Programme des cours 2019-2020
ATGA0024-1  
Sciences appliquées à l'agronomie IV
  • Chimie appliquée
  • Biométrie appliquée
Durée :
Chimie appliquée : 10h Th, 20h TP
Biométrie appliquée : 45h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en agronomie6
Nom du professeur :
Chimie appliquée : Nadia Smal
Biométrie appliquée : Robert Milano
Coordinateur(s) :
Robert Milano
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Chimie appliquée
Le cours est consacré aux méthodes physicochimiques d'analyse utilisées dans les domaines de l'agronomie, des industries agroalimentaires, du contrôle de la qualité et de l'environnement.
Le contenu une méthode électrochimique (conductivité) et des méthodes spectroscopiques (spectrophotométrie d'absorption des composés et des atomes, spectrophotométrie d'émission des atomes) et des méthodes chromatographiques (chromatographie sur couches minces et sur papier).
L'acquisition des compétences s'effectue dans le cadre d'une pédagogie qui alterne l'enseignement des principes théoriques et l'apprentissage par leur mise en pratique dans des exercices numériques et des séances de laboratoire.
Les étudiants doivent être capables de connaître et comprendre les principes des méthodes abordées et de mener à bien toutes les étapes d'une analyse chimique en obtenant des résultats de qualité.   
Pour répondre à la spécificité de la formation : les méthodes, les exemples les illustrant et les analyses effectuées au laboratoire sont essentiellement choisis dans les domaines de l'agronomie, des industries agroalimentaires, du contrôle de la qualité et de l'environnement. 
Biométrie appliquée
Ce cours alterne des notions théoriques en statistiques et leur mise en pratique sur ordinateur.
Le volet pratique de ce cours (TP) poursuit et amplifie la maîtrise du logiciel R commencée l'an dernier, logiciel permettant de réaliser, entre autres, des analyses statistiques.
Dès lors, pour utiliser de façon cohérente, efficiente et sensée un tel logiciel, l'étudiant devra  -- conjointement à l'apprentissage des commandes de base du logiciel R -- étayer cette initiation de notions élémentaires de la statistique.
Ce cours a donc pour objectif une approche concrète des notions statistiques les plus courantes, point de départ de toute analyse de données bio-agronomiques. Les chapitres suivants approfondiront ceux introduits l'an passé   :
A. Statistiques descriptives
A.1. Variables discrètes, continues, quantitatives, qualitatives, ordinales, nominales.
A.2. Statistiques à une variable
*Moyenne, médiane, fréquences, étendue, variance, écart-type, quartiles, score Z, intervalle interquartile, valeurs extrêmes.
*Table des effectifs et des fréquences (pourcentages); Effectifs cumulés; Fréquences cumulées.
*Diagramme en bâtons; Diagramme circulaire; Histogramme; Box-plot; Q-Q-Plot; strip-chart, etc.
*Fonction de répartitions.

A.3. Statistiques à deux variables
A.3.1. - Deux variables qualitatives : tableau de contingence, diagramme en mosaïques, distributions marginales, probabilités conditionnelles.
A.3.2. - Une variable qualitative et une variable quantitative : statistiques groupées, Box-plot parallèles, événements rares ou aberrants. 
A.3.3. - Deux variables quantitatives : nuage de points, corrélation, régression linéaire, ajustement des moindres carrés, coefficient de détermination.
B. Lois de probabilités
B.1. - Rappels de notions de bases en probabilités : indépendance d'événements, incompatibilité, probabilité conditionnelle.
B.2. Notions de variable aléatoire, d'espérance d'une v.a., fonction de répartition, loi de probabilité d'une v.a.
B.3. Loi Binomiale
B.4. Loi Normale
B.5. Loi Khi-Carré
B.6. Loi de Student
C. Statistique inférentielle  :
C.1. Notion d'échantillonnage; notion d'estimateur.
C.2. Estimation ponctuelle d'une moyenne et d'une proportion.
C.3. Intervalle de confiance (IC) d'un estimateur (proportion, moyenne, etc.).
D. Tests d'hypothèses
D.1. risque alpha, bêta, niveau de confiance, puissance d'un test, test unilatéral, test bilatéral
D.2. Test du X² : test d'indépendance
D.3. Comparaison de deux moyennes (variance connue ou estimée) : Test de Student
D.4. Comparaison de deux moyennes issues de "gros" échantillons : hypothèse de normalité
D.5. Comparaison de deux proportions : Approximation normale - Test de Fisher - Test de Mc Nemar
D.6. Comparaison de plusieurs moyennes : ANOVA à 1 facteur / ANOVA à 2 facteurs (+ Diagrammes d'interaction)
D.7. Test de normalité d'une v.a. / Test d'homogénéité des variances (BARTLETT, LEVENE)
D.8. Tests non-paramétriques tels que : Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, test exact de Fisher, test de Mc Nemar, Corrélation des rangs
 
E Analyse multivariée
Visualisation de bases de données multivariées / notions de bases : scatterplots globaux, diagrammes en étoiles, diagrammes en arborescence - dendrogrammes.   
EXERCICES/TP
Les notes du cours théorique contiennent de nombreux exercices variés dont certains sont résolus en classe. De plus, les étudiants reçoivent un document reprenant des exercices complémentaires. Une majorité de ces exercices renvoient à des bases de données mises à disposition des étudiants. Certains exercices sont résolus pendant les séances théoriques ou durant les séances pratiques sur ordinateur, d'autres sont proposés mais facultatifs. 
 
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Chimie appliquée
Connaître et comprendre les principes des méthodes abordées.
Mener à bien toutes les étapes d'une analyse chimique en obtenant des résultats de qualité
  • préparer l'échantillon à analyser,
  • préparer les solutions,
  • maîtriser le principe et le fonctionnement de l'instrument analytique avant d'effectuer les mesures,
  • effectuer les mesures,
Effectuer les traitements chimiométriques des données brutes recueillies afin d'obtenir le résultat de l'analyse.  
L'objectif du cours est donc d'amener l'étudiant à acquérir des compétences aux niveaux théorique et pratique dans le domaine des méthodes physicochimiques d'analyse.
Compétences terminales à acquérir
1b, 2a, 2b, 2c, 4a, 4b, 4c, 6b
Biométrie appliquée
- Connaître les méthodes de calcul de la statistique descriptive, de l'inférence statistique et des tests d'hypothèses.
- Etudes de cas pratiques. Appliquer ces méthodes à des cas concrets. A cet effet, des bases de données seront fournies aux étudiants sous format électronique.
- Discuter les avantages et inconvénients des ces méthodes. Justifier clairement la pertinence des méthodes choisies et leur condisitons de validité.
- Evaluer la cohérence des résultats et leur limitation.
- Pour l'étude de cas concrets sur ordinateur (à l'aide du logiciel R), l'étudiant choisira la méthode la plus appropriée selon la base de données. Ce choix devra être justifié. Il s'agira de montrer sa compréhension des concepts mis en pratique dans cette étude. L'étudiant justifiera ses méthodes d'analyse et commentera clairement les résultats obtenus par le logiciel R. Il fera preuve d'une approche critique sur la pertinence de sa démarche et des résultats.
Savoirs et compétences prérequis :
Chimie appliquée
UE pré-requises : UE14,  UE18               
Biométrie appliquée
- Maîtrise de Windows (gestion des fichiers, etc.);
- Maîtrise du cours de mathématiques (Dérivation - Fonctions exponentielle et logarithmique - Intégration - Analyse combinatoire).
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Chimie appliquée
Cours ex cathedra
Exercices, applications, TP
Activités en laboratoire Observation de pratiques
Travaux en autonomie
Rapports de laboratoire à rédiger
Biométrie appliquée
- Cours ex cathédra.
- Des séances d'exercices avec le logiciel R sont prévues.
- Des bases de données seront fournies aux étudiants pour qu'ils puissent s'exercer durant les travaux pratiques. Des cas concrets seront analysés et étudiés sur ordinateur durant les séances de TP.
Remarque : les notes de cours ET les informations orales diffusées durant le cours et les traveaux pratiques sont matières d'examen.
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
Chimie appliquée
Cours en présentiel
Biométrie appliquée
- Présentiel. Cours oral, patiellement sur PC (logiciel R).
- L'étudiant qui le désire peut installer le logiciel R sur son PC (logiciel gratuit) et travailler sur son propre ordinateur durant les TP.
REM. Les notes de cours et les informations livrées durant le cours oral sont matières d'examen.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Chimie appliquée
Syllabus du cours théorique
Syllabus de laboratoire : protocoles de laboratoire
 
Biométrie appliquée
Des notes de cours seront transmises durant la progression du cours.
- Statistique Théorique et AppliquéeTome 1 , Pierre Dagnelie, De Boeck   (-> disponible à la bibliothèque de l'ISIa).
- Théorie et méthodes statistiques (Applications agronomiques)Tome 2, Pierre Dagnelie, De Boeck     (-> disponible à la bibliothèque de l'ISIa).
- Le Logiciel R, Pierre Lafaye de Michaux et al., Springer  (-> disponible à la bibliothèque de l'ISIa).
- Internet offre de nombreux documents introduisant au logiciel R. Par exemple : R pour débutants   ( -> transmis au cours).
- Biostatistique pour les sciences de la vie et de la santé, Mario Triola, Pearson Education
- Un site intéressant :  http://webapps.fundp.ac.be/biostats  -> apprentissage des Biostatistiques de la FUNDP (responsable académique : Eric Depiereux)
- Probabilités, analyse des données et Statistique, Gilbert Saporta, éditions TECHNIP  (-> disponible à la bibliothèque de l'ISIa)
- Méthodes statistiques en biologie et en agronomie, André Vessereau, Editeur : Tec&Doc;  2e édition (1999)   (-> disponible à la bibliothèque de l'ISIa)
- Initiation à la statistique avec R - 2e éd. - Cours, exemples, exercices et problèmes corrigés, Frédéric Bertrand, Myriam Maumy-Bertrand, Editeur : Dunod;  2e édition (2014)   (-> disponible à la bibliothèque de l'ISIa)
 
Modalités d'évaluation et critères :
Chimie appliquée
Examen écrit (70%)
Rapport et résultats des laboratoires (30%)
Les travaux pratiques de laboratoire avec traitement chimiométrique des résultats d'analyse sont obligatoires, l'absence à ces séances empêchera le passage de l'examen écrit.


Les calculatrices programmables ne sont pas autorisées pendant l'examen.
La cote minimum de 10/20 doit être atteinte afin de réussir l'Activité d'Apprentissage.
L'Unité d'Enseignement ne sera réussie que si l'Activité d'Apprentissage est réussie (sauf décision contraire du jury de délibération).
Biométrie appliquée
Epreuve pratique sur ordinateur. Etude de cas concrets avec le logiciel R. L'étudiant choisira la méthode la plus appropriée pour l'étude d'une (ou plusieurs) base(s) de données. Ce choix devra être justifié. L'étudiant montrera sa connaissance et sa compréhension des concepts mis en pratique dans son analyse. L'étudiant justifiera sa démarche et commentera clairement les résultats livrés par le logiciel R. Il fera preuve d'une approche critique sur la pertinence de sa démarche et des résultats.
La cote minimum de 10/20 doit être atteinte afin de réussir l'Activité d'Apprentissage.
L'Unité d'Enseignement ne sera réussie que si l'Activité d'Apprentissage est réussie (sauf décision contraire du jury de délibération).
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Contacts :
Chimie appliquée
Nadia Smal Rue Saint Victor, 3 4500 HUY 085/27.33.59 nadia.smal@hech.be
Biométrie appliquée
r.milano@hech.be
Notes en ligne :
Chimie appliquée
Chimie appliquée
Théorie et exercices
Rapports de laboratoire
Rapports de laboratoire