Défis techniques

Les défis techniques sont des évaluations individuelles réalisées en laboratoire. Ils vérifient la capacité à produire, diagnostiquer, documenter, justifier et vérifier du code R dans un temps limité.

Chaque défi technique dure une heure. Après la remise, la séance peut comprendre un entretien de compréhension, puis un atelier d’apprentissage, de consolidation ou de transfert vers le portfolio et le projet. Une fois le défi remis, le livrable évalué n’est plus modifié. Pour le défi 2, l’entretien a lieu après cette heure de travail.

Grille détaillée: Grille d’évaluation des défis techniques.

Ateliers après défi

Les ateliers suivants font partie des modules du cours, mais ne sont pas des évaluations supplémentaires:

Après le défi	Atelier	Objet de l’apprentissage
Défi 1	Introduction aux graphiques en R, ressources fournies hors ligne	Produire et interpréter une figure sur un autre exemple, sans IA
Défi 2	Entretiens, puis exercice analogue	Vérifier une proposition sur un exemple distinct et documenter la décision après le dernier entretien
Défi 3	Exercice analogue dans le dépôt GitHub	Comparer avant et après, écrire une limite et transférer une pratique vers le projet

Vue d’ensemble

Défi	Semaine	Poids	Rôle	IA
Défi technique 1	5	10 %	Vérifier les bases individuelles	Non permise
Défi technique 2	8	10 %	Vérifier la programmation et la compréhension avec aide encadrée	Permise, facultative, déclarée
Défi technique 3	13	10 %	Vérifier le jugement professionnel avec IA	Intégrée

Ce qui est connu avant la séance

Élément	Publié avant la séance	Fourni au début du défi
Compétences évaluées	Oui, dans cette page et les modules de préparation	Rappel ciblé dans la consigne
Règle IA	Oui	Confirmée avant le départ du temps évalué
Famille de livrables	Code, documentation et vérification; noms des fichiers du défi 2 précisés ci-dessous	Structure du rapport et consignes de travail
Critères	Oui, dans la grille commune	Adaptation des indicateurs à la tâche précise
Données	Pour le défi 2 : tableaux tarifaires documentaires, fichiers d’essai, dictionnaire et guide; pour les autres défis, selon leurs directives	Pour le défi 2 : lots et scénarios exacts à analyser à 13 h 30
Énoncé et code à examiner	Compétences et modalités seulement	Pour le défi 2 : énoncé et canevas QMD avec la proposition de code à 13 h 30
Canal de remise	Indiqué par l’équipe enseignante avant la séance; pour le défi 2, dépôt GitHub attribué à l’avance	Confirmé au début du défi

La remise est figée à la fin de l’heure évaluée. Elle doit permettre de retrouver les fichiers demandés et, lorsque Git est exigé, l’identifiant du dernier commit remis. Pour le défi 2, aucune adresse ni aucun SHA n’est à remettre : l’équipe enseignante collecte les dépôts GitHub à 14 h 30.

Défi technique 1

Préparation et directives publiques: Préparation au défi technique 1.

Les références autorisées et leur ZIP à télécharger sont disponibles avant l’épreuve pour vous familiariser avec les documents qui seront installés sur les comptes d’examen.

Le premier défi vérifie les bases du travail individuel sans IA:

• structure de projet;
• importation et nettoyage simple de données;
• chemins relatifs;
• calcul bref de proportion et assertions;
• README minimal ou note courte de reproduction;
• sauvegarde des fichiers et reproduction depuis une session propre.

Question centrale: est-ce que l’étudiante ou l’étudiant peut fonctionner seul dans un projet R propre?

La consigne exacte et le fichier de données évalué seront fournis au moment du défi. Ils ne sont pas publiés sur le site du cours.

Le défi 1 se déroule le 30 septembre 2026 au PLT-3928, de 13 h 30 à 14 h 30, sur des comptes Windows sans Internet. Les étudiants apportent leurs documents papier; seules les ressources numériques fournies par l’enseignant sur les comptes et l’aide locale de R sont consultables. Aucun fichier personnel ne peut être importé. L’enseignant récupère directement les dossiers jusqu’à 14 h 45; aucun commit, ZIP ou envoi en ligne n’est demandé.

Après la remise, poursuivre avec les graphiques en R, sur un autre exemple avec des ressources fournies hors ligne. L’atelier reste sans IA.

Défi technique 2

Le défi est individuel. Il aura lieu le mercredi 21 octobre 2026, de 13 h 30 à 14 h 30, et compte pour 10 % de la note du cours. Le travail et la remise doivent être terminés dans cette heure. L’IA est permise et facultative; son utilisation doit être déclarée.

Vous travaillerez sur une commande fictive et des tarifs douaniers. Vous devrez lire les données, utiliser les tableaux correspondant aux périodes demandées, vérifier vos calculs et une proposition de code, puis produire une figure et un court rapport Quarto. Les règles de calcul seront fournies; aucune connaissance douanière n’est nécessaire.

Les directives de préparation, aussi disponibles en PDF, présentent les modalités et les notions à réviser.

Avant la séance : comprendre les fichiers et tester le projet

Un dépôt GitHub privé vous sera attribué. Il contiendra le fichier des taux, trois lots d’essai, deux scénarios d’essai, avant et après, le dictionnaire et le guide des données en PDF, HTML et QMD, ainsi que le modèle de déclaration docs/ai-log.md. Les lots et les scénarios de l’épreuve seront fournis à 13 h 30.

1. Clonez votre dépôt dans RStudio et ouvrez defi-2.Rproj.
2. Lisez le guide des données, aussi disponible en PDF, puis le dictionnaire des colonnes.
3. Lancez la vérification technique et testez le rendu HTML de guide-donnees.qmd, un commit et un push. Le README donne les étapes.

Cette préparation sert à comprendre les fichiers et à vérifier les outils. Le code et le rapport évalués doivent être rédigés pendant l’épreuve. Si une IA vous a aidé avant la séance à comprendre les données et que cette aide a servi dans votre travail, mentionnez-la dans docs/ai-log.md le jour du défi.

Un exercice d’entraînement sur un autre exemple permet de réviser les jointures et les valeurs manquantes.

À 13 h 30 : installer les fichiers et commencer

Ouvrez votre projet déjà testé. Téléchargez le ZIP sur Brio à 13 h 30. Décompressez-le hors de votre projet, par exemple dans Téléchargements, puis copiez les trois fichiers suivants un à un dans votre projet :

Dans le ZIP décompressé	Où copier le fichier dans votre projet
data/lots_importation.csv	Dans le dossier data/ existant
data/scenarios.csv	Dans le dossier data/ existant
rapport-defi-2.qmd	À côté de defi-2.Rproj

Ne remplacez pas le dossier data/ de votre projet : il contient déjà le fichier des taux. Gardez aussi les fichiers d’essai. Le fichier rapport-defi-2.qmd contient les sections à compléter et la proposition de code à examiner. Le dossier docs/ et le modèle docs/ai-log.md sont déjà fournis dans votre dépôt. Complétez ce modèle pour déclarer votre usage ou votre non-usage de l’IA.

Vous pouvez consulter vos notes, le site du cours, la documentation officielle et les autres sites Web, y compris les forums. Les outils d’IA sont permis et facultatifs. L’aide d’une autre personne, en classe ou à distance, est interdite. L’usage déclaré de l’IA et le non-usage sont évalués avec le même barème; aucun abonnement payant n’est requis.

Vous pouvez choisir les tableaux en lisant scenarios.csv ou indiquer leurs numéros directement dans le code. Les deux méthodes sont acceptées. Dans le second cas, un commentaire doit expliquer le lien entre les numéros et les scénarios.

Avant 14 h 30 : vérifier et transmettre le travail sur GitHub

Fichier à remettre	Contenu
R/defi2.R	Importation, calculs et contrôles
rapport-defi-2.qmd	Rapport complété, qui appelle le script
rapport-defi-2.html	Rapport généré par Quarto
sorties/comparaison_lots.csv	Tableau exporté par le script
docs/ai-log.md	Déclaration d’usage ou de non-usage de l’IA

Conservez aussi les données fournies.

1. Générez le rapport HTML et ouvrez-le pour le vérifier.
2. Faites le commit final et le push vers GitHub.
3. Vérifiez sur GitHub que les fichiers et le commit final sont visibles.

Ces étapes doivent être terminées avant 14 h 30. À 14 h 30, l’équipe enseignante récupère votre travail directement dans votre dépôt GitHub privé. La version évaluée est le dernier commit transmis par un push avant l’échéance.

En cas de problème avec GitHub, levez la main avant 14 h 30. La personne enseignante vous indiquera comment lui remettre les fichiers déjà terminés. Cela ne donne pas de temps supplémentaire. À 14 h 30, arrêtez les modifications.

Déclaration IA pour tous

Compléter le modèle docs/ai-log.md déjà présent dans votre dépôt, même sans IA. Ses trois rubriques sont :

1. Usage ou non-usage de l’IA; outils, dates et ressources utilisés, s’il y a lieu.
2. Si vous avez utilisé l’IA : décrire une à trois contributions significatives. Pour chacune, préciser le passage concerné, ce que l’outil a proposé, votre décision et la vérification effectuée avec son résultat. Sans IA, indiquer « Sans objet ».
3. Pour tous : expliquer une décision personnelle liée à un passage précis du travail, indiquer comment vous l’avez vérifiée, puis attester que la déclaration décrit les aides réellement reçues.

Une ligne peut suffire par contribution. Ne pas inventer d’interactions et ne pas transmettre votre nom, IDUL ou identifiants à un outil externe. Le compagnon GPT du cours peut refuser une question d’évaluation; son usage est facultatif et aucune réponse n’est garantie.

Après la remise : entretien de compréhension

Chaque personne passe un entretien de cinq minutes, avec son code et son rapport visibles, sans IA ni aide extérieure. Il faut expliquer le passage qui associe les lots aux taux, prévoir l’effet d’une petite modification des données, puis faire ou décrire précisément l’adaptation du code et sa vérification.

L’entretien compte pour 0,6 point sur les 10 du défi; les contrôles écrits comptent pour 0,4 point dans le même critère « Validation et explication ». La syntaxe par cœur et l’aisance orale ne sont pas notées. Un temps de réflexion est prévu et les accommodements reconnus s’appliquent. L’entretien évalue la compréhension, sans chercher à déterminer si une IA a été utilisée.

La salle et les créneaux d’entretien sont communiqués avant la séance. L’atelier et le retour sur l’exemple analogue commencent après le dernier entretien concerné. Le travail remis reste figé.

Défi technique 3

Le troisième défi intègre l’IA à la tâche. Il évalue:

• diagnostic technique;
• débogage;
• optimisation, parallélisation ou amélioration d’un mini-projet;
• comparaison avant/après;
• vérification obligatoire;
• mini-rapport technique;
• jugement critique sur les propositions de l’IA.

Question centrale: est-ce que l’étudiante ou l’étudiant sait utiliser l’IA comme assistant technique sans perdre son jugement professionnel?

Repère de remise publié

La remise contient au minimum le code diagnostiqué ou amélioré, une comparaison avant/après, les vérifications exécutées, un mini-rapport technique et la trace détaillée de l’usage de l’IA. Le code de départ, les anomalies et les contraintes exactes sont communiqués au début du défi. À la fermeture, remettre les fichiers dans le canal annoncé et, si Git est demandé, vérifier que le dernier commit remis est identifiable.

Après la remise, poursuivre avec l’exercice analogue annoncé dans le module Brio et distribué par GitHub. Le défi remis n’est pas corrigé pendant cet atelier.

Avant la séance, les étudiantes et étudiants connaissent les dimensions du diagnostic, la trace IA attendue et la grille. Le code à diagnostiquer, les contraintes de performance et les anomalies précises sont fournis au début du défi.

Déroulement type d’une séance de défi

Ce tableau est indicatif. Pour le défi 1 du 30 septembre, les horaires précis de la page de préparation s’appliquent : travail de 13 h 30 à 14 h 30, puis récupération jusqu’à 14 h 45.

Pour le défi 2 du 21 octobre, suivre le déroulement précisé ci-dessus : travail et remise de 13 h 30 à 14 h 30, puis entretiens. Les vérifications techniques ont lieu avant l’épreuve. Pour le défi 2, le tableau indicatif ci-dessous ne s’applique pas : le dernier push doit être fait avant 14 h 30.

Moment	Activité	Rôle
0:00 à 0:15	Mise en place	Rappeler les consignes, vérifier les fichiers, le dépôt et la règle IA
0:15 à 1:15	Défi individuel	Travail évalué en temps limité
1:15 à 1:30	Remise et pause	Déposer le livrable et vérifier que la remise est complète
1:30 à 2:10	Retour technique guidé	Discuter des stratégies et erreurs fréquentes sans corriger les remises
2:10 à 2:55	Atelier de consolidation	Travailler dans l’atelier propre à la semaine, sur un exemple analogue, le portfolio ou le projet
2:55 à 3:00	Trace de sortie	Noter ce qui est maîtrisé et ce qui reste à reprendre

Traces attendues

Défi	Traces
Défi technique 1	Dossier récupéré par l’enseignant, fichier brut, script R, résultats et README court, sans IA
Défi technique 2	Dépôt GitHub privé figé : script R, QMD, HTML, tableau CSV et docs/ai-log.md pour tous; collecte par l’équipe enseignante sur GitHub à 14 h 30; entretien de compréhension
Défi technique 3	Mini-rapport technique, code amélioré, comparaison avant/après, validation, trace détaillée de l’usage de l’IA

Critères communs

• Exactitude technique.
• Reproductibilité.
• Qualité du code.
• Documentation minimale.
• Capacité à expliquer les décisions.

Le défi 1 est noté sur ces cinq dimensions, sans critère noté pour l’IA : l’interdiction d’Internet et de l’IA est une règle de l’épreuve. Les défis 2 et 3 ajoutent l’évaluation du respect de leur statut IA. Les points sont précisés dans la grille d’évaluation.

Les données et fichiers exacts des défis évalués sont fournis au moment prévu par l’équipe enseignante. Les jeux de données publics utilisés pour l’entraînement doivent respecter les règles de Données autorisées.