descriptif de demande d'accreditation filiere · 2017-01-17 · 2 important 1. ce descriptif...

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Université : Etablissement ne relevant pas de l’université

Etablissement : INSTITUT NATIONAL DE STATISTIQUE ET D’ECONOMIE APPLIQUEE - INSEA

N° d’ordre CNaCES Date d’arrivée

….….../ ……../2014

DESCRIPTIF DE DEMANDE D'ACCREDITATION

D’UNE FILIERE DU CYCLE INGENIEUR

Nouvelle demande Demande de renouvellement d’accréditation, selon le nouveau CNPN

Intitulé de la filière (en français et en arabe) : STATISTIQUE-DEMOGRAPHIE االحصاء و الديموغرافيا Option (s) le cas échéant (en français et en arabe) :

Session 2014 _ date limite de dépôt des demandes d’accréditation : 31 mars 2014

Royaume du Maroc Ministère de l’Enseignement Supérieur,

de la Recherche Scientifique et de la Formation des Cadres

ⵜⴰⴳⵍⴷⵉⵜ ⵏⵍⵎⴰⵖⵔⵉⴱ

ⵜⴰⵎⴰⵡⴰⵙⵜ ⵏ ⵓⵙⵙⵍⵎⴷ ⴰⵏⴰⴼⵍⵍⴰ

ⴷ ⵓⵔⵣⵣⵓ ⴰⵎⴰⵙⵙⴰⵏ

المغربية المملكة

العلمي العالي والبحث التعليم وزارة

األطر وتكوين

2

IMPORTANT 1. Ce descriptif comporte 14 pages, il doit être renseigné et transmis à la Direction de

l’Enseignement Supérieur et du Développement Pédagogique par courrier normal

avant le 31 mars 2014.

2. Ce descriptif doit être remis en 2 exemplaires sur support papier et une copie sur

support électronique (format Word et format PDF, comportant les avis et visas

requis ainsi que tous documents annexes). La version électronique du descriptif est

obligatoire.

3. Le descriptif renseigné doit obligatoirement se conformer au Cahier des Normes

Pédagogiques Nationales des deux années préparatoires au cycle ingénieur adopté

en 2014.

4. Toutes les rubriques du descriptif doivent être remplies, les avis et visas apportées.

5. Si l’espace réservé à une rubrique est insuffisant, l’adapter au contenu ou utiliser

des feuilles supplémentaires.

6. Il est demandé de joindre à ce descriptif :

Un CV succinct du coordonnateur de la filière ;

Les engagements des intervenants externes à l’établissement ;

Les engagements des partenaires. 7. Toute filière soumise pour accréditation ou pour un renouvellement d’accréditation

doit être soumise au préalable à une auto-évaluation aux niveaux de l’établissement

et du Conseil de coordination pour examiner notamment l’opportunité de la

formation, sa faisabilité (ressources humaines et matérielles suffisantes), sa qualité

scientifique et pédagogique et sa conformité avec les normes pédagogiques

nationales.

8. Les demandes d’accréditation de l’établissement sont accompagnées d’une note de

présentation de l’offre globale de formation de l’établissement (Opportunité,

articulation entre les filières, les passerelles entre les filières, …).

9. L’offre de formation de l’établissement doit être cohérente et se baser sur des

critères d’opportunité, de qualité, de faisabilité et d’optimisation des ressources

humaines et matérielles, à l’échelle du département et de l’établissement.

3

AVIS ET VISAS

Le coordonnateur pédagogique de la filière

Le coordonnateur de la filière appartient à l’établissement d’attache de la filière Joindre un CV succinct du coordonateur de la filière.

Nom et Prénom : FAZOUANE ABDESSELAM Grade : PES

Etablissement : INSEA Département : STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE

ET ACTUARIAT

Spécialité(s) : STATISTIQUE ET DEMOGRAPHIE

Tél. : 0663 81 17 91 Fax : 0537 77 94 57 E. Mail : [email protected]

Date et signature :

Le chef du département dont relève le coordonnateur pédagogique de la filière

L’avis du département dont relève le coordonnateur, exprimé par son chef, devrait se baser sur des critères précis de qualité,

d’opportunité, de faisabilité, et d’optimisation des ressources humaines et matérielles, à l’échelle du département. Nom et Prénom : EL HAJ TIRARI MOHAMMED

Avis favorable Avis défavorable

Motivations :

Date, signature et cachet du Chef du département:

4

Les chefs des départements impliqués dans la filière Ajouter d’autres cases en fonction du nombre des départements impliqués

L’avis du département impliqué dans la filière, exprimé par son chef, devrait se baser sur des critères précis de qualité,

d’opportunité, de faisabilité, et d’optimisation des ressources humaines et matérielles, à l’échelle du département. Nom et Prénom : EFFINA DRISS Département : ECONOMIE ET FINANCE


Motivations :

Date, signature et cachet du Chef du département:


d’opportunité, de faisabilité, et d’optimisation des ressources humaines et matérielles, à l’échelle du département. Nom et Prénom : EL HAJ TIRARI MOHAMMED Département : STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE ET ACTUARIAT Avis favorable Avis défavorable Motivations : Date, signature et cachet du Chef du département:


d’opportunité, de faisabilité, et d’optimisation des ressources humaines et matérielles, à l’échelle du département. Nom et Prénom : SAIDI RAJAA Département : INFORMATIQUE Avis favorable Avis défavorable Motivations : Date, signature et cachet du Chef du département:


d’opportunité, de faisabilité, et d’optimisation des ressources humaines et matérielles, à l’échelle du département. Nom et Prénom : KADRANI ABDESLAM Département : MATHEMATIQUES ET RECHERCHE OPERATIONNELLE Avis favorable Avis défavorable Motivations : Date, signature et cachet du Chef du département:

5

Le Chef de l’établissement d’attache de la filière

L’avis du Conseil d’établissement, exprimé par son président, devrait se baser sur des critères précis de qualité, d’opportunité, de faisabilité, et d’optimisation des ressources humaines et matérielles, à l’échelle de l’établissement.


Motivations :

Date, signature et cachet du Chef de l’établissement :

Le Conseil de Coordination

L’avis du Conseil d’université, exprimé par son président, devrait se baser sur des critères précis de qualité, d’opportunité, de faisabilité, et d’optimisation des ressources humaines et matérielles, à l’échelle de l’université.


Motivations :

Date, signature et cachet du Président de l’université :

6

1. IDENTIFICATION DE LA FORMATION Intitulé de la filière: Statistique-Démographie Options (le cas échéant) : Discipline(s) (Par ordre d’importance relative) :

1. Analyse démographique 2. Projections démographiques 3. Evolution et comportement démographique 4. Enquêtes Statistiques : Sondage et Recensement 5. Analyse et Modélisation Statistique 6. Développement humain/développement durable

Spécialité(s) (Par ordre d’importance relative) :

1. Expert Démographe 2. Spécialiste en dynamique de la population 3. Spécialiste en économie démographique 4. Statisticien 5. Méthodologue au sein des instituts de sondage, des grandes entreprises, des

administrations et des sociétés de conseil.

Mots clés : Structures démographiques, Projection démographique, Croissances des populations, Analyse de la fécondité, Analyse de la mortalité, Analyse des migrations, Interactions entre mouvements et structures démographiques, Sociologie des populations, Modélisation Statistique, Enquêtes et Sondage, Collecte et traitement des données, Prévision, Echantillonnage, Logiciels Statistiques (SPSS, SAS, Eviews, Stata …).

2. OBJECTIFS DE LA FORMATION

L’objectif de cette filière est de former les étudiants aux différentes méthodes de l'analyse des populations (analyse démographique et statistique, techniques d'enquêtes, prévision …) et à l'étude des contextes historiques, sociologiques, biologiques, sanitaires ..., des comportements démographiques. A l'issue de cette filière, les étudiants sont capables de s'adapter à des problématiques provenant de différents secteurs d'activités, d’innover et d’utiliser de nouvelles méthodes d’analyse démographique, statistique et socio-économique afin de conduire des projets répondants aux besoins des ministères, des collectivités locales, des bureaux de consultants, des services de gestion des ressources humaines, voire de gestion des clientèles des grandes entreprises… . Le cursus de la filière Statistique-Démographie assure une formation pluridisciplinaire se caractérisant par la richesse des cours avancés en statistique, démographie, sociologie et développement durable, méthodologie d’enquêtes et sondage et techniques de prévision.

3. COMPETENCES A ACQUERIR : (Spécifier les compétences que doit acquérir le lauréat).

7

Les lauréats de la filière Statistique-Démographie seront capables de dominer les aspects technique et socio-économique qui les qualifieront à exercer des métiers d’ingénierie aussi variés que :

Expert Démographe

Spécialiste en dynamique de la population

Spécialiste en économie démographique

Statisticien Méthodologue au sein des instituts de sondage, des grandes entreprises, des administrations et des sociétés de conseil.

4. DEBOUCHES ET RETOMBEES DE LA FORMATION (Spécifier les profils et les métiers visés par la formation et préciser le cas échéant les besoins en formation exprimés par les employeurs potentiels).

La filière Statistique-Démographie se propose de former des professionnels de haut niveau compétents aussi bien sur la collecte des données démographiques, que l'analyse et la prévision. Ainsi, l’ingénieur statisticien-démographe a pour mission de proposer des méthodes et des outils d’analyse permettant d’exploiter ces données démographiques et d’élaborer des modèles mathématiques utilisables pour la prise de décision. Les lauréats de la filière Statistique-Démographie seront capables de dominer les aspects technique et socio-économique qui les qualifieront à exercer des métiers d’ingénierie aussi variés que :

Expert Démographe

Spécialiste en dynamique de la population

Spécialiste en économie démographique

Statisticien

Méthodologue au sein des instituts de sondage, des grandes entreprises, des administrations et des sociétés de conseil.

5. MODALITES D’ADMISSION

1. CONDITIONS D’ACCES :

- Accès en première année : Candidats ayant validé les deux années préparatoires au cycle ingénieur. Candidats ayant réussi le concours national commun d’admission dans les

établissements de formation d’ingénieurs et établissements assimilés. Titulaires des diplômes suivants :

DEUG DUT DEUST DEUP Licence Autres diplômes reconnus équivalents (à préciser) :

- Accès en Deuxième année :

Titulaires des diplômes suivants : Licence Autres diplômes reconnus équivalents (à préciser):

2. PROCEDURES DE SELECTION : (Préciser pour chaque public cible, la procédure de sélection)

8

Concours national commun Concours spécifique à l’établissement d’accueil :

Etude du dossier : (Expliciter les critères de sélection) Examen écrit (préciser les modalités) Entretien Autres (spécifier) :

Autres (spécifier) :

3. PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES POUR L’ACCES A LA FILIERE:

6. ARTICULATION ENTRE LES SEMESTRES DE LA FILIERE (Pré-requis, progressivité,….)

Le premier semestre vise à développer les connaissances de base en statistique, sociologie, économie, probabilité, recherche opérationnelle et informatique. Les pré-requis exigés sont ceux de l’admission à l’INSEA (cursus des classes préparatoires). Le deuxième semestre approfondit les connaissances de base des étudiants et offre une ouverture sur les techniques d’entrepreneuriat. A la fin de ce semestre, l’étudiant effectue un stage de découverte du milieu professionnel qu’il soutient devant un jury pour évaluation. Le troisième semestre introduit des modules de spécialisation de la filière Statistique-Démographie. Les modules des semestres S1 et S2, notamment ceux de statistique, sociologie, probabilités et économie, constituent des pré-requis pour ce troisième semestre. Les quatrième et cinquième semestres sont des semestres d’approfondissement du métier de statisticien-démographe où le futur ingénieur bénéficie d’une formation pointue et adaptée aux exigences de la profession. Le quatrième semestre est suivi d’un stage d’application soutenu devant un jury pour évaluation. Le cinquième semestre se caractérise, entre autres, par l’intervention des professionnels du métier. Le sixième semestre est entièrement consacré à la réalisation d’un projet de fin d’études (PFE). Ce semestre est couronné par une soutenance publique.

7. ARTICULATION DE LA FILIERE AVEC LES AUTRES FORMATIONS (Notamment avec les deux années préparatoires au cycle ingénieur)

La formation au sein de la filière Statistique-Economie est en adéquation avec la formation mathématique des Centres Préparatoires aux Grandes Ecoles (CPGE).

8. PASSERELLES

9

8.1 Passerelles avec les formations dispensées au niveau de l’Etablissement (notamment avec les autres formations du cycle ingénieur) En fonction des capacités d’accueil, les passerelles sont possibles pour accéder à la deuxième année de la filière Statistique-Démographie à partir des autres filières de l’établissement, sur étude des dossiers et éventuellement concours.

8.2 Passerelles avec les formations dispensées au niveau d’autres établissements

En fonction des capacités d’accueil, les passerelles sont possibles pour accéder à la deuxième année de la filière Statistique- Démographie à partir d’autres établissements, sur étude des dossiers et éventuellement concours.

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SOMMAIRE

Filière : Statistique Démographie

Page Descriptifs des modules

Semestre

Code du module

Intitulé du module

S1

SDA11 Statistique descriptive et logiciel 27

SDA21 Probabilités 31

EF11 Principes d'Economie I et Comptabilité générale 36

MARO11 Programmation linéaire 40

MARO12 Théorie de la mesure et des probabilités et Analyse numérique 44

INF11 Algorithmique et Programmation 48

SSCL11 Communication et Sciences Sociales I 52

S2

SDA21 Principes d'analyse démographique et collecte des données démographiques

56

SDA22 Inférence Statistique 61

EF21 Principes d'Economie II et Comptabilité nationale 65

MARO21 Processus stochastiques et Files d'attente 69

INF21 Base de données et Programmation évènementielle 73

EF22 Entreprenariat I 77

SSCL21 Communication et Sciences Sociales II 81

S3

SDA31 Statistique multivariée et Analyse des données 86

SDA32 Analyse de la régression et Séries chronologiques 90

SDA33 Analyse de la variance et Statistique non paramétrique 95

EF31 Microéconomie I 100

EF32 Macroéconomie I 104

SDA34 Méthodes d'analyse démographique et analyse de la migration 109

EF33 Entreprenariat II 114

SSCL31 Communication et Sciences Sociales III 118

S4 SDA41 Modèles de population et projections démographiques 128

EF41 Mathématiques et Gestion financières 148

MARO41 Gestion des stocks et Simulation 152

EF42 Econométrie et Projection économique 135

EF43 Microéconomie avancée et Théorie des jeux 141

EF44 Entreprenariat III 145

SSCL41 Communication et Sciences Sociales IV 156

SDA42 Enquêtes statistiques et Techniques de sondage 122

S5 SDA51 Méthodes d'évaluation et estimation indirecte 162

SDA52 Santé reproductive, Théories et Politiques de population 167

SDA53 Analyse des durées de vie et Théorie de décision 180

SDA54 Modèle linéaire Généralisé et Analyse des données discrètes 172

EF41 Economie marocaine et Economie internationale 184

EF52 Micro et Macro Econométrie et Modélisation économique 188

SDA55 Sondage avancé 176

11

9. ORGANISATION MODULAIRE DE LA FILIERE

9.1 . Organisation par bloc de modules

Bloc de modules Modules VH global du bloc

Pourcentage du VH (1)

Modules scientifiques de base et de spécialisation (2)

Statistique descriptive et logiciel Probabilités Principes d'Economie I et Comptabilité

générale Programmation linéaire Théorie de la mesure et des probabilités et

Analyse numérique Algorithmique et Programmation Principes d'analyse démographique et

collecte des données démographiques Inférence Statistique Principes d'Economie II et Comptabilité

nationale Processus stochastiques et Files d'attente Base de données et Programmation

événementielle Statistique multivariée et Analyse des

données Analyse de la régression et Séries

chronologiques Analyse de la variance et Statistique non

paramétrique Microéconomie I Macroéconomie I Méthodes d'analyse démographique et

analyse de la migration Gestion des stocks et Simulation Econométrie et Projection économique Microéconomie avancée et Théorie des

jeux Enquêtes statistiques et Techniques de

sondage Modèles de population et projections

démographiques Méthodes d'évaluation et estimation

indirecte Santé reproductive, Théories et politiques

de population Analyse des durées de vie et Théorie de

décision Modèle linéaire Généralisé et Analyse des

données discrètes Economie marocaine et Economie

internationale Micro et Macro Econométrie et

Modélisation économique Sondage avancé

1635 79%

Modules de management (3)

Entreprenariat I Entreprenariat II Mathématiques et Gestion

financières Entrepreneuriat III

224 11%

12

Modules de langues, de communication et des TIC (4)

Communication et Sciences Sociales I Communication et Sciences Sociales II Communication et Sciences Sociales III Communication et Sciences Sociales IV

218 10%

Total

2077 100%

(1) Pourcentage du VH global du bloc par rapport au VH global des 5 premiers semestres.

(2) Le bloc des modules scientifiques et techniques de base et de spécialisation représente 60 à 80% du volume horaire global des cinq premiers semestres de la filière.

(3) Le bloc des modules de management représente 10 à 20% du volume horaire global des cinq premiers semestres de la filière.

(4) Le bloc des Modules de langues, de Communication et des TIC représente 10 à 20% du volume horaire global des cinq premiers semestres de la filière.

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9.2. ORGANISATION PAR MODULE

Semestre Liste des Modules Eléments de module VH global

du module

(1)

Département d’attache du module

Coordonnateur du module(2)

Nom et prénom Etablissement Département Spécialité Grade

S1

Modules Scientifiques et techniques de

base et de spécialisation(3) : Statistique

Descriptive

Statistique Descriptive

Pratique sur SPSS 48 Statistique, Démographie

et Actuariat

FAZOUANE

ABDESSELAM INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique,

Démographie PES

Probabilités Probabilité I

Probabilité II 66 Statistique, Démographie

et Actuariat EL ABDI FOUAD INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Principes de l’économie I et comptabilité

générale

Principes de l’économie I

Comptabilité générale 58 Economie et Finance ZAOUJAL NOUZHA INSEA

Economie et

Finance Economie PA

Programmation linéaire Programmation linéaire

56 Mathématique et

Recherche Opérationnelle BELKORA SAMIR INSEA

Mathématique et

Recherche

Opérationnelle

Recherche

Opérationnelle PES

Théorie de la mesure et Analyse

numérique

Théorie de la mesure

Analyse numérique 56 Mathématique et

Recherche Opérationnelle

MECHRAFI

ABDELATIF INSEA

Mathématique et

Recherche

Opérationnelle

Mathématique PA

Algorithmique et Programmation Algorithmique

Programmation 70 Informatique

OUAZZANI

TOUHAMI Aziz INSEA Informatique Informatique PA

Modules de Management(4) :

Modules de langues, de Communication et des TIC (5) :

Communication et Sciences Sociales I

Sciences sociales 1

Français 1

Business English 1 66

Sciences Sociales et

Techniques d’Expression et

de Communication

CHEKRAOUI

ABDERRAHIM INSEA

Sciences Sociales

et Techniques

d’Expression et

de

Communication

Sociologie PA

14

VH globale du semestre 1 420

S2


base et de spécialisation(3)

Principes d'analyse démographique et

collecte des données démographiques

Principe d'analyse

démographique

collecte des données

démographiques

58 Statistique, Démographie

et Actuariat

FAZOUANE

ABDESSALAM INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Inférence

Inférence I

Inférence II 56 Statistique, Démographie

et Actuariat

BAGHAGHA

LAYACHI INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Principes d'Economie II et Comptabilité

nationale

Principes d'Economie II

Comptabilité nationale 58 Economie et Finance ZAOUJAL NOUZHA INSEA

Economie et

Finance Economie PA

Processus stochastiques et Files d'attente Processus stochastiques

Files d'attente 50 Mathématique et

Recherche Opérationnelle

KADRANI

ABDESSALAM INSEA

Mathématique et

Recherche

Opérationnelle

Recherche

Opérationnelle PA

Base de données et Programmation

événementielle

Base de données

Programmation

événementielle

56 Informatique SAIDI RAJAA INSEA Informatique Informatique PA


Entreprenariat I

Economie d'Entreprise

Plan d'affaires

Modèles d'affaires

56

Economie et Finance

EFFINA DRISS

INSEA

Economie et

Finance

Economie

PA


Communication et Sciences Sociales II

Sciences sociales 2

Techniques d'expression

et de communication

Business English 2

56



de Communication

CHEKRAOUI

ABDERRAHIM INSEA

Sciences Sociales

et Techniques

d’Expression et

de

Communication

Sociologie PA

VH global du semestre 2 390

(1) Le volume horaire global d’un module correspond à 48 heures au minimum d’enseignement et d’évaluation.

(2) Le coordonnateur du module appartient au département d’attache du module.

15

9.2. ORGANISATION PAR MODULE (SUITE)

Semestre Liste des Modules Eléments de module VH global du

module(1)

Département d’attache du

module

Coordonnateur du module(2)

Nom et prénom Etablissement Département Spécialité Grade

S3

Modules Scientifiques et techniques

de base et de spécialisation(3) :

Statistique Multivariée et Analyse des

données

Statistique Multivariée

et Analyse des données

57

Statistique,

Démographie et

Actuariat

EL ABDI FOUAD INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Analyse de la régression

et Séries chronologiques


Séries chronologiques

58

Statistique,

Démographie et

Actuariat

MARRI FOUAD INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PA

Analyse de la variance et Statistique non

paramétrique

Analyse de la variance

Statistique non

paramétrique

53

Statistique,

Démographie et

Actuariat

BAGHAGHA

LAYACHI INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Microéconomie I Microéconomie I 56 Economie et Finance

EL MABROUK

JELLOUL INSEA Economie et Finance Economie PES

Macroéconomie I Macroéconomie I 56 Economie et Finance

TAHRAOUI

M’HAMED INSEA Economie et Finance Economie PES

Méthode d'analyse démographique et

analyse de la migration

Méthodes d'analyse

démographique

Analyse de la migration

48

Statistique,

Démographie et

Actuariat

BAKASS FATIMA INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES


Entreprenariat II

Finance d'entreprise

Marketing

Introduction au droit

56 Economie et Finance EFFINA DRISS INSEA Economie et Finance Economie PA


Communication et Sciences Sociales III

Professional English I

Techniques d'expression

et de communication 48


Techniques

d’Expression et de

Communication

TOUHTOUH INSEA


Techniques


Communication

Anglais PA

16


S4


base et de spécialisation(3) :

Modèles de population et projections

démographiques

Modèles de population

projections

démographiques 48

Statistique,

Démographie et

Actuariat

FAZOUANE

ABDESSALAM INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Gestion des stocks et Simulation Gestion des stocks

Simulation 56

Mathématique et

Recherche

Opérationnelle

BELKORA SAMIR INSEA

Mathématique et

Recherche

Opérationnelle

Recherche

Opérationnelle PES

Econométrie et Projection économique Econométrie

Projection économique 56 Economie et Finance ABDELKHALEK

TOUHAMI INSEA Economie et Finance Economie PES

Microéconomie avancée et Théorie des

jeux

Microéconomie avancée

Théorie des jeux 48 Economie et Finance EL MABROUK

JELLOUL INSEA Economie et Finance Economie PES

Enquêtes statistiques et Techniques de

sondage

Méthodologie

d'enquêtes statistiques

Techniques de sondage

70

Statistique,

Démographie et

Actuariat

BAKASS FATIMA INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique,Dém

ographie PES


Entrepreneuriat III

Management de projet

Suivi de projet 56 Economie et Finance EFFINA DRISS INSEA Economie et Finance Economie PA


Mathématiques et Gestion financière

Mathématiques

financières

Gestion financière

VBA Excel

56 Economie et Finance EFFINA DRISS INSEA Economie et Finance Economie PA

Modules de langues, de Communication et des TIC (5) : Communication et Sciences Sociales IV

Professional English II

L'écrit Professionnel

Psychosociologie des

organisations

48


Techniques


Communication

TOUHTOUH INSEA


Techniques


Communication

Anglais PA

17


S5


base et de spécialisation(3)

Méthodes d'évaluation et estimation

indirecte

Méthodes d'évaluation

Estimation indirecte 48

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Bakass Fatima INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Santé reproductive, Théorie et politique

de population

Santé reproductive

Politique de population

Théorie de population

70

Statistique,

Démographie et

Actuariat

BAKASS FATIMA INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Analyse des durées de vie et Théorie de

décision

Analyse des durées de vie

Théorie de décision 56

Statistique,

Démographie et

Actuariat

TIRARI MOHAMMED

EL HAJ INSEA

INSEA Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PH

Modèle linéaire Généralisé et Analyse

des données discrètes

Modèles linéaires

généralisées

Pratique GLM

Analyse des données

discrètes

51

Statistique,

Démographie et

Actuariat

CHAOUBI ABDELZIZ INSEA

Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PES

Economie marocaine et Economie

internationale

Economie marocaine

et Economie

internationale

60 Economie et Finance CHATER

MOHAMMED INSEA Economie et Finance Economie PES

Micro et Macro Econométrie et

Modélisation économique

Micro et Macro

Econométrie

Modélisation

économique

56 Economie et Finance ABDELKHALEK

TOUHAMI INSEA Economie et Finance Economie PES

Sondage avancé Nouvelles techniques

d'échantillonnage et de

redressement

Traitement de la non

réponse dans les

enquêtes

56

Statistique,

Démographie et

Actuariat

TIRARI MOHAMMED

EL HAJ INSEA

INSEA Statistique,

Démographie et

Actuariat

Statistique PH



18

10. DESCRIPTION DES STAGES (Deux stages au minimum sont nécessaires durant les quatre premiers semestres. Pour chaque stage, préciser les objectifs, les activités prévues, la durée, la programmation, le lieu, les modalités d’évaluation et de validation, …) Au cours de leur scolarité, les étudiants sont tenus d’effectuer deux stages d’été : STAGE 1 :

Un stage de découverte à la fin du deuxième semestre, d’une durée de quatre à six semaines. Le but du stage est de permettre aux étudiants

O de découvrir le monde du travail

O d’observer et de comprendre les rouages de la gestion

O de confronter les connaissances acquises aux pratiques en vigueur.

STAGE 2 : Un stage d’application à la fin du quatrième semestre, d’une durée de six à huit semaines.

L’objectif du stage consiste à mobiliser toutes les connaissances acquises durant la première et la deuxième année pour résoudre un problème pratique ou apporter une réponse à une situation donnée faisant appel à une ou plusieurs techniques de la formation d’Actuariat-Finance.

A la fin de chacun des deux stages, l’organisme d’accueil remet à l’INSEA une appréciation sur la qualité du travail effectué et l’assiduité de l’étudiant. L’étudiant rend un rapport de stage à l’INSEA et le soutient devant un jury qui lui attribue une note d’évaluation. AUTRES STAGES (LE CAS ECHEANT) :

11. MODALITES DE VALIDATION

11.1. Validation de l’année (Préciser les 3 conditions nécessaires à la validation de l’année : la moyenne d’année minimale requise, le nombre maximal des modules non validés de l’année ainsi que la note minimale du module requise)

L’année d’une filière du cycle ingénieur est validée et donne droit à l’inscription à l’année suivante

si les trois conditions suivantes sont satisfaites :

La moyenne générale d'une année est supérieure ou égale à 12/20 ;

Le nombre de modules non validés de l'année n’excède pas 3 (dont au plus 1 de spécialité) pour

la première année et 4 pour la deuxième année (dont au plus 2 de spécialité) ;

Aucune note de module ne doit être inférieure à 06/20.

11.2. Validation du 5ème semestre (Préciser les 3 conditions nécessaires à la validation du 5ème semestre : la moyenne du semestre minimale requise pour la validation, le nombre maximal des modules non validés du semestre ainsi que la note minimale du module requise)

Le cinquième semestre d’une filière du cycle Ingénieur est validé si les trois conditions suivantes

sont satisfaites :

La moyenne générale du cinquième semestre est supérieure ou égale à 12/20 (la moyenne de

validation d’année) ;

Le nombre de modules non validés du semestre n’excède pas 2 avec au plus 1 module de

spécialité ;

19

Aucune note de module n'est inférieure à 06/20.

12. EQUIPE PEDAGOGIQUE

Nom et Prénom Département

d’attache Spécialité Grade

Intervention

Module Elément(s) du

module Nature

(Cours, TD, TP, encadrement de stage, de projets, ...)

1. Intervenants de l’établissement d’attache :

FAZOUANE ABDESSELAM Statistique, Démographie

et Actuariat Statistique, Démographie PES

Statistique Descriptive Statistique

Descriptive

Pratique sur SPSS

Cours, TD, TP

EL ABDI FOUAD Statistique, Démographie

et Actuariat Statistique PES

Probabilités Probabilité I

Probabilité II

Cours, TD

ZAOUJAL NOUZHA Economie et Finance Economie PA Principes de l’économie I

et comptabilité générale

Principes de

l’économie I

Comptabilité

générale

Cours, TD

BELKORA SAMIR Mathématique et

Recherche Opérationnelle Recherche Opérationnelle PES

Programmation linéaire Programmation

linéaire

Cours, TD

MECHRAFI ABDELATIF Mathématique et

Recherche Opérationnelle Mathématique PA

Théorie de la mesure et

Analyse numérique

Théorie de la

mesure

Analyse

numérique

Cours, TD, TP

OUAZZANI TOUHAMI Aziz Informatique Informatique PA Algorithmique et

Programmation

Algorithmique

Programmation

Cours, TD, TP

CHEKRAOUI ABDERRAHIM



de Communication

Sociologie PA

Communication et

Sciences Sociales I

Sciences sociales 1

Français 1

Business English 1

Cours

FAZOUANE ABDESSALAM Statistique, Démographie


Principes d'analyse

démographique et collecte

des données

démographiques

Principe d'analyse

démographique

collecte des

données

démographiques

Cours, TD, TP

21

BAGHAGHA LAYACHI Statistique, Démographie


Inférence

Inférence I

Inférence II

Cours

ZAOUJAL NOUZHA Economie et Finance Economie PA

Principes d'Economie II et

Comptabilité nationale

Principes

d'Economie II

Comptabilité

nationale

Cours, TD

KADRANI ABDESSALAM Mathématique et

Recherche Opérationnelle Recherche Opérationnelle PA

Processus stochastiques et

Files d'attente

Processus

stochastiques

Files d'attente

Cours, TD

SAIDI RAJAA Informatique Informatique PA

Base de données et

Programmation

événementielle

Base de données

Programmation

événementielle

Cours, TD, TP

EFFINA DRISS

Economie et Finance

Economie

PA

Entreprenariat I

Economie

d'Entreprise

Plan d'affaires

Modèles

d'affaires

Cours

CHEKRAOUI ABDERRAHIM



de Communication

Sociologie PA

Communication et

Sciences Sociales II

Sciences sociales 2

Techniques

d'expression et de

communication

Business English 2

Cours

EL ABDI FOUAD Statistique, Démographie


Statistique Multivariée et

Analyse des données

Statistique

Multivariée

et Analyse des

données

Cours

MARRI FOUAD Statistique, Démographie

et Actuariat Statistique PA


et Séries chronologiques

Analyse de la

régression

Séries

chronologiques

Cours, TP

BAGHAGHA LAYACHI Statistique, Démographie


Analyse de la variance et

Statistique non

paramétrique

Analyse de la

variance

Statistique non

paramétrique

Cours, TP

22

EL MABROUK JELLOUL Economie et Finance Economie PES

Microéconomie I Microéconomie I Cours

TAHRAOUI M’HAMED Economie et Finance Economie PES

Macroéconomie I Macroéconomie I Cours

BAKASS FATIMA Statistique, Démographie


Méthode d'analyse

démographique et analyse

de la migration

Méthodes

d'analyse

démographique

Analyse de la

migration

Cours, TP

EFFINA DRISS Economie et Finance Economie PA

Entreprenariat II

Finance

d'entreprise

Marketing

Introduction au

droit

Cours

TOUHTOUH



de Communication

Anglais PA

Communication et

Sciences Sociales III

Professional

English I

Techniques

d'expression et de

communication

Cours

FAZOUANE ABDESSALAM Statistique, Démographie


Modèles de population et

projections

démographiques

Modèles de

population

projections

démographiques

Cours

BELKORA SAMIR Mathématique et

Recherche Opérationnelle Recherche Opérationnelle PES

Gestion des stocks et

Simulation

Gestion des stocks

Simulation

Cours

ABDELKHALEK TOUHAMI Economie et Finance Economie PES

Econométrie et Projection

économique

Econométrie

Projection

économique

Cours

EL MABROUK JELLOUL Economie et Finance Economie PES

Microéconomie avancée

et Théorie des jeux

Microéconomie

avancée

Théorie des jeux

Cours

23


et Actuariat Statistique,Démographie PES

Enquêtes statistiques et

Techniques de sondage

Méthodologie

d'enquêtes

statistiques

Techniques de

sondage

Cours,TP


Entrepreneuriat III

Management de

projet

Suivi de projet

Cours


Mathématiques et Gestion

financière

Mathématiques

financières

Gestion financière

VBA Excel

Cours

TOUHTOUH



de Communication

Anglais PA

Communication et Sciences Sociales IV

Professional

English II

L'écrit

Professionnel

Psychosociologie

des organisations

Cours



Méthodes d'évaluation et

estimation indirecte

Méthodes

d'évaluation

Estimation

indirecte

Cours



Santé reproductive,

Théorie et politique de

population

Santé

reproductive

Politique de

population

Théorie de

population

Cours

TIRARI MOHAMMED EL HAJ INSEA Statistique,

Démographie et Actuariat Statistique PH

Analyse des durées de vie

et Théorie de décision

Analyse des

durées de vie

Théorie de

décision

Cours, TP

CHAOUBI ABDELZIZ Statistique, Démographie


Modèle linéaire

Généralisé et Analyse des

données discrètes

Modèles linéaires

généralisées

Pratique GLM

Analyse des

données discrètes

Cours, TP

CHATER MOHAMMED Economie et Finance Economie PES

Economie marocaine et

Economie internationale

Economie

marocaine

et Economie

internationale

Cours

24

ABDELKHALEK TOUHAMI Economie et Finance Economie PES

Micro et Macro

Econométrie et

Modélisation économique

Micro et Macro

Econométrie

Modélisation

économique

Cours

TIRARI MOHAMMED EL HAJ INSEA Statistique,

Démographie et Actuariat Statistique PH

Sondage avancé Nouvelles

techniques

d'échantillonnage

et de

redressement

Traitement de la

non réponse dans

les enquêtes

Cours

2. Intervenants d’autres établissements externes à l’université (Préciser l’établissement et joindre les documents d’engagement des intéressés) :

3. Intervenants socioéconomique (Préciser l’organisme et joindre les documents d’engagement des intéressés) :

25

13. MOYENS MATERIELS ET LOGISTIQUES SPECIFIQUES

13.1. Disponibles Amphi : 08 Classes de Cours : 14 Salles informatique et Multimédia : 05 Nombre de PC et d’Imprimantes : 80 Bibliothèque : 01 Salle de lecture : 01 Salles de réunion : 03 Salles de Conférence et Salle d’Accueil : 01/01 Bureaux des départements : 06 Bureaux des Filières : 05 Bureaux des Enseignants : 42 Internat : 01 Restaurant : 01 Salle de Tirage : 01 Buvette : 01 Foyer : 01 Terrains de sport : 04

13.2. Prévus

14. PARTENARIAT ET COOPERATION

14.1 Partenariat avec des établissements de formation (Joindre les documents d’engagement)

Institution Nature et modalités du partenariat

14.2 Partenariat socio -professionnel (Joindre documents d’engagement)

Institution Domaine d’activité Nature et modalités du partenariat

Association Marocaines des Actuaires (AMA) Ministère des Finances Association marocaine des lauréats de l’INSEA (Sigma21)

Assurance Assurance et Finance Tutorats et parrainage

Les lauréats de la filière Actuariat-Finance sont reconnus en tant qu’actuaires membres de l’AMA et automatiquement en tant qu’actuaires reconnus par l’Association Actuarielle Internationale (AAI) Contribution au financement de la formation des ingénieurs actuaires financiers Etablir et maintenir entre tous les lauréats de l’INSEA les relations professionnelles et

26

Ministère de l’économie et des finances

Banque Centrale Populaire

Caisse Nationale de

Sécurité Sociale

Finance

Banque

Prévoyance

promouvoir les fonctions et rôles des lauréats. Promouvoir les activités communs de for mations, de recherches et des changes d’expériences. L’échange d’information et de données, réalisation d’études, encadrement des stagiaires, promotion des travaux réalisés par les étudiants. Participation des enseignants de l’institut dans les séminaires organisé par la banque L’échange et coopération entre les deux parties : Formation, stages, recrutement, séminaires, expertises.

14.3 Autres partenariats (à préciser) (Joindre documents d’engagement)

Institution Domaine d’activité Nature et modalités d’intervention

15. RENSEIGNEMENTS OU OBSERVATIONS QUE VOUS CONSIDEREZ PERTINENTS ET QUI NE SONT PAS ABORDES DANS LES COMPOSANTES DU PRESENT FORMULAIRE

27

DESCRIPTIF DU MODULE

Intitulé du module STATISTIQUE DESCRIPTIVE ET LOGICIEL

Etablissement dont relève le module INSTITUT NATIONAL DE STATISTIQUE ET D’ECONOMIE APPLIQUEE

Département d’attache STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE ET ACTUARIAT

Nature du module (Modules scientifique et technique de base et de spécialisation, modules de management ou modules de langues, communication et des TIC).

Modules scientifique et technique de base et de spécialisation

Semestre d’appartenance du module SEMESTRE 1

Important

1. Ce formulaire, dûment rempli pour chaque module de la filière, doit être joint au descriptif de la filière.

2. Adapter les dimensions des tableaux aux contenus.

3. Joindre des annexes en cas de besoin.

28

1. SYLLABUS DU MODULE

1.1. OBJECTIFS DU MODULE

Le module a pour objet d’initier les étudiants aux notions préliminaires de la statistique à savoir Population, Individu, Caractère, Enquête, Recensement. Il permet aussi de présenter l’analyse descriptive univariée et bivariée. L’analyse univariée est axée sur les caractéristiques de tendance centrale, de dispersion, de forme, d’aplatissement et de concentration, L’analyse bivariée est orienté vers l’étude de l’indépendance, la liaison fonctionnelle, la corrélation, la régression et la droite des moindres carrées ordinaires. Le module introduit aussi la notion des indices statistiques élémentaires, de valeurs, Laspeyers, Paaschee et Ficher. Il présente aussi une introduction aux séries chronologiques et les méthodes de décomposition des séries en mouvement extra-saisonnier, saisonnier et accidentel selon que le modèle est additif ou multiplicatif. Le module comprend aussi une partie pratique se référant aux logiciels statistiques SPSS ou SAS. Dans les deux derniers éléments, on montre aux étudiants comment sous SPSS ou SAS toutes les questions d’analyse statistique descriptive précédemment évoquées peuvent être résolues. L’étudiant sera d’abord familiarisé avec l’environnement de ces deux logiciels. L’utilisation de ces derniers pour réaliser des analyses statistiques univariées et bivariées sera également abordée dans cet élément du module.

1.2. PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES

(Indiquer les modules requis pour suivre ce module et le semestre correspondant en respectant la progression des enseignements d’un semestre à l’autre et d’une année à l’autre).

Les pré-requis d’admission à l’INSEA

1.3. VOLUME HORAIRE

Elément(s) du module Volume horaire (VH)

Cours TD TP Activités Pratiques

Evaluation VH global

Statistique Descriptive 18 10 2 30

Pratique sur logiciel 16 2 18

VH global du module 18 10 16 4 48

% VH 37.5% 21% 33.2% 8.3% 100%

1.4. DESCRIPTION DU CONTENU DU MODULE

Fournir une description détaillée des enseignements et/ou activités pour les différents éléments de module (Cours, TD, TP, Activités Pratiques, évaluation)

Eléments de module Description des programmes

1. Statistique Descriptive 1. Généralités et concepts fondamentaux : statistique, population, individu, enquêtes statistiques exhaustives et partielles (recensement et échantillonnage)

2. Caractères statistiques qualitatifs et variables statistiques discrètes et continues, questionnaire.

3. Statistique descriptive univariée : 3.1. Présentation des données (individuelles et groupées) 3.2. Tableaux de fréquences (absolues et relatives) 3.3. Types de représentations graphiques

29

3.4. Paramètres de position et de tendance centrale 3.5. Paramètres de dispersion 3.6. Paramètres de forme et de concentration.

4. Statistique descriptive multivariée (cas de deux caractères) 4.1. Présentation des données (individuelles et groupées) 4.2. Tableaux de fréquences (absolues et relatives) des répartitions

conjointes, marginales et conditionnelles 4.3. Etude des liaisons entre caractères et/ou variables. 4.4. Ajustement (modélisation mathématique) des liaisons entre

variables (régression linéaire et non linéaire, mesures de la qualité d’ajustement, …).

5. Indices statistiques (formulation des indices simples et synthétiques, indices statistiques usuels).

6. Séries Chronologiques : décomposition d’une série, saisonnalité, tendance, modélisation empirique.

2. Pratique sur logiciel

1. Prise en main du logiciel 2. Préparation d’une table de données

2.1. Définition d’une table de données 2.2. Création de données agrégées, fusionnement de tables de

données, sélection d’une partie d’observations d’une table. 2.3. Recodage des valeurs d’une variable, calcul d’une nouvelle

variable. 3. Analyse statistique univariée 4. Analyse statistique bivariée

1.5. MODALITES D’ORGANISATION DES ACTIVITES PRATIQUES

2. DIDACTIQUE DU MODULE

(Indiquer les démarches didactiques et les moyens pédagogiques prévus.)

Pour l’élément : Statistique Descriptive

Cours magistral interactif Présentation en Powerpoint Références de base :

1. Bernard, PY (2007) « Statistique descriptive : nouvelle méthode pour bien comprendre et réussir », Economica, 5ème Edition, 353 pages

2. Fabrice, Mazerolle (2005) « Statistique descriptive : séries statistiques à une et deux variables, séries chronologiques, Indices », Guallino Editeur, Collection Mémentos LMD, 172 pages

3. Omar, MOQADEM (1991) « Cours de statistique descriptive », Fascicule n° 1 Etude d’une population selon un seul caractère, INSEA, 97 pages

4. Omar, MOQADEM (1991) « Cours de statistique descriptive », Fascicule n° 2 Etude d’une population selon deux caractères, INSEA, 91 pages

5. Bernard, PY (2007) « Exercices corrigés de statistique descriptive : problèmes, exercices et QCM », Economica, 3ème Edition, 228 pages

Pour l’élément : Introduction à l’utilisation d’un logiciel.

Cours succinct en salle multimédia

30

Travaux pratiques sur PC pour des groupes de 40 étudiants au maximum

3. EVALUATION

3.1. MODES D’EVALUATION

(Indiquer les modes d’évaluation des connaissances : examens, test, devoir, exposés, rapports de stage ou tout autre moyen de contrôle continu)

Pour l’élément : Statistique Descriptive les évaluations prévues sont un devoir libre, TD, Contrôle 1et Contrôle 2 ; Pour l’élément : Pratique sur logiciel les évaluations prévues sont deux TP, Contrôle devant la machine ;

3.2. NOTE DU MODULE

(Préciser les coefficients de pondération attribués aux différentes évaluations et éléments du module pour obtenir la note du module.)

Pour l’élément : Statistique Descriptive les évaluations prévues sont un devoir libre (10%), TD (30%), Contrôle 1 (30%), Contrôle 2 (30%) Pour l’élément : Introduction à l’utilisation d’un logiciel. les évaluations prévues sont deux TP (60%), Contrôle devant la machine (40%),

3.3. VALIDATION DU MODULE

Préciser la note minimale requise pour la validation du module : 12/20

Préciser, le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : 06/20

Préciser les modalités de prise en considération de la note de rattrapage dans celle du module : Après examens de rattrapage dans les éléments de modules, l’étudiant aura la note sup (Note avant examen de rattrapage ; Note de l’examen de rattrapage). Le cas d’une absence non justifiée à un examen de rattrapage obligatoire (note inférieure à 06/20) et les fraudes lors de ces examens, l’étudiant aura automatiquement la note de «00/20».

4. COORDONNATEUR ET EQUIPE PEDAGOGIQUE DU MODULE

Coordonnateur :

Nom et Prénom Grade Spécialité Département Etablissement

Nature

d’intervention*

FAZOUANE ABDESSELAM

PES

Statistique, démographie

Statistique, démographie et

ACTUARIAT

INSEA Cours, TD, TP

Intervenants :

31

Nom et Prénom

FAZOUANE ABDESSELAM

PES

Statistique,

démographie

Statistique,

démographie et

ACTUARIAT

INSEA Cours, TD, TP

BERROUYNE

Mustapha

Ingénieur

Statistique,

démographie

- INSEA Cours, TD, TP

* Enseignements ou activités dispensés : Cours, TD, TP, encadrement de stage, de projets, ...


Intitulé du module PROBABILITES






Important




32



Le but de ce module est de reprendre les notions fondamentales de la théorie de la mesure en se concentrant sur les outils utilisés par les probabilistes. On traitera plus à fond les caractéristiques usuelles des variables et des vecteurs aléatoires discrets et continus, certaines lois utilisées en Statistiques seront mis en évidence. On traitera plus à fond les notions d’indépendance, des lois conditionnelles, des couples gaussiens et des théorèmes de convergence.




1.3. VOLUME HORAIRE




Probabilité 1 21 10 2 33

Probabilité 2 21 10 2 33

VH global du module 42 20 4 66

% VH 63.64% 30.30% 6.06% 100%



Eléments de module Description

1. Probabilités I 1. Rappel sur les ensembles 1.1. Réunion, intersection, complémentaire, règle de Morgan 1.2. Ensemble dénombrable 1.3. Formule de Poincaré 1.4. Principe fondamental de dénombrement

2. Dénombrement 2.1. Dénombrement des dispositions sans répétitions

a. Permutation sans répétition b. Arrangement sans répétition c. Combinaison sans répétition

2.2. Dénombrement des dispositions sans répétitions a. Arrangement avec répétition

33

b. Combinaison avec répétition c. Permutation avec répétition

3. Introduction au calcul des probabilités 3.1. Introduction et définitions

a. Expérience et événement aléatoire b. Espace fondamental, tribu, espace probabilisable, espace de

probabilité c. Probabilité discrète, probabilité uniforme

3.2. Probabilité conditionnelle et indépendance a. Probabilité conditionnelle b. Formule de Bayes c. Indépendance

3.3. Variable aléatoire, fonction de répartition, espérance a. Variable aléatoire, événement b. Fonction de probabilité d'une variable aléatoire c. Fonction de répartition d. Transformation d'une variable aléatoire e. Espérance mathématique f. Variance, écart type

3.4. Lois de probabilité discrètes a. Loi de Bernoulli b. Loi de Poisson c. Loi binomiale

2. Probabilités II

1. Formulation probabiliste 1.1. Variables aléatoires réelles continues – Loi – Fonction de

répartition et fonction caractéristique – Moment d’ordre p d’une variable aléatoire

1.2. Vecteurs aléatoires réels continus – Formule de changement de variables

1.3. Lois marginales 1.4. Indépendance 1.5. Lois Usuelles Réelles (Uniforme, Exponentielle, Normale,

Gamma, Bêta, Khi-2, Student, Ficher) 2. Espérance conditionnelle

2.1. Probabilité conditionnelle 2.2. Loi conditionnelle

a. Définition b. Cas de couple aléatoire continu (a une densité) – Densité

conditionnelle c. Propriétés de l’espérance conditionnelle

3. Fonction caractéristique d’un vecteur aléatoire – Vecteurs Gaussiens 4. Théorèmes de convergence

4.1. Convergence en probabilité 4.2. Lois des grands nombres 4.3. Convergence en loi

a. Convergence en loi et fonction de répartition b. Convergence en loi et fonction caractéristique c. Théorème de limite centrale


34



L’enseignement se fait essentiellement par voie de présentations par vidéoprojecteur et se complète par les polycopiés qui contiennent le contenu de base. Les polycopiés constituent un outil d’aide qui a pour unique rôle de permettre à l’étudiant de suivre avec aisance les séances de présentation mais n’est pas du tout suffisant pour préparer les contrôles. Les illustrations, actualisations et tout autre complément de cours sont naturellement réservés aux présentations en amphi et font parie intégrante de l’enseignement du module.

3. EVALUATION



1 contrôle continu et un examen pour chaque élément du module

3.2. NOTE DU MODULE


50% pour chaque élément






35

Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

EL ABDI Fouad

PES

Statistique


ACTUARIAT

INSEA

Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

GUEDIRA Mohammed

Faiçal

PA Mathématique Appliquée


ACTUARIAT

INSEA Cours, TD

EL ABDI Fouad PES Statistique Statistique, démographie et

ACTUARIAT

INSEA Cours, TD


36


Intitulé du module Principes de l’économie 1 et comptabilité générale

Etablissement dont relève le module INSEA

Département d’attache Economie et Finance




Important




37



Le premier élément de ce module « Principes de l’économie 1 » a pour objectifs d’initier les étudiants aux concepts et définitions de base de l’économie relatives au fonctionnement des marchés, aux comportements des agents consommateurs et producteurs et au fonctionnement d’une économie dans sa globalité. Ainsi sont étudiées les notions relatives à la demande, l’offre et l’équilibre de marché (déterminants de la demande et de l’offre, élasticités, stabilité..). Une attention particulière est donnée à l’analyse et l’explication des interactions entre les décisions des agents élémentaires et aussi entre le fonctionnement des marchés. Cet élément contient aussi des travaux dirigés (TD) qui complètent et illustrent par des cas pratiques certains concepts du cours. Les étudiants seront aussi amenés à faire des exposés dans des thèmes spécifiques.

Le deuxième élément « comptabilité générale » leur permet d’apprendre comment enregistrer et écrire de façon comptable les différentes opérations relatives à l’activité d’une entreprise.




1.3. VOLUME HORAIRE


Cours TD TP Activités Pratiques Evaluation VH global

Principes de l'Économie I 28 10 2 40

Comptabilité générale 16 2 18


% VH 75.86% 17.24% 6.9% 100%


Fournir une description détaillée des enseignements et/ou activités pour les différents éléments de module (Cours, TD, TP, Activités Pratiques, évaluation) Eléments de module Description des programmes

1. Principes de l’Économie 1

Introduction

1. Principes de l’économie

2. L’échange (avantage absolu, avantage comparatif,…)

3. La demande et ses déterminants

4. L’offre et ses déterminants

5. Équilibre du marché et politiques publiques

6. Le marché du travail

7. Revenus et discrimination

8. La distribution des revenus

2. Comptabilité générale

Introduction 1. Les écritures comptables 2. Travaux d’inventaire 3. Etablissement des états de synthèse

38




- Pour l’élément « Principes de l’économie 1 » le cours est dispensé par voie de présentations par vidéoprojecteur et est

complété par un polycopié sur le contenu de base. Les séances des travaux dirigés complètent et illustrent par des cas concrets le contenu du cours.

Références de base :

1- N. Gregory Mankiw (2007) « Principes de l’économie », Economica 2- Hal R. Varian (1997) « Introduction à la microéconomie », De Boeck Université

- Pour l’élément « Comptabilité générale » le cours est dispensé directement au tableau avec des exemples concrets et est

complété par un polycopié qui facilite aux étudiants l’assimilation du cours.

3. EVALUATION



Un contrôle continu dans chacun des 2 éléments Un exposé dans l’élément « Principes de l’économie 1 » Un examen écrit dans chacun des deux éléments

3.2. NOTE DU MODULE


Principes de l’économie 1 : 60% du module, décomposé en : Examen 60%, contrôle continu 25%, TD15%.

Comptabilité générale : 40% du module, décomposé en : Examen 70%, contrôle continu 30%.




39

Préciser les modalités de prise en considération de la note de rattrapage pour la validation du module : Après examens de rattrapage dans les éléments de modules, l’étudiant aura la note sup (Note avant examen de rattrapage ; Note de l’examen de rattrapage). Le cas d’une absence non justifiée à un examen de rattrapage obligatoire (note inférieure à 06/20) et les fraudes lors de ces examens, l’étudiant aura automatiquement la note de «00/20».


Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

ZAOUJAL Nouzha PA Économie Économie

Finance

INSEA Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

ZAOUJAL Nouzha PA Économie Économie Finance

INSEA Cours, TD

EL HADDAD Mohammed

PES Économie Économie FSJE Cours, TD


40


Intitulé du module Programmation Linéaire


Département d’attache Mathématiques et Recherche Opérationnelle




Important






A la fin de ce modules, les étudiants seront en mesure de : 1. Identifier les problèmes qui peuvent être résolus par la programmation linéaire

41

2. Formuler des problèmes réels sous forme de programmes mathématiques 3. Résoudre des programmes linéaires graphiquement et à l’aide de différentes variantes de l’algorithme du

Simplexe 4. Analyser en profondeur les solutions obtenues en combinant les fondements de la dualité et de l’analyse

de sensibilité 5. Formuler des problèmes réels sous forme de problèmes de transport et d’affectation et les résoudre par des

méthodes dérivées du simplexe ou par d’autres méthodes spécifiques Utiliser avec grande maîtrise des logiciels spécifiques de programmation linéaire dont notamment LINDO et LINGO et par l’outil Solveur d’Excel



Aucun

1.3. VOLUME HORAIRE



Programmation Linéaire 42 12 2 56


% VH 75% 21.43% 3.57% 100%



1. Programmation Linéaire, Transport et Affectation

1. Introduction 1.1. Des exemples concrets de la programmation linéaire 1.2. Résolution graphique 1.3. Définitions générales 1.4. Bases, bases réalisables, solutions de base 1.5. Théorème fondamental de la P.L

2. Résolution des programmes linéaires 2.1. Principe général de la méthode du simplexe 2.2. Caractérisation des bases et des solutions de base optimales 2.3. L’algorithme primal du simplexe (forme révisée) 2.4. Mise en œuvre de l’algorithme du simplexe 2.5. Base de départ

3. Dualité 3.1. Introduction à l’aide d’exemples 3.2. Définition du problème dual 3.3. Théorèmes de dualité 3.4. Ecarts complémentaires 3.5. Variables duales et coûts marginaux 3.6. Méthode duale du simplexe 3.7. Solution de départ

4. Analyse postoptimale 4.1. Modification des coefficients de la fonction économique

42

4.2. Modification des termes à droite des contraintes 4.3. Introduction d’une nouvelle activité 4.4. Introduction d’une nouvelle contrainte

5. Cas particuliers de la Programmation linéaire 5.1. Problème de transport 5.2. Problème de transbordement 5.3. Problème d’affectation

6. Etude de cas et utilisation de logiciels de P.L (LINDO, LINGO, CPLEX)




1. Cours magistraux 2. Travaux dirigés 3. Diapositives 4. Polycopié 5. Ressources en ligne et forum de discussion

Messagerie électronique

3. EVALUATION



33% contrôle continu, 67 % examen

3.2. NOTE DU MODULE


100 % Programmation Linéaire.


Préciser la note minimale requise pour la validation du module : La note minimale requise pour la validation du module : 12/20

43

Préciser, le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : Le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : 06/20



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

BELKORA Samir PES Recherche Opérationnelle

Mathématiques et Recherche

Opérationnelle

INSEA Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

BELKORA Samir PES Recherche Opérationnelle

Mathématiques et Recherche

Opérationnelle

INSEA Cours, TD


44


Intitulé du module

Théorie de la mesure et des probabilités et Analyse numérique






Important




45




Permettre aux élèves :

de se familiariser avec le langage de la théorie des probabilités dans le cadre discret et continu ;

de s’initier aux techniques de modélisation probabiliste, et d’être capables de les utiliser en pratique ; de se familiariser avec la théorie et la pratique des processus stochastiques (applications).

1.2. PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES (Indiquer les modules requis pour suivre ce module.)

Module de Probabilités

1.3. VOLUME HORAIRE




Théorie de la mesure et des probabilités

18 10 2 30

Analyse numérique 18 6 2 26


% VH 64.29% 17.86% 10.71% 7.14% 100%




1. Théorie de la mesure et des probabilités

1. Tribus de parties d‘un ensemble. 2. Mesure, espace mesuré. 3. Applications mesurables. 4. Intégration des fonctions mesurables positives. Propriétés générales.

Théorèmes de la convergence monotone. Lemme de Fatou. Mesure à densités. Théorème de changement de variables. Théorème de Fubini-Tonelli.

5. Intégration des fonctions mesurables quelconques. Propriétés générales. Théorème de la convergence dominée. Théorème de Fubini.

6. Espaces Lp.

7. Transformation de Fourier et convolution.

2. Analyse numérique

1. Introduction 1.1 Essai de définition de l’Analyse Numérique 1.2 Résolution d’un problème scientifique 1.3 Fondement des méthodes numériques 1.4 Notion d’erreur 1.5 Conclusion

2. Résolution des équations non linéaires 2.1 Position du problème - Séparation des racines 2.2 Méthode de dichotomie 2.3 Méthode d’interpolation 2.4 Méthode de Newton-Raphson 2.5 Méthode de Von-Mises

46

2.6 Méthode de la sécante 2.7 Méthode du point fixe 2.8 Convergence des Algorithmes

3. Résolution des équations linéaires 3.1 Généralités sur les matrices 3.2 Méthodes directes de résolution des systèmes linéaires : méthode de

Gauss, méthode de Jordan, méthode de décomposition LU, méthode Itérative, méthode de Gauss Seidel, méthode de relaxation

4. Interpolation polynomiale 4.1 Forme polynomiale développée en puissance de x 4.2 Calcul des coefficients du développement 4.3 Interpolation, schéma de Horner 4.4 Interpolation par division synthétique 4.5 Limitation de l’interpolation 4.6 Forme polynomiale de Newton 4.7 Différences divisées 4.8 Calcul des différences divisées 4.9 Calcul de l’interpolation 4.10 Formes polynomiales de Lagrange 4.11 Interpolation de Newton sur un pas constant

5. Méthode numérique d’intégration 5.1 Méthode du trapèze 5.2 Méthode de Simpson 5.3 Formule de Newton-Cotes 5.4 Méthode de Romberg 5.5 Méthode de Gauss

6. Dérivée d’une fonction

6.1 Dérivée d’un polynôme par division synthétique 6.2 Dérivée d’un polynôme par différences divisées 6.3 Cas d’un pas constant : relation de Gregory-Newton 6.4 Incertitude sur le calcul de la dérivée




Cours magistraux, exercices d’application, diapositives, polycopié.

3. EVALUATION



L’évaluation des connaissances de ce module sera basée sur un contrôle continu et sur un examen final. Théorie de la mesure : 33 % contrôle continue et 67% examen. Analyse numérique : contrôle continu 35%, examen 35% et TP (30%)

3.2. NOTE DU MODULE

47


50 % Théorie de la mesure, 50 % Analyse numérique



Préciser, le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : Le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : 06/20



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

MECHRAFI

Abdellatif

PA Mathématiques Mathématiques

et Recherche

Opérationnelle

INSEA Cours, TD, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

MECHRAFI

Abdellatif

PA Mathématiques Mathématiques et Recherche Opérationnelle

INSEA Cours, TD, TP

LACHGUAR

Jamal

PA Mathématiques Mathématiques et Recherche Opérationnelle

INSEA Cours, TD, TP


48


Intitulé du module ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION

Etablissement dont relève le module Institut National de Statistique et d'Economie Appliquée (INSEA)

Département d’attache Informatique


Module scientifique et technique de base et de spécialisation


Important




49



Permettre aux étudiants l’apprentissage de l’algorithmique et du langage de programmation C.



Aucun pré-requis

1.3. VOLUME HORAIRE




Algorithmique 21 12 2 35

Programmation 21 12 2 35


% VH 60.00% 17.14% 17.14% 5.71% 100%



Elément 1 : Algorithmique 1- Notion d’algorithme 2- Valeurs, types et variables 3- Opérations de base : lecture, écriture et affectation 4- Expressions arithmétiques et logiques 5- Structures de contrôle de base : séquence, alternative et répétitives 6- Tableaux et méthodes de recherche et de trie 7- Chaines de Caractères 8- Décomposition en modules : Sous-algorithmes (Fonctions et procédures)

Raisons du découpage d’un algorithme Communication des informations

- Par valeur - Par adresse

9- Récursivité 10- Pointeurs

- Structures avec pointeurs - Paramètres avec pointeurs

11- Fichiers

Elément 2 : Programmation 1- Forme générale d’un programme 2- Les identificateurs et les types de données 3- Les opérations et les expressions 4- Quelques fonctions particulières 5- Les instructions et les structures de contrôle 6- Les tableaux

50

7- Les Chaines de caractères 8- Pointeurs 9- Procédures et fonctions 10- Récursivité 11- Fichiers




- Un support du cours sera distribué aux étudiants - Le cours sera donné avec l’utilisation de data show

3. EVALUATION



Examen final à la fin de chaque élément du module.

3.2. NOTE DU MODULE


Algorithmique : 60% (Examen Algorithmique 40% et Projet bureautique 20%) Programmation : 40%




51



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

OUAZZANI

TOUHAMI Aziz

PA Informatique Informatique INSEA Cours, TD, TP

Intervenants :

Nom et prénom

OUAZZANI

TOUHAMI AZIZ

PA Informatique Informatique INSEA Cours, TD

HACHIMI

ALAOUI My Ali

PA Informatique Informatique INSEA Cours, TP


52


Intitulé du module Communication et Sciences Sociales I


Département d’attache Sciences Sociales, Communication et Langues


Modules de langues, communication et des TIC.


Important






53

- Ce module vise à familiariser l’élève-ingénieur avec les outils des sciences sociales (terminologie, hypothèses, paradigmes, courants de pensée ; problématiques). Une partie de module se déroulera sous forme de lectures dirigées. - Mise à niveau des fondamentaux de la langue française. l'initiation à la lecture à haute voix, la prise de notes, la pris de parole en public et la maîtrise de l'argumentation. - Premier apprentissage de l’anglais du Business lié aux spécificités de la formation et le profil de l’école, avec ouverture sur les disciplines enseignées à l’INSEA.



Aucun. Les cours s’adressent à tout étudiant ayant accédé à l’INSEA.

1.3. VOLUME HORAIRE




Français I

19 2 21

Business English I

19 2 21

Sciences Sociales I

12 10 2 24


% VH 75.76% 15.15% 9.09% 100%



1. Français I Ateliers de lecture, organisation de débats pour s'initier à la prise de parole, à l'écoute et au respect des avis des autres.

2. Business English I

Reading, writing, listening, speaking and pronunciation tasks

3. Sciences Sociales I 1. Lire un texte et en faire le résumé 2. Définir les concepts et savoir les utiliser 3. Relater l’énoncé d’une hypothèse/thèse, en faire le commentaire, les

confronter avec la réalité ; l’utiliser dans le cadre d’une argumentation ou discussion

4. Relater l’énoncé d’un paradigme, en faire le commentaire et le confronter avec la réalité; savoir l’utiliser dans le cadre d’une argumentation ou discussion;

Commenter ou dégager la problématique, en discuter le contenu et la pertinence (est ce qu’elle aide à une meilleure compréhension de la réalité et du phénomène dont elle traite ?)

54




- La démarche didactique, pour certains éléments du module, est participative (les élèves préparent cours et

textes à l’avance) .Un support pédagogique regroupant les chapitres du cours et les textes pour les lectures dirigées sera mis à la disposition des étudiants. Le reste des éléments de module se présente sous la forme d’un cours magistral en mettant à la disposition des étudiants un texte pour approfondir leurs connaissances en la matière. Les technologies numériques, via vidéoprojecteur, constituent un élément crucial au niveau de la communication didactique avec les étudiants.

- Enseignement utilisant des moyens audiovisuels - Débats et conversations pour faire participer les étudiants à la pratique de la langue - Exposé des étudiants sur des thématiques relevant de leurs spécialités - Polycopiés contenant les éléments de base

3. EVALUATION



- contrôle continu au cours du semestre - examens du semestre - un tiers de la note pour le control continu - un tiers pour la participation pendant les cours - un tiers pour l’examen du semestre

3.2. NOTE DU MODULE


1l3 Français I; 1l 3 Business English I; 1l 3 Sciences Sociales I.




55

Préciser les modalités de prise en considération de la note de rattrapage pour la validation du module : La note de rattrapage remplace la note avant rattrapage. Après examens de rattrapage dans les éléments de modules, l’étudiant aura la note sup (Note avant examen de rattrapage ; Note de l’examen de rattrapage). Le cas d’une absence non justifiée à un examen de rattrapage obligatoire (note inférieure à 06/20) et les fraudes lors de ces examens, l’étudiant aura automatiquement la note de «00/20».


Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

CHERKAOUI

Abderrahim

PA Sociologie

Sciences

Sociales,

Communication

et Langues

INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom

CHERKAOUI

Abderrahim

PA Sociologie

Sciences Sociales, Communication et Langues

INSEA Cours

TOUHTOU

RACHID

PA Anglais


INSEA Cours

EL YAMANI

YAMINE

PA Français

Economie et Finance

INSEA Cours


56


Intitulé du module PRINCIPES D'ANALYSE DEMOGRAPHIQUE ET COLLECTE DES DONNEES DEMOGRAPHIQUES


Département d’attache DEPARTEMENT DE STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE ET ACTUARIAT




Important




57



Le premier élément permet aux étudiants d’acquérir les fondamentaux de l’analyse démographique (analyse transversale, analyse longitudinale, état pur/état perturbé, translation, standardisation,…) et les outils de base pour mener l’analyse tels que le diagramme de Lexis et les tables d’extinction. Le second élément permet d’introduire les étudiants aux définitions des concepts de base en démographie et des sources de données à savoir l’Etat Civil, le Recensement, les Enquêtes démographiques ainsi que le Registre de population. Cet élément donnera les outils de base de la conception des opérations de collecte des données démographiques.


(Indiquer les modules requis pour suivre ce module et le semestre correspondant en respectant la progression des enseignements d’un semestre à l’autre et d’une année à l’autre). STATISTIQUE DESCRIPTIVE

1.3. VOLUME HORAIRE



Principes d'analyse démographique 26 12

2 38

Collecte des données démographiques 18

2 20


% VH 75.9% 20.7% 6.9% 100%




Principes d’Analyse Démographique

1. Concepts fondamentaux 1.1. Démographie 1.2. Phénomène démographique / Evénement démographique 1.3. Phénomènes à événements renouvelables / non renouvelables 1.4. Phénomènes excluant (n’excluant pas) du champ

d’observation 1.5. Cohorte et événement origine 1.6. Durées : Exacte, révolue et en différence de millésimes 1.7. Diagramme de Lexis 1.8. Intensité et calendrier 1.9. Phénomène étudié / Phénomène perturbateur / Interférence 1.10. Conditions : Indépendance, Indifférence et Continuité

58

Partie 1. Principes d’analyse longitudinale 2. Principes de base à l’état pur

2.1. Phénomène à événements renouvelables a. Approche des événements réduits

Mesure de l’intensité et du calendrier 2.2. Phénomène à événements non renouvelables

a. Approche des événements réduits Mesure de l’intensité et du calendrier Relations entre indices Probabilité d’agrandissement

b. Approche des quotients Quotient d’éventualité Quotient instantané et Relations Taux par durée d’exposition de risque Relations entre taux et quotient

3. Principes de base à l’état perturbé – réalité 3.1. Phénomènes n’excluant pas du champ d’observation

a. Phénomènes à événements renouvelables Estimation des événements réduits

b. Phénomènes à événements non renouvelables Estimation des événements réduits Estimation du quotient Estimation du taux

3.2. Phénomènes excluant du champ d’observation a. Estimation du quotient b. Estimation du taux

Partie 2. Principes d’analyse transversale

4. Méthodes de standardisation 4.1. Problèmes de comparaison 4.2. Standardisation directe 4.3. Paradoxe de Simpson 4.4. Standardisation indirecte 4.5. Double standardisation

5. Principe de translation 5.1. Problèmes de distorsions : Longitudinal / Transversal 5.2. Translation à travers les études de cas

a. Cas I. Stationnarité de l’intensité moyenne et évolution linéaire du calendrier moyen

b. Cas II. Stationnarité du calendrier moyen et évolution linéaire de l’intensité moyenne

Collecte des données démographiques

1- Définitions des concepts de base en démographie 2- Sources de collecte de données démographiques 3- Etat Civil 4- Recensement de Population 5- Registre de Population 6- Enquêtes Démographiques 7- Etudes de cas RGPH 2014, DHS, ENPDR, PAPFAM


59



Cours magistral et Travaux dirigés ainsi que des études de cas sous forme d’exposés

3. EVALUATION



Devoir, TD et Exposés (30%), Contrôle (30%) et Examen (40%)

3.2. NOTE DU MODULE


Principes d’Analyse Démographique (60%) Collecte des données démographiques (40%)





60


Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

FAZOUANE

ABDESSELAM

PES STATISTIQUE et

DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE

et ACTUARIAT

INSEA Cours et TD

Intervenants :

Nom et Prénom

FAZOUANE

ABDESSELAM

PES STATISTIQUE et

DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE

et ACTUARIAT

INSEA Cours et TD


61


Intitulé du module INFERENCE STATISTIQUE






Important




62



Le module d’inférence statistique a pour objet de décrire aux étudiants les méthodes statistiques qui permettent l’estimation des caractéristiques inconnues d’une population (fictive ou réelle), ou la prise de décisions par rapport à une population, uniquement en fonction des résultats obtenus à partir d’un échantillon observé de cette population. Dans l’exercice de n’importe quelle profession actuelle, l’inférence statistique est un outil qui permet d’obtenir de précieuses informations et de tirer des conclusions fiables à partir de données d'échantillons statistiques, lorsqu’il s’avère impossible d’obtenir des informations par recensement. Le premier élément de ce module vise à introduire les concepts de base de l’inférence statistique (estimation ponctuelle, estimation par intervalle de confiance, tests d’hypothèses). Le deuxième élément propose une discussion approfondie des fondements probabilistes de la statistique inférentielle.



Les différentes notions vues dans les cours de probabilités I et II et dans le cours de statistique descriptive sont supposées acquises.

1.3. VOLUME HORAIRE



Inférence 1

26 2 28

Inférence 2

26 2 28

VH global du module 52 4 56

% VH 92.86% 7.14% 100%




1. Inférence statistique 1 1. Distributions d’échantillonnage 2. Estimation ponctuelle et par intervalle

- Qualités d’un estimateur - Quelques méthodes d’estimation - Estimation de la moyenne, de la proportion, de la variance, de

la différence de moyennes, de la différence de proportions, du rapport de variances, etc

3. Tests d'hypothèses - Tests sur une moyenne, une proportion et une variance - Tests de comparaison de moyennes, de proportions et de

variances - Tests d’ajustement

63

- Test d'indépendance - Test d’homogénéité

2. Inférence statistique 2

1. Introduction et rappel 2. Estimation ponctuelle optimale, Borne de Cramer, amélioration

des estimateurs, théorème de Rao-Blackwell et Lehmann-Scheffé ; 3. Autres méthodes d’estimation : par intervalle de confiance,

estimation bayésienne et estimateur Minimax ; 4. Tests d’hypothèses : Rappel des notions acquises ; tests aléatoires,

test uniformément le plus puissant (UPP) ; famille de distribution à rapport de vraisemblance monotone ; Propriétés asymptotiques, tests séquentiels.




Pour l’inférence statistique 1 :

Cours magistral interactif, Présentation en Powerpoint, syllabus de cours et exercices

Portefeuille de références bibliographiques :

1. David V. Huntsberger et P. Billingsley. Elements of Statistical Inference. 4th Edition. Allyn and Bacon, Inc.

2. Gérald Baillargeon. Introduction à l'Inférence Statistique. 2ème edition. Les édistions SMG, 1982. 3. Hogg R. V. and A.T. Craig. Introduction to mathematical Statistics. 5 th ed, Printice Hall, NJ,

1997. 4. Hogg R. V. and E. A. Tanis. Probability and Statistical Inference. Sixth edition, Prentice Hall, NJ,

1997. 5. Pascal Kaufmann. Statistique. Dunod, Paris, 1994. 6. LARSEN R. J. and M. L. MARX; An Introduction to mathematical statistics and its applications.

Second edition, Printice-Hall NJ., 1986. 7. T. Wonnacott et R. Wonnacott. Statistique. 4ème édition. Economica

Pour l’inférence statistique 2


Portefeuille de références bibliographiques : 1. Gérald Baillargeon. Introduction à l'Inférence Statistique. 2ème edition. Les édistions SMG, 1982. 2. Peter J. BICKEL and K.A. DOKSUM. Mathematical Statistics, Holden-Day, INC, 1977.

Hogg R. V. and E. A. Tanis. Probability and Statistical Inference. Sixth edition, Prentice Hall, NJ, 1997.

3. EVALUATION



Examen partiel : 50%

64

Examen Final : 50%

3.2. NOTE DU MODULE


Elément 1 : 50% Elément 2 : 50%






Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

BAGHAGHA

LAYACHI

PES Statistique STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE ET

ACTUARIAT

INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom

BAGHAGHA

LAYACHI

PES Statistique Statistique, démographie et

ACTUARIAT

INSEA Cours

CHAOUBI

ABDELAZIZ

PES Statistique Statistique, démographie et

ACTUARIAT

INSEA Cours


65


Intitulé du module Principes de l’Économie II et Comptabilité nationale


Département d’attache Économie et Finance




Important




66



Le premier élément de ce module « Principes de l’économie 2 » doit permettre aux étudiants de :

- Connaitre et comprendre les agrégats macroéconomiques - Comprendre le fonctionnement global d’une économie - Comprendre le fonctionnement de certains marchés particuliers : le marché monétaire et le marché des

fonds prêtables - Etudier les relations entre les variables macroéconomiques et analyser les politiques économiques en

particulier la politique monétaire et la politique budgétaire. Cet élément contient aussi des séances de travaux dirigés (TD) où des exercices illustratifs et complémentaires seront proposés. Les étudiants seront aussi amenés à faire des exposés sur des thèmes particuliers.

Le deuxième élément « comptabilité nationale » explique le système de la comptabilité nationale des nations unies, défini les comptes nationaux et les tableaux de la comptabilité nationale et initie les étudiants au calcul et à l’enregistrement des opérations au niveau des comptes des agents et des comptes de synthèse.



- Principes de l’Économie I - Comptabilité générale

1.3. VOLUME HORAIRE



Principes de l’Économie II

28 10 2 40

Comptabilité Nationale 16 2 18


% VH 65.52% 17.24% 6.90 % 100%




1. Principes de l’économie II

1. Le revenu national

2. Mesurer le coût de la vie

3. La croissance économique et ses déterminants

4. L’épargne, l’investissement et le système financier

5. Le système monétaire

6. Une théorie macroéconomique de l’économie ouverte

7. L’offre et la demande globale

8. Conséquences des politiques monétaires et budgétaires sur la

demande globale

9. Inflation et chômage

67

2. Comptabilité Nationale

1. Introduction 2. Conventions et définitions 3. Les opérations économiques 4. Les tableaux de la comptabilité nationale




Principes de l’économie 2 :

- Cours magistral interactif, Présentation en Powerpoint, syllabus de cours - Exercices et cas pratiques en séances de TD - Exposés

Références de base : 1- N. Gregory Mankiw (2007) « Principes de l’économie », Economica 2- Paul A.Samuelson, William D. Nordhaus (1995) « Macro-économie », Les éditions d’organisation .

Comptabilité Nationale : Cours magistral interactif complété par un polycopié qui facilite aux étudiants l’assimilation du cours.

3. EVALUATION



Un contrôle continu dans chacun des 2 éléments Un exposé dans l’élément « Principes de l’économie 2 » Un examen écrit dans chacun des deux éléments

3.2. NOTE DU MODULE


Principes de l’économie 2: 60% du module, décomposé en : Examen 60%, contrôle continu 25%, TD 15%. Comptabilité nationale : 40% du module, décomposé en : Contrôle continu 30% et examen 70%.





68


Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

ZAOUJAL NOUZHA PA Économie Économie et

Finance

INSEA Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

ZAOUJAL NOUZHA PA Économie Économie et

Finance

INSEA Cours, TD

EL ORAIBY Amal Ingénieur Économie Économie et

Finance

INSEA Cours, TD


69


Intitulé du module

Processus stochastiques et Files d'attente






Important






70


Permettre aux élèves :

de se familiariser avec le langage de la théorie des probabilités dans le cadre discret et continu ;

de s’initier aux techniques de modélisation probabiliste, et d’être capables de les utiliser en pratique ; de se familiariser avec la théorie et la pratique des processus stochastiques (applications).

1.2. PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES (Indiquer les modules requis pour suivre ce module.) Probabilités

1.3. VOLUME HORAIRE



Processus Stochastiques 26 6 2 34

Files d’attente 14 2 16


% VH 80% 12% 8% 100%



1. Processus Stochastiques

1. Introduction générale aux Processus Stochastiques 1.1. Définitions 1.2. Classification des processus stochastiques 1.3. Fonction de répartition d'ordre k 1.4. Processus stochastique (temps discret et temps continu) 1.5. Espace des états (état discret et état continu) 1.6. Processus gaussiens et markoviens 1.7. Stationnarité

2. Chaînes de Markov à temps discret 2.1. Définitions 2.2. Probabilités d’état 2.3. Probabilités de transition en n étapes 2.4. Classification des états d’une chaîne de Markov 2.5. Distribution stationnaire et théorème ergodique 2.6. Problèmes d’absorption 2.7. Processus de branchement 2.8. Applications

3. Chaînes de Markov à temps continu 3.1. Description générale 3.2. Probabilités de transition 3.3. Classification des états 3.4. Chaînes de Markov à temps continu sur un nombre fini d’états 3.5. Processus de naissance et de mort 3.6. Comportement asymptotique et distribution stationnaire

4. Processus de Poisson 4.1. Définitions 4.2. Processus de poisson non homogènes

71

4.3. Processus de poisson composés 5. Mouvement brownien

5.1. Définition et construction 5.2. Application

2 : Files d’attente CH 1. Introduction aux files d’attente

I. Description d’un système de files d’attente

I.1 Le processus d’arrivée

I.2 Le mécanisme de service

II. Classification des systèmes de files d’attente

III. Notations, définitions et résultats généraux

CH 2. Etudes des systèmes de files d’attente

I. Du système M/M/1 au système à taux variables

I.1 Système M/M/1

I.2 Modèle à taux variables et processus de naissance et de mort

II. Autres systèmes particuliers du modèles à taux variables

I.1 Système M/M/1/N/∞/GD

I.2 Système M/M/c/∞/∞/GD

I.3 Système M/M/c/N/∞/GD

III. Systèmes ne relevant pas du modèle à taux variables




Cours magistraux, exercices d’application, diapositives, polycopié.

3. EVALUATION



L’évaluation des connaissances de ce module sera basée sur un contrôle continu et sur un examen final. Processus Stochastiques : 33 % contrôle continue et 67% examen. Files d’attente40 % contrôle continue et 60% examen

3.2. NOTE DU MODULE


Processus stochastiques : 75% Files d'attente : 25%

72



Pr Préciser, le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : Le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : 06/20



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

KADRANI

ABDESLAM


et Recherche

Opérationnelle

INSEA Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

KADRANI

ABDESLAM


et Recherche

Opérationnelle

INSEA Cours, TD


73


Intitulé du module BASES DE DONNEES ET PROGRAMMATION EVENEMENTIELLE


Département d’attache INFORMATIQUE


MODULES SCIENTIFIQUE ET TECHNIQUE DE BASE ET DE SPECIALISATION


Important






Elément 1 : Bases de données

Comprendre le rôle des systèmes d’information ;

Comprendre les concepts des bases de données et leur intérêt ;

74

Étudier comment concevoir et réaliser une BD ;

o Conception ;

o Application : réalisation des bases de données avec le logiciel ACCESS ;

Étudier comment exploiter les informations stockées dans une BD ;

o Application : utilisation du langage d’interrogation SQL ;

Elément 2 : Programmation événementielle

Se familiariser avec la logique événementielle ;

Apprendre à construire une interface utilisateur appropriée ;

Comprendre les outils les plus courants de Visual Basic ;

Apprendre à développer des applications Windows en Visual Basic ;

Intégrer aux applications l’accès à des bases de données externes.

Elément 3 : Projet de programmation

Approfondir les techniques de programmation vues en module « Algorithmique et Programmation».



Algorithmique et Programmation

1.3. VOLUME HORAIRE



Bases de données 10h 8h 8h 2h 28h

Programmation événementielle 12h 14h 2h 28h

VH global du module 22h 8h 22h 4h 56h

% VH 39% 14% 39% 7% 100%



Elément 1 : Bases de données

Chapitre 1 - Introduction aux systèmes d’information Chapitre 2 - Introduction aux BD et aux systèmes de gestion de BD Chapitre 3 - Généralités sur les Systèmes de Gestion de BD

- Conception de bases de données relationnelles (TD1) - Exploitation de données en SQL (TD2)

Chapitre 4 - Utilisation du SGBD Access - Les tables (TP1) - Les requêtes (TP2) - Les formulaires (TP3) - Les états (TP4)

Elément 2 : Programmation événementielle

Introduction Chapitre 1- Environnement visuel studio .net

- Applications Windows : interface utilisateur (TP1) Chapitre 2 - Bases du langage vb.net

75

- Programmation objet : les classes en VB (TP2) - Fonctionnalités avancées

Chapitre 3 - Accès aux bases de données : ADO .net (TP3) Chapitre 4 - Applications Web : ASP .net (TP4)

Elément 3 : Projet de Programmation

Prise de contact et distribution des projets

Evaluation




Pour chaque concept :

Définition / classification/utilité

Etude de cas Moyens didactiques :

Support de cours papier

3. EVALUATION



Examen Ecrit Soutenance du Mini-Projet

3.2. NOTE DU MODULE


Elément 1 : Bases de données (40%) Elément 2 : Programmation événementielle (40%) Pour chaque élément : 70% Examen final et 30% Mini-Projet ou Contrôle Continu Elément 3 : Projet de programmation (20%) Soutenance du mini-projet



76




Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

SAIDI RAJAA PA Informatique Informatique INSEA Cours/TD/TP

Intervenants :

Nom et Prénom

SAIDI RAJAA PA Informatique Informatique INSEA Cours/TD/TP

BENELALLAM

IMADE

PA Informatique Informatique INSEA Cours/TD/TP


77


Intitulé du module Entreprenariat I


Département d’attache L’entreprise, son environnement et le modèle d’affaires


modules de management


Important






78

Le module a comme vocation de permettre aux étudiants de faire connaissance avec les bases de fonctionnement de l’entreprise.




1.3. VOLUME HORAIRE



Economie d’entreprise 26 2 28

Modèle d’affaires 12 2 14

Plan d’affaires 12 2 14


% VH 89.29% 10.71% 100%



1. Economie d’entreprise

1. Décisions et stratégies des entreprises 2. Profits de l’entreprise 3. Performances de l’entreprise

2. Modèle d’affaires

1. Origine du chiffre d’affaires 2. Mode d’obtention du chiffre d’affaires

3. Plan d’affaires 1. Aperçu de l’entreprise 2. Plan des ventes et de marketing 3. Plan d’exploitation 4. Plan des ressources humaines 5. Plan d’action 6. Sommaire exécutif


79



Cours sur support PowerPoint et études pratiques d’exemples et de cas

3. EVALUATION



Un contrôle continu basé sur les interventions, les exposés et la participation. Un examen final est organisé à la fin du semestre.

3.2. NOTE DU MODULE


Contrôle continu 30%, examen 70% Part relative dans le module : Economie d’entreprise : 50% Modèle d’affaires : 25 % Plan d’affaires : 25 %






80

Coordonnateur :

Nom et Prénom Grade Spécialité Département Etablissement Nature d’intervention*

EFFINA DRISS PA Economie Economie Finance INSEA COURS

Intervenants :

Nom et Prénom

EFFINA DRISS PA Economie Economie Finance INSEA COURS


81


Intitulé du module COMMUNICATION ET SCIENCES SOCIALES II




MODULES DE LANGUES, COMMUNICATION ET des TIC.


Important






82

1-Français 2 : Mise à niveau des fondamentaux de la langue française. l'initiation à la lecture à haute voix, la prise de notes, la pris de parole en public et la maîtrise de l'argumentation. Ce cours est la continuité du cours Français I. Il consiste à perfectionner les compétences linguistiques des élèves ingénieurs. 2- Business English II: Business English based on selected readings related to the options at the INSEA. 3. Le cours « Sciences sociales II » complète et approfondit le programme « Sciences sociales I » commencé en S1. Le cours et les textes visent à consolider la connaissance des élèves-ingénieurs des outils des sciences sociales (terminologie, hypothèses, paradigmes, courants de pensée), des problématiques (urbanisation, développement humain…) qui préoccupent chercheurs et décideur, Des textes seront mis à la disposition des étudiants pour leur permettre d’illustrer et approfondir le cours.



Français 2 : Connaissance du contenu du cours Français

1.3. VOLUME HORAIRE



Français II

19 2 21

Business English II

19 2 21

Sciences Sociales II

12 2 14


% VH 89.29% 10.71% 100%



1. Français II Mise À Niveau

Système verbal du français & Le genre, le nombre, les liens logiques

Comment soigner son orthographe et sa ponctuation

Lecture& débat

La Prise de Parole en Public

La prise de parole improvisée

Informer, persuader, motiver, inciter à s'exprimer

Présenter les idées clés avec concision

Lecture& débat

Prise de Notes et Techniques de rédaction

Comment prendre les notes à l'oral

Choisir un plan de rédaction

Savoir introduire et conclure

Lecture & débat

83

Les Techniques de Persuasion et d’Argumentation

Argumentation

Les Plans Argumentatifs Lecture & Débat

2. Business English II

Professional Useful language based on selected readings related to the options at the INSEA, activities, quizzes and tips to build technical language and practice reading, listening, writing and speaking skills.

3. Sciences sociales II Le cours « Sciences sociales II » complète et approfondit le programme du cours et les thèmes de « Sciences sociales I» (cours et lectures dirigées) commencés en s1 (voir descriptif du module « Sciences sociales/droit » en S1) Chapitre 1 : Effets pervers de l’urbanisation et du développement urbain

1. Le processus d’urbanisation 1.1. Dynamiques des villes et déterminants de la croissance

urbaine 1.2. Une hiérarchie urbaine dominée par les grandes

agglomérations 2. La ville comme espace social : une configuration socio-spatiale

composite, hiérarchisée et traversée par les inégalités. 3. Effets pervers de l’urbanisation et du développement urbain

3.1. L’insalubrité dans les logements et les tissus urbains 3.2. Causes et fonctions de l’habitat insalubre 3.3. Lutte contre l’habitat insalubre

4. Orienter le développement urbain : outils et cadres de référence 4.1. Documents d’aménagement et d’urbanisme 4.2. Les agences urbaines au Maroc 4.3. Gestion urbaine

Chapitre 2 : Développement humain : le concept, les problèmes et les stratégies

1. Les concepts de « développement », « développement durable » et « développement humain »

2. Indicateurs de mesure et de suivi du « développement humain » 3. Vulnérabilité, exclusion, pauvreté

3.1. La pauvreté comme privation des capacités humaines 3.2. Précarité et groupes sociaux à risque 3.3. Lorsque les réseaux/liens de solidarité traditionnelle s’épuisent.

4. Objectifs du millénaire pour le développement (OMD): une feuille de route et une nouvelle charte de développement


Activités pratiques Objectifs et modalités d’organisation

1. Français II Ateliers de lecture, organisation de débats pour s'initier à la prise de parole, à l'écoute et au respect des avis des autres.

2. Business English II Reading, writing, speaking and pronunciation tasks

3. Sciences sociales II Compétences visées :

1. Lire un texte et en analyser le contenu

2. Relever les concepts clé et leur définition, 3. Identifier les hypothèses/les thèses, les problématiques, les

paradigmes et courants théoriques et en faire la discussion

84

4. Faire un résumé du texte 5. Emettre un point de vue motivé



Enseignement utilisant des moyens audiovisuels

Débats et conversations pour faire participer les étudiants à la pratique de la langue.

Exposés des étudiants sur des thématiques relevant de leurs spécialités

Polycops contenant les éléments de base

Le cours « Sciences sociales II » se déroule sous forme de cours magistral.

La démarche didactique est participative (les élèves préparent cours et textes à l’avance).

Un support pédagogique regroupant les chapitres du cours magistral et des textes pour en approfondir la compréhension sera mis à la disposition des étudiants.

3. EVALUATION



- Contrôle continu au cours du semestre - Examens du semestre - Un tiers de la note pour le control continu - Un tiers pour la participation durant les cours - Un tiers pour l’examen du semestre

3.2. NOTE DU MODULE


coefficients de pondération : 1. Techniques d’expression et de communication : 40% 2. Business English II : 40% 3. Sciences sociales II : 20%




85



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

CHERKAOUI

Abderrahim

PA Sociologie

Sciences Sociales,

Communication et Langues

INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom

EL YAMANI YAMINE PA Français

Economie et Finance

INSEA Cours

TOUHTOU RACHID PA Anglais


INSEA Cours

EL MANAR

MOHAMMED EL ALAMI

PA Sociologie


INSEA Cours


86


Intitulé du module STATISTIQUE MULTIVARIEE ET ANALYSE DES DONNEES






Important




87



L’objectif de l’élément Statistiques Multivariées est de développer l’inférence vue dans le cadre unidimensionnel aux cas de modèles gaussiens multidimensionnels, dans ce cas la loi de wishart et la statistique de Hotelling seront introduites comme extension de la loi Khi-deux du cas unidimensionnel pour tester différentes hypothèses sur les moyennes puis sur les matrices de variance -covariance.

L’objectif de l’élément Analyse des données est d’étudier les méthodes statistiques multivariées permettant de décrire et d’interpréter différents types de tableaux de données pouvant être de très grande dimension. Les étudiants auront à appliquer les méthodes étudiées à des données réelles au moyen de logiciels statistiques tels SPSS.



Probabilités, Inférence statistique, Analyse de la régression.

1.3. VOLUME HORAIRE



Statistique Multivariée 26 2 28

Analyse des données 19 8 2 29


% VH 78.9% 14.00% 7.00% 100%



1. Statistique Multivariée

1. Loi normale multivariée 1.1. Définitions, propriétés de base 1.2. Indépendance et normalité multivariée 1.3. Lois conditionnelles 1.4. Loi normale matricielle 1.5. Loi de Wishart 1.6. Théorème de limite centrale multivarié

2. Inférence dans les modèles gaussiens multivariés 2.1. Sur les paramètres de position

2.1.1. Estimateurs du maximum de vraisemblance.

2.1.2. Test de Hotelling (test exact et test asymptotique)

2.1.3. Test de rapport de vraisemblance 2.1.4. Zones de confiance 2.1.5. Problèmes à plusieurs échantillons

2.2. Sur le paramètre de dispersion

88

2.2.1. Test d’adéquation sur la matrice de variance-covariance

2.2.2. Problème à deux échantillons 2.2.2.1. test sur l’égalité des matrices de

variance-covariance de deux échatillons

2.3. Autres types de problèmes 2.3.1. Test de sphéricité 2.3.2. Test d’indépendance

2. Analyse des Données

1. Les méthodes de l’analyse des données

2. L’analyse factorielle générale

3. L’analyse en composantes principales (ACP)

4. L’analyse factorielle des correspondances (AFC)

5. L’analyse des correspondances multiples (ACM)

6. L’analyse factorielle discriminante (AFD)

7. Techniques de classification automatique (Hiérarchique, k-Means, segmentation)




Pour l’élément Statistique multivariée


Portefeuille de références bibliographiques : 1. Anderson,T.W. : An Introduction to multivariate statistical analysis, Wiley 2003. 2. Härdle W. and L. Simar : Applied Multivariate Statistical Analysis, Springer-Verlag, 2003. 3. Mardia K.V., Kent J.T., Bibby J.M., Multivariate analysis. Probability and Mathematical

Statistics. A series of Monographs anx Textbooks.

Pour l’élément Analyse des données :


Portefeuille de références bibliographiques : 1. L. Lebart, A. Morineau et N. Tabard (1977). Techniques de la description statistique. 2. L. Lebart, A. Morineau et J.P. Fénelon (1982). Traitement des données statistiques. 3. M. Volle (1985). Analyse des données. 4. M. Jambu (1989). Exploitation informatique et statistique des données. 5. B. Escofier et J. Pagès (1998). Analyses factorielles simples et multiples.

3. EVALUATION


89


Examen partiel : 50% Examen Final : 50%

3.2. NOTE DU MODULE








Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

EL ABDI FOUAF PES Statistique Statistique, Démographie ET

Actuariat

INSEA Cours, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

EL ABDI FOUAF PES Statistique Statistique, Démographie ET

Actuariat

INSEA Cours, TP

CHAOUBI

ABDELAZIZ

PES Statistique Statistique, Démographie ET

Actuariat

INSEA Cours, TP


90


Intitulé du module ANALYSE DE LA REGRESSION ET SERIES CHRONOLOGIQUES






Important





91


Le premier élément de ce module a pour but d'introduire et d'étudier les principales notions de base de la régression linéaire. Le deuxième objectif est d'illustrer l'application de ces notions de base à des situations réelles. L'analyse de données se ferra à l'aide du progiciel SPSS. À la fin de ce cours, l'étudiant(e) devra être capable :

de déterminer si l'emploi des techniques de régression est approprié dans un contexte particulier ;

d'exercer un jugement éclairé quant au choix d'un modèle de régression en fonction des données du problème ;

d'exécuter correctement une régression linéaire simple ou multiple à l'aide du progiciel statistique;

d'interpréter judicieusement les résultats de l'analyse et d'en dégager les principales conclusions ;

de rédiger un rapport d'analyse mettant en évidence ces conclusions, ainsi que les limites de la méthodologie.

Le deuxième élément de ce module a pour but d’étudier les fondements théoriques de l’analyse des séries chronologiques et de présenter les méthodes de modélisation de ces séries principalement la méthodologie de Box et Jenkins. Le cours est conçu par étapes et doit conduire l’étudiant à maîtriser les éléments de base de la théorie des séries chronologiques ainsi que les méthodes pratiques d’analyse de telles séries.



Probabilités, Inférence statistique

1.3. VOLUME HORAIRE



Analyse de la régression 21 6 2 29

Séries chronologiques 21 6 2 29


% VH 72.4% 20.7% 6.9% 100%



1. Analyse de la régression 1. Généralités 2. Régression linéaire simple

2.1. Notations et définitions 2.2. Hypothèses du modèle de régression linéaire simple 2.3. Estimation des paramètres du modèle 2.4. Propriétés des estimateurs 2.5. Équation fondamentale du modèle de régression linéaire

simple 2.6. Degrés de liberté

92

2.7. Estimation de la variance résiduelle 2.8. Théorème de Gauss-Markov 2.9. Estimation des variances des paramètres 2.10. Distributions des estimateurs des paramètres 2.11. Intervalles de confiance des paramètres 2.12. Tests d’hypothèses sur les paramètres 2.13. Tableau d’analyse de la variance (Table ANOVA) 2.14. Coefficient de détermination R2 2.15. La régression et la corrélation 2.16. Application du modèle de régression linéaire simple 2.17. Analyse des résidus

3. Régression linéaire multiple 3.1. Modèle de régression linéaire multiple 3.2. Notations matricielles dans la régression multiple 3.3. Hypothèses de base 3.4. Estimateur des moindres carrés ordinaires du vecteur des

paramètres 3.5. Degrés de liberté des sommes de carrés 3.6. Estimateur de la variance résiduelle 3.7. Tests sur les coefficients d’une régression linéaire multiple 3.8. Tester la signification globale du modèle linéaire 3.9. Tableau d’analyse de la variance 3.10. Coefficient de détermination multiple R2 3.11. Coefficient de détermination multiple ajusté 3.12. Les coefficients de régression standardisés 3.13. Multicolinéarité en régression linéaire multiple 3.14. La prévision dans le cas d’un modèle de régression linéaire

multiple 3.15. Régression avec variables auxiliaires binaires 3.16. Choix du meilleur modèle 3.17. Comparaison de modèles 3.18. Analyse des résidus

2. Séries chronologiques

1. Généralités sur les séries chronologiques : description du problème ; exemples de séries chronologiques

2. Stationnarité et processus linéaires : processus stationnaires ; formule de Bartlett ; processus et opérateurs linéaires ; équations aux différences

3. Modèles de processus stochastiques : modèles ARMA ; modèles ARIMA

4. Méthode de BOX et Jenkins et Modélisation : Identification ; Estimation et Tests de validité ; choix des modèles et critères d’information

5. Modèles Saisonniers : Méthode classique de décomposition ; modélisation par les ARIMA saisonniers

6. Prévisions des séries chronologiques 7. Processus non-linéaires-Modèles GARCH


93



Pour l’élément Analyse de la régression :



Pour le cours de séries chronologiques :

Cours magistral interactif, Présentation en Powerpoint, syllabus de cours et exercices ;


1. BROCKWELL, P.J. & DAVIS, R.A (1996) Introduction to Time Series and Forecasting (Springer)

2. BROCKWELL, P.J. & DAVIS, R.A (1991) Time series : Theory and Methods

3. GOURIEROUX, C. et MONFORT, A. (1995) Séries temporelles et Modèles dynamiques. Economica

4. WEI, W.W.S. (1990). Time Series Analysis

5. GOURIEROUX, C. (1992). Modèles ARCH et applications financières. Economica

3. EVALUATION




3.2. NOTE DU MODULE




94





Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

MARRI FOUAD PA Statistique Statistique, Démographie ET

Actuariat

INSEA Cours, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

CHAOUBI

Abdelaziz

PES

Statistique Statistique, Démographie ET

Actuariat

INSEA Cours, TP

MARRI FOUAD PA Statistique Statistique, Démographie ET

Actuariat

INSEA Cours, TP


95


Intitulé du module ANALYSE DE LA VARIANCE ET STATISTIQUE NON PARAMETRIQUE






Important




96



Le cours d’analyse de variance se donne pour mission principale de présenter au futur ingénieur les modèles classiques d'analyse de variance et de covariance. Chaque modèle sera illustré par une application pratique en utilisant le programme SPSS.

Le deuxième élément du module a pour objectif d’introduire des méthodes statistiques basées sur des fonctions de valeurs observées dans un échantillon engendrant des variables aléatoires dont la distribution ne dépend pas explicitement de celle de la population de laquelle l’échantillon est extrait.



Probabilités, Inférence statistique.

1.3. VOLUME HORAIRE



Analyse de la variance 21 6 2 29

Statistique non paramétrique 22

2 24


% VH 81,1% 11,3% 7.5% 100%




1. Analyse de variance 1. Analyse de variance à un facteur 1.1. Facteurs, modalités et traitement 1.2. Modèle fixe 1.3. Table ANOVA 1.4. Test de Fisher 1.5. Modèle de régression équivalent 1.6. Analyse des résidus 1.7. Transformations 1.8. Tests sur l’égalité des variances 1.9. Modèle aléatoire

2. Comparaisons multiples 2.1. Estimation des effets du facteur étudié 2.2. Méthode de comparaisons multiples de Tuckey 2.3. Méthode de comparaisons multiples de Schéffé 2.4. Méthode de comparaisons multiples de Bonferroni

3. Analyse de variance à deux facteurs 3.1. Effets simples, effets principaux et interactions 3.2. Modèle fixe 3.3. Table ANOVA

97

3.4. Test de Fisher 3.5. Modèle de régression équivalent 3.6. Comparaisons multiples 3.7. Modèle mixte et modèle aléatoire

4. Analyse de variance à plusieurs facteurs 4.1. Modèle fixe d’analyse de variance à trois facteurs 4.2. Table ANOVA 4.3. Analyse des effets factoriels 4.4. Modèle aléatoire et modèle mixte à trois facteurs

5. Analyse de variance avec hiérarchisation des facteurs 5.1. Analyse de variance à deux facteurs hiérarchisés 5.2. Analyse de variance à trois facteurs hiérarchisés 5.3. Règles générales pour le développement des modèles d’analyse

de variance 5.4. Règles générales pour la détermination des espérances des

carrés moyens 5.5. Règles générales pour la détermination des sommes de carrés

et des degrés de liberté 6. Analyse de covariance

6.1. Analyse de covariance à un facteur (méthode de régression, méthode d’analyse de variance ajustée).

Statistique non paramétrique

1. Quelques estimations et tests utilisant les statistiques d’ordre 1.1. Les statistiques d’ordre 1.2. Estimation des fractiles 1.3. Tests sur les fractiles

2. Statistiques linéaires basées sur les rangs 2.1. Distributions uniformes 2.2. Statistiques linéaires basées sur les rangs et leurs

propriétés 3. Tests et estimation basés sur des échantillons indépendants

3.1. Formulation du problème 3.2. Cas de deux échantillons indépendants

3.2.1. tests (de Wilcoxon et autres tests) 3.2.2. estimation

3.3. Cas de plus de deux échantillons indépendants (test de Kruskal &Wallis)

4. Tests et estimation basés sur des échantillons dépendants 4.1. Formulation du problème 4.2. Cas de deux échantillons dépendants

4.2.1. tests (de Wilcoxon des rangs signés et autres tests)

4.2.2. estimation 4.3. Cas de plus de deux échantillons dépendants (test de

Friedman) 5. Autres procédures non paramétriques

5.1. Régression 5.2. Tests d’ajustement 5.3. Estimation de la fonction de densité

Séance(s) d’utilisation de logiciel(s) statistique(s) (SPSS ou autre) pour l’application des procédures non paramétriques


98



Les notes de cours sont envoyées aux étudiants par voie électronique au fur et à mesure de l’avancement du cours.

Des séances d’application du Logiciel SPSS pour l’analyse de variance sont prévues.

Pour le cours de statistique non paramétrique :



1. Capéraà Ph. Et B. Van Cutsem. (1988). Méthodes et modèles en statistique non paramétrique. Presses de l’Unversité Laval, Dunod.

2. Droesbeke J. J. et Jeanne F. , Inférence non paramétrique, (1996). A.S.U, Editions de l’Unversité de Bruxelles. Editions Ellipses.

3. Hardle, W. Applied Nonparametric Regression, (1990). Cambridge University Press. Econometric Society Monographs.

3. EVALUATION




3.2. NOTE DU MODULE






99



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

BAGHAGHA LAYACHI

PES

Statistique Statistique, Démographie et

Actuariat

INSEA Cours, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

TIRARI MOHAMMED

EL HAJ

PA Statistique Statistique, Démographie et

Actuariat

INSEA Cours, TP

BAGHAGHA LAYACHI PES Statistique Statistique, Démographie et

Actuariat

INSEA Cours, TP


100


Intitulé du module MICRO-ECONOMIE I


Département d’attache ECONOMIE ET FINANCE




Important





101


Ce cours a pour objet de présenter les fondements théoriques de l’allocation optimale des ressources rares dans une économie de marché. Aussi seront analysés :

1. les modèles qui fondent les décisions du consommateur dans l’espace des quantités et dans l’espace des valeurs ; les

décisions du producteurs dans les marchés des inputs et ceux des outputs.

2. Les forces interactives qui interviennent dans fixation des prix et dans leurs évolutions.

3. Les outils d’appréciation de l’optimalité des allocations des ressources aux points de vue individuels et collectif.

4. Les adaptations des décisions du modèle concurrentiel qu’implique la prise en compte des interdépendances

qu’impliquent la vie en collectivité, appréhendées à travers les biens publics et les externalités.



Principes d’Economie 1 et 2

1.3. VOLUME HORAIRE



Microéconomie I 40 12 4 56


% VH 71.43% 21.43 7.14% 100%




1. Cours 1. Introduction 2. Le Comportement du consommateur dans l’espace des prix et dans

l’espace des valeurs 3. Le Comportement du producteur dans les marchés des inputs et ceux

des outputs. 4. Equilibre dans un marché isolé 5. Equilibre général 6. Optimum, efficacité économique et rendement social 7. L’Optimum et les interdépendances créées par les biens publics et les

externalités


102



Le Cours : La forme de présentation du cours sera adaptée en fonction du contenu :

1. Les démonstrations faisant appels aux développements mathématiques seront faites sur le tableau selon la méthode classique

2. Les principales conclusions et les règles de décision seront présentées en codex (formules simplifiées) par le recours au vidéoprojecteur.

3. La logique d’ensemble des chapitres et du cours est fournie par un polycopié qui donne la conception personnelle de l’enseignant, qui doit être confrontée et/ou complémentée par au moins une autre référence parmi celles citées dans le polycopié ou toute autre, de niveau équivalent, accessible selon les possibilités et les préférences de chaque étudiant.

Les TD Ils peuvent être dispensés sous forme d’exercices ou d’exposés oraux ou écrits selon les instructions de l’enseignant et/ou les contraintes du temps et des effectifs

3. EVALUATION



Cours : Un examen partiel et un examen final. TD : exposés oraux et/ou écrits

3.2. NOTE DU MODULE


Cours : examen partiel 25% ; examen final 50% et TD : 25%





103


Coordonnateur :


EL MABROUK JELLOUL PES Économie Économie Finance INSEA Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

EL MABROUK JELLOUL PES Économie Économie Finance INSEA Cours, TD


104


Intitulé du module MACRO-ECONOMIE I


Département d’attache ÉCONOMIE ET FINANCE




Important






105

Le module porte sur l’étude des théories et modèles de la macroéconomie. L’objectif principal est la compréhension des mécanismes de détermination de l’équilibre macroéconomique par référence aux modèles d’inspiration classique et keynésienne tenant compte des hypothèses qui sous-tendent les comportements des agents et des agrégats. L’étude de détermination de l’équilibre économique global est complétée par l’analyse des politiques économiques ( politique budgétaire et politique monétaire principalement) et leur efficacité quant aux objectifs de stabilisation en économie fermée et en économie ouverte.



Principes d’Economie 1 et 2

1.3. VOLUME HORAIRE



Macroéconomie I 40 12 4 56


% VH 71.43% 21.43% 7.14% 100%



1. Macroéconomie 1. Le cadre général de l’analyse macroéconomique : l’approche macroéconomique, les agents, les marchés, les agrégats, le concept d’équilibre macroéconomique, les interdépendances globales et les relations comptables, les tableaux macroéconomiques de synthèse : Le TRE, Le TEE, Le TOF et la Matrice de Comptabilité Sociale, le besoin d’étude des comportements macroéconomiques

2. Les comportements macroéconomiques et les équilibres des marchés

2.1. Le marché du travail : activité, emploi et chômage, comportement d’offre et de demande, équilibre du marché du travail

2.2. Le marché des biens et services : Offre des biens et services, technologie de production, principales composantes de la demande : comportement de consommation et d’investissement

2.3. Le marché monétaire : offre de monnaie, processus de création monétaire, multiplicateur du crédit, comportement de demande de monnaie, déterminants de l’équilibre du marché monétaire

2.4. Le marché financier : offre de titres, demande de titres, équilibre du marché financier

3. Détermination de d’équilibre macroéconomique : présentation d’un modèle-type regroupant les quatre marchés

106

macroéconomiques, recherche de la solution du modèle et analyse de l’impact des changements exogènes sur l’équilibre

4. Le modèle classique de détermination de l’équilibre macroéconomique : logique du modèle classique, les fondements de ce modèle et ses principales hypothèses, structure du modèle, caractéristiques de l’équilibre classique, modifications de l’équilibre, analyse des politiques budgétaires et monétaires dans le cadre de ce modèle

5. Le modèle keynésien simplifié et le schéma IS-LM : logique de base du modèle keynésien, prééminence des facteurs de demande, les hypothèses du modèle kynésien, la formulation simple du modèle et le multiplicateur keynésien, le schéma IS-LM avec prix fixes et prix variables, caractéristiques de l’équilibre keynésien, analyse des multiplicateurs budgétaires et monétaires, l’effet d’éviction, courbe de demande agrégée et d’offre agrégée

6. La synthèse des théories classique et keynésienne : le modèle à prix fixes, rationnement et différents régimes de déséquilibre : chômage keynésien, chômage classique et inflation contenue, implications au plan de la politique économique

7. Analyse des politiques économiques : la politique financière et la politique monétaire, efficacité des politiques économiques selon le cycle conjoncturel : expansion, stagnation, récession ; la controverse entre monétaristes et keynésiens ; dynamique de la contrainte budgétaire de l’Etat

8. L’équilibre macroéconomique en économie ouverte : introduction des variables du commerce extérieur, le comportement des importations, des exportations et des flux de capitaux, la balance des paiements et la contrainte financière externe, les différents régimes de change, le modèle Mundell-Fleming, analyse des politiques économiques en régime de change fixe et flexible : politique budgétaire, politique monétaire, politique commerciale et politique de change. Problème d’affectation des instruments aux objectifs de politique économique : principe de Tinbergen et complément de Mundell, interdépendance et coordination des polmitiques

9. Dynamique prix, salaires et productivité : Différentes formes d’inflation, les facteurs explicatifs de l’inflation, l’arithmétique entre prix, salaires et productivité, la courbe de Phillips et l’arbitrage entre inflation et chômage, la loi d’Okun, la boucle prix-salaires, le rôle des anticipations dans la détermination de l’arbitrage inflation-chômage, l’hypothèse des anticipations rationnelles et l’apport des nouveaux classiques.




107

L’enseignement se décompose en deux parties : les séances de cours magistral et les applications dans le cadre des travaux dirigés. Les présentations dans le cadre du cours magistral sont consacrées aux fondements théoriques et à la compréhension des mécanismes régissant la dynamique macroéconomique. Les séances de travaux dirigés sont réservées aux applications des notions théoriques, aux exercices et à la manipulation des instruments d’analyse ainsi qu’aux exposés sur des thématiques appropriées.

3. EVALUATION



Un contrôle continu à travers les travaux pratiques, les devoirs et les exposés préparés et un examen final.

3.2. NOTE DU MODULE


Contrôle continu 20 %, examen final 80%






Coordonnateur :


TAHRAOUI M’HAMED PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE ET FINANCE INSEA Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

108

TAHRAOUI M’HAMED PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE ET FINANCE INSEA Cours, TD


109

Intitulé du module Méthodes d’analyse démographique et Analyse de la Migration


Département d’attache Statistique, Démographie et Actuariat


Semestre d’appartenance du module

Important






Ce module vise la maitrise par les étudiants des méthodes d’analyse démographiques, d’une part l’analyse de la mortalité, de la fécondité et de la nuptialité et d’autre part l’analyse de la migration. Le premier élément permet la maitrise des techniques d’analyse de trois phénomènes démographiques à savoir la mortalité, la fécondité et la nuptialité. Le second élément "Analyse de la migration" a pour objectif de traiter les méthodes de mesures, de collecte et les techniques d’analyse propres aux phénomènes migratoires.

110



Statistique descriptive Calcul des Probabilités Principes d’Analyse Démographique

1.3. VOLUME HORAIRE



Méthodes d’analyse démographique 22 12 2 36

Analyse de la migration 10 2 12


% VH 66,6% 25% 8,4% 100%



Méthodes d’Analyse Démographique

1. Généralités et rappel des principes de l’analyse démographique 1.1. Analyse de cohorte/analyse transversale 1.2. Etat pur/état perturbé 1.3. Diagramme de Lexis 1.4. Indicateurs : Quotients, taux, intensité, calendrier,… 1.5. Tables d’extinction (mortalité, primo-nuptialité,...)

2. Analyse de la mortalité 2.1. Les mesures de la mortalité générale : taux de mortalité, taux

de mortalité standardisés, variations saisonnières de la mortalité 2.2. Les méthodes d'analyse de la mortalité infantile : mesures de la

mortalité infantile, composantes de la mortalité infantile, analyse biométrique de la mortalité infantile

2.3. Les tables de mortalité : approche de translation: table de mortalité du moment, approche par cohorte: table de mortalité d'une génération

2.4. L'évaluation de la mortalité maternelle : Sur le plan de l'observation, sur le plan de la mesure, appréciation critique des différentes méthodes d'observation et de mesure

3. Analyse de la Fécondité Mesures générales de la natalité et de la fécondité : Âge fécond, approche longitudinale (descendance finale (à partir de l’état civil et d’une enquête rétrospective), âge moyen à la maternité et l’âge moyen des mères, écart type de l’âge à la maternité, rang de naissance ou parité, descendance par rang, probabilité d’agrandissement de la famille, intervalles inter-génésiques),

111

approche transversale (taux de fécondité par âge, indice conjoncturel de fécondité ou indice synthétique)

4. Analyse de la Nuptialité

4.1. Les indicateurs de la nuptialité : indice synthétique de primo-nuptialité, âge moyen au premier mariage, célibat définitif, table de primo-nuptialité,…

4.2. Les facteurs perturbateurs et les particularités du mariage : la mortalité et la migration, le rapport des sexes, différence d’âges des époux, polygamie, dissolution des unions (divorce : causes et conséquences ; veuvage), le remariage,…

Analyse de la Migration 1. Définition du concept migration 2. Sources de données sur les migrations 3. Mesure de la migration 4. Analyse spatiale de la migration 5. Étude de cas 6. Articles de lecture




Cours magistral interactif, présentation en Powerpoint et syllabus de cours et Exercices Portefeuille de références bibliographiques :

1. Wunsch G. J., Termote M. G. , 1978, Introduction to demographic analysis: principles and methods, Plenum Press

2. Wunsch G. J., Termote M. G. et Duchêne J., 1997, Démographie : analyse et synthèse 3. Pressat R., 1983, Analyse démographique, PUF 4. Vandeschrick C., Analyse démographique, Population et Développement N°1,

Academia/L’harmattan 5. Leridon H., Démographie : analyse et modèles

3. EVALUATION



1. Méthodes d’Analyse Démographique :

112

L’évaluation repose sur un contrôle et un examen écrit selon les pondérations respectives de 40% et 60% 2. Analyse de la migration :

L’évaluation repose sur un contrôle et un examen écrit selon les pondérations respectives de 40% et 60%

3.2. NOTE DU MODULE


La note finale utilisera les pondérations par élément de module suivantes : Méthodes d’Analyse Démographique : 75% Analyse de la Migration : 25%






Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

BAKASS FATIMA PES STATISTIQUE et

DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE

et ACTUARIAT

INSEA Cours et TD

Intervenants :

Nom et Prénom


DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE

et ACTUARIAT

INSEA Cours et TD


114


Intitulé du module Entreprenariat II




Module de management


Important






Le module a comme vocation de permettre aux étudiants de se familiariser avec les outils de gestion et de management de l’entreprise.



115

1.3. VOLUME HORAIRE



Finance d'entreprise 12 2 14

Marketing 12 2 14

Introduction au droit 26 2 28


% VH 89.3% 10.7% 100%




1. Finance d’entreprise 1. L’exploitation des données 2. La pratique financière 3. Normes comptables 4. Concurrence et parts de marché

3. Marketing 1. Qu’est ce qu’un marché ? 2. Formation des prix 3. Elasticité du marché

2. Introduction au droit

1. Principes de Droit 2. Droit des affaires




Cours sur support PowerPoint et études pratiques d’exemples et de cas

3. EVALUATION


116


Un contrôle continu basé sur les interventions, les exposés et la participation. Un examen final est organisé à la fin du semestre. Contrôle continu 30%, examen 70%

3.2. NOTE DU MODULE


Finance d’entreprise : 25% Marketing : 25 % Introduction au droit: 50%






Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

EFFINA DRISS PA ÉCONOMIE ÉCONOMIE ET

FINANCE

INSEA Cours/TD

Intervenants :

Nom et Prénom

117

EL CAIDI ABDELAZIZ PA ÉCONOMIE ÉCONOMIE ET

FINANCE

FSJE Cours/TD

EL ABDOUNI

MOHAMMED

PES DROIT ÉCONOMIE ET

FINANCE

FSJE Cours/TD


118


Intitulé du module Communication III




Modules de langues, communication et des TIC.


Important






1. Techniques d’expression et de communication : Donner les bases de la communication en conjuguant son aspect théorique à de la pratique. Le recours à des lectures d’articles de revue ayant un caractère économiques, ou traitant de politique internationale. Favoriser la prise de parole et à sa bonne gestion.

2- Professional English I: This course is designed to introduce a number of contemporary issues of professional English mainly those related to Economics, Statistics, Finance, Operational Research and Computer Science. The objective is to introduce students to issues in contemporary Business/management topics, such as international economics, globalization, banking and ICT…issues related to practical business will be explored such as writing business reports, ethics, and communication mainly public speaking. Instructors can use different textbooks and materials.

119



Aucun

1.3. VOLUME HORAIRE



Professional English I

22 2 24

Techniques d’expression et de communication

22 2 24


% VH 91.67% 8.33% 100%



1. Techniques d’expression et de communication

1. Notion de base 1.1. Types et composantes de communication 1.2. Enjeux de la communication 1.3. Lecture & débat

2. La communication Interpersonnelle 2.1. Communication interpersonnelle 2.2. Mécanismes et d'application de la communication 2.3. Importance du contexte dans la communication 2.4. Lecture & débat

3. Eléments communs à la communication orale et écrite 3.1. Communication orale/Oser parler en public 3.2. Empathie & L'écoute active 3.3. Gestion du corps: respiration, regard, voix & Gestion du

trac 3.4. Gestion du corps dans l'espace 3.5. Communication écrite, un courrier électronique 3.6. Lecture & débat

4. Techniques de rédaction Techniques de rédaction du rapport de stage de découverte d'entreprise.

2. Professional English I

Teaching students basic and professional vocabulary and themes related to business issues (finance, Economy, globalization, trade, taxes, insurance, macroeconomics, banking,…) with the ultimate objective of mastering verbal communicative skills.



120

1. Techniques d’expression et de communication

Pousser les étudiants à faire des exposés entre autres pour mieux assimiler les règles de la bonne communication (écouter les autres et exprimer ses opinions dans le respect des autres).

2- Professional English I Reading, writing and speaking activities.



- Enseignement utilisant des moyens audiovisuels - débats et conversations pour faire participer les étudiants à la pratique de la langue - exposés des étudiants sur des thématiques relevant de leurs spécialités

polycops contenant les éléments de base

3. EVALUATION



- contrôle continu au cours du semestre - examens du semestre - un tiers de la note pour le control continu - un tiers pour la participation durant les cours - un tiers pour l’examen du semestre

3.2. NOTE DU MODULE


Techniques d’expression et de communication : 50 % - Professional English I : 50%



Préciser, le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module :

Le cas échéant, la note minimale requise pour chaque élément du module : 06/20

121



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

TOUHTOUH

Rachid

PA Anglais Sciences Sociales, Communication et Langues

INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom

TOUHTOUH

Rachid

PA Anglais Sciences Sociales, Communication et Langues

INSEA Cours

EL YAMANI

YAMINE

PA Français ÉCONOMIE ET FINANCE INSEA Cours


122


Intitulé du module Enquêtes Statistiques et Techniques de Sondage


Département d’attache Statistique, Démographie et Actuariat


Module scientifique et technique de spécialisation


Important






Le module a pour objet de permettre aux étudiants d’acquérir les connaissances théoriques et pratiques sur les enquêtes statistiques, notamment la méthodologie de montage d’une enquête et les techniques de sondage. le premier élément de module vise les principaux aspects matériels de la réalisation de l’enquête statistique et leurs développements théoriques à travers un examen approfondi de chaque étape de l’enquête, des études de cas et la réalisation d’une enquête statistique sur le terrain par les étudiants eux-mêmes. Le deuxième élément de module traite des techniques usuelles de tirage de l’échantillon, d’estimation des paramètres et

123

d’évaluation de la précision de ces estimateurs. Ces techniques sont : le sondage aléatoire simple, le sondage stratifié, le sondage aléatoire systématique, le sondage par grappes et le sondage à 2 ou plusieurs degrés. Une introduction est faite aux sondages où le tirage est à probabilités inégales. Le redressement des estimateurs à travers l’information auxiliaire est aussi introduit.



Statistique descriptive, Calcul des Probabilités, Inférence Statistique

1.3. VOLUME HORAIRE



Méthodologie d’enquêtes statistiques 22 8 2 32

Techniques de sondage 22 14 2 38


% VH 62,9% 20% 11,4% 5,7% 100%



1. Méthodologie d’Enquêtes Statistiques

3. Aspects théoriques de l’enquête statistique 3.1. Introduction/Généralités 3.2. Conception d’une enquête 3.3. Généralités sur les techniques d’échantillonnage 3.4. Principes de la collecte des données par questionnaire 3.5. Traitement des données 3.6. Analyse et interprétation des résultats 3.7. Elaboration du rapport final de l’enquête

4. Etudes de cas 4.1. Recensements : RGPH, Recensement Général

Agricole, Recensement Economique 4.2. Enquêtes : Enquête de conjoncture, Enquête

Démographique et de Santé, Enquête sur les niveaux de vie des ménages, Enquête Structure, Enquête Emploi

3. Techniques de Sondage

1. Principes de base de l’échantillonnage 1.1. Généralités 1.2. Problèmes fondamentaux des sondages 1.3. Formalisation et vocabulaire de base 1.4. Mesures d’erreurs d’échantillonnage 1.5. Base de sondage 1.6. Les préoccupations du sondeur

2. Sondage aléatoire simple 2.1. Mode d’échantillonnage 2.2. Probabilité d’inclusion

124

2.3. Expressions des estimateurs 2.4. Mesure de la précision 2.5. Cas des proportions 2.6. Taille de l’échantillon 2.7. Expression de l’estimateur du ratio 2.8. Mesure de la précision

3. Sondage stratifié 3.1. Justification de la stratification 3.2. Mode d’échantillonnage 3.3. Notations spécifiques 3.4. Estimateurs et mesure de la précision 3.5. Taille de l’échantillon 3.6. Allocation de l’échantillon et mesure de la précision 3.7. Comparaisons entre les précisions des différents

modes 3.8. Nombre de strates 3.9. Délimitation des strates

4. Estimation Indirecte : utilisation de l’information auxiliaire 4.1. Justification du recours à l’information auxiliaire au

niveau des estimateurs 4.2. Estimation indirecte par quotient et mesure de la

précision 4.3. Estimation indirecte par régression et mesure de la

précision 4.4. Estimation indirecte par produit et mesure de la

précision 4.5. Comparaisons des précisions des différents

estimateurs et par rapport au sondage aléatoire simple 5. Sondage avec tirage à probabilités inégales

5.1. Justification du recours à l’information auxiliaire différenciant l’importance des unités

5.2. Probabilité d’inclusion 5.3. Mode de tirage 5.4. Estimateur et mesure de la précision

6. Sondage aléatoire systématique 6.1. Mode de tirage 6.2. Estimateur et mesure de la précision 6.3. Le sondage aléatoire systématique par rapport au

sondage aléatoire simple 6.4. Le sondage aléatoire systématique par rapport au

sondage stratifié 6.5. Sondage aléatoire systématique à plusieurs démarrages 6.6. Cas de caractères à tendance linéaire

7. Sondage par grappes 7.1. Justification du recours au mode d’échantillonnage 7.2. Mode de tirage 7.3. Notations spécifiques 7.4. Cas de grappes de tailles égales 7.5. Estimateurs et mesures de la précision 7.6. Comparaison au sondage aléatoire simple 7.7. Cas de grappes de tailles inégales 7.8. Estimateurs et mesures de la précision

8. Sondages à deux ou plusieurs degrés 8.1. Justification du recours au mode d’échantillonnage 8.2. Mode de tirage

125

8.3. Cas d’unités primaires de tailles égales 8.4. Estimateurs et mesures de la précision 8.5. Comparaison au sondage par grappe et au sondage

aléatoire simple




Pour l’élément : Méthodologie d’Enquêtes Statistiques

Cours magistral interactif, Présentation en Powerpoint et syllabus de cours Etudes de cas et exercices Portefeuille de références bibliographiques :

1. Colin et al., (1994), Initiation aux méthodes quantitatives en sciences humaines, 2ème édition, Gaëtan Morin éditeur, Montréal-Paris-Casablanca

2. Droesbeke J-J et L. Lebart, (2001), Enquêtes, modèles et applications, DUNOD, Paris 3. Ardilly, P., (2004), Echantillonnage et méthodes d’enquêtes, Cours et cas pratiques, DUNOD, Paris 4. HCP, (2004), Recensement Général de la Population et de l’Habitat, Rabat 5. HCP, (2006/2007), Enquête Nationale sur le Niveau de Vie des Ménages, Rabat 6. Ministère de la Santé publique, (2004), Enquête Nationale sur la Population et la Santé Familiale

(Enquête de PAPFAM de 2003/2004), Rabat

Pour les Techniques de Sondage

Cours magistral interactif, Présentation en Powerpoint, Syllabus Exercices Références de Base :

1. Ardilly, P. (1994) « Les Techniques de sondage », Editions TECHNIP, 393 pages

2. Cochran (1978) « Sampling Techniques», John Wiley, 413 pages

3. Ardilly, P. et Tillé, Y. (2003) « Exercices corrigés de méthodes de sondage », Editions ellipses, 307 pages

3. EVALUATION



Pour l’élément : Méthodologie d’Enquêtes Statistiques, il est prévu d’évaluer les connaissances et les compétences acquises par les étudiants à travers un projet individuel à réaliser par l’étudiant et un examen écrit (50% pour le projet et 50% pour l’examen)

126

Pour l’élément : Techniques de Sondage, il est prévu d’évaluer les connaissances des étudiants à travers deux devoirs libres (30%), contrôle 1 (30%) et contrôle 2 (40%)

3.2. NOTE DU MODULE


Le calcul de la moyenne du module à partir des deux notes des deux éléments se fait en utilisant les coefficients respectifs 50% et 50%.






Coordonnateur :


Nature

d’intervention*


DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE et

ACTUARIAT

INSEA Cours, TD et TP

Intervenants :

127

Nom et Prénom


DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE et

ACTUARIAT


FAZOUANE

ABDESSELAM

PES STATISTIQUE et

DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE et

ACTUARIAT



128


Intitulé du module Modèles de population et Projections démographiques


Département d’attache Statistiques, Démographie et Actuariat




Important




129



L’objectif du premier élément "Modèles mathématiques de population" est d’initier les étudiants à la modélisation en démographie par la présentation de modèles de population d’ordre théorique, empirique et stochastique.



Statistique descriptive Analyse démographique Sociologie

1.3. VOLUME HORAIRE



Modèles de Population 16 2 18

Projections démographiques 16 12 2 30


% VH 66,7% 25% 8,3% 100%



Modèles de population Introduction Chapitre I: Fonctions fondamentales et leur signification

I- Les fonctions de mortalité I.1- La fonction de force de mortalité I.2- Les fonctions de la table de mortalité I.3- Les fonctions déduites de la fonction de survie I.4- La relation taux-quotients de mortalité

II- Les fonctions de fécondité II.1- Les fonctions de maternité brute et nette II.2- La relation entre fonctions nette et brute de maternité

Chapitre II: Les populations stables I- Population fermée II- Population Malthusienne

II.1- Modèle et paramètres démographiques

130

II.2- Relation entre la composition par âge et la force de mortalité II.3- Effet de variation du taux d'accroissement sur la composition par âge

III- Population Stable III.1- Modèle et paramètres démographiques III.2- L'Intervalle Longitudinal entre Générations III.3- L'Age Moyen Stable Transversal III.4- L'Intervalle de Lotka entre Générations III.5- Estimation et relations approchées entre les trois types d'intervalles III.6- Le théorème de Lotka de convergence vers l'état stable

IV- Population Stationnaire IV.1- Modèle et paramètres démographiques IV.2- Age moyen au décès et âge moyen de la population

V- Généralisation des modèles stable et stationnaire à des données par groupe d'âges

VI- Populations semi-stables et quasi-stables VI.1- Les populations semi-stables VI.2- Les populations quasi-stables

Chapitre III: Les modèles globaux de population I- Les populations logistiques

I.1- Hypothèses et modèle I.2- Estimation des paramètres du modèle

II- Les populations à évolution linéaire II.1- Hypothèses et modèle II.2- Estimation des paramètres du modèle

Chapitre IV: Les modèles stochastiques de population I- Modèle de Poisson II- Modèle de Yule III- Modèle Linéaire de naissances et de décès

Chapitre V: Les modèles de tables-types de mortalité I- Les tables à entrée unique des Nations Unies II- Les familles régionales de Coale et Demeny III- Les tables de Lederman IV- Le système des tables Logits de Brass V- Les tables-types de l'OCDE VI- Les Nouvelles tables-types des Nations Unies

Chapitre VI: Les modèles de fécondité I- Objet de la modélisation et types de modèles II- La modélisation indirecte: Le modèle Gompertzien de

Brass III- La modélisation directe: Le modèle de Coale et Trussell La modélisation basée uniquement sur l'âge: Le modèle de Brass

Projections démographiques 1. Généralités 1.1. Utilité des projections de population et des ménages 1.2. Producteurs de Projections 1.3. Méthodes mathématiques de projection

a. Evolution multiplicative ou exponentielle b. Evolution logistique

1.4. Indices perspectifs de survie et les Indices de fécondité liés aux projections

2. Méthodes des composantes 2.1. Objet de Micro et Macro simulation

131

2.2. Groupes d’âges : composantes en Macro simulation 2.3. Projection des groupes d’âges intermédiaires x,x+4 ans 2.4. Projection du premier groupe d’âges 0-4 ans

2.5. Projection du dernier groupe d’âges ans et + 3. Matrice de Leslie

3.1. Agrégation des formules de projection : définition de la matrice

3.2. Propriétés de la matrice de Leslie : Valeurs et vecteurs propres

3.3. Utilisation pour les projections 3.4. Projection de la population : les deux sexes 3.5. Projection de la population : prise en considération de la

migration entre les deux milieux de résidence 4. Elaboration des hypothèses de projection

4.1. Variantes d’évolution de la mortalité et de la fécondité 4.2. Table de mortalité âge par âge 4.3. Taux de fécondité par âge

5. Projection des ménages 5.1. Méthodes des taux de chefs de ménages 5.2. Evolution des taux de chefs de ménages 5.3. Projection des ménages selon la taille de ménage




Pour l’élément « Modèles de Population » Cours magistral interactif, présentation en Powerpoint et syllabus de cours Exercices et projets Portefeuille de références bibliographiques,

1. N. Keyfitz : « Applied mathematical demography ». John Wiley and Sons, 1977, 388p. 2. J. Pollard: “Mathematical models for the growth of human populations” Cambridge University Press, 1973.

Pour l’élément « Projections démographiques » Cours magistral interactif, présentation en Powerpoint et syllabus de cours Exercices et projets Portefeuille de références bibliographiques,

1. Christine Wattelar (1980) « Perspectives Démographiques par sexe et par âge : les Indices de mortalité et le calcul des survivants », Université catholique de Louvain, Recherches Démographiques n°2, CABAY Librairie Editeur, Belgique

2. John Boongarts, Thomas Burch and Kenneth Wachter (1987) « Family Demography : Methods and their Applications , International Studies Demography, Clarendon Press OXFORD

3. United Nations (2004) « World Population To 2300 », Department of Economic and Social Affairs, Population Division, New York

David Sherwell and Londiwe Masinga (2007) « Leslie Matrix Model in Population Dynamics », African Institute for Mathematical Sciences (AIMS), University of Witwatersrand

132

3. EVALUATION



Contrôle 30%, TP 30% et Examen 40%

3.2. NOTE DU MODULE







133


Coordonnateur :


Nature

d’intervention* FAZOUANE

ABDESSELAM

PES STATISTIQUE ET

DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE ET

ACTUARIAT

INSEA COURS

Intervenants :

Nom et Prénom

FAZOUANE

ABDESSELAM

PES STATISTIQUE ET

DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE ET

ACTUARIAT

INSEA COURS

BERROUYNE

MUSTAPHA

INGENIEUR STATISTIQUE ET

DEMOGRAPHIE

- INSEA COURS, TP


135


Intitulé du module Économétrie et Projections économiques






Important




136



L'analyse des données économiques est devenue une activité principale dans l'administration publique tout comme dans l'entreprise privée. Elle aide à préparer une décision. Des modèles économiques sont alors de plus en plus construits et utilisés pour traiter ces données, tester des hypothèses, prédire la valeur d'une ou de plusieurs variables d'intérêt ou encore simuler l’impact du changement du niveau d’une ou de plusieurs variables sur une ou plusieurs autres.

Dans le premier élément « Econométrie » nous traitons quelques méthodes statistiques de l'économétrie utilisées dans le monde des affaires et de la gestion privée et publique. L'objectif principal est de fournir aux étudiants plus qu'une introduction aux problèmes de l'économétrie, après quoi ils seraient capables de comprendre les modèles économétriques discutés devant eux et éventuellement être capables de participer à leur construction. Le cours ne se limite pas aux rappels ou à l’introduction des fondements théoriques de base nécessaires. Nous passerons assez rapidement aux problèmes pratiques de l'économétrie à travers des exemples d'intérêt et des études de cas tous tirés des différents domaines de la vie économique marocaine ou autre.

L’objectif de l’élément « Projections économique » est de permettre aux étudiants d'intégrer les informations et les données statistiques conjoncturelles temporelles et parfois structurelles dans des cadres formalisés et modélisés pour suivre, expliquer et prévoir les principales variables économiques (produit intérieur brut (PIB) nominal, PIB réel, consommation, investissement, grandeurs du commerce extérieur, niveau de l’emploi, taux de chômage, taux d’inflation, taux d'intérêt, taux de change, …etc.).

Une attention particulière est portée sur les modélisations et problèmes économétriques associés à ces modélisations. Ainsi, des modèles simples et d’autres plus complexes seront construits et/ou expliqués puis utilisés pour faire des projections (et simulations) économiques pertinentes. Une bonne connaissance des cours de base d’économétrie, de comptabilité nationale, de macroéconomie, des politiques monétaires et fiscales, du fonctionnement du marché du travail et du commerce international serait requise. Dans sa partie pratique ce cours ferait appel à l’utilisation de logiciels spécialisés (Eviews, GAMS, Stata, …).

À la suite de ce cours, en principe l'étudiant-ingénieur serait en mesure de comprendre et de lire avec un œil critique les rapports sur les prévisions, projections et simulations économiques. Il serait aussi capable de vérifier et de critiquer les arguments présentés pour justifier les prévisions économiques et financières. Il serait enfin capable d'agir, dans son propre

domaine de compétence, en connaissant les implications de la position de l'économie par rapport au cycle économique de façon générale.



Inférence statistique 1, Régression, Microéconomie, Macroéconomie, Comptabilité nationale.

1.3. VOLUME HORAIRE



Économétrie 40 2 42

Projection Économique 12 2 14


% VH 92,9% 7,1% 100%


137


1. Économétrie 1. Introduction de la démarche économétrique 2. Le modèle de régression linéaire simple : présentation et rappels 3. Le modèle de régression linéaire simple : extensions et cas particuliers

3.1. Le temps comme régresseur 3.2. La variable endogène retardée comme régresseur 3.3. Transformations des variables et formes non linéaires.

4. Le modèle de régression linéaire multiple : présentation et rappels 5. Extensions dans le modèle de régression linéaire multiple :

5.1. Tests de contraintes linéaires sur les paramètres ; 5.2. Tests de changement structurel ; 5.3. Prévision

6. Le modèle de régression linéaire multiple avec matrice de variances-covariances des perturbations non scalaire et moindres carrés généralisés (MCG)

7. Autocorrélation des perturbations : problème, test et solutions 8. Hétéroscédasticité des perturbations : problème, test et solutions 9. Variables auxiliaires, modèles à coefficients variables et étude de cas

9.1. Introduction et pertinence ; 9.2. Variation de l’ordonnée à l’origine et variables dichotomiques

; 9.3. Variations des coefficients réponse ; 9.4. Le piège des variables dichotomiques ; 9.5. La prise en compte de l’interaction ; 9.6. Variables continues et coefficients variables ;

10. Multi colinéarité, variables colinéaires en économétrie 10.1. Introduction et position du problème ; 10.2. Des cas économiques usuels de multi colinéarité ; 10.3. Le modèle statistique : contexte et conséquences ; 10.4. Identification de la multi colinéarité ; 10.5. Des solutions à la multi colinéarité ; 10.6. Étude de cas n°4.

11. Modèles avec régresseurs stochastiques et erreurs sur les variables

2. Projections Économiques

1. Notions de base sur les projections économiques

1.1 Introduction générale et objet des projections économiques ;

1.2 Sources et traitements des données : transformation des séries temporelles et représentations graphiques ;

1.3 Comptes nationaux (valeurs réelles et nominales), répartition des dépenses réelles et nominales , prix relatifs ;

1.4 Évolution structurelle et conjoncturelle des grandes catégories de dépenses des comptes nationaux ;

1.5 Définition des cycles économiques ;

1.6 Taux de croissance du PIB (nominal, réel, potentiel) : ses déterminants et les implications pour la politique économique ;

1.7 Indicateurs économiques globaux et indicateurs sectoriels ;

138

1.8 Types de modélisations macroéconomiques ;

2. Projections des principales composantes de la demande finale

2.1 Indicateurs sectoriels des composantes de la demande finale (consommation, investissement, exportations, … etc.) ;

2.2 Projection globale de la consommation finale des ménages;

2.3 Projection par grands produits de la consommation des ménages ;

2.4 Projection globale de l’investissement privé ;

2.5 Projection global de l’investissement public ;

2.6 Projections sectorielles de l’investissement ;

2.7 Projections des composantes du commerce extérieur

(importations, exportations; taux de couverture, déficit

courant,…) ;

2.8 À propos des indicateurs avancés de la conjoncture

économique.

3. Projections des variables du marché monétaire

3.1 Le marché de la monnaie (les intervenants,

l'interdépendance avec le secteur réel de l'économie) ;

3.2 Projection de la demande de monnaie ;

3.3 Régimes de change et politique monétaire ;

3.4 Le marché des changes et rôle des flux financiers ;

3.5 L'intervention sur le marché des changes et

l'interdépendance avec le marché monétaire.

4. Projections des variables économiques liées aux facteurs démographiques

4.1 Caractérisation et structure du marché du travail ;

4.2 Projection de l’offre globale du travail ;

4.3 Projections par qualification de l’offre du travail ;

4.4 Projections des demandes globales et sectorielles du

travail ;

4.5 Projection du taux de chômage ;

4.6 Gains de productivité ;

4.7 Écart de production (output gap), taux d'inflation, taux

de chômage et implication pour la politique monétaire.

5. À propos d’une structure macroéconomique cohérente ou cadrage macroéconomique

5.1 Objet d’une structure macroéconomique cohérente ;

5.2 Construction, spécification et formulation de la structure macroéconomique globale ;

5.3 Problèmes d’estimation économétrique des modèles de

139

cadrage macroéconomique ;

5.4 Résolution, projections et simulations à partir des modèles de cadrage macroéconomique ;

5.5 Interprétations des résultats.




L’enseignement se fait essentiellement par voie de présentations par vidéoprojecteur et se complète par les polycopiés qui contiennent le contenu de base. Les polycopiés constituent un outil d’aide qui a pour unique rôle de permettre à l’étudiant de suivre avec aisance les séances de présentation mais n’est pas du tout suffisant pour préparer les contrôles. Les illustrations, actualisations et tout autre complément de cours sont naturellement réservés aux présentations en amphi et font parie intégrante de l’enseignement du module. Des séances de travaux pratiques sur ordinateur seront aussi programmées (mais pendant les séances du cours magistral seulement à cause des effectifs) pour traiter des données réelles en utilisant un logiciel spécialisé (Eviews ou Stata) pour lequel une brève introduction sera faite le cas échéant.

3. EVALUATION



Un contrôle continu et en finale un examen.

3.2. NOTE DU MODULE


La note de l’élément de module : Contrôle continu 30%, examen 70%

La note du module : Elément de module 1 : Econométrie 75%,

Elément de module 2 : Projections économiques 25%


140





Coordonnateur :


ABDELKHALEK TOUHAMI PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE et FINANCE INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom



141


Intitulé du module Micro-économie Avancée et Théorie des jeux






Important




142



Le cours de microéconomie avancée complète le cours de microéconomie à travers la levée des autres hypothèses restrictives du modèle concurrentiel (l’hypothèse d’indépendance des agents étant déjà écartée au dernier chapitre de Microéconomie).

Aussi, seront également écartées les hypothèses de :

- L’atomicité, à travers la prise en compte des formes d’organisation industrielle : la concurrence imparfaite (différentes formes de monopole et quelques formes de duopoles), le cartel (comportements coopératif et non coopératif)

- L’aspect statique du modèle, à travers Introduction du temps en analyse économique et financière : passage des modèles physiques multi périodes aux modèles financiers de gestion des flux de revenus du ménage ; des flux de profits de l’entreprise et de la valeur boursière de celle-ci.

- La certitude et la transparence, à travers l’introduction de l’Economie de l’incertain : Concepts de biens contingents, asymétrie de l’information, modèle principal-agent, partage et groupement du risque. Les domaines de l’assurance, des coopératives et des sociétés par actions serviront pour illustrer les principes développés dans ce

chapitre.

L’élément du module intitulé Théorie des jeux a deux objectifs. Le premier est d’initier les étudiants à cet outil de la théorie des jeux en leur donnant les notions de base. Le deuxième objectif étant d’approfondir leurs connaissances dans ce domaine à travers des applications en économie tel que la résolution des problèmes de négociations, de comportement stratégique des entreprises, etc.



Cours de Micro-Économie

1.3. VOLUME HORAIRE



MICRO ÉCONOMIE AVANCEE 22 2 24

THEORIE DES JEUX 26 2 28


% VH 92% 8% 100%



1. Microéconomie avancée

1. Introduction 2. Organisation industrielle : Concurrence imparfaite et Cartels 3. Introduction du temps en analyse économique et financière 4. L’Incertitude en analyse économique et financière.

143

2. Théorie des jeux

1. Introduction 2. Le cadre théorique de la théorie des jeux non-coopératifs 3. Jeu sous forme normale (stratégique) 4. Applications économiques (I) 5. Jeux non-coopératifs répétés 6. Applications économiques (II) 7. Implémentation en équilibre de Nash




La forme de présentation du cours sera adaptée en fonction du contenu :

5. Les démonstrations faisant appels aux développements mathématiques seront faites sur le tableau selon la méthode classique

6. Les principales conclusions et les règles de décision seront présentées en codex (formules simplifiées) par le recours au vidéoprojecteur.

7. La logique d’ensemble des chapitres et du cours est fournie par un polycopié qui donne la conception personnelle de l’enseignant, qui doit être confrontée et/ou complémentée par au moins une autre référence parmi celles citées dans le polycopié ou toute autre, de niveau équivalent, accessible selon les possibilités et les préférences de chaque étudiant.

3. EVALUATION



Un examen partiel et un examen final.

3.2. NOTE DU MODULE


1. Microéconomie : examen partiel (1/3) ; examen final (2/3) 2. Théorie des jeux : contrôle continu (1/3), examen final (2/3)

Microéconomie avancée 50%, Théorie des jeux 50%….


Préciser la note minimale requise pour la validation du module :12/20

144




Coordonnateur :


EL MABROUK JELLOUL PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE et FINANCE INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom

EL MABROUK JELLOUL PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE et FINANCE INSEA Cours

DOGHMI AHMED PA ÉCONOMIE ÉCONOMIE et FINANCE INSEA Cours


145


Intitulé du module Entreprenariat III




modules de management


Important




146



Le module a comme vocation de permettre aux étudiants de se familiariser avec les outils de gestion et de management de l’entreprise.



1.3. VOLUME HORAIRE



Management de projet 26 2 28

Suivi de projet 26 2 28


% VH 92.9% 7.1% 100%



1. Management de projets

1. Evaluation du projet 2. Planification des étapes du projet 3. Etudes d’impact

2. Le suivi du projet

1. L’approche client et financier 2. La présentation de modèles d’affaires 3. La présentation du plan d’’affaires




Cours sur support PowerPoint et études pratiques d’exemples et de cas.

147

3. EVALUATION



L’évaluation de l’élément du module « Management de projets » se fait via un contrôle continu qui est basé sur les interventions, les exposés et la participation. Un examen final est organisé à la fin du semestre Le 2ème élément construit la note sur la conception, l’exécution et les résultats des projets initiés par les étudiants.

3.2. NOTE DU MODULE


Contrôle continu 30%, examen 70% pour « Management de projets » Pour l’élément « Suivi des projets » la note du projet constitue 100% de l’évaluation Les deux éléments interviennent chacun pour 50% dans la note de module.






Coordonnateur :


Nature

d’intervention* EFFINA DRISS PA ECONOMIE ECONOMIE ET FINANCE INSEA COURS

Intervenants :

Nom et Prénom

EL MAIZI

ABDERRAHIM

INGENIEUR ECONOMIE ECONOMIE ET FINANCE ANAPEC COURS

EL MAIZI

ABDERRAHIM

INGENIEUR ECONOMIE ECONOMIE ET FINANCE ANAPEC COURS


148


Intitulé du module MATHEMATIQUE ET GESTION FINANCIERES


Département d’attache ÉCONOMIE ET FINANCE




Important




149



Le module a pour but d’introduire aux étudiants la logique du raisonnement mathématique dans l’étude des opérations au cours desquelles des capitaux sont prêtés ou investis. Le module permet aux étudiants d’acquérir les méthodes de calcul des rentabilités des capitaux prêtés ainsi que les méthodes nouvelles relatives au choix des investissements. Le module présente un grand nombre d’applications qui devraient intéresser les actuaires des organismes d’assurance, des banques et des établissements financiers. Le module aide ensuite les étudiants :

1. à apprécier le plus objectivement possible la performance économique et financière à partir des comptes (états financiers) publiés par une entreprise

2. d’identifier les causes de difficultés présentes ou futures de l’entreprise 3. de mettre en lumière les éléments défavorables ou les dysfonctionnements dans la situation financière et les

performances de l’entreprise de présenter les perspectives d’évolution probables de l’entreprise et de proposer une série d’actions à entreprendre

afin d’améliorer ou de redresser la situation et les performances de l’entreprise.


(Indiquer les modules requis pour suivre ce module et le semestre correspondant en respectant la progression des enseignements d’un semestre à l’autre et d’une année à l’autre). Comptabilité

1.3. VOLUME HORAIRE



Mathématiques Financières 19 2 21

Gestion financière 19 2 21

VBA Excel 12 2 14


% VH 67.9% 21.4% 10.7% 100%




Mathématiques Financières

1. Taux d’intérêt 1.1. Intérêt simple 1.2. Escompte. 1.3. Capitalisation. 1.4. Anuités et Rentes. 1.5. Amortissement des prêts à moyen ou long terme.

2. Instruments à long terme, à taux fixes. 2.1. Emprunts indivis. 2.2. Emprunts obligations. 2.3. Rentabilité des investissements 2.4. Portefeuille frontière avec un actif sans risque.

150

3. Le risque de taux. 3.1. Structure par terme des taux. 3.2. Le risque des taux.

4. Extensions 4.1. Présentation générale des emprunts non classiques 4.2. Les emprunts à taux variable 4.3. Les emprunts indexés 4.4. Les obligations convertibles

Gestion financière

- Diagnostic financier

- Analyse du Bilan

- Analyse des ratios

- les Soldes intermédiaires de gestion: analyse du compte de résultat

VBA Excel

Pratique avec Excel





3. EVALUATION



un contrôle continu et un examen pour chaque élément du module

3.2. NOTE DU MODULE


Mathématiques Financières 40% Gestion financière 40% VBA Excel 20%


151





Coordonnateur :


EFFINA DRISS PA ÉCONOMIE ÉCONOMIE ET FINANCE INSEA Cours/TD

Intervenants :

Nom et Prénom

EL CAIDI ABDELAZIZ PA ÉCONOMIE ÉCONOMIE ET FINANCE FSJE Cours/TD

TKIOUAT MOHAMMED PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE ET FINANCE EMI Cours/TD

* Enseignements ou activités dispensés : Cours, TD, TP, encadrement de stage, de proje

152


Intitulé du module Gestion des Stocks / Simulation à événements discrets





Semestre d’appartenance du module Semestre 4

Important




153



Gestion des stocks : Apprendre à gérer un stock c'est-à-dire définir des règles de réapprovisionnement telles qu'on ne manque pas trop

souvent de marchandises en stock et que le coût de gestion soit minimal. Fixer les règles de réapprovisionnement sera essentiellement constituée par les réponses aux deux questions :

quand doit-on réapprovisionner ? (quand commander ?) quelle quantité réapprovisionner ? (combien commander ?)

Simulation à événements discrets I : 1. Maîtrise les concepts et techniques de modélisation et simulation des systèmes dynamiques à événements et leurs

applications à des problèmes réels. 2. Conduite d’un projet de simulation à travers un mini-projet et utilisation d’un langage de programmation général



Gestion des stocks :

aucun Simulation à Evénements Discrets I :

Modules (Programmation et Algorithmique II) et (Inférence 1 et 2)

1.3. VOLUME HORAIRE



Gestion des Stocks A 26 2 28

Simulation à événements discrets

26 2 28


% VH 93% 7% 100%




1. Gestion des Stocks A

I. INTRODUCTION A LA GESTION TRADITIONNELLE DES STOCKS I.1 Problématique de la gestion des stocks I.2 Typologie des modèles de gestion des stocks II. CLASSIFICATION DES STOCKS PAR L’ANALYSE ABC II.1 La méthode ABC II.2 Classification ABC et modes de gestion appropriés III. LES MODELES DE GESTION III.1 Modèle de base de Wilson : un modèle à demande constante III.1.1 Modèle de Wilson sans pénurie III.1.2 Calcul pratique de la période économique de commande III.1.3 Etude de cas III.1.4 Modèle de Wilson avec pénurie III.2 Modèles à demande variable III.2.1 Modèle à point de commande

154

III.2.2 Modèle à recomplètement III.2.3 Modèles à demande aléatoire IV. CALCUL DU STOCK DE SECURITE IV.1 Niveau de service IV.2 Calcul du stock de sécurité au moyen de l’écart-type IV.2.1 Calcul du stock de sécurité avec variation de la demande seulement IV.2.2 Calcul du stock de sécurité avec variation du délai d’approvisionnement seulement IV.2.3 Calcul du stock de sécurité avec variation combinée de la demande et du délai IV.2.4 Calcul du taux de service IV.3 Calcul du stock de sécurité au moyen de l’écart absolu moyen

3. :Simulation à Evénements Discrets

I. Introduction : définition et exemples

II. Construction des programmes de simulation

A. Approche activité

B. Approche événement

C. Approche processus

III. Génération de variables aléatoires

A. Génération de nombres pseudo-aléatoires

B. Génération de nombres suivant une loi donnée

C. Génération de nombres corrélés

D. Tests des générateurs

IV. Aspects statistiques de la simulation

A. Construction d’intervalles de confiance

B. L’état initial d’une simulation

C. Critère d’arrêt de la simulation

D. Techniques de réduction de la variance

V. Validation d’un modèle de simulation

A. Validation fonctionnelle

B. Validation par rapport à un modèle mathématique

C. Validation par rapport à la réalité ou un autre simulateur.

VI. La simulation avec un tableur

VII. Introduction de @Risk




Cours magistraux Travaux dirigés Mini-Projets

155

Polycopié, Diapositives, Ressources en ligne, Messagerie électronique Forum de discussion

3. EVALUATION



Gestion des stocks : 40% Contrôle continu, 60% Examen Simulation à Evénements discrets I : 20% Contrôle continu, 40% Mini Projet, 40% Examen

3.2. NOTE DU MODULE


50 % files d’attente + 50% Simulation à Evénements Discrets






Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

BELKORA SAMIR PES RECHERCHE

OPERATIONNELLE

MATHEMATIQUES

ET RECHERCHE

OPERATIONNELLE

INSE Cours, TD

Intervenants :

Nom et Prénom

BELKORA SAMIR PES Recherche Opérationnelle

Mathématiques er Recherche Opérationnelle

INSEA Cours-TD


156


Intitulé du module Communication et sciences sociales IV




Modules de langues, communication et des TIC


Important




157



1. L’écrit professionnel : Développement des compétences communicatives par la maitrise du Français. Le cours vise distinguer la particularité de la communication professionnelle que ce soit au niveau rédactionnel (rapport, compte rendu..) que oral par téléphone Prendre conscience de l’importance de la communication écrite, quel qu’en soit le support, dans l’entreprise et dans l’administration. « Libérer la plume ou le clavier » et retrouver le goût de l’écriture. Se libérer du scolaire. Structurer sa pensée. Se former à l’objectivité. Définir les écrits professionnels avec des modèles à suivre. Définir les réunions les manières de les gérer. Appréhender la communication orale au sein des entreprises que ce soit par le bais du téléphone, ou la présentation de documents qui sont souvent en PowerPoint.

2. Professional English II: This course is designed to introduce a number of contemporary issues of business English mainly those related to Economics, Statistics, Finance, Operational Research and Computer Science. The objective is to introduce students to issues in contemporary Business/management topics, such as international economics, globalization, banking and ICT…issues related to practical business will be explored such as writing business reports, ethics, and communication mainly public speaking. Instructors can use différent text books and matériels.

3. Psychosociologie des Organisations :

1. Fournir aux futurs ingénieurs des instruments conceptuels et théorique indispensables à la compréhension des logiques de fonctionnement des organisations dans lesquelles ils/elles exerceront leur métier ou avec lesquelles ils/elles seront appelé(e)s à entretenir des relations professionnelles.

2. Connaissance et maîtrise des fondamentaux des théories des organisations, en particuliers de l'approche sociologique et psychosociologique du travail et des organisations

3. Appréhender la dimension humaine des organisations ; Inciter les futurs décideurs à prendre en compte les systèmes humains qui, articulés aux structures formelles, constituent une des dimensions essentielles de l’organisation.



1. L’écrit professionnel : aucun 2. Professional English II 3. Psychosociologie des Organisations : Connaissance du contenu des cours « Sciences

sociales I » et « Sciences sociales II »

1.3. VOLUME HORAIRE



L’écrit professionnel 14 2 16

Professional English I 14 2 16

Psychosociologie des

Organisation 14 2 16


% VH 87.5% 12.5% 100%



158


1. Rédaction professionnelle

1. Les écrits Professionnels 1.1. Le Rapport 1.2. Le compte rendu 1.3. Le procès verbal 1.4. La note 1.5. Lecture & Débat ou exposé

2. Organisation et gestion des réunions 2.1. La définition des différents types de réunions 2.2. Le rôle la fonction de l’animateur et le rôle des participants 2.3. Les Techniques d’Animation d’une réunion 2.4. Avant, pendant et après la réunion

3. Expression Orale 3.1. Les présentations 3.2. La présentation des documents graphiques 3.3. La communication téléphonique 3.4. Lecture & Débat ou exposé

2. Professioanl English II

Readings and speaking activities focusing on the business professional milieus; a focus will be made on themes related to the world of business with more opening on hot issues and new ones; the Moroccan cases will be mentioned; an emphasis will be made on public policies where the engineer has to think critically and try to provide solutions to some social issues in Morocco.

3. Psychosociologie des organisations

Une aperçu sur les différentes théories des organisations introduira les étudiants aux préoccupations des décideurs et chercheurs en la matière et fournira un cadre conceptuel et des grilles d’interprétation pour analyser, expliquer et comprendre l’apport des sciences sociales. Il s’agira, en l’occurrence des aspects suivants:

1. La dimension humaine au cœur de l’organisation 1.1. L’approche classique (Taylor, Fayol, Weber) 1.2. L’Ecole des relations humaines 1.3. Les approches managériales 1.4. « L’analyse stratégique des organisations » : dont le but est de

repérer les logiques d’action (les notions de stratégie- acteur stratégique-, pouvoir et « zones d’incertitudes »)

1.5. Les dimensions psychologiques du « Comportement organisationnel » ; (motivation, satisfaction professionnelle et implication dans le travail)

2. Quelques aspects du débat actuel 2.1. Gestion des ressources humaines et management axés sur le

modèle de « la compétence » 2.2. Compétences et apprentissage organisationnel 2.3. Mutations du travail et organisation du travail dans le temps et

l’espace 2.4. Ethique et comportement organisationnel 2.5. Effets des NTIC sur le travail et l’organisation

a) Le concept « d’organisation hautement performante » b) Le nouveau management public (en Europe) c) Tendances actuelles dans les milieux de travail d) Gérer les administrations publiques à l’image de l’entreprise

privée ? e) Comment passer d’un esprit makhzénien où prédomine le

modèle individu=administré à un esprit où prévaut la notion « de client-citoyen » ?

159



1. L’écrit professionnel Faire des simulations des réunions et exercices de rédactions de rapports, de procès verbal, de compte rendu… pour initier les étudiants à la spécificité de la communication en entreprise.

2. Professional English II

Reading, speaking, writing and pronunciation skills through a practice on business documents ( CVs, memo, reports, business plan, contract, press release); students will be encouraged to present projects on public policies with a critical thinking .

3. Psychosociologie des

organisations. Approche didactique participative impliquant les étudiants dans l’acquisition du savoir et l’’organisation de l’apprentissage :

- Lectures, préparations et discussion de textes traitant des aspects sociologiques et psychosociologiques (aspects théoriques et cas concrets) du travail et des organisations ;

- Présentation et analyse : discussion de cas (administration ; entreprise).



- Enseignement utilisant des moyens audiovisuels - débats et conversations pour faire participer les étudiants à la pratique de la langue - expose des étudiants sur des thématiques relevant de leurs spécialités - polycops contenant les éléments de base

Psychosociologie des organisations :

Le cours magistral se base sur un apport de connaissances (sur l’administration, mais aussi l’entreprise), d’outils d’analyse (terminologie, courants théoriques..) et d’études de cas. Un aperçu sur les différentes théories des organisations introduira les étudiants aux préoccupations des décideurs et chercheurs en la matière et fournira un cadre conceptuel et des grilles d’interprétation pour analyser, expliquer et comprendre l’apport des sciences sociales à l’analyse des organisations.

Travail en groupes restreints : exposés en groupes (présentation d’écoles/courants théoriques; discussion/débat autour de textes ou de cas pris dans l’administration, l’entreprise, relations professionnelles….

Moyens pédagogiques prévus : polycopié contenant cours introductif, textes et bibliographie ; cours appuyé avec support informatique (powerpoint);

3. EVALUATION



1. Professional English II: - un tiers de la note pour le control continu - un tiers pour la participation durant les cours - un tiers pour l’examen du semestre

2. Ecrit professionnel : Contrôle continu et exposé 40% de la note. Contrôle finale 60% de la note. 3. Psychosociologie des organisations : Examen du semestre.

160

3.2. NOTE DU MODULE


1l3 L’écrit professionnel ; 1l3 Professional English II ; 1l3 Psychosociologie des organisations.






Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

TOUHTOU Rachid PA Anglais Sciences Sociales, Communication et Langues

INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom

TOUHTOU Rachid PA Anglais Sciences Sociales, Communication et Langues

INSEA Cours

EL YAMANI Yamine PA Français Sciences Sociales, Communication et Langues

INSEA Cours

EL MANAR

Mohammed El Alami

PES Sociologie Sciences Sociales, Communication et Langues

INSEA Cours


162


Intitulé du module Méthodes d’évaluation et estimation indirecte






Important




163



L’objectif du premier élément "Méthodes d’évaluation" :

Sensibilisation au problème de la qualité des données

Présentation de certains outils d’évaluation et d’ajustement de ces données Le deuxième élément "Méthodes d’estimation indirecte" a pour objectif d’initier les étudiants à l’utilisation des méthodes indirectes en démographie, méthodes permettant de corriger les données démographiques déficientes



Méthodes d’analyse démographique, Modèles de Population

1.3. VOLUME HORAIRE



Méthodes d’évaluation 16 6 2 24

Méthodes d’estimation Indirecte 16 6 2 24


% VH 66,7% 25% 8,3% 100%



1. Méthodes d'évaluation Introduction Chapitre I: L'évaluation de la qualité des données selon l'âge et le sexe

I- Attraction des âges et indices de préférences I.1- L'indice de Whipple I.2- L'indice de Myers I.3- L'indice de Bachi I.4- L'indice combiné des Nations Unies

II- Eclatement de la structure par âge II.1- Le passage des groupes d'âges décennaux à des groupes d'âges quinquennaux II.2- Le passage des groupes d'âges quinquennaux à des années d'âge

Chapitre II: Méthodes d'ajustement de la structure par âge I- Lissage de la structure par âge

I.1- Méthode de Carrier et Farrag I.2- Méthode des moyennes mobiles

164

I.3- Méthode de la NAS (National Academy of Science) I.4- Méthode des Nations Unies

II- Ajustement de la structure par âge II.1- Méthode de Demeny et Shorter II.2- Méthode de Brass

Chapitre III: Méthodes d'évaluation de l'enregistrement des décès I- Méthode de Chandra Sekar-Deming II- Méthode de Brass ou "Growth Balance Method" III- Méthode de Preston IV- Méthode de Jean Bourgeoit-Pichat V- Méthode de Coale et Preston VI- Méthode de Courbage et Fargues VII- Méthode d'El Badry pour la correction des données

relatives aux enfants nés-vivants

2. Méthodes d'estimation indirecte

Introduction Chapitre I: Méthodes indirectes d'évaluation de la mortalité des enfants

I- Les différentes approches I.1- Évaluation à partir des données classées par âge I.2- Évaluation à partir des données classées par durée de mariage I.3- Évaluation à partir des données sur une cohorte inter-censitaire hypothétique

II- Les différentes méthodes II.1- Méthode de Brass II.2- Méthode de Sullivan II.3- Méthode de Trussell 1 II.4- Méthode de Trussell 2 II.5- Méthode de Feeney II.6- Méthode de Kraly & Norris

III- Appréciation des différentes méthodes et approches

Chapitre II: Méthodes indirectes d'évaluation de la mortalité des adultes I- Proportions d'orphelins et survie des parents

I.1- Méthode de Brass et Hill I.2- Méthode de Trussell et Hill I.3- Appréciation critique de l'approche et des méthodes

II- Proportions d'époux survivants et mortalité des adultes II.1- Méthode de Hill II.2- Méthode de Hill et Trussell II.3- Méthode de la cohorte hypothétique II.4- Appréciation critique des différentes approches et méthodes

Chapitre III: Méthodes indirectes d'estimation de la fécondité I- Méthodes basées sur des données classées par âge

I.1- Méthodes du type Brass basées sur le rapport P/F I.1.1- Méthode des naissances tous rangs I.1.2- Méthode des naissances de premier rang I.1.3- Méthode de la cohorte hypothétique I.2-Méthode de Coale et Trussell basée sur les accroissements de parités

II- Méthodes basées sur les données classées par durée de

165

mariage II.1- Méthode de Coale, Hill et Trussell II.2- Méthode du rapport P/G de Coale et Trussell

III- Appréciation critique des différentes méthodes et approches




Références pour le premier module.

Manuel X: "Techniques indirectes d’estimation démographique”. Nations Unies, 1984

Références pour le deuxième module :

Manuel X des nations unies 1986

Manuel de Yaoundé, 1984

G. Wunsch, (1984) : "Techniques d’analyse des données déficientes"

3. EVALUATION



Contrôle Continu 30%, TP 30% et Examen 40%

3.2. NOTE DU MODULE



166




Préciser les modalités de prise en considération de la note de rattrapage pour la validation du module : La note de rattrapage remplace la note avant rattrapage.


Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

FAZOUANE

ABDESSELAM

PES STATISTIQUE et

DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE

et ACTUARIAT

INSEA Cours, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

BERROUYNE

MUSTAPHA

INGENIEUR STATISTIQUE et

DEMOGRAPHIE

- INSEA Cours, TP


167


Intitulé du module Santé reproductive, Théories et Politiques de population


Département d’attache Statistique, démographie et Actuariat




168

Important






Ce module vise l’étude des théories explicatives des changements démographiques dans le monde contemporain (populationnisme, malthusianisme, transition démographique, transition épidémiologique,…) et les actions qu’un Etat peut mettre en place pour modifier et donc contrôler l’évolution future de sa population. Il y est question également de former les étudiants sur une question spécifique de santé publique à savoir la santé de la reproduction dans une perspective genrée et comparée.



Statistique descriptive Méthodes d’analyse démographique Sciences sociales

1.3. VOLUME HORAIRE



Santé reproductive 26 2 28

Théories de Population 19 2 21

Politiques de Population 19 2 21


% VH 91,4% 8,6% 100%




1. Santé reproductive 1. Histoire de la problématique de santé reproductive 1.1. Concept de la santé reproductive 1.2. Composantes majeures de la santé reproductive et questions

posées 1.3. Santé reproductive depuis le Caire 1994

2. Systèmes d'informations 2.1. Enquêtes démographiques et épidémiologiques sur la fécondité,

169

la santé de la mère et de l'enfant, la planification familiale, la santé sexuelle

2.2. Analyse critique des questionnaires 2.3. Evaluation de la qualité des données

3. Techniques d'analyse et méthodes d'estimation 3.1. Méthodes d'analyse démographique et épidémiologique dans le

domaine de la fécondité, y compris les facteurs biologiques de la reproduction

3.2. Méthodes d'analyse démographique et épidémiologique dans le domaine de la mortalité / morbidité infantile et maternelle

3.3. Mesures d'efficacité de la contraception 4. Etude de cas sur les composantes majeures de la santé reproductive

4.1. Rôle respectif des femmes et des hommes dans la santé de la reproduction et apport de la problématique du genre

4.2. Planification familiale et besoins obstétricaux non couverts 4.3. Interruption Volontaire de Grossesse 4.4. IST-SIDA 4.5. Mortalité maternelle 4.6. Violences /Violences basées sur le genre 4.7. Santé reproductive des jeunes et des adolescent(e)s 4.8. Programmes de santé reproductive

2. Théories de population

1. L’idéal stationnaire antique 2. Le populationnisme (de la renaissance à l’époque moderne) 3. Malthus et le paradigme catastrophiste 4. Croissance démographique et pression créatrice 5. Conférences des NU : De Bucarest au Caire (1974-1994) 6. La transition démographique (théorie et étude de cas Maroc) 7. Population et développent 8. Dimensions sociologiques : l’hypothèse de la nucléarisation de la

famille

3. Politiques de population

1. Interventionnisme démographique : les fondements 2. Politique de population dans les pays les moins développés :

a. Les politiques de réduction de la fécondité b. Les politiques de santé c. L’internationalisation des politiques de population

3. Les politiques démographiques dans les pays développés a. Politique démographique et politique sociale b. Les politiques en faveur de la natalité c. Les politiques migratoires

4. Démographie et politique a. Variables démographiques et représentations politiques b. Evolutions démographiques et Etat-Providence

(généralisation des systèmes de protection sociale) c. Ethique de la population

5. Le cas de l’Afrique du Nord/du Maroc


170



1. Santé de la reproduction : cours magistral avec support (Powerpoint) + exercices + portefeuille de références + réalisation de travaux de groupes à travers la recherche documentaire, notamment sur l'Internet.

2. Théories de population : cours magistral avec support (Powerpoint) + exercices. 3. Politiques de population : cours magistral avec support (Powerpoint) + exercices.

3. EVALUATION



Santé de la reproduction : un contrôle (exposé d’un sous-thème en groupes) (30%) + un examen (40%) + un rapport de recherche thématique (rédigé en groupes) (30%) Théorie de population : un contrôle (30%) + un examen (70%) Politiques de population : un contrôle (30%) + un examen (70%)

3.2. NOTE DU MODULE


Santé de la reproduction : 40% Théorie de la population : 30% Politiques de population : 30%



171


Préciser les modalités de prise en considération de la note de rattrapage pour la validation du module : La note de rattrapage remplace la note avant rattrapage.


Coordonnateur :


Nature

d’intervention*


DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE

et ACTUARIAT

INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom


DEMOGRAPHIE

STATISTIQUE,

DEMOGRAPHIE

et ACTUARIAT

INSEA Cours


172


Intitulé du module MODELE LINEAIRE GENERALISE ET ANALYSE DES DONNEES DISCRETES






Important




173



Objectifs de l’élément Modèles Linéaires Généralisés : Ce cours vise à faire connaître les méthodes statistiques récentes permettant de modéliser la liaison entre une variable dépendante qualitative, nominale ou ordinale, et une ou plusieurs variables indépendantes qualitatives ou quantitatives. La régression logistique est bien adaptée au cas d'une variable dépendante binaire, nominale (à plus de deux modalités) ou ordinale et des variables indépendantes qualitatives ou quantitatives. Le modèle linéaire généralisé s'utilise dans le cas d'une variable dépendante dont la loi de probabilité appartient à la famille exponentielle (Binomiale, Poisson, Gamma, Gauss inverse, etc.).

Objectifs de l’élément Analyse des données discrètes : Le but du cours est de présenter et d’appliquer les méthodes d’inférence statistique utilisant des tableaux de données discrètes à une, deux ou plusieurs dimensions : Etude des lois de probabilités discrètes et plus particulièrement de la distribution multinomiale. Analyse des tableaux de fréquences à l'aide des techniques usuelles : test d'indépendance du khi-deux, test exact de Fisher, test de Wald, Test de Rao, etc. Différents types d’indépendance dans les tableaux à 3 dimensions ou plus : indépendance partielle, indépendance conditionnelle, etc. Analyse des données discrètes à l’aide des modèles Log-linéaires.



Probabilités I, Probabilités II Inférence I, Inférence II

1.3. VOLUME HORAIRE



Modèles linéaires généralisées 19 2 21

Pratique GLM 10 2 12

Analyse des données discrètes

16 2 18


% VH 68.63% 19.61% 11.76% 100%



1. Modèles linéaires généralisés

1. Le modèle linéaire généralisé : Famille exponentielle; Estimation des paramètres; Déviance normalisée et déviance des modèles usuels; Intervalles de confiance et test d’hypothèses; Estimation du paramètre de dispersion; comparaison des modèles.

2. La régression de Poisson (événements rares) 3. La régression Gamma : exemples et interprétation des résultats. 4. La régression logistique binaire : Introduction et exemples;

174

5. La régression logistique pour une variable dépendante multinomiale ou ordinale.

2. Pratique GLM ¨Pratique avec logiciels SPSS ou R

3. Analyse des données discrètes

1. Données discrètes et inférence statistique 2. Distribution multinomiale et tables de contingence à une entrée 3. Tables de contingence à deux critères 4. Tables de contingence à plusieurs critères 5. Modèles Log-Linéaires




Pour l’analyse des données discrètes :



1. FLEISS, J.L. (1981) Statistical Methods for rates and proportions. Second Edition. John Wiley & Sons 2. BISHOP, Y. M. N. (1975) Discrete Multivariate Analysis, MIT Pres 3. Agresti A. (1984), Analysis of ordinal categorical data, Wiley, New-York. 4. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis. Wiley 5. Christensen, R. (1990). Log-linear models. Springer-Verlag 6. Consulter le site : http://www.stat.ucl.ac.be/cours/stat2410/

Pour Modèles linéaires généralisés :



1. Dobson, A. J. (1990). An Introduction to Generalized Linear Models. London: Chapman and Hall.

2. Verbeke, G. & Molenberghs, G. (1997). Linear Mixed Models in Practice. New-York: Springer

3. EVALUATION



http://www.stat.ucl.ac.be/cours/stat2410/

175


3.2. NOTE DU MODULE








Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

CHAOUBI ABDELZIZ

PES Statistique Statistique,

Démographie et Actuariat

INSEA

Cours, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

CHAOUBI ABDELZIZ

PES Statistique Statistique,


INSEA

Cours, TP

FAZOUANE Abdesselam

PES Statistique/Démographie Statistique,


INSEA

Cours, TP


176


Intitulé du module Méthodes avancées de sondage






Important




177



L’objectif de ce module est d’approfondir divers aspects théoriques et pratiques relatifs à la théorie de sondage. Les aspects principaux abordés dans ce cours sont la sélection d’un échantillon en utilisant des plans de sondages équilibrés, le redressement d’un échantillon en utilisant la technique du calage et le traitement de la non-réponse dans les enquêtes. Des exercices d’application des méthodes enseignées sont proposés sous forme de travaux pratiques sous SAS.



Probabilités 1 / Probabilités 2 Inférence 1 / Inférence 2 Techniques de sondage

1.3. VOLUME HORAIRE



Nouvelles techniques

d’échantillonnage et de redressement 14 12 2 28

Traitement de la non réponse dans les

enquêtes 14 12 2 28


% VH 50% 42,9% 7,1% 100%



1. Nouvelles techniques d’échantillonnage et de redressement

1. Plan de sondage équilibré 1.1. Rappels des plans de sondage classiques 1.2. Définition et principe des plans de sondage équilibré 1.3. Mise en œuvre d’un plan de sondage équilibré en utilisant le

logiciel SAS (Macro Cube) 2. Méthodes de redressement

2.1. Rappel sur les méthodes de redressement classiques : estimateur par ratio, estimateur post-stratifié et estimateur par la régression généralisée

2.2. Estimateur par calage 2.3. Calcul des poids de redressement par calage en utilisant le logiciel

SAS (Macro Calmar 2)

2. Traitement de la non-réponse dans les enquêtes

1. Analyse des facteurs explicatifs de la non-réponse; 2. Traitements préalables à la correction de la non-réponse 3. Echantillonnage à deux phases et mécanisme de non-réponse 4. Traitement de la non-réponse par imputation 5. Traitement de la non-réponse par repondération 6. Estimation des paramètres de la population en présence de la non-

réponse

178





3. EVALUATION



Un contrôle continu et en finale un examen dans les deux éléments du module.

3.2. NOTE DU MODULE


Contrôle continu 33%, examen 67% Les deux éléments de module sont d’égale importance et interviennent chacune pour 50% de la note du module




179



Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

EL HAJ TIRARI MOHAMMED

PH STATISTIQUE STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE et ACTUARIAT

INSEA Cours, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

EL HAJ TIRARI MOHAMMED

PH STATISTIQUE STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE et ACTUARIAT

INSEA Cours, TP


180


Intitulé du module ANALYSE DES DUREES DE VIE ET THEORIE DE DECISION






Important




181



1. Le premier élément de ce module a pour objectif d’introduire les méthodes statistiques de base nécessaires à l’analyse statistique des durées de vie.

2. Le deuxième élément a pour objectif de se familiariser et être en mesure d’appliquer les principes de la théorie de la décision et du paradigme bayésien en statistique.



Probabilités I, Probabilités II Inférence I, Inférence II

1.3. VOLUME HORAIRE



Analyse des durées de vie 24 6 2 32

Théorie de décision 22 2 24


% VH 82.14% 10.71% 7.14% 100%




1. Analyse des durées de vie

1. Introduction 1.1. Quelques exemples 1.2. Concepts de base et modèles de durées 1.3. Quelques types de censure de données 1.4. La vraisemblance en présence de données censurées

2. Estimation non paramétrique 2.1. Estimation de la fonction de survie

a. Table de mortalité b. Estimateur de Kaplan-Meier

2.2. Estimation de la fonction de risque 2.3. Estimation de la fonction de risque cumulée 2.4. Comparaison de deux échantillons censurés

3. Modèles paramétriques 3.1. Modèle exponentiel 3.2. Modèle de Weibull 3.3. Modèles à risques proportionnels

4. Modèles semi-paramétriques 4.1. Modèle de Cox 4.2. Fonction de vraisemblance partielle 4.3. Analyse sous le modèle de Cox

182

2. Théorie de la décision

1. Généralités : éléments d’un problème de la Décision, Exemples 2. Critères de Décision : Critères de décision en situation de risque ;

critères minimax et maxmin ; 3. Décision sans observations statistiques : Introduction ; fonction de

Perte ; Critère de Bayes ; 4. Inférence Bayésienne : fonction de décision ; fonction de Perte ;

problème de décision statistique ; loi a priori ; loi a posteriori ; famille exponentielle et lois conjuguées ; loi non-informative de Jeffrey ;

5. Calcul Bayésien et méthodes de Monte Carlo Par Chaînes de

Markov (MCMC) : algorithme Metropolis-Hastings ; algorithme de Gibbs ; temps de chauffe ; estimateur Bayesien simulé ; convergence d’une chaine de Markov ; exemples de développement des algorithmes.




Pour l’Analyse des durées de vie :


Portefeuille de références bibliographiques : 1) Lawless, J. (1982), Statistical Models and Methods for Lifetime Data, New York, Wiley. 2) Dresbeke, J.J., Bernard, F. et Tassi, P. (1989), Analyse Statistique des Durées de Vie. Economica

Pour Théorie de la décision:

1. Cours magistral interactif, Présentation en Powerpoint, syllabus de cours et exercices ; 2. Portefeuille de références bibliographiques

3. EVALUATION




3.2. NOTE DU MODULE

183








Coordonnateur :


Nature

d’intervention*

MARRI FOUAD PA STATISTIQUE STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE et ACTUARIAT

INSEA Cours, TP

Intervenants :

Nom et Prénom

MARRI FOUAD PA STATISTIQUE STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE et ACTUARIAT

INSEA Cours, TP

BOUMEHDI Iliass Ingénieur STATISTIQUE STATISTIQUE, DEMOGRAPHIE et ACTUARIAT

Ministère des Finances

Cours


184


Intitulé du module Économie marocaine et Économie internationale






Important




185



Le module s’articule, d’abord, autour de l’analyse approfondie de l’évolution de l’économie marocaine et des conditions de son intégration dans le commerce international. Celui-ci se réfère, ensuite, aux diverses théories de l’échange international. Cette partie théorique couvre les modèles classiques ainsi que les nouvelles théories apparues au cours de la seconde partie du 20ème siècle.



Principes de l’Économie 1 , 2 et 3

1.3. VOLUME HORAIRE



Économie Marocaine 34 2 36

Économie Internationale 22 2 24


% VH 93,3% 6,7% 100%



1. Économie Marocaine 1. Introduction 2. Un peu d’histoire économique 3. De l’ajustement structurel à l’ouverture 4. Développement agricole et rural 5. Industrie et mondialisation 6. Le développement social et humain 7. Territoires et développement

2. Économie Internationale

1. Introduction Première partie : la théorie du commerce international

2. Le modèle de Ricardo 3. Le modèle Hecksher-Ohlin 4. Les théories récentes

Seconde partie : politique commercial et politique macro-économique internationales

5. Mesures et instruments du commerce international 6. La politique commerciale 7. Le taux de change et le système monétaire international

186





3. EVALUATION



Un contrôle continu et en finale un examen.

3.2. NOTE DU MODULE


Contrôle continu 33%, examen 67% pour chacun des éléments de module qui interviennent chacun à 50% dans la note finale du module.





187


Coordonnateur :


CHATER MOHAMED PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE et FINANCE INSEA Cours

Intervenants :

Nom et Prénom

EL KADIRI EN-NACER PH ÉCONOMIE ÉCONOMIE et FINANCE INSEA Cours

CHATER MOHAMED PES ÉCONOMIE ÉCONOMIE et FINANCE INSEA Cours


188


Intitulé du module Micro et macro économétrie et modélisation économique






Important




189



Pour l’élément modélisation économique : Le premier objectif de cet élément est de permettre aux étudiants d’approfondir leurs connaissances théoriques de base ou, le cas échéant, à les initier aux techniques et aux problèmes de la modélisation économique au sens large, celle en équilibre général en particulier. Ce cours est aussi en effet un prétexte pour faire passer en revue un ensemble de concepts et de techniques indispensables à tout économiste qui cherche à comprendre les approches économiques formalisées largement utilisées de nos jours. Le deuxième objectif consiste en la présentation de toutes les étapes pratiques d’une modélisation (en équilibre général en particulier) et en l’analyse et la construction de versions simplifiées de modèles calculables d’équilibre général pour des problématiques pertinentes qui peuvent intéresser les décideurs et aussi les étudiants. Le but ultime et implicite de ce cours est de rendre les étudiants beaucoup plus autonomes en la matière. En effet ce cours devrait leur permettre de tirer profit de certaines lectures théoriques avancées (articles de revues spécialisées, études thématiques spécialisées, manuels de référence, textes d’accompagnement d’études techniques, …) étape fondamentale pour mener à bien une étude sérieuse en économie appliquée. Il leur permettrait aussi d’attaquer, avec plus d’efficacité, les problèmes de formalisation des politiques économiques qu’ils pourraient rencontrer au cours de leurs travaux futurs. Ce cours s’arrête aussi, à travers certaines séances, sur les limites théoriques et pratiques de la modélisation économique en général, celle en équilibre général en particulier. Ces séances permettent aux participants d’apprécier à sa juste valeur cet outil et de pouvoir interpréter correctement ses résultats.

Pour l’élément micro et macro économétrie : Ce cours est une suite logique du premier cours d’économétrie assuré en 2ème année. Il cherche à introduire, de façon plus ou moins profonde, d’autres outils et d’autres modèles très utiles et très utilisés dans la pratique de l’économétrie. Les chapitres proposés et traités découlent principalement des demandes et des questions des étudiants des promotions précédentes lors de la préparation de leurs travaux de fin d’études. Pour l’intérêt du futur ingénieur, le cours ne se limite pas aux fondements théoriques de base nécessaires pour comprendre chaque concept. À chaque fois que c’est possible, nous passons aux applications pratiques des modèles étudiés à travers des exemples pertinents tirés des différents domaines de la vie économique marocaine ou autre. Des séries d’exercices (théoriques et pratiques) et des applications seront proposées. Des idées pour résoudre ces exercices et aussi pour les conduites pratiques des études de cas en utilisant des logiciels spécialisés seront données. Comme ce cours ne se donne que dans une session de 28 heures (théoriquement) et sans séances spéciales de travaux dirigés, et compte tenu de la contrainte temps associée, les étudiants sont encouragés et appelés à travailler en groupes sur les exercices et les études de cas proposés et qui mettent en pratique les concepts et techniques étudiés.



Économétrie

1.3. VOLUME HORAIRE



Micro et Macro Econométrie 26 2 28

Modélisation économique 26 2 28


% VH 92,9% 7,1% 100%

190



1. Modélisation économique

1. Introduction générale : de la pertinence de la modélisation en équilibre général 1.1. Présentation générale 1.2. Pourquoi modéliser ? 1.3. Pourquoi des MCEG ? (intérêts et limites) 1.4. Quand utiliser des MCEG ? 1.5. Quand les MCEG ne sont pas pertinents ? 1.6. De quelques problématiques pertinentes pour une analyse en

équilibre général calculable au Maroc 1.7. Quoi d’autres dans les modèles d’analyse de politiques

économiques ? 2. Fondement comptable des MCEG : les matrices de comptabilité

sociale (MCS) a. Objet des matrices de comptabilité sociale b. Contenu des matrices de comptabilité sociale c. Lecture des matrices de comptabilité sociale d. Construction des matrices de comptabilité sociale e. Exemples de matrices de comptabilité sociale f. Problèmes et limites des matrices de comptabilité sociale.

3. De quelques fondements micro-économiques des MCEG a. Analyse des spécifications d’usage courant dans la modélisation

en équilibre général du comportement des ménages i. Place des spécifications des comportements des

ménages dans un MCEG ii. Analyse du cas de la spécification par une fonction

d’utilité de type Cobb-Douglas (C.D.) iii. Analyse du cas de la spécification par une fonction

d’utilité de type C.E.S. iv. Analyse du cas de la spécification par un système

linéaire de dépense L.E.S. v. Analyse du cas de la spécification par un système de

demande presque idéal (A.I.D.S.)

b. Les structures de production et spécifications des comportements des branches dans les MCEG

i. Base empirique des spécifications ii. Structure comptable et technique de la production iii. Le cas de la spécification de type Leontief ;

complémentarité, rigidité, absence du rôle des prix des facteurs et conséquences

iv. Introduction des possibilités de substitution entre les facteurs, rôle des prix et maximisation du profit

v. Les structures à plusieurs paliers et spécifications usuelles dans les MCEG (C.D. et C.E.S.)

4. Retour rapide sur le fondement théorique de l’équilibre général : le modèle de Walras

a. A propos du modèle walrassien de l’équilibre général b. De l’algèbre de l’équilibre général c. Principales propriétés mathématiques et économiques de

l’équilibre général d. Équilibre général et bien-être économique

191

e. L’équilibre général : de la version théorique à la version calculable

5. Introduction au logiciel GAMS a. Structure générale du logiciel et des programmes GAMS b. Syntaxe de base en programmation GAMS ; déclarations des

paramètres, des variables, des équations, introduction des données, ...

c. Structure d’un fichier d’un MCEG programmé en GAMS d. Étude détaillée d’un cas simple : deux consommateurs et deux

biens (cas de l’échange pur) e. Interprétation de quelques simulations dans un cas simple

6. Construction complète et résolution d’un MCEG simple a. Structure théorique d’un modèle d’une économie fermée sans

gouvernement b. Traduction numérique (en GAMS) du modèle c. Conduite d’une simulation et interprétation des résultats

7. Introduction de l’Etat dans un MCEG simple a. Structure théorique d’un MCEG avec gouvernement b. Du passage d’une structure aux coûts des facteurs à une

structure aux coûts du marché c. Implémentation numérique et interprétation d’une simulation

8. Modélisation du commerce extérieur et introduction du reste du

monde dans les MCEG a. Introduction : thèses néoclassique et structuraliste des échanges

internationaux b. Le principe d’Armington c. Modélisation des importations dans les MCEG d. Déduction et interprétation des élasticités du commerce

extérieur : cas des importations e. Modélisation des exportations et fonctions CET dans les

MCEG f. Déduction et interprétation des élasticités du commerce

extérieur : cas des exportations g. De quelques problèmes économétriques associés h. Contrainte des équilibres externes, taux de change et balance

des opérations courantes dans les MCEG 9. Calibrage des MCEG

a. Position du problème économétrique b. Différence entre les modèles macro économétriques et les

MCEG c. Qu’est-ce que le calibrage ? d. Calibrage versus estimation : portée et limites e. Deux exemples pratiques de calibrage ; sans et avec paramètres

libres 10. Un MCEG d’une économie ouverte

a. Présentation théorique de la structure du modèle b. Lecture et interprétation économique des équations du modèle c. De quelques simulations et interprétations des résultats

11. Extensions économétriques dans les MCEG a. Problèmes d’incertitude dans les MCEG : revue de la littérature b. Problèmes d’incertitude dans les MCEG : proposition de

solutions c. Incertitude et régions de confiance dans les MCEG d. Double calibrage et séparation des effets dans les MCEG

192

12. Fermetures et mesures du bien être dans les MCEG a. Positions mathématique, économique et numérique du

problème de fermeture dans les MCEG b. Identification économique des variables exogènes et

endogènes c. Deux solutions (probabiliste et générale) au problème des

fermetures dans les MCEG d. Mesures du bien être dans les MCEG ; fondement

microéconomique et méthodes d’approche 13. Construction d’un MCEG : les étapes à suivre

a. Quel est le problème économique posé ? Quel est le type de résultats attendus ?

b. Peut-il être traité avec un MCEG ? (si oui, faire la suite !) c. Analyse du contexte économique et institutionnel de la

problématique d. Identification des agents, des branches et du niveau de

désagrégation du modèle e. Construction du cadre comptable du modèle, une MCS f. Spécification des comportements des agents et des branches

retenus g. Structure générale et écriture des équations du modèle h. Calibrage du modèle, l’écriture théorique i. Choix de fermetures et spécifications des politiques

économiques à simuler j. L’écriture informatique du modèle k. Simulation et interprétation des résultats

14. Extensions et débats a. Cas de la concurrence imparfaite b. Dimension temporelle et formes dynamiques des MCEG c. Microsimulations et MCEG d. Présentation de quelques MCEG construits pour l’économie

marocaine

2. Micro et Macroéconométrie

1. Multicolinéarité et vari 1.1. Des cas économiques usuels de multicolinéarité 1.2. Le modèle statistique : contexte et conséquences 1.3. Identification de la multicolinéarité 1.4. Des solutions à la multicolinéarité 1.5. Exercices et études de cas

2. Modèles à variables dépendantes limitées 2.1. Introduction et position du problème 2.2. Modèle à probabilité linéaire 2.3. Modèle Probit 2.4. Modèle Logit 2.5. Extension : le modèle Logit multinomial 2.6. Exercices et études de cas

3. Problème de sélectivité et modèles associés 3.1. Introduction et position du problème 3.2. Modèle Tobit 3.3. La méthode d’Heckman 3.4. Exercices et études de cas

4. Racine unitaire et tests de stationnarité en économétrie 4.1. Introduction et position du problème 4.2. Conduite des tests de racines unitaires

193

4.3. Exemples de conduite de tests 4.4. Exercices et études de cas

5. Cointégration et modèle à correction d’erreur 5.1. Introduction et position du problème 5.2. Le concept de cointégration : définition 5.3. Approches de la cointégration 5.4. Modèle à correction d’erreur : introduction et estimation 5.5. Extension : cointégration entre k variables 5.6. Exercices et études de cas

6. Économétrie des variables instrumentales 6.1. Problème de l’endogeniété dans les modèles de régression 6.2. Problème d’erreurs de mesure sur les variables 6.3. Méthode des variables instrumentales comme solution des

problèmes 6.4. Description de la méthode et ses caractéristiques

7. Problème des instruments faibles 7.1. Diagnostic du problème 7.2. Méthodes d’inférence robustes au problème 7.3. Quelques applications empiriques

8. Les modèles à équations simultanées 8.1. Description du modèle 8.2. Condition d’identification 8.3. Estimation et inférence dans le modèle

9. Introduction à l’économétrie des données en panel 9.1. Contexte du problème 9.2. Classification des modèles 9.3. Estimation et inférence




L’enseignement se fait essentiellement par voie de présentations par vidéoprojecteur et se complète par des lectures, exercices théoriques et études de cas appropriées.

Pour l’élément modélisation économique : Dans ce cours, autres les séances théoriques de base, des lectures complémentaires seront proposées aux étudiants. Des séances de travaux pratiques (sur ordinateur) et des séances de débats seront aussi programmées. Cette méthode se veut différente des méthodes conventionnelles auxquelles ils sont habitués. Elle est certainement plus exigeante et nécessite un effort de la part de tout le monde, celle des étudiants en particulier, sans quoi ce cours serait sans grand intérêt. Le support pédagogique est constitué de chapitres de manuels de référence, d’articles théoriques, d’exemples pratiques et d’exercices d’application théoriques et numériques sur ordinateur mais aussi de réflexion sur des problématiques économiques pertinentes.

Pour l’élément Micro et macro économétrie : Le cours ne se limite pas aux rappels ou à l’introduction des fondements théoriques de base nécessaires. Nous passerons assez rapidement aux problèmes pratiques à travers des exemples d'intérêt et des études de cas tous tirés des différents domaines de la vie économique marocaine ou autre. Des séances de travaux pratiques sur ordinateur seront aussi programmées (mais pendant les séances du cours magistral seulement à cause des effectifs) pour traiter des données réelles en utilisant un logiciel spécialisé (Eviews ou Stata) pour lequel une brève introduction sera faite le cas échéant

194

3. EVALUATION



Un contrôle continu et en finale un examen dans les deux éléments du module.

3.2. NOTE DU MODULE


1. Micro et Macro économétrie 50% 2. Modélisation économique 50%






Coordonnateur :



Intervenants :

Nom et Prénom



195

DESCRIPTIF DU PROJET DE FIN D’ETUDES

(PFE)

Important

1. Ce formulaire, dûment rempli, doit être joint au descriptif de la filière.



1. OBJECTIFS DU PFE

196

Le PFE constitue une composante essentielle du cursus de la filière Statistique-Démographie puisque il est destiné à mettre en œuvre et illustrer les connaissances et les savoirs faire acquis au cours des cinq semestres d’études. L’étudiant doit réaliser un projet qui traite une problématique démographique ou statistique, proposée par le secteur professionnel et de teneur scientifique d’un niveau jugé convenable par l’encadrant de l’INSEA, dont la résolution nécessite de bonnes connaissances de la spécialité de statisticien démographe. L'étudiant doit remettre un rapport dès la fin du stage. Chaque sujet de mémoire de fin d’étude doit être soutenu devant un jury composé d'enseignants de l’INSEA et du tuteur en entreprise à partir de la mi-juin.

2. DUREE DU PFE

Le sixième et dernier semestre de la formation du Cycle Ingénieur est consacré à la réalisation d'un projet de fin d'études (PFE)

3. LIEU

Le projet de fin d’études (PFE) est spécifique à la filière. Il est obligatoire et doit être réalisé de préférence en milieu professionnel socioéconomique (dans un organisme à caractère industriel, administratif ou commercial), afin que, d’une part, les étudiants soient mieux imprégnés des réalités et de la vie de l’entreprise, qu’ils comprennent le fonctionnement et les spécificités du milieu socioprofessionnel sur les plans aussi bien techniques, financiers qu’humains et que, d’autre part, ils puissent traiter des problèmes pratiques « réels » en prélude à leur activité professionnelle future.

4. ACTIVITES PREVUES

Le PFE doit s’inscrire dans le domaine de l’option choisie par l’étudiant pour sa spécialisation. Il comprend, en général, cinq phases principales : - Recherche bibliographique. - Position du problème. - Problématique et méthodologie. - Analyse statistique, démographique et économique. - Rédaction de rapport selon le modèle adopté par l’INSEA. Pour cela, chaque projet devra faire l’objet obligatoirement des productions suivantes : 1- Le Diaporama de la soutenance. 2- Les résumés en Français, arabe et anglais. 3- Une étude de cas exploitant le travail réalisé dans le cadre du PFE.

5. ENCADREMENT DU PFE

Le PFE s'effectue sous la double supervision d'un enseignant-chercheur et d'un responsable scientifique ou technique au sein de l'organisme d'accueil.

6. MODALITES D’EVALUATION

197

A l’issue du PFE, l’étudiant est appelé à déposer un rapport de PFE en six exemplaires et effectuer une soutenance publique devant un jury constitué de ses encadrants interne et externe et un examinateur désigné par le coordinateur de la filière. Ce jury affecte une note sur 20.

7. MODALITES DE VALIDATION

(Préciser notamment la note minimale requise pour la validation du PFE)

Le PFE est validé si la note attribuée par le jury de la soutenance est supérieure ou égale à 12/20.