Patrick LOISEAU

Mes cours

• G_Theory / Automne 2013 - Théorie des Jeux Appliquée
  • Cours d'introduction à la Théorie des Jeux et à ses aspects algorithmiques. Les concepts discutés dans le cours couvrent : la domination, l'équilibre de Nash, l'induction sur les jeux séquentiels, la stabilité évolutive, les contrats, la crédibilité, l'information asymétrique, les jeux de signaux. Ces idées sont appliquées à des exemples de problèmes économiques, politiques et d'informatique au sens large.

• NetEcon / Automne 2013 - Economie des réseaux

  OBJECTIFS

  • Le cours introduira un certain nombre de sujets en lien avec l'analyse économique des réseaux et des services basés sur les réseaux.
  • La méthode de base utilisée sera la théorie des jeux. Les bases de théorie des jeux seront supposées acquises et le cours se concentrera sur les applications ^ l'économie des réseaux.
  • L'objectif principal est de montrer comment la théorie des jeux est utilisée pour l'analyse de problèmes èconomiques dans les réseaux, avec un accent sur les sujets de recherche actuels en économie des réseaux.

• Perf / Printemps 2013 - Evaluation de performance des systèmes informatiques
  • L'objectif du cours est de donner aux étudiants des méthodes simples et efficaces pour analyser les performances d'un système.
  • Bien que les méthodes soient basées sur une analyse mathématique (qui sera brièvement abordée), le cours se concentrera sur la compréhension des méthodes et des situations dans lesquelles elles peuvent être appliquées (quelle méthode appliquer, qu'en attendre, etc.).
  • La première partie du cours traitera de l'analyse de données de performance (provenant de simulations ou d’expériences); la seconde partie traitera de la modélisation de la performance.
  • Des exemples d'application seront donnés dans les domaines des réseaux et des systèmes informatiques, ainsi que dans d'autres domaines de l’ingénierie.
     

• Stat / Automne 2013 - Analyse statistique de données
  •  L'objectif du cours est de donner aux étudiants des méthodes statistiques simples et efficaces pour analyser des données. Ces méthodes sont d'une importance cruciale dans de nombreuses situations car elles permettent de répondre à des questions telles que : 'Est-ce que cette amélioration de performance est significative ?', 'Quelle est l'incertitude sur ce résultat ?', 'Comment puis-je prédire le résultat d'une nouvelle observation de mon système à partir de mesures passées ?', 'Quels facteurs ont un impact significatif sur la performance de mon système ?', et beaucoup d'autres.
  •  L'analyse mathématique des méthodes sera brièvement abordée, mais le cours se concentrera principalement sur la compréhension des méthodes et des situations dans lesquelles elles peuvent être appliquées (quelle méthode appliquer, qu'en attendre, etc.).
  • Le cours présentera des méthodes génériques pouvant s'appliquer sur des données provenant de n'importe quelle application, et non pas un domaine d'application spécifique. Des exemples seront donnés dans différents domaines (réseaux, ingénierie, etc.).