Socle Commun DDRS & Numérique

Ce Socle Commun DDRS & Numérique correspond aux thématiques DDRS et Numérique identifiées par le Comité de Pilotage "Évolution de la Formation" (représentant l'ensemble des Départements et Centres de l'INSA-Lyon) que tout élève-ingénieur diplômé de l'INSA-Lyon doit avoir abordées au cours de sa formation. Ces thématiques sont organisées en blocs et sous-blocs, qui ont été validés par le Comité de Pilotage le 21 Janvier 2021. Les "items" pour chaque sous-bloc représentent des contenus plus détaillés, proposés et discutés lors des différents Groupes de Travail en 2019 et 2020, et sont donnés à titre indicatif.

Pour en savoir plus: le projet Évolution de la Formation sur l'intranet INSA-Lyon

Socle Commun DDRS

A Introduction aux limites du système Terre et à l'Anthropocène
A1 Un modèle simple du système Terre
  • Le monde physique et le monde biologique
  • Conservation énergie et matière, bilan radiatif, effet de serre, ordres de grandeur, stocks et flux d'énergie et de matière, entropie, cycle du carbone (+ azote et phosphore ?) et de l'eau, notion d'écosystème...
A2 Les transformations du système Terre d'origine anthropique
  • Démographie, anthropisation des terres (agriculture, urbanisme, réseaux...), utilisation des ressources, émission GES, érosion de la biodiversité, pollutions.
  • Notion d'anthropocène, notion de limites planétaires, aspects historiques, culturels...
A3 Les enjeux qui en découlent
  • Décarbonation de l'économie, utilisation des terres, le paradigme du développement économique en question, un développement durable est-il possible ? Notion de bien commun / bien public, plancher social vs. plafond écologique (approche "Doughnut")...
B Les enjeux climat-énergie
B1 Les causes anthropiques du réchauffement climatique
  • Repères sur l'histoire du climat, manifestations du réchauffement, fonctionnement GIEC...
  • Modèle(s) simple(s) de l'effet de serre, cycle de vie des principaux GES, notion d'équivalent CO2, bilan carbone (1ère approche), principes des modèles climatiques, causes naturelles et anthropiques du changement climatique
B2 Les scénarios d'évolution du climat et les enjeux énergétiques associés
  • Analyse des mix énergétiques primaires et électriques actuels
  • Modèles et scénarios d'évolution du climat, notion de budget carbone restant, conséquences attendues du réchauffement climatique en fonction des trajectoires d'émissions ; atténuation et adaptation du changement climatique
C Les enjeux du vivant
C1 Qu'est-ce que la biodiversité ?
  • Définition et description de la biodiversité ; évolution de la biodiversité (mécanismes) ; fonctionnement des grands écosystèmes planétaires...
C2 L'effondrement actuel de la biodiversité : constat, causes et enjeux
  • Effondrement des populations, extinction accélérée des espèces… ; 6 Axes de dégradations HIPPOC : destruction des Habitats, espèces Invasives ; Pollutions, Population, Over-exploitation, impact du changement Climatique ; système agroalimentaire ; extractivisme ; externalités ; paradigme économique ; capacité de transformation liée à la disponibilité des énergies fossiles ; étude d'impact environnemental ; rapport IPBES
C3 Introduction aux grands enjeux de la santé humaine
  • Les grands déterminants de la santé humaine (physiologique et psychologique) ; démographie, espérance de vie en bonne santé, inégalités ; impact des modes de vie sur la santé (alimentation, sédentarité…) ; impact de différents types de pollution (pollution de l'air par exemple)
D Les enjeux des ressources
D1 Etat des lieux et enjeux des ressources énergétiques
  • Notion de stock et de flux ; notion de renouvelabilité ; distribution des ressources ; taux de retour énergétique ; notion de pic de Hubbert ; ...
D2 Etat des lieux et enjeux des autres ressources (matières premières, déchets...) et effets sur les milieux (eau, air, sols...)
  • Notion de stocks et de flux ; notion de renouvelabilité/recyclabilité ; abondance ou rareté et distribution des ressources ; énergie d'extraction ; grands métaux ; terres rares et matériaux stratégiques ; air ; eau ; biomasse ; pétrole matière ; notion de DMC et RMC (Domestic Material Consumption, Raw Material Consumption)
D3 Approche cycle de vie (ACV)
  • Approche multi-critères et multi-étapes ; indicateurs environnementaux types : énergie grise, consommation de ressources rares, contribution à l'effet de serre, acidification, consommation d'eau, toxicité humaine et éco-toxicité… ; aspects réglementaires...
  • Réflexions sur l'"extractivisme"...
E Leviers d'action
E1 Réduire les émissions de gaz à effet de serre
  • Equation de Kaya ; origine des émissions, ordres de grandeur ; pistes pour décarboner et réduire les GES autres que le CO2 ; scénarios de transition ; sobriété énergétique ; adéquation énergies renouvelables / usages (intermittence, stockage) ; ressorts et obstacles techniques ET socio-économiques (et leurs interactions)
E2 Renforcer les puits de carbone
  • Utilisation des terres (conflits d'usage), reforestation/aforestation ; bioénergie avec captage et stockage du CO2 (BECCS) ; captage et valorisation du CO2 ; saturation des puits de carbone...
  • Ressorts et obstacles techniques ET socio-économiques (et leurs interactions)
E3 S'adapter au changement climatique
  • Différentes stratégies d'adaptation et leurs limites ; ressorts et obstacles techniques ET socio-économiques (et leurs interactions) ; système agricole, habitat, consommations, déplacements... (cf PNACC, plan national d'adaptation au changement climatique) ; migrations climatiques
E4 Préserver la biodiversité
  • Prise en compte des habitats, Trame verte et bleue, étude d'impacts, réglementations, droits de l'environnement, questionner les rapports de l'Homme à la Nature (différentes approches de la notion de Nature)
E5 Mettre en oeuvre les principes de l'économie circulaire
  • Stratégies globales d'écoconception : utilisation partagée, production et utilisation locales, réparabilité, recyclabilité, durée de vie allongée, réduction des consommations énergétiques, les déchets comme ressources
  • Freins : caractère dispersif des ressources, pureté des matériaux et usages, énergie de recyclage
  • Leviers : découplage entre la croissance économique et l’utilisation des ressources et les impacts environnementaux associés, économie d'usage/de la fonctionnalité
F Quels futurs possibles/souhaitables ?
F1 Quel(s) modèle(s) de société(s) à long terme ? Quelles trajectoires possibles ?
  • Mise en perspective (historique, culturelle, sociale, économique…) ;
  • Réflexion critique autour des termes "DDRS", "ODD"... ;
  • Penser le futur : démarche prospective, récit et imaginaire ; "promesse technologique"
  • Une/des transition(s) nécessaires… pourquoi / vers quoi / pour qui ?
  • Comment changer ? Les dynamiques du changement à différents niveaux d'échelle (moteurs, leviers et freins)
  • Modèles économiques intégrant les externalités environnementales et sociales (à préciser), indicateurs de richesse, fiscalité
  • Modes de gouvernance, instruments législatifs
F2 Quels rôles pour la science et la technique, pour les ingénieurs ?
  • La science et la technique à l'heure de l'anthropocène ;
  • Quel(s) rôle(s) pour les ingénieurs ? Responsabilité - éthique de l'ingénieur ; rôle de médiateur et d'intégrateur...

Socle Commun Numérique

A Fondamentaux de l'informatique
A1 Connaître l'architecture des systèmes informatiques et savoir identifier les principaux composants
A1.1 Comprendre les principaux composants d'un ordinateur/smartphone et notions associées (coeur, puissance de calcul, de stockage)
A1.2 Comprendre et savoir utiliser un système d'exploitation : les différents systèmes, les fichiers et le systèmes de gestion de fichiers, notion de machine virtuelle, savoir utiliser des scripts shell simples pour automatiser certaines tâches...
A1.3 Connaître les bases de la logique booléenne (construction d'une expression booléenne), les tables de vérité
A1.4 Savoir représenter les nombres en mémoire
A1.5 Réseaux et protocoles
  • Connaître des éléments sur les réseaux: internet, réseaux sans fil wifi/mobile/wan, réseau mesh, architectures distribuées (dont cloud)
  • Connaître et mettre en place des Protocoles de communication (série, TCP, UDP, ...)
A1.6 Micro-contrôleur
  • Connaitre les Notions d’entrées / sorties pour un microcontrôleur
  • Connaitre les architectures séquentielle / parallèle (GraphCET, Arduino), la synchronisation, les interruptions. Savoir paralléliser les tâches sous Arduino
  • Savoir faire dialoguer un microcontrôleur et des Objets connectés via Wifi, BlueTooth, byWire, ...
  • Asservissement par PID (notion de boucle ouverte / fermée)
A2 Savoir lire, comprendre, concevoir des algorithmes (sans langage spécifique, en privilégiant le pseudo-code)
A2.1 Lire et Comprendre un algorithme
A2.2
  • Savoir rédiger un algorithme classique (pseudo-langage ou représentation graphique, telles que organigrammes ou graphes d’état, ...)
  • Savoir utiliser des solutions algorithmiques connues à bon escient
  • Savoir manipuler les boucles, instructions conditionnelles, expressions
  • Savoir choisir les structures de données adaptées
A2.3 Savoir créer de nouvelles fonctions
A2.4 Comprendre la notion de récursivité / utiliser la récursivité
A2.5 Déterminer les propriétés et notamment la complexité d'un algorithme
A3 Savoir concevoir et développer des logiciels (environnement, modularité, bibliothèques, debuggage et maintenance)
A3.1 Implémenter une solution logicielle: mise en oeuvre complète (avec utilisation de bibliothèques en boîte noire)
  • Être capable de concevoir avec un environnement de développement adapté et dans un langage de haut niveau des programmes modulaires, maintenables et vérifiés, faisant le cas échant usage de bibliothèques
  • Être capable de concevoir des programmes modulaires, des programmes interactifs
  • Savoir manipuler des bibliothèques logicielles (gestion des import, lecture de documentation, appels de fonctions...)
A3.2 Comprendre et manipuler les notions de classes et d'objets dans un langage de programmation fixé
A3.3 Connaître et savoir manipuler les bons outils de debugguage d'un programme
A3.4 Savoir dimensionner un problème en terme de coûts calculatoires (ressources nécessaires au delà de la complexité algorithmique) => prédimensionnement et scalabilité (passage à l'échelle)
A3.5 Être capable d'une analyse de qualité logicielle (documentation, testabilité, fiabilité, robustesse, portabilité, interfaçage...)
A3.6 Comprendre la chaîne de développement logicielle (incluant le développement de tests et la revue de code)
B Calcul numérique
B1 Savoir lire et comprendre les algorithmes de base du calcul numérique et leur lien aux données
B1.1 Être conscient des limites de la représentation des nombres en mémoire lors de leur manipulation ( accumulation d'erreurs, imprécisions)
B1.1 Connaître les principaux algorithmes de calcul numérique (ex: moindres carrés, intégration numérique, EDP, descente de gradients, méthode de newton...)
B2 Savoir employer une démarche de résolution numérique (du modèle physique ou des hypothèses jusqu'à l'implémentation)
B2.1 Savoir transformer un calcul analytique en algorithme
B2.2 Connaître les différentes étapes d'une simulation numérique et être capable de leur mise en oeuvre
  • Connaitre les différentes étapes d'une résolution numérique
  • Savoir faire une mise en données (paramètres d’entrée, choix de solveur, conditions aux limites, ...)
  • Savoir développer un modèle à partir d'hypothèses & Savoir déterminer les bons domaines de validité (comparer données expérimentales et modèle analytique, courbe de fit (modèle) sur des données expérimentales)
B3 Savoir utiliser les outils adéquats pour résoudre numériquement un problème (outils de calculs, de développement et de visualisation)
B3.1 Savoir utiliser à bon escient des logiciels existants de calculs ou de simulations numériques (ex: appel de fonctions), en étant capable de comprendre leur fonctionnement sous-jacent
  • Outil tableur
  • Outil de programmation générique (ex: Python): appel de fonctions et base du codage
  • Outil de programmation spécialisé (ex: Matlab): appel de fonctions et base du codage
B3.2 Savoir utiliser les bons outils de représentation graphique/visualisation 2D, 3D de courbes et de surfaces
B4 Savoir analyser et interpréter un résultat, avoir un point de vue critique et l'exprimer
B4.1 Être conscient des opportunités et des limites de l'utilisation d'un ordinateur pour résoudre un problème de l'ingénieur, afin d'être capable d'envisager une stratégie numérique.
B4.2 Analyse/compréhension du résultat et esprit critique
  • Comprendre les résultats fournis par un logiciel existant : savoir les interpréter du point de vue de leur validité numérique , et imaginer des remèdes en cas de mauvais résultats (résultats faux, divergence (et instabilité), problème machine ("out of memory", temps de calcul prohibitifs, etc.)
  • Être capable de porter un avis critique sur les résultats d'un algorithme de calcul numérique ( analyse de cohérence, jeux de tests, ordre de grandeur, justesse...), connaitre les sources d’erreur générées par le calcul numérique : convergence partielle, influence du maillage, vibration hautes fréquences en dynamique, ...
  • Savoir évaluer (qualitativement et quantitativement) la qualité d'un résultat numérique (peut être vu comme B.4.1 "avancé")
B4.3 Savoir faire dialoguer résultats d’essais et calcul numérique : importer des données expérimentales comme données d’entrée, valider/mettre au point un modèle par confrontation avec des résultats expérimentaux
B4.4 Savoir rédiger une note de calcul numérique
C Sciences des données
C1 Savoir gérer des jeux de données (collecte, pré-traitement et conversion de formats) et des bases de données (structure, requête)
C1.1 Stocker et organiser des données pour les retrouver, les conserver et en faciliter l'accès et la gestion, en particulier être capable de traiter une série de données stockées dans un fichier (ex: csv) à partir d'un logiciel cible (pour une lecture, un traitement, un affichage...)
C1.2 Etre capable de prétraiter les données: nettoyage (et correction des données bruitées), sélection, intégration de valeurs manquantes, normalisation...
C1.3 Savoir représenter des données dans une BD structurée à partir d'un cahier des charges et les décrire
C1.4 Connaître les bons outils de représentation des données structurées (ex: diagrammes UML, modèles E/A...)
C1.5 Connaître les fondamentaux des bases de données relationnelles (modèles E/A, modèles logiques, schémas relationnels)
C1.6 Savoir traiter les données structurées et connaître le langage d'interrogation formelle et de requetage portant sur les bases de données (moteur MySQL)
C2 Savoir traiter les jeux de données, y compris de grand volume (décrire, visualiser, explorer, analyser, modéliser)
C2.1 Traiter des données pour analyser une problématique: savoir appliquer une fonction statistique simple
C2.2 Connaître les bases statistiques et probabilités pour la description et l'analyse
  • Connaître les outils statistiques et méthodes de description et de représentation des données (représentation des caractéristiques numériques, ..)
  • Connaître les bases mathématiques (probabilités et statistiques) d'analyse des données (étude d'une distribution, calcul de régression, incertitudes et variations)
  • Savoir utiliser des modèles probabilistes de phénomènes et gérer les risques d’erreurs.
  • Utiliser les bons outils logiciels pour les statistiques (ex: logiciel R, Matlab...) et connaître les bibliothèques afférentes
C2.3 Etre capable de réaliser une classification statistique sur les données
  • Connaître les principaux algorithmes de clustering (méthodes des k-means) et de classification de données (ex: classification hiérarchique, forêts aléatoires, SVM....)
  • Savoir utiliser les bons outils logiciels et de programmation pour conduire une analyse de données
  • Savoir conduire une analyse statistique sur des données qu'elles soient uni ou multi-variées (modèles linéaires & non linéaires et analyses multivariées...) et être sensibilisé aux limites technologiques de la grande quantité de données (dimensionnement et scalabilité)
C2.4 Savoir visualiser graphiquement une série de données
  • Connaître différentes typologie de fonctions de représentations graphiques
  • Savoir visualiser une série de données, une distribution statistique, une arborescence...
  • Savoir utiliser les bons outils de visualisation (outil type tableur, ou bibliothèques de fonction de visualisation)
C2.5 Maitriser les outils de Business Intelligence pour aider à prendre des décisions
C3 Connaître des bases de l'apprentissage automatique
C3.1 Généralités sur les mécanismes d'apprentissage automatique
  • Connaître différentes manières de qualifier un apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement, par transfert...)
  • Connaître quelques algorithmes usuels (réseau de neurones, deep learning et algorithmes de classification)
  • Connaître des usages de l'apprentissage automatique
C3.2 Savoir valider et interpréter un modèle obtenu par apprentissage automatique
  • Savoir utiliser les bons outils de calculs de performances pour comparer les modèles (précision, rappel, F-mesure, courbe ROC, matrice de confusion...)
  • Être capable d'estimer les performances d'un modèle en terme de temps de calcul / limite face aux grandes quantités de données
  • Être capable de mettre en place une démarche de validation du modèle et être capable de justifier le choix de la méthode retenue
  • Être capable d'interpréter les résultats (explication des modèles)
D Société numérique
D1 Savoir identifier et comprendre les grandes infrastructures numériques actuelles (composants, fonctionnalités, acteurs)
D1.1
  • Connaître les principales infrastructures numériques (principes généraux): Internet, Internet des objets, Datacenters, clusters de calculs, réseaux mobiles, les infrastructures 5G...
  • Comprendre les technologies liées à l’industrie 4.0 (internet des objets, blockchain, ...)
D1.2 Comprendre le Web, savoir faire quelques manipulations
  • Comprendre l'infrastructure d'Internet
  • Comprendre le fonctionnement des applications Web
  • Savoir mettre en oeuvre une application Web simple
  • Savoir mettre en oeuvre des éléments de cybersécurité
D1.3 Être capable de qualifier la confiance à accorder à une infrastucture numérique
D2 Connaître, comprendre et savoir faire usage des outils du monde numérique
D2.1 Autonomie face au poste de travail et bon usage de logiciels
  • Être autonome / Savoir installer un logiciel (cf. install SolidEdge, Geany)
  • Maitriser l'installation d'une machine virtuelle
  • Connaître l'organisation des fichiers sur un ordinateur (gestion de fichiers), sur un réseau ; Savoir accéder à des ressources réseaux en local ou à distance
D2.2 Protection et sécurisation de l'environnement numérique
  • Identifier les risques numériques et mettre en oeuvre des stratégies de protection des ressources ; vérifier l'absence de menace dans un environnement
  • Choisir et appliquer des mesures simples de protection de son environnement numérique (avec des logiciels de protection, la maîtrise de bonnes pratiques, etc.)
D2.3 Connaissance des environnements techniques numériques et impacts sur les usages
  • Savoir installer et utiliser les outils "classiques" du monde numérique : conférences numériques, drives, outils de co-édition, groupware, outils de travail collaboratif, messageries instantanées, connaître les outils "avancés" d'ingénierie, github.
  • Faire usage du numérique et des outils associés à bon escient en étant conscient des enjeux
  • Connaitre les bons usages des logiciels libres, d'open source, de freeware ; Savoir évaluer la pertinence d'une solution logicielle libre.
  • Connaître les caractéristiques de différents environnements techniques (langage, plateforme) pour développer une application - compréhension critique
  • Comprendre le principe d'algorithmes "complexes" et leurs impacts sur les résultats/les usages (notamment en fonction des données utilisées, cas de l'apprentissage de modèles)
D2.4 Recherche documentaire et bibliographique
  • Connaître les sources d'information, Savoir interroger une base de données (construire une stratégie de recherche), Savoir utiliser un moteur de recherche de manière experte; Etre en mesure de vérifier les sources et la fiabilité de l'information (avec un moteur de recherche, au sein d'un réseau social, par abonnement à des flux ou des lettres d'information, ou tout autre moyen)
  • Savoir utiliser les bons outils de gestion des références bibliographiques (e.g. Zotero) et les logiciels spécialisés pour mettre en place une veille
D2.5 Travail collaboratif, communication numérique
  • Connaitre des outils de travail collaboratif (GrabCad, suite Framasoft/Google, Drives, ...) et connaître les différences synchrone-asynchrone
  • Connaitre le niveau de protection des données des outils de partage utilisés (sécuriser les navigations, paramétrer les droits)
  • Gérer le versionnement
  • Comprendre le concept d'identité numérique
  • Savoir mettre en oeuvre les outils de travail collaboratif (notamment l'"étiquette" de bon usage)
D2.6 Rédaction de rapport et conception de présentations
  • Connaître les principaux logiciels de traitement de texte (libres et propriétaires): LibreOffice, Word, LateX...
  • Savoir rédiger un document à l’arborescence robuste (styles, renvoi aux légendes, sections, équations...)
  • Savoir intégrer des fichiers dans un document (objets incorporés)
  • Penser à rendre le plus compréhensible possible les documents produits (autres critères : lisibilité?)
  • Savoir rédiger un document de présentation et de création de diaporama : créer une séquence organisée, intégrer des objets, respecter une mis en page...
D2.7 Conception de supports multimédia
  • Etre capable de produire un reportage/un support multimedia associant du texte, du son et de l'image
  • Savoir utiliser les bons outils de manipulation de données multimédia pour la construction de contenus
D2.8 Outil Tableur
  • Savoir construire une Fiche de calcul compréhensible par un tiers
  • Savoir distinguer données et résultats (par une mise en forme spécifique)
  • Savoir appliquer une expression mathématique (Connaitre la notion de référence absolue / relative, utilisation des noms) et appliquer les fonctions de base du tableur (calculs sur une série de données typées), concevoir une formule conditionnelle...
  • Savoir tracer un graphe
D2.9 Savoir utiliser un outil de calcul formel (symbolique)
D3 [RS-Num] Savoir identifier des enjeux sociétaux actuels liés au numérique
D3.1 Comprendre les enjeux légaux et les risques liés à la société numérique et l'hygiène numérique
  • Comprendre le principes des textes législatifs (RGPD, traitement des données, propriété intellectuelle...)
  • Etre sensibilisé à la protection des données et des infrastructures (cybersécurité)
  • Sensibiliser aux dimensions politique et juridique des nouvelles technologies/cyberespace et des conséquences/limites/possibilités pour les utilisateurs (par ex. open source vs logiciel propriétaire, collecte de données, etc.)
D3.2 Être capable de resituer le numérique dans son contexte sociétal
  • Questionner l'idée selon laquelle le codage/les algorithmes sont "neutres" et qu'ils peuvent être donc porteurs de valeurs
  • Être capable d'identifier la logique de la quantification dans un fait social donné (ex : l'apprentissage sur objectif), et le rôle clé qu'y joue le numérique. Comprendre les enjeux et les limites/travers de cette logique (notamment sa disqualification de l'approche qualitative).
  • Être sensibilisé à la manière dont les espaces virtuels modifient l’individu, contracte la perception du temps, de l’espace et des liens sociaux. Reconnaître et questionner les modèles de société qu'ils donnent. Etre conscient de la manière dont le niveau cognitif est impacté et reconfigure l’être humain et la culture humaine
D3.3 Culture & Économie du Numérique
  • Comprendre les enjeux autour des notions de logiciel libre, d'open source, de freeware...
  • Comprendre les enjeux de l'Open Access et des biens communs, ex : Wikipédia
  • Comprendre les enjeux économiques autour des grandes infrastructures numériques
D4 [DD-Num] Être capable de penser et d'évaluer les effets d'une technologie sur les sociétés, l'environnement et la santé humaine
D4.1 Connaitre les impacts environnementaux / énergétiques d'une solution informatique
D4.2 Évaluer les impacts environnementaux / énergétiques d'une solution informatique
D4.3 Être numériquement sobre : Connaître les chiffres et bien comprendre les impacts directs et indirects; Savoir évaluer les impacts d’une solution
  • 1A : savoir lire des fiches techniques sur les UC, les écrans, et calculer la conso de son install, décider si besoin de changer, faire des calculs pour 1 salle
  • 2A : estimer l'impact d'utilisation de datacenters, de solutions cloud
  • Et le streaming ? (données du shift project ?)
D4.4 Savoir choisir et promouvoir des stratégies de protection de sa santé et celle des autres dans un environnement numérique
D4.5 Savoir resituer une interprétation sur des données hétérogènes (et exogènes) vis à vis d'un champ disciplinaire autre que numérique (SHS, EPS...)