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ECTS
30 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Code interne
EMS9CHP
Liste des enseignements
UE Calcul Haute Performance pour la Mécanique A
12,5 créditsUE Calcul Haute Performance pour la Mécanique B
12,5 créditsUE Langues et culture de l'ingénieur
5 crédits
UE Calcul Haute Performance pour la Mécanique A
ECTS
12,5 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Niveau de connaissances (savoirs) :
N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert
Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE
EM9AN312
Connaissance de la méthode des éléments finis. Connaître la mise en œuvre et l'analyse des formulations variationnelles classiques en mécanique des milieux continus (équations de Stokes, élasticité linéaire) (C2,N3).
Connaître quelques éléments finis classiques en dimension 2 et 3 (Lagrange Pk, isoparamétriques Qk, éléments bulles pour Stokes...) et leurs propriétés d'approximation. (C3/C4,N3).
EM9AN308
Capacité à utiliser les fondements et modèles pour concevoir, réaliser et valider des outils de calcul scientifique haute performance pour la mécanique (C1,N4) (C2,N3).
EM9EX343 CHP 092a
MF307 Connaître les mécanismes mis en jeu dans les écoulements turbulents, en abordant les aspects physiques et numériques (C1/C2,N3).
MF307 Connaître les différents modèles de turbulence employés dans les codes industriels (C1/C2/C3,N3)
MS300 Connaître les outils théoriques qui permettent d'identifier et de formuler les lois de comportement des matériaux solides (C1/C2, N3).
MS300 Connaître les principales classes de comportement : la viscoélasticité, l'élastoplasticité et la viscoplasticité (C1/C2, N3).
EM9EX344 CHP 092c
AN311 Connaître les méthodes numériques adaptées à des écoulements compressibles (et utilisables en général pour des systèmes hyperboliques de lois de conservation) (C1/C2, N3).
AN311 Connaissance de la méthode des volumes finis étendue à des schémas d'ordre élevé, y compris sur maillages non-structurés. (C1/C2, N3).
MS308 Acquérir les connaissances de base en matériaux composites (C1/C2, N3). Connaître la modélisation par éléments finis d'une structure composite (C3,N3).
Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE
EM9AN312
Savoir construire une formulation variationnelle pour un problème de mécanique des milieux continus, les fluides (Stokes) ou les solides déformables (élasticité). (C2,N3).
Savoir choisir l'élément fini d'approximation en fonction de l'application. (C3/C4,N3).
Comprendre l'implémentation d'un code éléments finis sur maillage non structuré (C4/C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
EM9AN308
Capacité à choisir et utiliser les outils de simulation numérique haute performance adaptés pour la résolution de problèmes industriels (C3,N4).
Capacité à valider et analyser les résultats obtenus (C5,N3).
Développement en équipe d'un code de calcul documenté, efficace et performant (C6,N3) (C7,N3) (C8,N3).
Comprendre et savoir utiliser un cluster de calcul parallèle (C6,N3).
EM9EX343 CHP 092a
MF307 Savoir choisir le modèle de turbulence adéquat en fonction de l'application visée et des limitations liées au capacités de calcul mis à disposition (DNS, LES, RANS). être conscient des avantages et des limitations. Savoir analyser et interpréter les résultats (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
MS300 Savoir construire des lois de comportement macroscopiques à l'aide de modèles microscopiques. Savoir prendre en compte les mécanismes de déformation aux échelles méso ou micro qui permettent d'apporter un sens physique aux variables internes. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
EM9EX344 CHP 092c
AN311 Comprendre la construction d'une méthode de volumes finis d'ordre élevé pour un système hyperbolique le lois de conservation. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
MS308 Savoir dimensionner et modéliser une structure composite. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
Projet Calcul Haute Performance
Composante
ENSEIRB-MATMECA
A partir de sujets élaborés avec des industriels ou des chercheurs des laboratoires partenaires, les élèves participent par petits groupes au développement collaboratif d'un code de calcul.
Mise en oeuvre d'une méthode numérique adaptée à l'application réelle visée.
Utilisation d'un gestionnaire de versions.
Découvrir et utiliser un cluster de calcul parallèle (PLAFRIM).
Elaboration d'un site web pour valoriser le travail accompli.
Simulation numérique par éléments finis avancés
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Compétences
- Savoir construire une formulation variationnelle pour un problème de mécanique des milieus continus, les fluides (Stokes) ou les solides déformables (élasticité).
- Connaitre quelques éléments finis classiques en dimension 2 et 3 (Lagrange Pk, isoparamétriques Qk, élément bulles pour Stokes...) et leurs propriétés d'approximation, savoir choisir l'élément en fonction de l'application.
- Comprendre l'implémentation d'un code éléments finis sur maillage non structuré.
Contenu du cours
1. Formulations variationnelles en mécanique des milieus continus :
- équations de Stokes
- élasticité linéaire
2. Méthode des éléments finis :
- rappels sur le principe de la méthode (méthode de Galerkin, définition d'un élément unisolvant)
- maillages non structurés et construction des espaces d'approximation
- principe général de la construction de systèmes linéaires
3. Mise en oeuvre :
- représentation des maillages
- principe des procédures d'assemblage des matrices
- calcul des matrices élémentaires par passage à l'élément de référence
Déroulement du cours
Première partie: cours "magistraux" permettant de rappeler brièvement les 3 points ci-dessus.
Deuxième partie: réalisation d'un projet qui sera dédié, soit à la programmation complète d'un solveur, soit à l'utilisation de Freefem++ pour la résolution et l'exploration d'un problème complexe, soit à une étude théorique d'analyse numérique.
Multicoeurs et accélérateurs de calcul
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Modélisation des écoulements turbulents
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif de cet enseignement est d'aborder les mécanismes mis en jeu dans les écoulements turbulents, en abordant les aspects physiques et numériques. On étudiera les différents modèles de turbulence employés dans les codes industriels, tout en précisant leurs avantages et inconvénients. On décrira aussi les différents types de lois ou modèles pour le traitement de la turbulence en proche paroi et leur implémentation pratique. On présentera les techniques avancées de simulation des écoulements turbulents : simulation directe, RANS et simulation des grandes échelles. Les apports de ces méthodes, mais aussi leurs limites, seront développés.
Thermodynamique et lois de comportement
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif est de présenter les outils théoriques qui permettent d'identifier et de formuler les lois de comportement des matériaux solides. Les principales classes de comportement abordées sont la viscoélasticité, l'élastoplasticité et la viscoplasticité. L'approche de la thermodynamique des processus irréversibles est introduite. Bien que les aspects phénoménologiques soient présentés, l'accent est mis sur les méthodes de changement d'échelle qui permettent de construire des lois de comportement macroscopiques à l'aide de modèles microscopiques. En effet, la prise en compte de mécanismes de déformation aux échelles méso ou micro permet d'apporter un sens physique aux variables internes.
Les points abordés sont les suivants :
- Aspects phénoménologiques - Mise en évidence des divers types de réponse (élastique, viscoélastique, plastique, viscoplastique) de matériaux lors d'essais mécaniques.
-Le comportement viscoélastique
- Le comportement élasto-plastique et élasto-visco-plastique. - Thermodynamique des milieux continus : Lois d'état, variables d'état, potentiel thermodynamique, hypothèse de normalité, potentiel de dissipation, prise en compte du comportement endommageable - Changement d'échelle et homogénéisation : Exemples de microstructures, méthodes simplifiées de Reuss et Voigt, méthodes des modules effectifs, méthodes d'homogénéisation périodique
Volumes Finis pour les systèmes de lois de conservation
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif de ce cours est de présenter les méthodes numériques adaptées à des systèmes hyperboliques de lois de conservation, que l'on retrouve notamment en mécanique des fluides compressibles. Les méthodes abordées seront de type volumes finis (étendues dans le cas de schémas d'ordre au moins 2), et on s'attachera à comprendre leur construction, leur intérêt, ainsi que les difficultés soulevées par la nature des problèmes (non-unicité des solutions faibles, solutions non régulières, etc.)
UE Calcul Haute Performance pour la Mécanique B
ECTS
12,5 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE
EM9AN310
Apprentissage des concepts fondamentaux de l'algorithmique parallèle. (C1/C2, N2).
Etude approfondie des algorithmes parallèles de résolution de grands systèmes d'équations linéaires creux par méthodes directes et par méthodes itératives. (C3/C4, N3).
Etude approfondie des algorithmes pour les problèmes à N corps avec application au calcul des interactions entre particules, par exemple coulombiennes ou gravitationnelles. (C3/C4, N3).
EM9PG300
Connaître les outils de développements collaboratifs de code de calcul (logiciel de gestion de versions décentralisé, documentation automatique, outil de profilage de débogage). (C3/N4).
EM9AN304
Connaître les méthodes de décomposition de domaine Schwarz additive et multiplicative. (C3,N3).
Connaître la librairie de communication MPI. (C4,N3).
Savoir équilibrer la charge de calcul lors de l'usage de maillages non structurés. (C3/C4, N3).
EM9EX342 CHP 092b
EM9AN303 Apprendre à utiliser les équations adjointes et à formuler un problème de contrôle optimal pour des systèmes à paramètres distribués. Connaître la théorie des perturbations. (C1/C2, N3).
EM9AN309 Connaître les différentes techniques de génération et de modification de maillages permettant de construire des maillages appropriés à la simulation numérique. (C2/C3, N3).
EM9MF302 Acquérir deux modèles pour l'étude d'un écoulement chargé en particules : une approche dite à deux fluides et une approche connue sous la désignation monofluide. (C2/C3, N3).
EM9MF316 Maîtriser le code industriel Fluent. (C3/C4, N3).
Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE
EM9AN310
Mise en œuvre efficace d'un solveur direct par blocs haute performance en utilisant le modèle de graphe sous-jacent. Etude des algorithmes parallèles pour les méthodes itératives et méthodes de préconditionnement génériques les plus utilisées en pratique. (C4/C5/C6, N3)
Construire des algorithmes hiérarchiques basés sur des structures arborescentes (quadtree ou octree) pour atteindre une complexité quasi-linéaire dans les algorithmes de calcul d'interactions. (C4/C6, N3)
EM9PG300
Apprendre à mettre en place un environnement de travail autour d'un code de calcul, une documentation en ligne et un site web adossé à la réalisation d'un projet en équipe. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
EM9AN304
Mettre en œuvre une méthode de décomposition de domaine de type Schwarz additive, savoir la comparer à des méthodes de sous-structuration (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
Utiliser la librairie MPI pour le parallélisme d'un code de calcul en langage F90, C, ou C++. Comprendre le couplage avec des logiciels libres de partitionnement de graphes (METIS, SCOTCH) pour répartir correctement la charge de travail en cas d'utilisation de maillages non structurés. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
Savoir utiliser un cluster de calcul parallèle (C6,N3).
EM9EX342 CHP 092b
EM9AN303 Application de problèmes de contrôle régis par des équations aux dérivées partielles. Mise en œuvre de la méthode de l'équation adjointe et résolution du problème inverse. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
EM9AN309 Mettre en œuvre (programmation C++) une technique de génération de maillage et/ou d'adaptation suivant une métrique prédéfinie par le système à résoudre afin de construire des maillages appropriés à la simulation numérique. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
EM9MF302 Savoir définir le modèle continu associé à l'étude d'un écoulement chargé en particules. Savoir discrétiser par un schéma adapté l'approche à deux fluides et l'approche monofluide. (C4,N3) (C5,N3).
EM9MF316 Utilisation avancée du code de calcul industriel fluent. Savoir ajouter des macros pour ajouter de nouvelles fonctionnalités au code de calcul. (C4,N3) (C5,N3) (C7,N3) (C8,N3).
Calcul parallèle
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objet de ce cours est de proposer aux élèves la mise en oeuvre complète d'un algorithme parallèle par décomposition de domaine d'un problème 2D et de comparer cette technique au parallélisme d'opérateur abordé en option de 2ème année.
La difficulté, dans le cas de schémas de résolution appliqués sur des maillages non structurés, est de concilier l'équilibre de charge et la structure des communications (simple et le moins volumineux possible). La solution s'appuyant sur le partitionnement de graphe (METIS, SCOTCH) sera abordé. L'utilisation de ces partitionnements dans un code éléments finis (fourni) pour des maillages non structurés sera expliquée et utilisée pour une étude de Speed-up du code. Après un rappel des principales fonctions de l'interface de communication « MPI » l'optimisation en programmation parallèle est envisagée (usage de sous-programme de communication non bloquant, recouvrement de la communication par du calcul).
Les méthodes de décomposition de domaine (Schwarz additive et multiplicative) sont présentées et leur application numérique est faite sur une équation 2D pour des maillages structurés.Si le temps nous le permet une initiation à PETSC (librairie en open source pour le calcul scientifique basée sur MPI pour le parallélisme) sera proposée.
Problèmes inverses
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif du cours est d'apprendre à utiliser les équations adjointes et à formuler un problème de contrôle optimal pour des systèmes à paramètres distribués. Les applications industrielles de problèmes de contrôle régi par des équations aux dérivées partielles sont multiples. Beaucoup de problèmes peuvent être ramenés à des problèmes de contrôle. L'optimisation de forme d'antennes, de structures mécaniques ou de corps aérodynamiques est un exemple typique de contrôle par les conditions au bord. Pour les problèmes d'évolution, on peut citer comme exemple le calcul des perturbations optimales pour supprimer ou augmenter l'instabilité d'un système. Finalement la méthode de l'équation adjointe est utilisée aussi pour des problèmes de modélisation, par la résolution d'un problème inverse approprié. Ce cours jette les bases d'approximations numériques des problèmes cités.
Programme : Opérateurs linéaires directs et adjoints. Opérateurs adjoints dans les problèmes spectraux. Les équations adjointes et les fonctionnelles linéaires. Les équations adjointes et la théorie des perturbations. Problèmes non linéaires : le cas des écoulements de fluide non visqueux compressibles. Les équations adjointes et les problèmes inverses. Les équations adjointes pour les problèmes non stationnaires.
Techniques de maillage
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Les maillages sont au cœur de la pratique du calcul scientifique. L'objectif de ce cours est d'élargir et d'approfondir vos connaissances des maillages dans le cadre du calcul scientifique. Il s'agira non seulement d'étudier des aspects techniques propres aux maillages, mais également d'être en mesure de faire le lien avec d'autres aspects du calcul scientifique étudiés à l'école. Ainsi, on étudiera d'une part différentes techniques de génération de maillage, en détaillant leurs difficultés et avantages inhérents, et d'autre part des outils de manipulation de maillage et les techniques d'adaptation automatique de maillage à des solutions physiques. Plus généralement, les compétences acquises vous permettront de mieux vous repérer dans la découverte ou la conception de codes de calcul sur maillage non-structuré.Selon vos compétences et vos envies, vous pourrez adopter une approche plutôt algorithmique ou plutôt centrée sur l'intégration dans la chaîne de calcul.Le module sera évalué par un projet en binôme, réalisé en partie sur les séances de cours.
Plan:
Généralités. Algorithmes et outils de manipulation de maillage.
Algorithmes de génération de maillages simpliciaux.
Adaptation de maillage: estimateurs d'erreur et algorithmes d'adaptation.
Pour aller plus loin: éléments de parallélisme et mailllages d'ordre élevé.
Environ 3 séances seront consacrées au cours, 1 séance sera consacrée à un TP d'introduction, et le reste sera consacré à la réalisation du projet.
Visualisation et approches in-situ
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Modélisation et méthodes numériques des écoulements diphasiques incompressibles
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Ce module présente les principaux modèles et méthodes numériques utilisés pour la simulation d'écoulements incompressibles à (au moins) deux phases, comme l'air et l'eau, par exemple.Nous nous focaliserons principalement sur le modèle 1-fluide. Les méthodes numériques adaptées à la résolution des équations sous-jacentes seront étudiées en détails.Les séances seront alternées entre cours magistral et applications dans des codes de calcul industriel (Fluent) et de recherche (Notus).
Le plan du cours est le suivant :
Introduction : rappel de l'intérêt de l'étude des écoulements diphasiques et de leur complexité
Modélisation : le modèle 2-fluides et le modèle 1-fluide
Focus sur le modèle 1-fluide
Méthodes numériques pour l'interface :
Les méthodes Volume Of Fluid (VOF)
Les méthodes Level Set (LS)
Calcul de la tension superficielle
Des problèmes délicats à régler...
Développement collaboratif de codes de calcul scientifique
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif de ce cours est d'apprendre à mettre en place un environnement de travail autour d'un code.
Outils mathématiques et numériques pour l'analyse d'incertitudes
Composante
ENSEIRB-MATMECA
L'objectif de ce cours est de permettre aux étudiants d'avoir une première expérience en analyse d'incertitudes pour l'aide à la décision. Pour ce faire, il sera nécessaire de manipuler (TPs) des outils de machine learning (variables aléatoires, échantillonnage, modèles réduits de type régressifs linéaire ou non-linéaire, i.e. réseaux de neurones, inférence bayésienne...). Le cours ne nécessite pas pour autant de prérequis sur ces thématiques, des rappels (ciblés pour les besoins) seront effectués.
Dans ce cours, nous répondrons à "qu'est ce que l'analyse d'incertitudes?", "Pourquoi en a-t-on besoin (en complément de l'analyse numérique et de la modélisation)?", "Quels en sont les objectifs?", "Pourquoi est-elle très importante dans un cursus ingénieur et dans le monde industriel en général?".
A l'issue de ce cours, les étudiants seront familiarisés avec les difficultés rencontrées dans le monde industriel en termes d'incertitudes. Ils seront en mesure de formaliser le problème mathématiquement, d'identifier à quel type de problèmes d'analyse d'incertitudes ils sont confrontés et seront en mesure de proposer des solutions simples (des références complèteront le cours lorsque les solutions simples ne sont pas applicables/envisageables). Quelques problèmes simplifiés mais représentatifs des enjeux industriels d'analyse d'incertitudes/aide à la décision seront abordés. A l'issue de ce cours, les étudiants auront écrit des codes permettant d'appliquer les outils à des modèles/codes/données expérimentales de physiques quelconques.
Parmi les grands types d'études relatives à l'analyse d'incertitudes abordées durant ce cours, nous comptons
- propagation d'incertitudes: transformation de variables aléatoires au travers d'un modèle ou d'un code de simulation (difficultés et enjeux).
- analyse de sensibilité: étant donné un modèle (ou un code), déterminer quelles sont les variables d'entrée expliquant le plus les fluctuations d'une sortie de modèle/code ou quelles sont les variables négligeables.
- Calibration sous incertitudes: étant données des résultats physiques expérimentaux entachés d'incertitudes, comment remonter à des paramètres de modèles et à leurs incertitudes, comment identifier rigoureusement une erreur de modèle.
- probabilité de défaillance: garantir par la simulation dans un contexte incertain.
- métamodélisation: quand recourir à des modèles réduits pour atteindre nos objectifs? Comment contrôler leurs erreurs et s'assurer qu'ils sont exploitables,? Quels modèles utiliser (régression linéaire, krigeage, réseaux de neurones, profonds ou non)?
UE Langues et culture de l'ingénieur
ECTS
5 crédits
Composante
ENSEIRB-MATMECA
LV1 Anglais
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Niveau de connaissances (savoirs) :
N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert
Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE
Maitriser l'anglais et connaître d'autres cultures (C10, N1 à N4)
Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE
Savoir communiquer avec des personnes de langues et cultures différentes (C10, N2 à N4)
Savoir s'adapter dans différents contextes, dans l'entreprise, à l'international (C10, C12, N1 à N3)
Savoir communiquer avec de spécialistes et non-spécialistes (C12, N1 à N3)
Apprendre à mieux se connaître, à s'autoévaluer, à gérer ses compétences (C13, N2 - N3)
Engagement Etudiant facultatif (Niveau élevé)
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Reconnaissance de l'engagement étudiant dans la vie sociale, associative ou personnelle
Chaque élève-ingénieur peut faire une demande de validation des compétences, connaissances et aptitudes qu'il a acquises dans l'exercice des activités suivantes :
activité bénévole au sein d'une association,
activité de promotion de l'école ou de l'établissement,
implication au service de l'école ou de l'établissement,
activité professionnelle,
activité militaire dans la réserve opérationnelle,
engagement de sapeur-pompier volontaire,
service civique,
volontariat dans les armées,
participation aux conseils de l'établissement et des écoles, d'autres établissements d'enseignement supérieur ou des centres régionaux des œuvres universitaires et scolaires.
Un engagement étudiant est considéré de niveau élevé lorsqu'un élève-ingénieur a des fonctions/missions définies et reconnues dans l'exercice de ses activités.
Le module facultatif engagement étudiant donne lieu à une note sur 20 points entraînant un bonus maximum de 1 point/20 à la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur). La note obtenue à ce module ne peut pas diminuer la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur).
Engagement Étudiant facultatif (Niveau très élevé)
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Reconnaissance de l'engagement étudiant dans la vie sociale, associative ou personnelle
Chaque élève-ingénieur peut faire une demande de validation des compétences, connaissances et aptitudes qu'il a acquises dans l'exercice des activités suivantes :
activité bénévole au sein d'une association,
activité de promotion de l'école ou de l'établissement,
implication au service de l'école ou de l'établissement,
activité professionnelle,
activité militaire dans la réserve opérationnelle,
engagement de sapeur-pompier volontaire,
service civique,
volontariat dans les armées,
participation aux conseils de l'établissement et des écoles, d'autres établissements d'enseignement supérieur ou des centres régionaux des œuvres universitaires et scolaires.
Un engagement étudiant est considéré de niveau très élevé lorsqu'un élève-ingénieur a des fonctions/missions comportant des responsabilités administratives, financières et/ou pénales dans l'exercice de ses activités. Un engagement très élevé doit également comprendre un aspect encadrement et animation.
Le module facultatif engagement étudiant donne lieu à une note sur 20 points entraînant un bonus maximum de 2 point/20 à la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur). La note obtenue à ce module ne peut pas diminuer la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur).
Intégrer l'entreprise
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Ce module se compose de deux parties complémentaires :
- Projet Professionnel
- Business Challenge.
Partie 1 : PROJET PROFESSIONNEL (4 heures)
Identification des sources de motivation et des forces/faiblesses/opportunités/menaces rencontrées pendant le stage de 1ere année et 2ème année se préparer à l'embauche Construire son pitch et se préparer à la soutenance du projet professionnel.
MODULE 1 :Debriefing du stage 2A,
MODULE 2 : Préparation du pitch en vue de la soutenance de projet professionnel
Partie 2 : BUSINESS CHALENGE (24 heures)
A travers une simulation l'étudiant doit :- Apprendre à développer une stratégie- comprendre les mécanismes de fonctionnement de l'entreprise ( coûts, comptabilité, finances, marketing, production...)- Analyser les résultats- Se sensibiliser au DDRSMieux comprendre les intéractions entre les différentes dimensions d'une entreprise est un des principaux objectifs de Global Challenge. Les participants devront traiter de multiples disciplines liées à la gestion en les intégrant dans une stratégie globale. De plus, les participants devront apprendre à travailler en équipe, afin de mieux analyser les implications opérationnelles et financières de leurs décision.Chaque équipe, regroupée en unité autonome de gestion, doit gérer un ensemble de produits sur un marché virtuel.