Je suis très heureux de découvrir mes publications sur Eduscol STI (Sciences et Techniques Industrielles).
Merci à l’IGESR et en particulier à Régis RIGAUD et Pascale COSTA pour la confiance qui m’a été témoignée et à Olivier TOURVIEILLE pour les conseils et la publication.

Ces ressources viennent aider les enseignants désireux de trouver des supports pédagogiques en lien avec le nouveau programme de Sciences de l’Ingénieur dans son côté numérique, pour diverses applications originales :
o Intégration numérique : Détermination de la trajectoire d’un téléphone par intégration double et filtrage simple des mesures d’accélération
o Résolution de systèmes linéaires : Application à l’étude de l’accélération du piston dans un moteur (bielle-manivelle) et choix du rapport des longueurs bielle/manivelle pour atténuer un pic d’accélération
o Newton-Dichotomie : Résolution de la loi entrée/sortie d’un système 4 barres et animation du mécanisme
o Euler : Simulation d’un asservissement en vitesse de rotation d’un moteur à courant continu (MCC) avec correcteur PI (système d’équations différentielles du premier ordre)
o Régression Linéaire Multiple (RLM): Mise en œuvre de l’algorithme RLM dans un contexte d’expérimentation et d’identification de frottements secs, fluides, et de masse à vide (ou inertie) du système appliqué au système COMAX mais utilisable sur tous les systèmes
o Intelligence artificielle – KNN : Développement d’un algorithme simple capable de reconnaitre une image automatiquement à partir de l’apprentissage d’une base d’images sources avec l’algorithme KNN, dit de recherche des « k plus proches voisins » en utilisant la norme euclidienne. Les images recherchées seront supposées prétraitées.
o Intelligence artificielle (RN et KNN): Utiliser un module d’IA (scikit-learn) pour reconnaître des chiffres manuscrits, ce qui permet de comprendre les principes de l’IA par réseau de neurones et méthode KNN, en comparant les performances et tailles des deux modèles obtenus
o Algorithmique au service de la conduite autonome: Réalisation d’un algorithme qui permet d’identifier, d’extraire et de redimensionner des panneaux de circulation à partir de photos prises dans la circulation routière
Pour y accéder, c’est ici en filtrant par auteur : LIEN
Voici les liens vers chaque ressources individuellement:
- TD Ingénierie numérique: Mise en œuvre de différentes applications de l’ingénierie numérique : Intégration numérique, Résolution de systèmes linéaires, Newton-Dichotomie et Euler
- TD/TP Intelligence Artificielle – Régression Linéaire Multiple: TP de mise en œuvre de l’algorithme RLM (Régression Linéaire Multiple) dans un contexte d’expérimentation et d’identification de frottements secs, fluides, et de masse à vide (ou inertie) appliqué au robot collaboratif COMAX mais utilisable sur tous les systèmes
- TD/TP Reconnaissance d’écriture manuscrite: Utilisation des algorithmes de l’Intelligence Artificielle appliqués à la reconnaissance d’écriture en caractères non attachés
- TD/TP Reconnaissance automatique de panneaux de signalisation routière: Activité d’Intelligence Artificielle avec utilisation d’un algorithme KNN dit de recherche des « k plus proches voisins » en utilisant la norme euclidienne
- TP/TD Détection et extraction de panneaux de signalisation routière: Réalisation d’un algorithme qui permet d’identifier, d’extraire et de redimensionner des panneaux de circulation à partir de photos prises dans la circulation routière