VT2026

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Veille Technologique et Stratégique

• Enseignants: Didier Donsez
• UE/Module: EAM (HPRJ9R6B) et EAR (HPRJ9R4B) en INFO5

L'objectif de cette UE est de réaliser un travail de synthèse et d’évaluation sur une technologie / spécification / tendance

Dans votre futur vie d'ingénieur, vous aurez à d'une part, vous former par vous-même sur une technologie émergente et d'autre part à réaliser une veille technologique (et stratégique) par rapport à votre entreprise et projet. Il s'agira de réaliser

• le positionnement par rapport au marché
• d'être critique

Votre synthèse fait l'objet d'une présentation orale convaincante devant un auditoire (dans le futur, vos collègues, vos chefs ou vos clients) avec des transparents et un discours répété.

Pour finir de convaincre (Saint Thomas), vous ferez la présentation d'une démonstration.

Chaque séance comporte 2 à 3 présentations suivies chacune d'une démonstration. Chaque présentation dure entre 30 et 40 minutes en fonction des séances. Pour plus de sécurité, la démonstration peut être pré-enregistrée. Chaque présentation est réalisée en binome.

Votre présentation sera réalisée de préférence avec reveal.js ou avec remarkjs.

Votre présentation sera notée et commentée par tous vos camarades via un sondage (smartphone). Leurs notes et leurs commentaires seront notés en fonction de leur exactitude de jugement.

NB: pensez à envoyer aux enseignants et à vos camarades : la fiche de synthèse au format mediawiki et le PDF (<2Mo) de votre présentation avant la séance. Hint: https://pandoc.org/

Remarque: Le plagiat est incompatible avec l'éthique de l'ingénieur. Le directeur d'école peut demander votre traduction devant la commission disciplinaire de l'université. La sanction peut aller jusqu’à une interdiction d'inscription dans les établissements de l'enseignement supérieur français pendant plusieurs années : Le jeu en vaut-il la chandelle ?

File:Presentation-VT-INFO5-2122.pdf

Planning

Séance 1 : 07/09

Enseignants : Didier Donsez

Présentation et organisation (i.e. distribution/affectation des sujets).

Séance 2 : 02/11

Enseignants : Didier Donsez

Master of Ceremony (élève): TBD

• SLM versus LLM, Albalat Nathan, Guilain Mathis
• AI scraping and bots detection and blocking, MULLER Matthieu, FERGOUCH Yahya
• Vibe Engineering et Frankenstein AI, Guyot Raphaël, Mercier Chloé

Séance 3 : 09/11

Enseignants : Didier Donsez

Master of Ceremony (élève): TBD

• LLM, RAG, CAG : Démonstration avec Nomic, ZEFIZEF Sami, YU Marie
• Vector Databases : double demo avec ClickHouse et avec Postgres+pgvector, Sabon Marcus, Stien Emilio
• MCP (Model Context Protocol) : open-source standard for connecting AI applications to external systems., LOUVET Arthur, BONIS Johann

Séance 4 : 16/11

Enseignants : Didier Donsez

Master of Ceremony (élève): TBD

• Olfaction Devices & Systems, Lepley Arthur, Haw-Kwan-Yuen Thomas
• Aliro : serrures connectées, KOUEHI Ange Joel, LEYE Mame Khady
• BLE Mesh pour applications smartphone : Demo avec BitChat et Reticulum (BLE Mesh Messenger), BACHARI Rayyan, DIRANI SAFAWI Han

Séance 5 : 23/11

Enseignants : Didier Donsez

Master of Ceremony (élève): TBD

• Non-Human Identity Security in the Age of AI, Elouazzani Soufian, Bouti Chaimae
• Open Source and Cybersec : scorecard, Dev Best Practices ..., KAMAL Salma, AKAZAWA NORA Luiz Eduardo
• Talking IP To Other Planet (tiptop), Salomé Mangold, Hugo Ponsin

Séance 6 : 30/11

Enseignants : Didier Donsez

Master of Ceremony (élève): TBD

• Apprentissage multitâche pour la perception en conduite autonome — étude de cas HybridNets, UNAY Arhan, TAWFIK Adam
• Informatique neuromorphique, Hallez Nathan, Courault Robin
• Speckit, KIRLOS Youssef, ABDELSADEK Abdallah

Séance 7 : 07/12

Enseignants : Didier Donsez

Master of Ceremony (élève): TBD

• AdTech et Surveillance capitalism, LE MARREC Kelig, MARANZANA Nino
• Reinforcement Learning From Human Feedback (RHLF), Hedidar Rayan, Diankha Mohamed Lamine

Séance 8 : 14/12

Enseignants : Didier Donsez

Master of Ceremony (élève): TBD

Sujets

1. Speckit : An open source toolkit for building high-quality software with any AI coding agent — a ready-to-use spec-driven process (or bring your own), endlessly extensible, community-driven, and built for your whole organization.
2. AI scraping and bots detection and blocking
3. Haptic shared control (HSC)
4. Réseaux d’urgence : Démo d'ATAK-CIV avec Meshtastic
5. CityGML
6. Bundle DTN
7. Taking IP To Other Planets (tiptop)
8. Vibe Engineering et Frankenstein AI
9. Multikernel
10. BLE Mesh pour applications smartphone : Demo avec BitChat (BLE Mesh Messenger)
11. Direct to Device (D2D) : vers une couverture mobile en tout lieu
12. Aliro : serrures connectées
13. Machine Learning Patterns and Anti-Patterns
14. Open Source and Cybersec : scorecard, Dev Best Practices ...
15. AT Protocol: open, decentralized network for building social applications.
16. SLM versus LLM
17. Vector Databases : double demo avec ClickHouse et avec Postgres+pgvector dans eCOM avec generator-jhipster-ai-postgresql
18. AdTech et Surveillance capitalism
19. Conflict-free replicated data type (CRDT)
20. Infrastructure as a Code : démonstration de Pulumi avec eCOM
21. Multi-Region Database Deployments: Patterns and Anti-Patterns : démonstration avec Cockroack
22. Fission : open-source serverless function framework for Kubernetes with a focus on developer productivity and high performance.
23. Disater Networks et Résilience Numérique
24. Olfaction Devices & Systems
25. Consensus CFT dans les systèmes distribués : Zookeeper, Etcd, RAFT
26. Détecteurs de fautes dans les systèmes distribués
27. Distribution sécurisée de temps-fréquence
28. Perf Debugging
29. Non-Human Identity Security in the Age of AI
30. LLM, RAG, CAG : Démonstration avec Nomic
31. Reinforcement Learning From Human Feedback (RHLF)
32. Server-Side WebAssembly (Demo avec Spin)
33. Le langage RUST pour les systèmes embarqués critiques (démo avec Ariel OS)
34. MCP (Model Context Protocol) : open-source standard for connecting AI applications to external systems.
35. Yara-L: langage de détection des menaces inspiré de YARA et conçu pour analyser les journaux (logs) et les données de télémétrie de sécurité dans Google Security Operations (Google SecOps / Chronicle)
36. Prela : query language being developed at UCLA RePL. The language is quite different from SQL, but its key ideas are very simple.
37. Informatique neuromorphique
38. ExpressLRS : UAV radio control link built for maximum range, speed, and data throughput.
39. KServe : Standardized Distributed Generative and Predictive AI Inference Platform for Scalable, Multi-Framework Deployment on Kubernetes.