CGV) dans le contexte nigérien et ouest-africain. Il s’appuie sur le Code du travail du Niger, le droit OHADA, les textes nigériens sur le numérique et la protection des données personnelles, ainsi que sur le RGPD européen, souvent applicable aux startups qui ont des clients ou des partenaires en Europe.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les droits et obligations des parties dans un contrat de travail dans le secteur IT au Niger.
    • Analyser les clauses essentielles des contrats numériques : protection des données (RGPD), SLA, contrats cloud.
    • Comprendre les enjeux juridiques des nouvelles formes de travail IT : télétravail, freelance, portage.
    • Appliquer les règles de résolution des litiges dans les contrats informatiques.

    Prérequis

    Droit du Numérique & Propriété Intellectuelle (DDN2111, GELO S2) : notions de contrat, de droit d’auteur sur le logiciel et de responsabilité.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Droit du Travail dans le Secteur IT Niger
    2. Leçon 2 — Nouvelles Formes de Travail Numérique
    3. Leçon 3 — Contrats Numériques Avancés
    4. Leçon 4 — Protection des Données et Litiges

    Travaux pratiques et dirigés

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP ; les 4 h de TD portent sur des cas pratiques : qualification d’un contrat, calcul de pénalités SLA, analyse de CGU, et l’application finale — rédaction et analyse de clauses contractuelles pour une startup SaaS nigérienne (Leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 4 h, TP 0 h, TPE 16 h (CTT 40 h) — 2 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (cas pratiques, rédaction de clauses), examen terminal 60 % ; nature mixte.

    Bibliographie

    • Code du Travail du Niger — Loi n° 2012-45 du 25 septembre 2012 (texte officiel) et ses textes d’application.
    • RGPD et protection des données en Afrique — ressources du réseau CDAFRICA (cdafrica.org).
    • Actes uniformes OHADA (droit commercial général, arbitrage, médiation) — ohada.org.
    • Règlement (UE) 2016/679 du 27 avril 2016 (RGPD).

    Les références juridiques précises citées dans ce cours sont indicatives et doivent être vérifiées sur les textes en vigueur.

  • Gestion de Projet IT (Agile/Scrum/PMBOK)

    Ce cours approfondit la conduite de projets logiciels dans un contexte professionnel. Il articule deux cultures complémentaires : les méthodes agiles (Scrum, Kanban, Scrumban, SAFe), adaptées aux produits numériques dont le besoin évolue, et le référentiel PMBOK du Project Management Institute, utile pour les projets IT de grande envergure (systèmes d’information d’administrations, de banques ou de microfinances, projets financés par des bailleurs). Les exemples sont tirés du secteur numérique nigérien : application de scolarité d’EPI-NIGER, intégration d’Airtel Money ou de Moov Money, plateforme e-commerce de produits locaux, équipes travaillant avec une connectivité parfois limitée.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les méthodes agiles Scrum et Kanban pour piloter des projets de développement logiciel.
    • Appliquer les processus du référentiel PMBOK pour des projets IT de grande envergure.
    • Gérer les risques, les coûts et les délais d’un projet logiciel avec les outils professionnels.
    • Simuler la conduite complète d’un sprint Scrum : planning, daily, review, rétrospective.

    Prérequis

    Gestion de Projet Informatique — Introduction (GPI2112, GELO S2) ; Algorithmique Avancée & Complexité. Il est attendu de savoir rédiger un cahier des charges simple, découper un projet en tâches et lire un diagramme de Gantt.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Scrum Avancé
    2. Leçon 2 — Kanban et Méthodes Hybrides
    3. Leçon 3 — PMBOK pour les Projets IT
    4. Leçon 4 — Outils et Simulation de Projet

    Travaux pratiques

    • TP : simulation d’un sprint complet — développement d’une feature en équipe de 4 (Leçon 4), avec tableau Jira/Trello/GitHub Projects, burndown chart et rétrospective.
    • Travaux dirigés intégrés : calcul de vélocité et de capacité, loi de Little, analyse de la valeur acquise (EVM), chemin critique.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 10 h, TD 10 h, TP 20 h, TPE 20 h (CTT 60 h) — 3 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 50 % (TD, livrables du sprint simulé, rapport d’avancement), examen terminal 50 % ; nature mixte (écrit et pratique).

    Bibliographie

    • K. Schwaber & J. Sutherland, Le Guide Scrum, version 2020 (scrumguides.org — gratuit).
    • PMI, A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide), 7e édition, Project Management Institute.
    • D. J. Anderson, Kanban : Successful Evolutionary Change for Your Technology Business, Blue Hole Press.
    • M. Cohn, Agile Estimating and Planning, Prentice Hall.

  • Méthodologie de Recherche & TEO

    Ce cours prépare l’étudiant de GELO aux productions de fin de cycle : rapport de stage, mémoire de fin d’études et soutenance devant un jury. Il prolonge les Techniques d’Expression Écrite et Orale (TEO) du premier semestre en y ajoutant la démarche scientifique propre à l’informatique : formuler une problématique, chercher et citer correctement les sources, présenter des résultats techniques vérifiables, assurer une veille technologique et défendre son travail à l’oral. Les exemples sont tirés de sujets réalistes pour le Niger : application de gestion de pharmacie hors ligne, plateforme de scolarité, intégration du Mobile Money dans une microfinance, système d’information d’une mairie. Les règles propres à l’établissement (nombre de pages, modèle de page de garde, durée de soutenance, charte graphique) sont fixées par le guide officiel de rédaction des mémoires GELO d’EPI-Niger, qui prévaut sur les indications générales de ce cours.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les étapes de la démarche de recherche et de documentation scientifique en informatique.
    • Concevoir et rédiger un rapport de stage ou un mémoire de fin d’études en GELO.
    • Réaliser une veille technologique et bibliographique sur un sujet informatique.
    • Préparer la soutenance de fin de cycle : structure, support, argumentation technique.

    Prérequis

    Techniques d’Expression Écrite et Orale (TEO1152, GELO S1) et Langue Vivante & Communication (LVI1151, GELO S1) : rédaction structurée, prise de parole, lecture de documents en anglais.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Méthodologie de Recherche en Informatique
    2. Leçon 2 — Rédaction du Mémoire de Fin d’Études
    3. Leçon 3 — Veille Technologique
    4. Leçon 4 — Préparation à la Soutenance

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP (0 h) ; les TD servent aux applications guidées : recherche documentaire et bibliographie Zotero (leçon 1), rédaction d’une introduction (leçon 2), note de veille sur le développement mobile en Afrique (leçon 3), simulation de soutenance avec retour entre pairs (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 10 h, TD 6 h, TP 0 h, travail personnel (TPE) 24 h, soit 40 h et 2 crédits. Évaluation : contrôle continu (50 %) et examen terminal (50 %), de nature mixte (dossier écrit — par exemple note de veille et introduction de mémoire — et présentation orale). Le quiz de fin de cours entre dans le contrôle continu.

    Bibliographie

    • EPI-Niger, Guide de rédaction des mémoires GELO (document interne).
    • Creswell, J. W. et Creswell, J. D., Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches, Sage.
    • Beaud, M., L’art de la thèse, La Découverte.
    • Zobel, J., Writing for Computer Science, Springer.

  • Anglais Technique Informatique

    L’anglais est la langue de travail de l’informatique : documentation des langages, normes de l’Internet (RFC), articles scientifiques, dépôts GitHub, forums, réunions avec des partenaires ou des clients étrangers. Au Niger, les développeurs travaillent de plus en plus pour des ONG internationales, des startups financées par des bailleurs anglophones ou des clients du Nigeria et du Ghana voisins. Ce cours de troisième semestre vise un niveau professionnel (B2 du Cadre européen commun de référence, CECR) dans trois compétences : lire des documents techniques avancés, rédiger les écrits du quotidien d’un ingénieur logiciel (rapports de test, spécifications, pull requests, résumés exécutifs) et communiquer à l’oral, tout en préparant le TOEIC Listening & Reading. Chaque leçon associe vocabulaire bilingue, textes originaux, modèles de rédaction et exercices corrigés.

    Objectifs d’apprentissage

    • Lire et comprendre des articles et documentations techniques avancés en anglais (RFC, IEEE).
    • Rédiger des rapports techniques et des spécifications en anglais de niveau professionnel.
    • Comprendre des présentations, cours et tutoriels techniques en anglais.
    • Se préparer à une certification de niveau B2 en anglais (TOEIC, IELTS Academic).

    Prérequis

    Langue Vivante & Anglais Technique (LVI2151, GELO S2) : grammaire de base (temps, modaux, comparatifs), vocabulaire informatique courant.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Lecture de Documents Techniques Avancés
    2. Leçon 2 — Production Écrite Technique en Anglais
    3. Leçon 3 — Communication Orale et Préparation TOEIC

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP (0 h) ; les TD sont consacrés aux exercices de lecture, de rédaction et aux simulations (présentation d’architecture, réunion de projet, épreuve TOEIC commentée).
    • Travail personnel conseillé : lire chaque semaine une page de documentation officielle (Python Docs, MDN) et écouter un tutoriel technique en anglais avec sous-titres anglais.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 12 h, TD 6 h, TP 0 h, travail personnel (TPE) 22 h, soit 40 h et 2 crédits. Évaluation : contrôle continu (50 %) et examen terminal (50 %), de nature mixte (épreuve écrite de compréhension et de rédaction, épreuve orale de présentation). Le contrôle continu comprend les productions écrites des TD et le quiz.

    Bibliographie

    • Ibbotson, M., Professional English in Use ICT, Cambridge University Press.
    • ETS, Official TOEIC Practice Tests (ets.org).
    • Murphy, R., English Grammar in Use, Cambridge University Press.
    • Sources en ligne : rfc-editor.org, docs.python.org, developer.mozilla.org (MDN Web Docs).