Programma di studio

• Obiettivi

  À la fin du cours, l'étudiant sera capable de :

  • Suivre une méthodologie pour concevoir, modéliser et implémenter un système d'information avec une architecture n-tiers.
  • Comprendre et appliquer l'IA générative tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), en identifiant les apports et limites de ces technologies.
  • Exploiter l'IA pour l'analyse et la planification de projets, notamment pour la génération de spécifications, l'identification des risques et l'automatisation des plannings.
  • Utiliser des outils d'IA pour la conception logicielle, y compris la génération d'architectures, de schémas de bases de données et de diagrammes UML.
  • Automatiser le développement avec l'IA, en évaluant la qualité du code généré, sa compatibilité, et l'intégration avec des modules existants.
  • Mettre en place des stratégies d'IA pour les tests et le déploiement, en générant automatiquement des tests unitaires et fonctionnels, et en automatisant les pipelines CI/CD.
  • Développer des compétences en gestion de projet et en soft skills, telles que la communication au sein d'équipes techniques, la gestion du temps avec l'appui d'outils d'IA, l'adaptabilité face aux nouvelles technologies, l'autonomie dans l'exploration de solutions IA, et la résolution critique de problèmes sans dépendance excessive à l'IA.
• contenuto

  Architecture des Systèmes d'Information et IA générative : repenser le cycle logiciel.

  Il s'agit d'un TP intégré réalisé en groupe afin d'acquérir les compétences de gestion de projet de SI. Le projet permet d'entraîner les compétences techniques suivantes:

  • Mettre en application la théorie introduite dans systèmes d'information 1 et 2 et dans base de données.
  • Mettre en application la théorie introduite dans génie logiciel 1 et 2 et les cours sur les applications mobiles

  Le TP couvrira les différentes phases du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et l'apport de l'IA générative dans chacune d'elles. Le contenu couvre les fondements de l'IA générative et ses outils (GPT, Copilot, etc.), son rôle dans l'analyse des besoins, la planification, la conception logicielle (architectures, bases de données, UML), l'implémentation (génération et qualité du code), les tests et le déploiement automatisés.

  Il aborde aussi une réflexion critique sur l'efficacité des outils d'IA, leur complémentarité avec l'humain, et les perspectives d'évolution en ingénierie logicielle.

Metodo d'insegnamento e volume di lavoro

Titolo del corso

Metodi di valutazione

• prove in itinere prove scritte, lavori pratici / valuatazione delle relazioni di laboratorio, presentazioni

Metodo di calcolo della nota del corso

La note du contrôle continu est la moyenne pondérée des évaluations du semestre. En cas d'examen de révision, la note finale du cours est la moyenne arithmétique de la note du contrôle continu et de celle de l'examen de révision.

Docente/i e/o coordinatore/i

Omar Abou Khaled, Elena Mugellini