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The Laser : Basic Principles (Sources)
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After a review, we approach the principles of correlation between light and material and conditions which lead to the amplification of light. Then, we treat the oscillator laser which is the association of a resonant hole and a middle booster of light. We describe finally the devices which are behind the word of "laser": oscillators and amplifiers, solid, liquid lasers (colouring agents) or gaseous.
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Optique Pour l'Instrumentation
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Cette ressource est la copropriété d'UNIT et de l'Université Le Mans. Elle est libre d'accès dans le cadre de la licence GPL Free Documentation http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html ou une licence française équivalente.
LOMv1.0ispartofURIhttp://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-1095Site Optique Pour l'Instrumentation avec l'ensemble des modules disponibles.LOMFRv1.0est la traduction deURIhttp://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-543Le Laser : Principes de base (Sources)-
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Traitement signal et image - Vision, perception
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Optique - Physique atomique et moléculaire, optique quantique, lasers
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Optique appliquée : Laser, à solides, à fluides, à gaz, chimiques et à colorants
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Méthodologie de la programmation en assembleur
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Dans ce document, nous indiquons une méthodologie pour concevoir et réaliser avec succès des programmes en assembleur. Erronément perçue comme étant incompréhensible, la programmation en assembleur nécessite toutefois une certaine rigueur et le respect d'une méthodologie pour mener à bien tout projet, même le plus modeste. Par ailleurs, il faut bien comprendre que l'algorithmique étant le fondement de la programmation, en assembleur, en Pascal ou dans un quelconque langage, sa maîtrise est nécessaire avant d'aborder la programmation. Afin de limiter les problèmes à ce niveau, les programmes que nous écrirons en assembleur ne demanderont généralement que la connaissance des bases de l'algorithmique : variable, séquence d'instructions, test, boucle, fonction et paramètre.
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Soumis à la licence GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html)
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Programmation structurée en C
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Ce polycopié constitue le support d'un cours d'initiation à la programmation structurée en C.
Étant donné un problème à résoudre, son analyse consiste à le décomposer en sous-problèmes plus simples jusqu'à atteindre des problèmes élémentaires que l'ordinateur est capable de résoudre.
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La maîtrise des techniques de programmation des ordinateurs est un outil indispensable aujourd'hui pour tout étudiant en sciences. Qu'il soit mathématicien, physicien, chimiste ou biologiste, l'étudiant en sciences doit impérativement savoir programmer.
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LOMv1.0
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Soumis à la licence GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html)
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Classification UNIT
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Informatique - Programmation : Algorithmique, langages, conception objet, programmes
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Informatique - Génie logiciel : conception, qualité, documentation, maintenance
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Fouille de données
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Ce cours adopte une approche pragmatique et pratique, tout en essayant de donner
le matériel nécessaire pour comprendre ce que l'on fait : le but n'est pas d'appliquer aveuglément des algorithmes, mais de connaître des algorithmes et de
savoir quand et comment les appliquer, d'être capable de les utiliser et de juger
les résultats qu'ils fournissent. En fouille de données, on ne peut pas se contenter
d'appliquer aveuglément une méthode et de se contenter tout aussi aveuglément
du résultat obtenu, comme s'il s'agissait de LA réponse au problème. Les algorithmes d'extraction d'information constituent une boîte à outils ; ayant cette
boîte à disposition, il nous faut apprendre à les utiliser, comme l'artisan apprend à manier ces outils. Dit autrement, la fouille de données est un art : outre
les connaissances plus ou moins techniques à acquérir, il faut ensuite accumuler
beaucoup de pratique.
Au niveau pratique, on s'appuie exclusivement sur des logiciels libres : ils sont
aisément accessibles sur la Toile. Certains sont remarquables. Malheureusement,
il n'y a pas à l'heure actuelle de véritable atelier de fouille de données qui
soit libre. Ceux-ci intègrent de très nombreux outils d'analyse et de fouille de
données, de visualisation de données et des résultats de fouille, de présentation
des résultats (création de tableaux de bord) et de liaison avec des bases et
entrepôts de données : ces logiciels sont assez onéreux.
On ne s'attaque pas au problème de la gestion de gros volumes de données ;
ce que l'on raconte ici s'applique à des volumes de données raisonnables (ordre de
grandeur : méga-octets stockés dans de simples fichiers Unix : suite de
caractères non structurée ou des bases de données traditionnelles (type sql).
Au-delà, des architectures spécialisées (entrepôts de données) sont nécessaires
pour cette gestion. Ici et là, on indique comment passer à l'échelle en ce qui
concerne les algorithmes de fouille.
-
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-
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Aide à la décision
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jeu de données
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réseau de neurones
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arbre de décision
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théorème bayésien
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classification
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apprentissage automatique
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author
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2008-10-09
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N:Gilles-Gallet;Isabelle
FN:Isabelle Gilles-Gallet
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2009-02-09
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BEGIN:VCARD
N:Gilles-Gallet;Isabelle
FN:Isabelle Gilles-Gallet
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Document soumis à la licence GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html)
-
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discipline
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Classification UNIT
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Systèmes d'information - Fouille de données
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Systèmes de stockage et de recherche d'information
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Systèmes polynomiaux : que signifie "résoudre" ?
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fre
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-
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Le cours s'articule en deux grandes parties : les méthodes de résolution et leur application. Il commence par l'étude d'une méthode de résolution réelle de polynômes en une indéterminée et à coefficients rationnels (avec une section dédiée à l'arithmétique par intervalles). Il se poursuit par l'étude de la théorie des bases de Gröbner.
Le choix de présentation peut sembler surprenant : on commence par la 'n et on termine par le début de la chaîne mais nous avons cru bon d'aborder l'étude par les polynômes en une indéterminée qui sont plus familiers aux étudiants de deuxième année de licence et d'introduire les notions propres aux polynômes en plusieurs indéterminées plus progressivement, par le biais notamment d'un mini'projet de tracé de courbes algébriques en deux indéterminées.
Le chapitre 4 présente un algorithme pour le pgcd de deux polynômes en une indéterminée et à coefficients rationnels. Le calcul du pgcd de deux polynômes est une fonctionnalité nécessaire pour la partie RS. Les méthodes employées dans l'algorithme présenté s'appuient sur des techniques de calcul modulaire, qu'on retrouve, en particulier, en cryptographie. Le calcul modulaire constitue
une introduction simple à la théorie des idéaux, qui se développe avec l'étude des bases de Gröbner.
Le chapitre 6 présente, à titre de comparaison, la méthode de Newton pour la résolution numérique des équations. Elle constitue, de loin, la méthode la plus utilisée pour résoudre les systèmes d'équations. On la présente dans le cas d'une équation en une inconnue et dans le cas de deux équations à deux inconnues.
Le cours se conclut par une introduction au logiciel Maple.
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calcul formel
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Nécessite Adobe Acrobat Reader ou tout autre logiciel permettant la lecture de documents au format PDF
Une partie des TD est réalisée à l'aide du logiciel Maple 9
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Répartition : 12h de cours, 18h de TD en salle banalisée, 18h de TD en salle équipée d'ordinateurs (logiciel MAPLE 9, sous Linux Ubuntu)
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Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)
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Mathématiques - Autres
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Automatique - Commande automatique
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Introduction à la recherche opérationnelle et à l'algorithmique de l'optimisation
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Faire de la recherche opérationnelle consiste en pratique à modéliser mathématiquement un
problème donné puis à résoudre le problème modélisé. La première étape demande du savoir?faire
et de l'expérience (certains parlent d''art'. Pour la seconde, on dispose d'algorithmes rigoureux.
La discipline s'est développée avec l'informatique : modéliser mathématiquement des problèmes
complexes ne servirait à rien si on ne disposait pas d'ordinateurs pour mener les calculs.
Ce cours aborde les deux aspects de la recherche opérationnelle : on s'initie à la modélisation
mathématique de problèmes qu'on résout par logiciel (AMPL) et on étudie plusieurs algorithmes
importants mis en ?uvre par ces logiciels (méthode des moindres carrés, simplexe, algorithmes de
théorie des graphes).
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algèbre linéaire
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programmation linéaire
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théorie des graphes
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Ce cours est complété par des séances de TD réalisées avec le logiciel AMPL (version étudiante)
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Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)
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Outils et méthodes de l'ingénieur - Fondamentaux
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Modélisation et simulation - Optimisation mathématique, optimisation des structures
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Informatique - Programmation : Algorithmique, langages, conception objet, programmes
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Modélisation et simulation - Graphes, arbres et simulation discrète
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Calcul Formel et Sciences de la Matière
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Dans ce cours, on étudie des algorithmes scientifiques importants (pivot de Gauss, méthode de Newton, d'Euler etc . . .) et on développe un thème qui peut varier au fil des ans. Cette année, le thème choisi est l'analyse qualitative des systèmes d'équations différentielles.
Il s'agit aussi d'un cours de calcul formel : on utilise un logiciel (MAPLE) permettant de
mener des calculs symboliques et numériques. Cet outil constitue un atout très important dans l'enseignement des algorithmes scientifiques : il permet d'illustrer très concrètement les rappels mathématiques, de bien mettre en évidence la différence entre les erreurs de méthode et les erreurs d'arrondis et en'n de mener des démonstrations assistées par ordinateurs. En particulier, on montre comment déterminer formellement l'ordre de plusieurs méthodes (Newton, Euler) en délégant
tous les calculs symboliques au logiciel.
Dans la première partie du cours, on rappelle les principes de base de la programmation et on montre comment ils se réalisent dans le langage de programmation du logiciel MAPLE.
La deuxième partie constitue une introduction au paquetage d'algèbre linéaire de MAPLE.
Dans la troisième partie du cours, on étudie deux grandes méthodes de résolution numérique d'équations : la méthode de Newton pour les équations non différentielles et la méthode d'Euler pour les équations différentielles.
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méthode de Newton
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méthode d'Euler
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équation différentielle
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analyse qualitative
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2008-08-26
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FN:Isabelle Gilles-Gallet;Isabelle
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licence
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bac+3
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Le cours Calcul Formel et Sciences de la Matière est d'abord un cours de programmation à l'usage d'étudiants se destinant à des études non informatiques : physique, chimie . . . On s'efforce tout au long du cours d'écrire de petits programmes.
Répartition : 12h de cours, 18h de TP, 18h de TD
-
lomfr:credit :
5 ECTS
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LOMv1.0
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lom:description :
-
lom:string :
Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)
-
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LOMv1.0
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discipline
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Modélisation et simulation - Analyse numérique appliquée et résolution
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-
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Programmation par contraintes
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La première session de ce cours introduira les notions de contraintes, de problèmes de satisfaction de contraintes (CSPs) et de solution d'un CSP.<br />
Lors de la deuxième session, vous vous entraînerez, à travers plusieurs exercices, à modéliser un problème sous la forme d'un CSP.<br />
Lors de la troisième session de ce cours, on présentera l'algorithme de base utilisé pour résoudre les CSPs sur les domaines finis, algorithme basé sur l'énumération des combinaisons. On étudiera un certain nombre d'heuristiques et techniques de filtrage permettant d'améliorer cet algorithme.<br />
Lors de la quatrième session, on programmera ces différents algorithmes en Prolog, et on les utilisera pour résoudre différents CSPs modélisés lors des deux premières sessions de cours.<br />
La cinquième session de ce cours sera dédiée à la présentation d'un langage de programmation par contraintes, à savoir Gnu-Prolog.<br />
Enfin, les deux dernières sessions seront des sessions de travaux pratiques, où vous utiliserez les solveurs de contraintes intégrés à Gnu-Prolog pour résoudre les différents exercices vus lors des sessions précédentes.
-
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-
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programmation déclarative
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solveur de contrainte
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relation logique
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author
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N:Solnon;Christine
FN:Christine Solnon
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N:UCL 1 - Université Claude Bernard
FN:UCL 1 - Université Claude Bernard
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ORG:Université de Lyon I
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-
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2003-01-09
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-
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N:Gilles-Gallet;Isabelle
FN:Isabelle Gilles-Gallet
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LOMv1.0
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N:Gilles-Gallet;Isabelle
FN:Isabelle Gilles-Gallet
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-
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2009-02-13
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lom:source :
LOMFRv1.0
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licence
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-
lom:typicalLearningTime :
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lom:string :
Ce cours est destiné aux étudiants de la e-miage, une formation informatique "à distance".
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LOMv1.0
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no
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lom:source :
LOMv1.0
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Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)
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LOMv1.0
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Classification UNIT
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lom:taxon :
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Programmation : Algorithmique, langages, conception objet, programmes
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Initiation à la topographie - Module II Mesure des angles version PDF
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Module d'initiation à la topographie sur la mesure des angles. Ce module traite aussi bien de notions théoriques sur les mesures d'angles que des processus d'observation et des principales erreurs.
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Les résultats des travaux réalisés sont la copropriété de l'EMD, l'ENSG, HEI, l'UVHC et d'UNIT.
URIModule I - Mesure des altitudesURIModule III - Mesure des distancesURIModule IV - Calculs topometriquesFree-
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Connaître les règles de calculs trigonométriques dans le plan (Rappels sur la géométrie du
triangle). Rappel sur les unités de mesures (mètre, grade, degré, radian ?)
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Notion de protocole de communication (série: Cours Architecture Internet)
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Primitives d'échange de données sur une liaison. Transformation d'une ligne non fiable en un circuit fiable.
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