Durée
25h Th
Nombre de crédits
Enseignant
Coordinateur
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Ce cours illustre la synergie entre différentes techniques informatiques (chimie computationnelle, sciences des données, intelligence artificielle) pour comprendre et rationaliser les mécanismes et sélectivités en chimie organique de synthèse.
Le cours théorique est organisé en 6 modules de 2 h :
- Module I - Introduction à la science des données
- Module II - Introduction à la chimie computationnelle organique
- Module III - Description in silico d'une espèce chimique
- Module IV - Description in silico d'un système moléculaire
- Module V - Théorie de l'état de transition
- Module VI - L'intelligence artificielle en chimie
Travaux Dirigés
Un cas pratique accompagnera le cours sur une période totale de 13 h. Les étudiants appliqueront les notions des modules III à VI à travers une étude de cas progressive qui sera directement intégrée après chaque présentation théorique. Au cours du quadrimestre, chaque étudiant devra réaliser individuellement, en dehors des heures de cours, les travaux applicatifs prévus dans le cadre des enseignements pratiques (EP). Leur réalisation et leur qualité seront évaluées et prises en compte dans la note finale du cours (voir modalités d'évaluation).
Travaux Pratiques (en laboratoire)
Il n'y a pas de travaux pratiques en laboratoire associés à ce cours.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
À l'issue du cours, l'étudiant sera capable de :
- Utiliser des outils informatiques appliqués à la chimie organique physique
- Utiliser des logiciels de préparation et visualisation de chimie computationnelle (Gaussian, Gaussview, etc.)
- Décrire et analyser une réaction in silico
- Comprendre les principes fondamentaux de chimie organique physique
- Rationaliser les mécanismes et sélectivités observés
- Relier la théorie à un cas pratique
Savoirs et compétences prérequis
Une bonne maîtrise des concepts de base en chimie organique, en chimie physique et en chimie quantique acquis au cours des années de bachelier en chimie est nécessaire. Les notions de codage en informatique acquises au cours des années de bachelier en chimie sont aussi recommandées.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
- Exposés interactifs, avec apports théoriques et études de cas récents de la littérature (50%)
- Apprentissage participatif, exercices sur un cas pratique (50%)
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement à distance
Informations complémentaires:
En distanciel via la plateforme Teams.
Possibilités de e-learning (exercices, ressources complémentaires).
Langue du cours
Anglais
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- MyULiège
Autre(s) site(s) utilisé(s) pour les supports de cours
- DOX (https://dox.uliege.be/index.php/s/cF1Og0W1XScnNWT)
Informations complémentaires:
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- MyULiège
Informations complémentaires :
Les notes et séances de cours (en anglais, avec commentaire audio) sont disponibles via la plateforme myULiège et DoX. Des exercices et des lectures complémentaires sont suggérés en séance.
Ouvrages de référence :
- J. B. Foresman and A. E. Frisch, Exploring Chemistry with Electronic Structure Methods, 3rd ed., Gaussian, Inc.: Wallingford, CT, 2015.
ISBN: 978-1-935522-03-4 - Modern Physical Organic Chemistry, E. V. Anslyn, D. A. Dougherty, University Science Books, 2006 (ISBN 978-1-891389-31-3)
- Stereoelectronic effects, A. J. Kirby, Oxford University Press, 1996 (ISBN 978-0-198558-93-4)
- Modern Solvents in Organic Synthesis, P. Knochel (Ed.), Springer, 1999 (ISBN 3-540-66213-8)
- Computational Organic Chemistry, S. T. Bachrach, Wiley, 2014, 2nd ed. (ISBN 978-1118291924)
- Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, A. Müller, S. Guido, O'Reilly Media, 2016, 1rst edition (ISBN 978-1449369415)
- Data Science in Chemistry: Artificial Intelligence, Big Data, Chemometrics and Quantum Computing with Jupyter, T. Gressling, De Gruyter Textbook, 2021, 1rst edition (ISBN 978-3110629392)
- Articles récents de littérature présentés durant le cours
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( QCM, questions ouvertes )
Evaluation continue
Informations complémentaires:
Examen écrit à livre ouvert (questions ouvertes sur des exemples récents de la littérature)
Evaluation
L'évaluation du cours comprend deux composantes, chacune notée sur 20 :
- Examen écrit en session (60%) : l'examen est organisé à livre ouvert et porte sur l'ensemble de la matière du cours. Il comprend des questions de théorie, de compréhension et d'application.
- Évaluation continue (40%) : elle porte sur les travaux applicatifs réalisés individuellement au cours du quadrimestre, en dehors des heures de cours, dans le cadre des EP. La note tient compte de la réalisation effective des travaux, de leur qualité et de la capacité de l'étudiant à appliquer les notions du cours.
Calcul de la note finale : La moyenne pondérée M est calculée comme suit : M = 0,60A + 0,40B, où A est la note de l'examen écrit et B la note d'évaluation continue.
Seuil absorbant : Pour réussir le cours, l'étudiant doit obtenir au moins 10/20 à chacune des deux composantes A et B. Si l'une des deux composantes est inférieure à 10/20, la note finale correspond à la valeur la plus faible entre la moyenne pondérée M et 9/20. Un échec à l'une des composantes ne peut donc pas être compensé par l'autre. Si A = 10/20 et B = 10/20, la note finale est égale à M.
Exemple : A = 14/20 et B = 9/20 donnent M = 12/20 ; la note finale est donc ramenée à 9/20 et le cours n'est pas réussi.
Seconde session : La règle du seuil absorbant s'applique également en seconde session.
Toute composante obtenue avec une note inférieure à 10/20 doit être représentée ou faire l'objet d'une remédiation. Une note d'examen insuffisante est remplacée par la note obtenue lors du nouvel examen.
Si la note d'évaluation continue est inférieure à 10/20, l'étudiant doit réaliser un travail individuel complémentaire selon les modalités et l'échéance communiquées par le titulaire. La note de ce travail remplace alors la note B.
Toute composante obtenue avec une note d'au moins 10/20 en première session est automatiquement reportée en seconde session. L'étudiant peut toutefois demander à représenter une composante déjà réussie ; dans ce cas, seule la dernière note obtenue est prise en compte.
Stage(s)
Nihil
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Le cours sera dispensé en anglais.
Une liste de softwares à installer en amout du cours sera envoyée aux étudiants.
Contacts
Contacts
- Dr. Pauline Bianchi
Département de Chimie, Bâtiment B6a
pauline.bianchi@uliege.be
- Prof. Jean-Christophe Monbaliu
Département de Chimie, Bâtiment B6a
jc.monbaliu@uliege.be