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

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EPI e-Learning

L'école du nouveau monde · Plateforme e-Learning

Semestre : Licence 1

  • Tech. Expression Écrite et Orale

    Ce cours prolonge « Langue Vivante & Communication » (LVI1151) en se concentrant sur les techniques qui rendent un informaticien efficace à l’écrit comme à l’oral : structurer un document technique, rédiger une spécification fonctionnelle, synthétiser une documentation, décrire un algorithme ou une architecture de façon précise ; prendre la parole en public, construire un exposé technique, utiliser les supports visuels et gérer le stress ; enfin préparer la recherche de stage et l’insertion professionnelle (CV, lettre de motivation, entretien, profil GitHub et LinkedIn). Les exercices sont ancrés dans le contexte nigérien : stages en ESN à Niamey, chez les opérateurs (Airtel, Moov Africa, Zamani Telecom, Niger Telecoms), dans les banques, microfinances, ONG et administrations.

    Objectifs d’apprentissage

    • Acquérir les techniques de communication orale et écrite adaptées au contexte professionnel IT.
    • Structurer et rédiger une argumentation technique claire et convaincante.
    • Préparer efficacement une soutenance de projet ou de stage en informatique.
    • Développer les compétences de prise de parole en public dans un contexte professionnel.

    Prérequis

    Langue Vivante & Communication (LVI1151) : courriel, compte-rendu, vocabulaire technique, bases de la présentation orale.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Techniques de Rédaction Technique
    2. Leçon 2 — Techniques de Communication Orale
    3. Leçon 3 — Préparation au Stage et à l’Insertion

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas d’heures de TP ; les TD consistent en exercices de rédaction sous contrainte, simulations d’exposés et d’entretiens, rédaction de CV et de lettres, tous corrigés dans les leçons.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 12 h, TD 6 h, TP 0 h, travail personnel (TPE) 22 h, soit 40 h — 2 crédits. Évaluation : contrôle continu (CC) 50 % et examen terminal (ET) 50 % ; nature mixte (écrit et oral). Le quiz en ligne sert d’auto-évaluation.

    Bibliographie

    • EPI-Niger, Guide de rédaction des rapports et mémoires (document interne).
    • G. Vigner, Écrire pour convaincre, Hachette FLE.
    • M. Cohn, User Stories Applied, Addison-Wesley (spécification agile).

  • Langue Vivante & Communication

    Un bon développeur ne se contente pas d’écrire du code : il rédige des courriels à ses clients, des comptes-rendus de réunion, des rapports de stage ; il lit une documentation en anglais pour installer une bibliothèque ; il présente son application devant un jury ou un client. Ce cours de première année de Licence professionnelle GELO développe ces compétences de communication professionnelle, en français et en anglais technique, dans le contexte du secteur numérique nigérien (ESN de Niamey, opérateurs de télécommunication, banques et microfinances, ONG, administrations). Il privilégie la pratique : modèles de documents, lexiques bilingues, lecture de vraies structures de documentation, jeux de rôle.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser la communication écrite et orale professionnelle en français pour le secteur IT.
    • Lire et comprendre des documents techniques simples en anglais (documentations, tutoriels).
    • Rédiger des documents professionnels courants : e-mail, compte-rendu, rapport technique.
    • Développer les compétences de présentation orale devant un public technique.

    Prérequis

    Niveau lycée en français (expression écrite correcte, compréhension de textes). Des notions d’anglais du secondaire sont utiles mais non exigées.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Expression Écrite Professionnelle en Français
    2. Leçon 2 — Vocabulaire Technique IT
    3. Leçon 3 — Expression Orale et Présentation

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas d’heures de TP ; les TD prennent la forme d’exercices de rédaction, de traduction FR/EN, de lecture de README et de jeux de rôle (entretien de stage, réunion client, présentation de devis), tous corrigés dans les leçons.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 16 h, TD 8 h, TP 0 h, travail personnel (TPE) 36 h, soit 60 h — 3 crédits. Évaluation : contrôle continu (CC) 50 % et examen terminal (ET) 50 % ; nature mixte (productions écrites et épreuve orale). Le quiz en ligne sert d’auto-évaluation.

    Bibliographie

    • Dictionnaire informatique FR/EN (glossaire IEEE/ISO, par exemple ISO/IEC/IEEE 24765 « Systems and software engineering — Vocabulary »).
    • Garnier & Guénette, Le français professionnel pour les métiers du numérique, Hachette.
    • Le Robert & Nathan, Conjugaison / Grammaire (ouvrages de référence pour la correction de la langue).
    • Portail FranceTerme (terminologie officielle française de l’informatique), en ligne.

  • Introduction aux BDD & Modélisation Merise

    Ce cours d’introduction aux bases de données (BDD) donne aux étudiants de première année de Licence professionnelle GELO les fondements nécessaires pour concevoir et exploiter les données d’un système d’information. Toute application — gestion de scolarité à EPI-NIGER, logiciel de pharmacie à Niamey, plateforme de Mobile Money, suivi des prêts d’une microfinance à Maradi — repose sur une base de données bien conçue. Le cours part des notions de donnée et de système d’information, présente les systèmes de gestion de bases de données (SGBD), puis enseigne la méthode Merise pour construire un Modèle Conceptuel de Données (MCD), le traduire en Modèle Logique de Données (MLD) relationnel normalisé et enfin l’implanter en SQL sous MySQL/MariaDB.

    Objectifs d’apprentissage

    • Comprendre les concepts fondamentaux des systèmes de gestion de bases de données (SGBD).
    • Maîtriser la méthode Merise pour modéliser les données d’un système d’information.
    • Concevoir un Modèle Conceptuel de Données (MCD) à partir d’un cahier des charges.
    • Transformer un MCD en Modèle Logique de Données (MLD) relationnel.

    Prérequis

    Algorithmique & Structures de Données (ALG1141) : variables, types, tableaux, enregistrements et raisonnement logique.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Introduction aux Bases de Données
    2. Leçon 2 — Méthode Merise : Modèle Conceptuel de Données
    3. Leçon 3 — Du MCD au MLD Relationnel
    4. Leçon 4 — Introduction à SQL

    Travaux pratiques

    • TP guidé (leçon 4) : création d’une base de données simple sous MySQL/MariaDB (médiathèque) et requêtes de base (DDL, DML, DQL).
    • Exercices d’application corrigés dans chaque leçon : MCD d’une école et d’une médiathèque, MLD d’un système de commandes d’une ESN nigérienne, normalisation, requêtes SQL.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 14 h, TD 6 h, TP 10 h, travail personnel (TPE) 30 h, soit 60 h au total — 3 crédits. Évaluation : contrôle continu (CC) 40 % et examen terminal (ET) 60 % ; nature mixte (écrit et pratique). Le quiz en ligne et les exercices de chaque leçon servent d’auto-évaluation et de préparation au CC.

    Bibliographie

    • G. Gardarin, Bases de données, Eyrolles.
    • D. Nanci & B. Espinasse, Ingénierie des systèmes d’information — Merise 2e génération, Vuibert.
    • C. Soutou, SQL pour Oracle / Programmer avec MySQL, Eyrolles (compléments SQL).
    • Documentation officielle MariaDB (mariadb.com/kb) et MySQL (dev.mysql.com/doc).

  • Algèbre de Boole & Architecture Numérique

    Ce cours relie les mathématiques du numérique au fonctionnement réel de l’ordinateur. Il part de l’algèbre de Boole et de la représentation binaire des nombres, construit les circuits logiques (additionneurs, multiplexeurs, bascules, registres, compteurs, mémoires), puis explique l’architecture d’un ordinateur (modèle de von Neumann, processeur, hiérarchie mémoire) et les rôles du système d’exploitation. Pour un développeur, ces bases expliquent les erreurs d’arrondi des flottants, les dépassements d’entiers, l’impact des caches sur la performance d’un programme et les choix de matériel (serveurs, terminaux mobiles).

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser l’algèbre de Boole et l’utiliser pour simplifier des fonctions logiques.
    • Concevoir et analyser des circuits logiques combinatoires et séquentiels.
    • Comprendre l’architecture des ordinateurs : processeur, mémoire, bus, hiérarchie.
    • Savoir représenter et convertir des nombres dans les bases binaire, octale et hexadécimale.

    Prérequis

    Mathématiques Générales & Financières (MAT1121) : logique, puissances, calcul algébrique.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Algèbre de Boole
    2. Leçon 2 — Arithmétique Binaire
    3. Leçon 3 — Circuits Logiques
    4. Leçon 4 — Architecture des Ordinateurs

    Travaux pratiques

    • Le syllabus prévoit 5 h de TP, qui n’y sont pas détaillés ; ils sont proposés ici sous forme de TP guidés réalisables sur un PC hors ligne (Python 3, et en option le simulateur libre Logisim-evolution) :
    • TP guidé 1 (leçon 1) — Vérifier des fonctions logiques par programme : tables de vérité, DNF/CNF, De Morgan (1 h 30).
    • TP guidé 2 (leçon 2) — Conversions de bases, complément à 2 et IEEE 754 en Python (1 h).
    • TP guidé 3 (leçon 3) — Simuler un additionneur 4 bits et un compteur synchrone (2 h).
    • Exercice de programmation (leçon 4) : simulation d’un ordonnancement en tourniquet (30 min).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 15 h, TD 8 h, TP 5 h, TPE 32 h, soit 60 h — 3 crédits. Évaluation : contrôle continu 30 % (TD, comptes rendus de TP) + examen terminal 70 % ; nature mixte.

    Bibliographie

    • Patterson & Hennessy, Computer Organization and Design, Morgan Kaufmann.
    • Mano & Ciletti, Digital Design, Pearson.
    • Tanenbaum & Austin, Architecture de l’ordinateur, Pearson.

  • Algorithmique & Structures de Données

    L’algorithmique est le socle du génie logiciel : avant d’écrire une ligne de Python, de Java ou de C, l’ingénieur doit concevoir une méthode de résolution correcte, efficace et vérifiable. Ce cours apprend à passer d’un énoncé à un algorithme structuré, à le traduire en programme (Python 3, avec quelques programmes en C), à choisir les bonnes structures de données et à mesurer le coût des solutions. Les exemples sont tirés de situations concrètes : frais de Mobile Money, notes d’étudiants de l’EPI, stocks d’une pharmacie de Niamey, guichet d’agence, épargne en microfinance.

    Objectifs d’apprentissage

    • Concevoir et analyser des algorithmes corrects et efficaces pour des problèmes classiques.
    • Maîtriser les structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, arbres (les arbres sont introduits via la récursivité et approfondis dans les cours suivants).
    • Analyser la complexité temporelle et spatiale des algorithmes (notation O).
    • Traduire un énoncé de problème en algorithme structuré et le valider sur des exemples.

    Prérequis

    Mathématiques Générales & Financières (MAT1121) : logique, suites, fonctions logarithme et exponentielle. Un ordinateur avec Python 3 (et si possible gcc) installé localement permet de travailler hors connexion.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Introduction à l’Algorithmique
    2. Leçon 2 — Fonctions et Récursivité
    3. Leçon 3 — Structures de Données Fondamentales
    4. Leçon 4 — Algorithmes de Tri et de Recherche

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP encadrés (0 h) ; les 8 h de TD et les 54 h de travail personnel reposent sur les exercices corrigés de chaque leçon, tous exécutables : à saisir, exécuter et modifier soi-même (traces, cas limites, mesures de temps).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 18 h, TD 8 h, TP 0 h, TPE 54 h, soit 80 h — 4 crédits. Évaluation : contrôle continu 30 % + examen terminal 70 % ; nature mixte (questions de cours, traces d’exécution, écriture d’algorithmes et de programmes).

    Bibliographie

    • Cormen, Leiserson, Rivest & Stein, Introduction à l’algorithmique, Dunod.
    • Sedgewick & Wayne, Algorithms, Addison-Wesley.
    • Documentation officielle Python 3 : docs.python.org/fr/3/.

  • Gestion Budgétaire & Financière

    Ce cours prolonge la comptabilité (CGF1131) vers le pilotage : comment prévoir les recettes et dépenses d’un projet informatique ou d’une startup numérique, gérer sa trésorerie au mois le mois, mesurer les écarts entre prévu et réalisé, et trouver les financements adaptés — fonds propres, banques et microfinances, investisseurs, subventions et appels à projets. Les exemples sont tirés du contexte nigérien et ouest-africain (FCFA, zone UEMOA/BCEAO, clients publics, paiement par Mobile Money).

    Objectifs d’apprentissage

    • Élaborer un budget prévisionnel pour un projet informatique ou une startup numérique.
    • Comprendre les mécanismes de financement des entreprises et des projets IT.
    • Analyser les écarts entre budget prévu et réalisé pour piloter un projet numérique.
    • Maîtriser les outils de contrôle de gestion appliqués aux entreprises de services numériques.

    Prérequis

    Comptabilité Générale & Analytique (CGF1131) : bilan, compte de résultat, coûts ; calcul de pourcentages.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Budget et Planification Financière
    2. Leçon 2 — Gestion de Trésorerie
    3. Leçon 3 — Contrôle Budgétaire
    4. Leçon 4 — Financement des Projets IT

    Travaux pratiques

    • Aucun TP n’est prévu au syllabus (0 h). Les 6 h de TD portent sur les applications de chaque chapitre : plan de trésorerie d’une startup SaaS sur sa première année, analyse des écarts budget/réalisé d’un projet de développement, montage financier d’un projet digital pour un appel à projets. Un tableur suffit (utilisable hors ligne).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 12 h, TD 6 h, TP 0 h, TPE 22 h, soit 40 h — 2 crédits. Évaluation : examen terminal (ET) 100 % ; nature mixte (questions de cours et exercices chiffrés).

    Bibliographie

    • Berger-Douce, Gestion budgétaire, Dunod.
    • UEMOA, Guide de gestion financière des PME numériques (uemoa.int).
    • Alazard C. & Sépari S., Contrôle de gestion — Manuel et applications, Dunod.

  • Comptabilité Générale & Analytique

    Ce cours d’introduction donne aux futurs ingénieurs logiciels les bases pour comprendre et produire l’information financière d’une entreprise selon le SYSCOHADA révisé, en vigueur au Niger et dans l’espace OHADA. Au-delà de la tenue des comptes, il montre comment calculer le coût de revient d’un projet de développement logiciel et comment lire les états financiers d’une entreprise numérique — des compétences utiles pour chiffrer une offre, dialoguer avec un expert-comptable, ou concevoir un logiciel de gestion comptable pour une PME, une pharmacie ou une institution de microfinance.

    Objectifs d’apprentissage

    • Comprendre les principes fondamentaux de la comptabilité générale selon le SYSCOHADA.
    • Enregistrer les opérations courantes d’une entreprise dans les journaux et livres comptables.
    • Calculer les coûts de revient d’un produit ou d’un service informatique par la comptabilité analytique.
    • Lire et interpréter les états financiers d’une entreprise numérique.

    Prérequis

    Aucun prérequis — cours d’introduction. Une aisance avec les quatre opérations et les pourcentages suffit.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Principes de la Comptabilité Générale
    2. Leçon 2 — Opérations Courantes
    3. Leçon 3 — Comptabilité Analytique
    4. Leçon 4 — Analyse des États Financiers

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP (0 h). Les 6 h de TD sont consacrées aux exercices d’application proposés dans chaque leçon : écritures au journal, déclaration de TVA, rapprochement bancaire, tableau de répartition, coût de revient d’un projet logiciel, analyse financière d’une PME informatique.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 18 h, TD 6 h, TP 0 h, travail personnel (TPE) 36 h, soit 60 h — 3 crédits. Évaluation : examen terminal (ET) 100 %, sans contrôle continu ; nature mixte (questions de cours et exercices chiffrés). Le quiz en ligne permet de s’auto-évaluer.

    Bibliographie

    • OHADA, Système Comptable OHADA (SYSCOHADA révisé 2017) — Acte uniforme relatif au droit comptable et à l’information financière.
    • Horngren et al., Comptabilité de gestion, Pearson.
    • Textes fiscaux : Code général des impôts du Niger (taux de TVA et d’impôt sur les sociétés, à consulter dans leur version en vigueur).

  • Probabilités & Statistiques

    Les probabilités et la statistique sont au cœur de nombreuses activités de l’ingénieur logiciel : filtrage anti-spam, détection de fraudes dans les transactions Mobile Money, estimation de la fiabilité d’un serveur, analyse de journaux (logs) et de performances réseau, tests A/B, préparation à la science des données. Ce cours présente d’abord le calcul des probabilités (conditionnement, théorème de Bayes, lois discrètes et continues), puis la statistique descriptive (indicateurs de position et de dispersion, graphiques), l’étude approfondie de la loi normale et du théorème central limite avec la simulation de Monte-Carlo, et enfin les bases de l’inférence : intervalles de confiance, tests d’hypothèse et test du khi-deux. Les exemples portent sur des données du contexte nigérien (réseau de l’EPI, opérateurs mobiles, applications de paiement) et les calculs sont vérifiés avec Python 3 (modules statistics, math, random et SciPy), transposables dans un tableur.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les lois de probabilité usuelles et leurs applications en informatique.
    • Utiliser les outils statistiques descriptifs pour analyser des jeux de données.
    • Appliquer les notions de probabilités à la fiabilité des systèmes logiciels.
    • Comprendre les bases de l’inférence statistique nécessaires pour la Data Science.

    Prérequis

    Mathématiques Générales & Financières (MAT1121) : calcul intégral, suites, fonctions exponentielle et logarithme ; notions de base de Python.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Probabilités
    2. Leçon 2 — Statistiques Descriptives
    3. Leçon 3 — Distributions et Loi Normale
    4. Leçon 4 — Introduction à l’Inférence Statistique

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP (0 h) mais 6 h de TD. Deux applications guidées servent de support : l’analyse descriptive des latences d’un serveur (leçon 2) et l’analyse de performances d’un logiciel sous Python/Excel (leçon 4), complétées par une simulation de Monte-Carlo (leçon 3).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 14 h, TD 6 h, TP 0 h, TPE 20 h (charge totale 40 h) — 2 crédits. Évaluation : examen terminal (ET) 100 %, épreuve de nature mixte (exercices de calcul avec table de la loi normale, questions de cours, interprétation de sorties logicielles).

    Bibliographie

    • Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique, Technip.
    • Wackerly, Mendenhall & Scheaffer, Mathematical Statistics with Applications, Cengage.
    • Downey, Think Stats, O’Reilly (statistiques avec Python).

  • Mathématiques Générales & Financières

    Ce cours consolide et prolonge les mathématiques du baccalauréat pour les besoins de l’ingénieur logiciel et du gestionnaire. Il couvre quatre blocs : l’analyse (fonctions, dérivées, intégrales, suites, polynômes et développements limités), l’algèbre linéaire (vecteurs, matrices, systèmes, valeurs propres, jusqu’à l’algorithme PageRank), les mathématiques financières (intérêts, emprunts, VAN et TRI appliqués à une startup) et les mathématiques discrètes pour l’informatique (logique, arithmétique modulaire, bases de numération, graphes). Chaque notion est illustrée par un exemple résolu et des exercices corrigés, dont plusieurs accompagnés d’un court programme Python 3 exécuté et vérifié. Les mises en situation sont tirées du contexte nigérien : épargne et microcrédit à Maradi, emprunt d’une ESN de Niamey, rentabilité d’une application d’information agricole, réseau informatique d’une mairie. L’objectif est double : acquérir des automatismes de calcul sûrs et comprendre comment ces outils sont utilisés dans les logiciels que vous développerez.

    Objectifs d’apprentissage

    • Maîtriser les outils mathématiques fondamentaux nécessaires à l’informatique et à la gestion.
    • Utiliser l’algèbre linéaire pour les applications en traitement de données et en algorithmes.
    • Appliquer le calcul financier aux décisions d’entreprise : emprunts, investissements, rentabilité.
    • Développer la rigueur mathématique indispensable à la formation d’ingénieur logiciel.

    Prérequis

    Mathématiques du niveau Terminale (Baccalauréat) : calcul algébrique, fonctions usuelles (polynômes, exponentielle, logarithme), dérivées et primitives simples, suites.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Algèbre et Analyse
    2. Leçon 2 — Algèbre Linéaire
    3. Leçon 3 — Mathématiques Financières
    4. Leçon 4 — Mathématiques pour l’Informatique

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP (0 h) mais 10 h de TD : exercices corrigés de chaque leçon, calcul d’un PageRank, construction d’un tableau d’amortissement, évaluation financière d’un projet de startup (VAN/TRI) et petits programmes Python de vérification.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 10 h, TP 0 h, TPE 30 h (charge totale 60 h) — 3 crédits. Évaluation : examen terminal (ET) 100 %, épreuve de nature mixte (exercices de calcul, questions de cours, problème d’application).

    Bibliographie

    • Hiriart-Urruty, Mathématiques pour l’ingénieur, Ellipses.
    • Simon & Blume, Mathématiques pour économistes, De Boeck.
    • Rosen, Mathématiques discrètes, Chenelière/McGraw-Hill.

  • Économie Générale & Organisation des Entreprises

    Ce cours donne au futur ingénieur logiciel les outils économiques pour comprendre le marché sur lequel il travaillera et l’entreprise dans laquelle il évoluera. La première partie (microéconomie et macroéconomie) explique comment se forment les prix, comment se structurent les marchés du numérique, comment se mesurent la croissance et l’inflation et comment agissent les politiques économiques dans l’espace UEMOA/CEDEAO. La seconde partie (organisation et économie d’entreprise) présente les fonctions et structures des entreprises, les modèles économiques du numérique (SaaS, plateforme, marketplace) et les indicateurs de performance, jusqu’à l’étude économique d’un projet d’application mobile au Niger.

    Les indicateurs chiffrés du Niger évoluent chaque année : les valeurs utilisées dans les exercices sont pédagogiques ; les données officielles doivent être consultées auprès de l’Institut National de la Statistique (INS-Niger), de la BCEAO, de la Commission de l’UEMOA et du FMI.

    Objectifs d’apprentissage

    • Comprendre les mécanismes fondamentaux de l’économie de marché et les principes macroéconomiques.
    • Analyser l’environnement économique du secteur informatique et numérique en Afrique de l’Ouest.
    • Maîtriser les concepts d’organisation des entreprises : structures, fonctions, processus.
    • Appliquer les notions d’économie à l’analyse de la filière numérique au Niger.

    Prérequis

    Aucun prérequis — cours d’introduction. Les calculs utilisent uniquement les pourcentages et les équations du premier degré.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Économie Générale : Microéconomie
    2. Leçon 2 — Macroéconomie
    3. Leçon 3 — Organisation des Entreprises
    4. Leçon 4 — Économie d’Entreprise

    Travaux pratiques

    • Le syllabus ne prévoit pas de TP (0 h) mais 10 h de TD : les exercices corrigés de chaque leçon (équilibre de marché, élasticités, coûts, agrégats, organigrammes, SWOT, indicateurs) et l’étude économique guidée d’une application mobile (leçon 4) servent de support aux TD.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 20 h, TD 10 h, TP 0 h, TPE 30 h (charge totale 60 h) — 3 crédits. Évaluation : examen terminal (ET) 100 %, épreuve de nature mixte (questions de cours, exercices chiffrés, étude de cas).

    Bibliographie

    • Mankiw, Principes de l’économie, De Boeck.
    • Mintzberg, Structure et dynamique des organisations, Éditions d’Organisation.
    • Shapiro & Varian, Économie de l’information, De Boeck (sur les biens informationnels).
    • Osterwalder & Pigneur, Business Model Nouvelle Génération, Pearson.