M2 Automotive and Aeronautic Intelligent Systems - Apprenticeship training

• niveau B2 dans les 5 activités langagières

• les documents étudiés traitent de sujets d'actualité (science, technologie, société, enginierie, ...)
• l'entraînement aux 5 activités langagières s'appuient sur des documents authentiques
• les activités et supports d'activités sont compilés dans une brochure de cours distribuée aux étudiants en début de semestre
• les supports de cours (audio/video) sont accessibles sur un module de cours sur eCampus
• un cahier de textes, un planning des évaluations, des liens, des activités d'approfondissement sont disponibles sur un moule de cours sur eCampus
• les étudiants doivent produire une présentation orale de 5 minutes en anglais devant leur groupe
• les étudiants s'entraînent à comprendre à l'oral et à l'écrit à partir de documents authentiques
• les étudiants intéragissent en groupes (pair work, group work, débats)
• les étudiants peuvent s'entraîner au test TOEIC en laboratoire de langues

• Enrichir et approfondir sa pratique de l'anglais à l'écrit et à l'oral, en compréhension et en production
• Préparer la passation d'une certification internationale (TOEIC par exemple)

L’étudiant sera capable de :

• s'exprimer avec aisance et fluidité à l'écrit
• s'exprimer avec aisance et fluidité à l'oral
• comprendre de façon détaillée un document sonore authentique (interview, conférence, dialogue, ...)
• comprendre de façon détaillée un document écrit authentique (article de presse, documentation scientifique, extrait littéraire, ...)
• prendre part à des débats / échanges d'idées autour des problématiques étudiées

• How to Write and Publish a Scientific Paper
  Robert Day, Barbara Gastel
  Cambridge, 319 pages
• La grammaire anglaise de l'étudiant, Serge Berland-Delépine, Jean-Louis Duchet, Ophrys.
• Nombreux sites en ligne (news, exercices), liste évolutive fournie aux étudiants.
• Deux brochures de documents supports et grammaire faites par l’enseignant, données à la première séance, à apporter à chaque cours.

• Bases en traitement du signal et de l’image.
• Programmation Python ou Matlab (OpenCV, traitement de données).
• Notions d’architecture des systèmes autonomes (terrestres et/ou aériens).
• Module M1 « du signal à l’image »

Chapitre 1 — Primitives en traitement d’image

• Rappels sur la formation de l’image : luminance, gradients, filtres et convolution.
• Extraction de primitives : points d'intérêt, contours, segments, régions.
• Descripteurs locaux : SIFT/SURF/ORB (notions), histogrammes, textures.
• Assemblage et mise en correspondance des primitives (appariement).
• Notions de robustesse : bruit, illumination, invariances.

Chapitre 2 — Stéréovision et perception géométrique

• Principe de la vision stéréo : épipolarité, disparité, géométrie multi-vue.
• Calibration intrinsèque/extrinsèque d’un système bi-caméra.
• Estimation dense de profondeur : cartes de disparité, reconstruction 3D locale.
• Fusion primitives ↔ profondeur : association robuste, filtrage géométrique.
• Limites pratiques.

Chapitre 3 — Analyse du mouvement

• Détection d’arrière-plan et séparation fond/objet (soustraction de fond).
• Flot optique : principes et équations.
• Estimation de la vitesse apparente, suivi d’objets en mouvement.

Chapitre 4 — Chaîne complète de perception visuelle étendue

• Architecture d’une chaîne perception mono-capteur (vision) :
  acquisition → preprocessing → primitives → géométrie → mouvement.
• Fusion des modules précédents pour une perception cohérente :
  suivi d’objets, estimation locale de scène.
• Application en environnement simulé ou sur séquences réelles (automobile, aérien).
• Méthodes d’évaluation : précision, erreurs de reprojection.

• Connaître les principes de fonctionnement des principaux capteurs de perception utilisés dans les véhicules autonomes (caméra, LiDAR, radar, IMU, GNSS).
• Identifier les limitations, modèles d’erreurs et contraintes d’intégration des capteurs embarqués.
• Mettre en œuvre les techniques fondamentales de traitement d’images pour détecter, segmenter et suivre des objets.
• Implémenter une chaîne de perception multimodale intégrant fusion de capteurs et de données.
• Concevoir et évaluer une chaine de traitement de perception étendue appliquée à un véhicule terrestre et/ou aérien en simulation ou sur données réelles.

UE mutualisée avec le parcours M2 E3A FI SAM (PR 404)

L’étudiant sera capable de :

• Choisir un capteur selon son principe physique et ses performances.
• Concevoir une chaine de traitement de perception pour systèmes intelligents en environnement complexe impliquant de la vision.
• Extraire des caractéristiques visuelles ou géométriques.
• Mise en œuvre d’algorithmes basiques de fusion de données.

• Handbook of Driver Assistance Systems. Hermann Winner, Stephan Hakuli, Felix Lotz, Christina Singer. 2016.
• Image Processing, analysis and machine vision. M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle. International student edition. 2008.
• Computer Vision:Algorithms and Applications. R. Szeliski. Springer. 2010.
• Multiple view geometry in computer vision, Hartley, R, Zisserman, A, Cambridge University Press, 2003.

• Outils mathématiques L1/L2,
• Module M1 Méthodes numériques.

Introduction

Chapitre 1. Rappels mathématiques
– Convexité, Minimum, Gradient et Hessien

Chapitre 2. Optimisation sans contraintes
– Méthodes de recherche unidimensionnelle
– Méthodes du gradient
– Méthodes des directions conjuguées
– Méthode de Newton et méthode de Levenberg-Marquardt
– Méthodes quasi-Newton

Chapitre 3. Optimisation avec contraintes (linéaires et non-linéaires)
– Programmation linéaire
– Méthode du simplexe
– Multiplicateurs de Lagrange

Application à la modélisation et la commande (véhicule..)

UE mutualisée avec le parcours M2 E3A FI SAM (PR 404)

'- I. Charon, O. Hudry, Introduction à l'optimisation continue et discrète, Ed. Lavoisier, 2019.

• P. Fouilloux, Méthodes heuristiques en optimisation combinatoire, 2010.
• M. Cerf, Techniques d’optimisation, 2003.

• Module M1 Dynamique des systèmes mobiles
• Module M1 Dynamique des véhicules terrestres et aériens
• Bases de théorie de contrôle

Chapitre 1. Commande de stabilité du véhicule (VSC)

• Principes fondamentaux (glissement couplé, moment de lacet)
• Structure typique du système VSC

Chapitre 2. Commande intégrée (centralisée)

• Fusion des modèles : dynamique latérale, longitudinale, verticale
• Commande couplée VSC / EPS / ASS / ABS
• Commande découplée
• Simulation multi-actionneurs coordonnés

Chapitre 3. Commande multicouche hiérarchique

• Supervision et coordination multi-actionneurs
• Modèles réduits : AFS (Active Front Steering), 4WS, DYC, EPS, ABS
• Cas de coordination dynamique (4WS + DYC + VSC + EPS)

Chapitre 4. Coordination multi-drones

• Architectures centralisées et communication.
• Architectures distribuées hiérarchiques avec coordination.

• Comprendre les principes d’intégration multi-domaines dans les systèmes de commande de véhicules terrestres et aériens.
• Décrire les architectures de commande centralisée, hiérarchique et distribuée.
• Illustrer l’organisation en couches fonctionnelles des stratégies de commande intégrée pour la stabilité, le confort, et la sécurité active.
• Analyser les enjeux de coordination entre sous-systèmes pour améliorer la stabilité, le confort et la sécurité active.
• Comprendre la structure en couches utilisée dans les systèmes embarqués de drones (guidage, navigation, stabilisation).
• Identifier les architectures de commande hiérarchique pour une flotte de drones coopérants

UE mutualisée avec le parcours M2 E3A FI SAM (PR 404)

L’étudiant sera capable de :

• Modéliser l’interaction entre plusieurs sous-systèmes de commande (direction, freinage, suspension, stabilité).
• Concevoir une stratégie de contrôle hiérarchisée pour un système mobile complexe.
• Évaluer les avantages et limites des architectures centralisées et hiérarchiques.

• Chen, Wuwei et al., Integrated Vehicle Dynamics and Control, Wiley
• Winner, H. et al., Handbook of Driver Assistance Systems, Springer

• Connaître les concepts de la programmation orientée objet.
• Maitriser au moins un langage de programmation orientée objet.

Chapitre 1. Le logiciel : particularité des cycles de vie et de réalisation :

• Cycle de vie des logiciels (de la conception au déploiement) ;
• Modèles de cycles de développement : cascade, cycle en V, itératif, méthodes agiles (XP, SCRUM, etc) ;

Chapitre 2. Conception des logiciels et outils pour cette dernière :

• modéliser les différents aspects du logiciel avec UML ;
• méthodologie de conception ;
• eco-conception du logiciel et référentiel d'éco-conception ;
• patrons de conception ;
• principales architectures logicielles ;

Chapitre 3. Qualité du logiciel :

• Approches de type TDD (Test Driven Development) ;
• Approches de type simulation et model-checking.

Chapitre 4. Maintenance du logiciel :

• Problématique du refactoring ;
• Les anti-patrons de conception.

Chapitre 5. Éléments managériaux concernant le numérique responsable.

Le Génie logiciel est le domaine de l'informatique s'intéressant à la maîtrise des méthodes, outils, techniques et activités associées aux logiciels : de leur conception à leur maintenance en passant par leur réalisation. L'objectif de ce cours est de donner un aperçu des différentes techniques, méthodes et pratiques de ce domaine.

UE mutualisée avec le parcours M2 ISC FA SIA (PR 1075).

Les séances de travaux pratiques seront organisées sous la forme de projet effectué en groupe visant à établir le dossier de spécification d'un logiciel, tout en prenant en compte le référentiel général d'éco-conception de services numériques implémenté dans l'outil NumEcoDiag.

• Génie Logiciel – David Gustafson – Ediscience, 2013
• UML2.0 par la pratique – Pascal Roques – Eyrolles 2009.
• Design Patterns – Catalogue de modèles de conceptions réutilisables – Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides – Vuibert 1999.

• Bases en architecture des ordinateurs.
• Connaissance des systèmes d’exploitation et programmation en C.
• Module M1 architecture des systèmes embarqués.

Chapitre 1. Introduction aux systèmes embarqués hétérogènes

• Définition, enjeux, applications critiques (automobile, aéronautique).
• Processeurs COTS et contraintes de certification (DO-254, DO-178C, etc.).

Chapitre 2. Architecture matérielle Cyclone V SoC

• Organisation CPU (ARM Cortex-A9) et FPGA.
• Cartes DE1-SoC : topologie, périphériques, interfaces.
• Modules du HPS
• Contrôleurs mémoire : SDRAM.
• Interface avec le FPGA : bus F2H, H2F, LwH2F.
• Interconnexion et espace d’adressage
• L3 Main Switch, L3 Bridges, NIC-301.
• Gestion des maîtres et esclaves, DMA, fenêtres ACP/SDRAM.

Chapitre 3. Pile logicielle embarquée

• HAL, BSP, RTOS, Application API.
• Bare-metal vs HPS/Linux application.
• Accès aux registres via SoCAL, HWLib, HW Manager.

• Comprendre l’organisation d’un système embarqué hétérogène combinant processeur et logique programmable (SoC).
• Assimiler les étapes de conception d’une application embarquée sur une plateforme mixte CPU-FPGA.
• Identifier les mécanismes d’interconnexion matérielle dans un SoC (bus AXI, L3 Switch, ponts HPS-FPGA).
• Comprendre les contraintes et exigences de certification dans les systèmes critiques (automobile, aéronautique).

UE mutualisée avec le parcours M2 E3A FI ISAS (PR 413).

L’étudiant sera capable de :

• Analyser l’architecture matérielle d’un SoC de type ARM + FPGA (ex. Cyclone V).
• Configurer les interfaces et exploiter les bus AXI pour les échanges HPS-FPGA.
• Développer et déployer une application embarquée en mode bare-metal ou sous OS embarqué.
• Utiliser les couches logicielles (HAL, BSP, drivers) pour interagir avec les périphériques.
• Utiliser les espaces mémoire et gérer les accès (L3 interconnect, SDRAM, ACP).
• Identifier les éléments de conformité liés aux normes de certification embarquée (DO-178C, DO-254, etc.).

• Intel (Altera), Cyclone V SoC Technical Reference Manual, Intel FPGA documentation.
• Ross K. Snider, Digital System Design using SoC FPGAs, Springer 2023
• Vance Hilderman,Avionics Certification: A Complete Guide to DO-178 (Software), DO-254 (Hardware), Ed Len Buckwalter, 2007
• Randall Fulton,Airborne Electronic Hardware Design Assurance, CRC Press, 2014

• Connaissances de base en programmation.
• Notions fondamentales en gestion de projet.

Chapitre 1. Définitions et historiques des IHM

Chapitre 2. Conception centrée utilisateur et prise en compte de l’humain

Chapitre 3. Critères ergonomiques pour la conception des interfaces

Chapitre 4. Réalités immersives et interfaces avancées

Chapitre 5. Interactions humain-systèmes robotisés

Chapitre 6. Programmation des interfaces

• Analyser les besoins des utilisateurs et identifier les contraintes humaines, techniques et contextuelles liées à la conception d’interfaces interactives.
• Appliquer les principes de la conception centrée utilisateur pour concevoir des interfaces efficaces, accessibles et adaptées aux usages.
• Modéliser les interactions humain-système dans différents contextes en intégrant les notions de perception, cognition et action.
• Concevoir et évaluer l’ergonomie des interfaces en s’appuyant sur les critères d’utilisabilité, de confort et de charge cognitive.
• Développer et prototyper des interfaces interactives en utilisant des outils et langages de programmation adaptés.
• Collaborer au sein d’une équipe pluridisciplinaire (designers, ingénieurs, ergonomes, développeurs) pour concevoir, itérer et évaluer des solutions interactives innovantes.

UE mutualisée avec le parcours M2 ISC FA SIA.

L’étudiant sera capable de :

• Analyser les besoins des utilisateurs et les contraintes de conception d’interfaces.
• Appliquer les principes de la conception centrée sur l’utilisateur.
• Modéliser les interactions humain-système.
• Évaluer l’ergonomie des interfaces.
• Développer un prototype d’interface utilisateur pour une application donnée.

• Systèmes linéaires
• commande par retour d’état
• Matlab/Simulink

Chapitre 1. Introduction aux systèmes non-linéaires, phénomènes non linéaires

Chapitre 2. Linéarisation : méthode, stabilité de modèle linéaire par la méthode de Lyapunov

Chapitre 3. Présentation multimodèle (T-S) : Obtention, Intérêt, Outil LMI

Chapitre 4. Synthèse de contrôleurs - formulation LMI

• Commande par retour d'état
• Commande par retour de sortie (statique, dynamique)

Chapitre 5. Extension à la synthèse d'observateur T-S

Chapitre 6. Applications : Véhicules, programmation LMI (LMIToolbox, Yalmip).

UE mutualisée avec le parcours M2 SAM FI

• Nonlinear Systems (Third Edition). Hassan Khalil ISBN 0-13-067389-7. Prentice Hall 2002.
• Multimodèles en automatique - Outils avancés d'analyse et de synthèse. M. Chadli, P. Borne. ISBN : 978-2-7462-3825-1. Hermes Science Publications. 2012.
• Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory. S. Boyd, L. El Ghaoui, E. Feron, and V. Balakrishnan. ISBN 0-89871-334-X. SIAM, 1994.
• Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach. K. Tanaka, H. O. Wang ISBN-10: 0471323241. Wiley, 2001.

• Bases en systèmes embarqués (capteurs, actionneurs, microcontrôleurs)
• Connaissances fondamentales en réseaux (IP, WiFi, UDP/TCP)
• Programmation Python
• Notions de robotique mobile (capteur–actionneur, boucle de contrôle)

1. Principes des communications pour systèmes robotiques

• Communications embarquées
• Contraintes : latence, pertes, synchronisation, gigue
• Architecture 3T : Couche comportementale (actions réactives), Couche exécutive (supervision, arbitrage), Couche planification (objectifs, stratégies)

1. Protocoles de communication dans les systèmes mobiles

• Architecture client/serveur
• Architecture publication/abonnement
• Création et utilisation de sockets UDP
• Intégration directe dans la couche comportementale

1. Flux vidéo, supervision et Node-RED

• Récupération, décodage, affichage et extraction d'informations visuelles à partir de flux vidéo
• Introduction à Node-RED : création de dashboards, communication UDP / MQTT, supervision en temps réel
• Correspondance avec la couche exécutive : gestion des tâches, visualisation, supervision des actions et de l’état

1. Simulation multi-agents

• Fondements de la coordination distribuée
• formation simple (ligne, triangle, cercle)
• Intégration dans la couche planification de l’architecture 3T

1. Introduction à ROS2

• Bases : nœuds, topics, messages, QoS
• Mise en oeuvre pilote robotique ROS2 en architecture 3T
• Exécution d’une mission simple sous ROS2

Cette unité d’enseignement vise à maîtriser les mécanismes de communication entre systèmes robotiques en s’appuyant sur l’architecture 3T et sur leur mise en pratique allant des commandes simples à l’interaction multi-agents simulée.

• Déployer des communications WiFi-UDP pour piloter un système robotique en temps réel.
• Analyser, structurer et exploiter des flux de données issus d’un agent mobile.
• Implémenter une architecture robotique 3T comprenant la Couche comportementale (réactions immédiates, commandes continues), la Couche exécutive (séquencement, gestion des tâches), et la Couche de planification (mission, logique d’intention).
• Intégrer le flux caméra ainsi que les données d’état dans une interface de supervision via Node-RED.
• Construire des comportements coopératifs en simulation multi-agents (coordination, formation simple).
• Déployer une architecture communicante sous ROS2, incluant contrôle, supervision et échange de données.

'- Brooks, A Robust Layered Control System for a Mobile Robot

• Beard & McLain, Small Unmanned Aircraft: Theory and Practice
• Tutoriels officiels ROS2

• Module L3 informatique industrielle
• Module M1 architecture des systèmes embarqués
• Module M1 systèmes temps réel

Chapitre 1. Fondamentaux des systèmes temps réel embarqués.

• POSIX temps réel, APIs, gestion des délais.
• Mise en œuvre d’un noyau minimal périodique en C. Simulation sur STM32 sous FreeRTOS.

Chapitre 2. Ordonnancement temps réel et analyse de faisabilité

• Algorithmes : Rate Monotonic, Deadline Monotonic, Earliest Deadline First.
• Interférences, préemptions, inversions de priorité.
• Analyse WCET (Worst-Case Execution Time) et RTA (Response Time Analysis).
• Protocole d’accès : PIP, PCP, SRP.
• Activité : ordonnancement mono/multicœur, implémentation d’ordonnancement fixe, calcul RTA, analyse de non-faisabilité (Deadline Miss), mesure sur microcontrôleur réel.

Chapitre 3. Mémoire partagée et synchronisation sûre

• Accès mémoire : MPU/MMU, cohérence cache, barrières mémoire.
• Communication inter-processus : files sans verrou (lock-free), ring buffers, queues.
• Synchronisation : mutex, sémaphores, protocoles d’accès mémoire sûrs.
• Activité : étude des problèmes de producteur-consommateur. Implémentation avec et sans verrou, analyse des risques d’interblocage et solutions (PCP, lock-free).

Chapitre 4. Normes de certification et sûreté de fonctionnement

• ISO 26262 : ASIL, V&V, AUTOSAR Classic, OSEK OS.
• DO-178C, RTCA DO-297, objectifs de certification, Design Assurance Level.
• Notions : MC/DC (Modified Condition/Decision Coverage
• Activité : étude cas AUTOSAR

• Appliquer les méthodes d’ordonnancement déterministe et d’analyse du pire cas pour garantir le respect des contraintes temporelles.
• Identifier les mécanismes sûrs d’accès mémoire partagée, de communication inter-processus et de gestion de ressources.
• Intégrer les standards de sûreté et de certification tels que ISO 26262, AUTOSAR, DO-178C ou ARINC 653 dans la conception logicielle.

L’étudiant sera capable de :

• Modéliser un système temps réel avec ses tâches, échéances, priorités, et contraintes d’exécution.
• Implémenter un ordonnancement fixe ou dynamique et en évaluer la faisabilité par analyse de WCET/RTA.Concevoir une communication inter-tâches sûre via mémoire partagée, files circulaires, ou buffers sans verrou.
• Configurer une architecture logicielle certifiable selon les normes ISO 26262 (automobile) et DO-178C / ARINC 653 (aéronautique).
• Mettre en œuvre un noyau temps réel léger (FreeRTOS ou Osek) et expérimenter le partitionnement avec Jailhouse.

• Jane W. S. Liu, Real-Time Systems, Pearson, 2000
• Alan Burns, Real Time Systems and Programming Languages, Addison Wesley, 2001
• Yu-Chu Tian, Handbook of Real-Time Computing, Springer, 2022
• Hossam Soffar, AUTOSAR Fundamentals and Applications, Packt Publishing, 2024

• Bases en réseaux informatiques
• Module M1 Connectivité industrielle et robotique.
• Module M1 Télécommunications pour systèmes mobiles.

Chapitre 1. Introduction aux communications embarquées

• Contraintes spécifiques des systèmes embarqués mobiles : déterminisme, sûreté, latence, redondance.
• Architecture distribuée : ECUs et calculateurs avioniques.

Chapitre 2. Bus automobiles

• CAN : protocole, codage, trames, priorité, erreurs.
• Étude expérimentale sur plateforme CAN Training Panel Lighting : fonctionnement du bus de confort, interactions entre modules, erreurs simulées.

Chapitre 3. Réseaux avioniques

• ARINC 429 : codage binaire, format de trame, vitesse, synchronisation.
• AFDX (ARINC 664) : réseau Ethernet déterministe, virtual links, redondance, commutateurs avioniques.

Chapitre 4. Convergence technologique entre les réseaux automobiles et avioniques : Ethernet TSN (normes IEEE 802.1Qbv)

• Identifier les rôles respectifs des bus automobiles (CAN, LIN) et des réseaux avioniques (ARINC 429, AFDX).
• Analyser et interpréter des trames sur ces réseaux à des fins de validation, supervision et diagnostic.
• Relier les caractéristiques réseau (débit, gigue, tolérance aux fautes) aux exigences temps réel et aux contraintes de sûreté.
• Comprendre les outils théoriques du Network Calculus

L’étudiant sera capable de :

• Configurer et exploiter un réseau CAN ou LIN pour échanger des données entre unités électroniques.
• Décoder et simuler des trames sur un bus avionique (ARINC 429 ou AFDX).
• Évaluer les performances (latence, bande passante, gigue) d’un réseau embarqué et les relier aux contraintes fonctionnelles.
• Démontrer par le Network Calculus qu’un réseau avionique respecte des bornes de latence déterministes.

• Dominique Paret, le Bus Can – applications, Dunod
• Nicolas Navet, Automotive Embedded Systems Handbook, CRC Press
• R. Spitzer, Avionic elements, software and functions, CRC Press

• Notions en électronique et électrotechnique (convertisseurs, machines, batteries).
• Module M1 Dynamique des systèmes mobiles.

Chapitre 1. Introduction aux systèmes HEV/EV

• Concepts de base : véhicules thermiques, électriques, hybrides.
• Typologies et architectures : HEV, PHEV, EREV, FCV, EV, série, parallèle, combinée.
• Transmission, gestion de puissance et intégration powertrain
• Comparaison énergétique et environnementale.

Chapitre 2. Modélisation dynamique du véhicule

• Modèle longitudinal et simulation de performances (accélération, consommation, récupération).
• Freinage régénératif et gestion de l’énergie
• Répartition frein mécanique / frein électrique.
• Stratégies de management : rule-based, optimisation dynamique.

Chapitre 3. Batterie et stockage d’énergie

• Technologies et modèles électriques, thermiques et empiriques.
• Cycle de charge/décharge, SOC, SOH, vieillissement.
• Optimisation énergétique, simulation sur cycles normalisés (WLTP, US06, etc.).

Chapitre 4. Infrastructure de recharge

• Types de recharge : AC, DC, Wireless, V2G.
• Impact sur la performance, la durabilité, la logistique.
• Standards et contraintes réseau.

• Comprendre les architectures hybrides (série, parallèle, combinée) et les architectures de propulsion électrique.
• Analyser les composants clés (moteur, batterie, convertisseur, onduleur, transmission) d’une chaîne de traction hybride ou électrique.
• Comprendre les stratégies de freinage régénératif et de gestion d’énergie embarquée.
• Comprendre le comportement dynamique d’un véhicule HEV/EV incluant les échanges énergétiques.
• Comprendre les bases de modélisation des batteries et des cycles d’optimisation associés.

L’étudiant sera capable de :

• Simuler et analyser une chaîne de traction hybride ou électrique complète.
• Simuler les performances d’un HEV/EV
• Dimensionner les composants de la chaîne de puissance (moteur, convertisseur, batterie) selon le profil de mission.
• Mettre en œuvre un modèle de freinage régénératif couplé à une stratégie de gestion de l’énergie.
• Évaluer l’autonomie et l’efficience énergétique d’un véhicule selon différents cycles (NEDC, WLTP, etc.).

• K.T. Chau, Electric Vehicle Machines and Drives: Design, Analysis and Application, Wiley.
• Wei Liu, Hybrid Electric Vehicle System Modeling and Control, Wiley.

• Management et ERP
• OGP
  - Logistique
  - Anglais technique

Chapitre 1 — Introduction à la maintenance aéronautique
Rôle et missions de la maintenance dans l’aéronautique
Acteurs institutionnels et industriels
Concepts clés : navigabilité, airworthiness, certification

Chapitre 2 — Cadre réglementaire européen (EASA)
Organisation et missions de l’EASA
Règlements de base (Basic Regulation)
Architecture générale des normes : Part-21, Part-M, Part-145, Part-66, Part-CAMO

Chapitre 3 — Réglementation internationale et nationale Rôle de la FFA (ou autorités nationales équivalentes)
Accords bilatéraux (BASA) et reconnaissance mutuelle
Harmonisation internationale (FAA, ICAO)

Chapitre 4 — Documentation aéronautique et traçabilité Documents de navigabilité : TCDS, AD, SB, AMM, CMM, ICAs
Systèmes de gestion documentaire
Exigences de traçabilité et tenue des dossiers

Chapitre 5 — Gestion de la navigabilité
Responsabilités du propriétaire, du CAMO et des ateliers Part-145
Suivi de navigabilité : programmes d’entretien, limitations, life limited parts
Contrôles, audits et conformité réglementaire

Chapitre 6 — Maintenance opérationnelle Types de maintenance : préventive, corrective, prédictive
Organisation et planification des opérations
Interface entre techniciens, ingénieurs et autorités

• Cette unité d'enseignement présente les fondements réglementaires européens encadrant la conception, la certification et la maintenance des aéronefs.
• Elle vise à fournir les connaissances essentielles pour comprendre et appliquer les exigences EASA et FFA dans le maintien de navigabilité.
• Les étudiants y abordent la gestion opérationnelle de la maintenance, la documentation et la traçabilité réglementaire, ainsi que les principes de sûreté de fonctionnement et de gestion des risques.
• L'UE met également en lumière les interactions entre maintenance, logistique, achats et amélioration continue, afin d’offrir une vision intégrée du management de la maintenance aéronautique.

L’étudiant sera capable de :

• Maîtriser la réglementation aéronautique européenne. Comprendre et appliquer la réglementation EASA (Part-21, Part-145, Part-M/Part-CAMO).
  Intégrer les exigences de la FFA et les accords bilatéraux dans les processus de maintenance.
  Identifier les responsabilités légales des différents acteurs de la navigabilité.
• Concevoir et manager des opérations de maintenance. Concevoir un plan de maintenance conforme aux normes européennes.
  Gérer et superviser des opérations de maintenance dans le respect des exigences de navigabilité.
  Coordonner les activités entre les différents services (ingénierie, qualité, achats, logistique, production).
• Gérer la navigabilité et les systèmes documentaires. Mettre en place et gérer la documentation technique associée à la navigabilité.
  Assurer la traçabilité des opérations selon les exigences réglementaires.
  Utiliser et interpréter les documents officiels (AMM, CMM, AD, SB, TCDS, etc.).

• Harry Kinisson, « Aviation Maintenance Management », McGraw Hill Professionnal, 2004.
• Michael Kroes & William Watkins, « Aircraft Maintenance and Repair, Seventh Edition », McGraw-Hill Professional, 2013.
• R. Amalberti, « La conduite des systèmes à risques », PUF, 1996. 
• Gilles Lasnier, « Sûreté de fonctionnement des équipements et calculs », Eyrolles, 2011.

Mémoire de M2

Structure d'une soutenance M2 ;

Mise en valeur de la problématique et de la solution ;

Discours professionnel ;

Réponses aux questions exigeantes ;

Bonnes pratiques graphiques.

• Conduire une soutenance de niveau ingénieur
• Défendre une solution technique
• Répondre à des questions expertes
• Structurer un discours convaincant

• Argumentation
• Communication avancée
• Synthèse
• Gestion du stress
• Présentation technique

Mission d’entreprise de plusieurs mois

Architecture d’un mémoire M2 ;

Problématique technique ;

Etat de l’art ciblé ;

Contribution en entreprise ;

Analyse des résultats ;

Recommandations et perspectives.

• Produire un mémoire complet niveau ingénieur
• Articuler problématique – solution – analyse
• Argumenter méthodologiquement
• Présenter la valeur ajoutée de la mission

-Analyse structurée

• Rédaction scientifique
• Argumentation technique
• Esprit critique

Maîtrise des outils de base de l’entreprise

Analyse d’un besoin ;

Participation à un sous-projet ;

Documentation avancée ;

Validation et tests ;

Interaction avec des équipes expertes ;

Utilisation approfondie des outils métier.

• Conduire une mission technique complète
• Rédiger des spécifications simples
• Collaborer avec des ingénieurs seniors
• Appliquer des procédures de qualité internes

• Spécification
• Analyse
• Mise en œuvre technique
• Tests
• Documentation professionnelle

Expérience de M1 en entreprise

Posture d’ingénieur

Communication inter-équipes

Autonomie et responsabilité

Gestion de situations délicates

Feedback avancé

Organisation personnelle efficace

• Adopter une posture d’ingénieur junior
• Communiquer avec plusieurs équipes
• Gérer des responsabilités techniques simples
• Représenter l’entreprise avec professionnalisme

• Leadership débutant
• Communication avancée
• Prise de décision
• Autonomie
• Gestion d’interactions complexes