Ce cours vise à initier l'étudiant aux différents champs d'application de bio-informatique. Il met un accent particulier sur l'apprentissage des principaux outils de la bio-informatique touchant les banques de données de séquences et de structures, les méthodes d'annoation de séquences génomiques et la génomique comparative.
L’objectif de ce module est de comparer les performances des algorithmes qui effectuent les mêmes tâches pour trouver un bon algorithme. Le contenu du module est consacré d'une part, à la théorie de la complexité des algorithmes, complexité des problèmes, Grandeur des fonctions et mesure de performance. Et d'autre part, à la présentation des différentes méthodes d'optimisation combinatoire. La réalisation de cet objectif nécessite des connaissances de base qui concerne le domaine de l’analyse d’algorithmique et les techniques d’optimisation de la complexité présentées par : les méthodes de calcul de complexité des algorithmes (coût uniforme et coût logarithmique) et les classes de complexité des problèmes, l'optimisation, la dichotomie et la stratégie D&C. Le contenu de ce module permet de présenter la notion d'optimisation combinatoire, les méthodes exactes : Programmation Dynamique, Branch&Bound et Recherche Arborescente ; ainsi que les méthodes approchées de résolution d'un problème d'optimisation, et en particulier, l'étude des heuristiques spécialisées : Algorithme Glouton, les méthodes d'exploration avec information : Algorithmes de Recherche Locale, A*, Hill Climbing.

L'objectif de ce module est de donner aux étudiants les notions pour modéliser les applications utilisant les environnements virtuels.
l'activité d'acteurs virtuels autonomes qui évoluent dans un environnement lui-même virtuel appelée : L’animation comportementale

—Les acteurs sont capables de percevoir, de décider et d'agir par eux-mêmes dans un certain cadre qui leur est imposé.
—Le système représenté par les acteurs et leur environnement évolue d'une manière qui n'est pas prédéterminée.

Cette matière permet de sensibiliser les étudiants aux techniques de la vie Artificielle, qui en prenant leur inspiration sur le “vivant” permettent de construire des systèmes complexes évolutifs et adaptatifs