COURS DE TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION (TIC), 4ÈME ANNÉE DES HUMANITÉS SCIENTIFIQUES

Edition 2025 / Enseignement primaire, secondaire et technique en RDC.

PRÉLIMINAIRES

I. Présentation du cours

Ce programme avancé de Technologies de l’Information et de la Communication (TIC) offre une exploration en profondeur des architectures, des réseaux et des plateformes qui constituent l’épine dorsale de l’économie numérique mondiale. Le cours est conçu pour dépasser la simple utilisation des outils informatiques et pour fournir une compréhension architecturale des systèmes distribués, du cloud computing, de l’intelligence artificielle appliquée aux réseaux et des enjeux éthiques de la transformation numérique.

II. Objectifs généraux

L’objectif principal est de doter les élèves d’une maîtrise conceptuelle des technologies d’infrastructure de nouvelle génération. Le cours vise à développer la capacité d’analyser, de concevoir et d’évaluer des systèmes informatiques complexes, résilients et sécurisés, en préparant les futurs leaders technologiques à piloter l’innovation au sein de la République Démocratique du Congo et au-delà.

III. Compétences visées

À l’issue de cette formation, l’élève sera en mesure de comparer différentes architectures de systèmes distribués, de comprendre les principes des réseaux définis par logiciel (SDN), d’évaluer les solutions de Big Data et de cloud, et d’analyser les implications éthiques et réglementaires des technologies émergentes comme la blockchain. Ces compétences sont directement alignées sur les besoins du secteur technologique en pleine croissance.

IV. Méthode d’évaluation

L’évaluation se concentrera sur la capacité à appliquer les concepts à des problèmes concrets. Elle inclura des études de cas d’architecture système, des projets de conception de réseaux virtuels, des analyses de performance de plateformes de données, et la rédaction d’argumentaires sur des questions d’éthique numérique. Un projet de fin d’année demandera la conception d’une solution technologique complète pour un problème sociétal ou économique.

V. Matériel requis

Une compréhension approfondie de ce cours exige un accès à des plateformes de cloud computing (par exemple, via des crédits académiques sur AWS, Azure ou Google Cloud) pour l’expérimentation pratique. L’utilisation d’outils de simulation de réseau, d’environnements de conteneurisation (comme Docker) et de plateformes d’orchestration (comme Kubernetes) sera également essentielle.

PREMIÈRE PARTIE : ARCHITECTURE DES SYSTÈMES DISTRIBUÉS 🖥️

Cette section fondamentale dissèque l’anatomie des infrastructures informatiques modernes. Elle part de l’architecture matérielle des serveurs et des centres de données pour remonter vers les couches d’abstraction logicielles que sont la virtualisation et les micro-services. L’accent est mis sur la conception de systèmes capables de fonctionner à grande échelle, de tolérer les pannes et d’assurer un haut niveau de sécurité, des prérequis pour héberger les services numériques qui transforment l’économie congolaise.

CHAPITRE 1 : ARCHITECTURE MATÉRIELLE AVANCÉE

1.1 Microarchitectures multicoeurs

Ce chapitre explore l’organisation interne des processeurs modernes, en se concentrant sur les architectures multicoeurs et multi-threads. L’étude de la hiérarchie des caches et de la gestion de la cohérence est abordée comme un facteur clé de la performance des applications parallèles.

1.2 Interconnexion et topologies

La manière dont les différents composants d’un centre de données (serveurs, stockage) sont connectés est analysée. Les différentes topologies de réseaux d’interconnexion (fat-tree, torus) sont comparées en termes de bande passante, de latence et de résilience.

1.3 Accélérateurs matériels

Au-delà des processeurs généralistes (CPU), l’utilisation d’accélérateurs spécialisés comme les GPU (pour l’IA), les FPGA (pour les tâches reconfigurables) et les ASIC (pour des fonctions spécifiques) est présentée comme une tendance majeure pour optimiser les performances et l’efficacité énergétique.

1.4 Gestion d’énergie et performances

La consommation énergétique étant un enjeu majeur des centres de données, ce chapitre étudie les techniques matérielles et logicielles de gestion dynamique de la fréquence et de la tension (DVFS) pour adapter la consommation à la charge de travail réelle sans sacrifier les performances critiques.

CHAPITRE 2 : VIRTUALISATION ET CONTENEURS

2.1 Hyperviseurs et isolation

La virtualisation est présentée comme la technologie permettant de faire fonctionner plusieurs systèmes d’exploitation isolés sur une seule machine physique. Le rôle de l’hyperviseur (de type 1 et de type 2) dans la gestion des ressources (CPU, mémoire, I/O) et l’assurance de l’isolation est détaillé.

2.2 Conteneurs légers et orchestration

Les conteneurs (avec Docker comme exemple phare) sont introduits comme une forme de virtualisation plus légère et plus agile, qui partage le noyau du système d’exploitation hôte. L’orchestration de conteneurs avec des outils comme Kubernetes est présentée comme la solution standard pour gérer des applications conteneurisées à grande échelle.

2.3 Multi-tenant et sécurité

La capacité des plateformes virtualisées à héberger des applications de plusieurs clients (« multi-tenant ») sur la même infrastructure est un pilier du cloud computing. Les défis de sécurité associés, notamment l’isolation stricte entre les tenants, sont analysés.

2.4 Optimisation des ressources

Ce chapitre explore les techniques avancées d’optimisation, comme la migration à chaud de machines virtuelles (Live Migration) et l’allocation dynamique des ressources, qui permettent aux opérateurs de centres de données de maximiser l’utilisation de leur infrastructure tout en garantissant les niveaux de service.

CHAPITRE 3 : MICRO-SERVICES ET MIDDLEWARE

3.1 Conception de micro-services

L’architecture micro-services est présentée comme une approche pour construire des applications complexes en les décomposant en un ensemble de petits services indépendants, chacun responsable d’une fonction métier. Les principes de conception (haute cohésion, couplage faible) sont étudiés.

3.2 Bus de services et API Gateway

Les composants middleware qui permettent aux micro-services de communiquer de manière fiable sont explorés. Le rôle d’un bus de services (pour la messagerie asynchrone) et d’une passerelle d’API (API Gateway) comme point d’entrée unique et sécurisé pour l’application est expliqué.

3.3 Routage et équilibrage de charge

Les mécanismes de routage dynamique des requêtes et d’équilibrage de charge (load balancing) sont étudiés comme des éléments essentiels pour distribuer le trafic entre les différentes instances d’un micro-service, assurant ainsi la scalabilité et la haute disponibilité.

3.4 Tolérance aux pannes

La conception pour la panne (« design for failure ») est un principe clé des architectures micro-services. Des patrons de conception comme les disjoncteurs (circuit breakers), les rejeux (retries) et les services de secours (fallbacks) sont présentés pour construire des systèmes résilients.

CHAPITRE 4 : SÉCURITÉ DES INFRASTRUCTURES

4.1 Sécurité matérielle et enclaves

La sécurité commence au niveau du matériel. Les technologies de « confidential computing », comme les enclaves sécurisées (par exemple, Intel SGX), sont introduites. Elles permettent de créer des environnements d’exécution isolés et chiffrés pour protéger les données même contre un administrateur système.

4.2 Gestion des identités et des accès

La gestion centralisée des identités et des accès (IAM) est présentée comme un pilier de la sécurité. Les principes d’authentification forte (MFA), d’autorisation basée sur les rôles (RBAC) et de moindre privilège sont appliqués à l’échelle de l’infrastructure.

4.3 Chiffrement des données en transit et au repos

Les stratégies de chiffrement de bout en bout sont étudiées. Cela inclut le chiffrement des données en transit sur le réseau (avec des protocoles comme TLS) et le chiffrement des données stockées (« au repos ») sur les disques et dans les bases de données, en abordant la gestion sécurisée des clés de chiffrement.

4.4 Surveillance et réponse aux incidents

La mise en place de systèmes de surveillance continue, de détection d’intrusions (IDS/IPS) et de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) est décrite. Le processus de réponse aux incidents, de l’identification à l’éradication et à la récupération, est formalisé.

DEUXIÈME PARTIE : RÉSEAUX LOGICIELS ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE 🌐

Cette section explore la révolution en cours dans le domaine des réseaux, marquée par la dissociation du matériel et du logiciel (Software-Defined Networking) et l’infusion de l’intelligence artificielle pour automatiser et optimiser leur gestion. L’étude de ces technologies est cruciale pour comprendre comment les opérateurs télécoms et les entreprises en RDC peuvent construire des réseaux plus agiles, plus performants et plus sécurisés pour connecter le pays.

CHAPITRE 5 : SDN ET NFV

5.1 Principes de SDN

Le concept de réseau défini par logiciel (SDN) est introduit, basé sur la séparation du plan de contrôle (la « logique » du réseau) du plan de données (le transfert effectif des paquets). Cette architecture permet une gestion centralisée et programmable du réseau.

5.2 Virtualisation des fonctions réseau

La virtualisation des fonctions réseau (NFV) est présentée comme une approche complémentaire au SDN. Elle consiste à remplacer des équipements réseau matériels dédiés (routeurs, pare-feux) par des logiciels fonctionnant sur des serveurs standards, offrant une flexibilité et une réduction des coûts considérables.

5.3 Orchestration de services

L’orchestration est le processus d’automatisation de la création, de la gestion et de l’enchaînement de services réseau virtualisés (Service Function Chaining). Des orchestrateurs permettent de déployer des services complexes de manière dynamique et à la demande.

5.4 Cas d’usages industriels

Les applications concrètes du SDN et de la NFV sont explorées, incluant la gestion de centres de données à grande échelle, la création de réseaux étendus (WAN) agiles pour les entreprises, et la flexibilité des réseaux mobiles de nouvelle génération comme la 5G.

CHAPITRE 6 : IA POUR RÉSEAUTAGE

6.1 Apprentissage automatique pour routage

L’application des algorithmes d’apprentissage par renforcement pour optimiser les décisions de routage en temps réel est étudiée. L’IA peut apprendre des conditions du réseau pour trouver des chemins qui minimisent la latence ou maximisent la bande passante, bien mieux que les algorithmes statiques traditionnels.

6.2 Détection d’anomalies

Les techniques d’apprentissage automatique (supervisé et non supervisé) sont appliquées à l’analyse du trafic réseau pour détecter des anomalies qui pourraient indiquer une cyberattaque (comme une attaque par déni de service distribué – DDoS) ou une défaillance de l’équipement.

6.3 Optimisation dynamique de la QoS

La Qualité de Service (QoS) consiste à prioriser certains types de trafic (voix, vidéo) par rapport à d’autres. L’IA permet d’ajuster dynamiquement les politiques de QoS en fonction des conditions du réseau et des besoins des applications, garantissant une expérience utilisateur optimale.

6.4 Automatisation des opérations

L’intelligence artificielle est un moteur clé de l’automatisation des opérations réseau (AIOps). Elle permet de prédire les pannes, d’identifier leur cause racine automatiquement et de déclencher des actions correctives, réduisant ainsi le besoin d’intervention humaine et améliorant la fiabilité.

CHAPITRE 7 : PROTOCOLES ÉMERGENTS

7.1 QUIC et HTTP/3

Le protocole QUIC, qui sous-tend HTTP/3, est présenté comme le successeur de TCP pour le transport sur Internet. Ses avantages, comme la réduction de la latence de connexion et une meilleure gestion de la congestion, sont analysés.

7.2 Protocoles IoT à faible consommation

Pour l’Internet des Objets (IoT), des protocoles de communication optimisés pour une faible consommation d’énergie et une longue portée sont nécessaires. Des protocoles comme LoRaWAN et NB-IoT sont étudiés pour leurs applications dans les capteurs agricoles ou les villes intelligentes.

7.3 5G Core et réseau privé

L’architecture de cœur de réseau 5G, basée sur les services et le cloud-native, est décrite. La possibilité de créer des réseaux 5G privés pour des usages industriels (automatisation dans une mine à ciel ouvert au Katanga, par exemple) est explorée.

7.4 Sécurité et chiffrement post-quantique

La menace que représentent les futurs ordinateurs quantiques pour les algorithmes de chiffrement actuels est discutée. Une introduction aux algorithmes de cryptographie post-quantique, conçus pour résister à ces attaques, est proposée.

CHAPITRE 8 : INTERNET DES OBJETS AVANCÉ

8.1 Architectures edge/fog

Pour les applications IoT nécessitant une faible latence, le traitement des données se déplace du cloud central vers la périphérie du réseau (Edge Computing) ou une couche intermédiaire (Fog Computing). Les avantages et les défis de ces architectures décentralisées sont analysés.

8.2 Gestion des flottes IoT

La gestion d’un grand nombre d’objets connectés (des milliers, voire des millions) pose des défis uniques. Les plateformes de gestion de flottes IoT, qui permettent le provisionnement, la configuration, la surveillance et la mise à jour à distance des appareils, sont étudiées.

8.3 Sécurité embarquée

La sécurité des objets connectés, souvent dotés de ressources limitées, est un enjeu critique. Les techniques de sécurité embarquée, comme les éléments sécurisés (Secure Elements) et les environnements d’exécution de confiance (TEE), sont présentées.

8.4 Analyse en temps réel

De nombreuses applications IoT requièrent une analyse des données en temps réel (streaming analytics). Les architectures logicielles (comme Apache Kafka et Flink) qui permettent d’ingérer et de traiter des flux continus de données provenant de capteurs sont introduites.

TROISIÈME PARTIE : PLATEFORMES CLOUD ET BIG DATA ☁️

Cette partie se concentre sur les technologies et les pratiques qui permettent de développer, de déployer et d’exploiter des applications et des services de données à très grande échelle. Elle explore les modèles de services du cloud, les architectures pour le traitement des données massives (Big Data) et les méthodologies DevOps qui accélèrent le cycle de vie du logiciel, des compétences essentielles pour les entreprises et les administrations congolaises souhaitant tirer parti de la révolution des données.

CHAPITRE 9 : ARCHITECTURES CLOUD HYBRIDES

9.1 IaaS/PaaS/SaaS avancé

Au-delà des définitions de base, ce chapitre explore les services avancés dans chaque catégorie du cloud (Infrastructure, Plateforme, Logiciel en tant que Service). Les nuances entre les offres des grands fournisseurs et les critères de choix d’un modèle de service sont discutés.

9.2 Edge-to-Cloud intégration

Les architectures qui intègrent de manière transparente les ressources de calcul en périphérie (edge) avec le cloud central sont analysées. Ces continuums « edge-to-cloud » sont cruciaux pour les applications IoT et les services à faible latence.

9.3 Stratégies de migration

Les différentes stratégies pour migrer des applications existantes vers le cloud (rehosting, replatforming, refactoring, etc.) sont comparées. Les défis techniques et organisationnels de la migration sont abordés.

9.4 Gouvernance et conformité

La mise en place d’un cadre de gouvernance pour gérer les coûts, la sécurité et la conformité dans un environnement cloud est étudiée. Des outils de gestion des politiques et d’audit sont présentés pour assurer le respect des réglementations.

CHAPITRE 10 : BIG DATA ET ANALYTICS

10.1 Écosystèmes Hadoop et Spark

Les deux principaux écosystèmes open-source pour le Big Data sont présentés. Hadoop (avec HDFS et MapReduce/YARN) est étudié pour le stockage et le traitement par lots, tandis qu’Apache Spark est présenté comme une solution plus moderne et plus rapide pour le traitement en mémoire.

10.2 Traitement en flux vs batch

La distinction fondamentale entre le traitement par lots (batch processing), qui analyse des données stockées, et le traitement en flux (stream processing), qui analyse des données en temps réel à mesure qu’elles arrivent, est clarifiée.

10.3 Stockage scalable

Les différentes options de stockage pour les données massives sont explorées, incluant les systèmes de fichiers distribués (HDFS), les bases de données NoSQL (clés-valeurs, documents, colonnes, graphes) et les entrepôts de données dans le cloud (data warehouses).

10.4 Visualisation et BI

La dernière étape de la chaîne de valeur du Big Data est la restitution des informations. Les outils de Business Intelligence (BI) et de visualisation de données sont présentés comme des moyens de créer des tableaux de bord interactifs pour explorer les données et communiquer les résultats.

CHAPITRE 11 : DEVOPS ET AUTOMATION

11.1 CI/CD avancé

Les pipelines d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) sont étudiés en détail. Des concepts avancés comme le déploiement canary, le déploiement bleu-vert et les tests automatisés dans le pipeline sont présentés.

11.2 Infrastructure as Code

L’approche « Infrastructure as Code » (IaC), qui consiste à gérer et provisionner l’infrastructure informatique via des fichiers de configuration lisibles par machine (avec des outils comme Terraform ou Ansible), est présentée comme une pratique fondamentale du DevOps.

11.3 Observabilité et télémétrie

Au-delà de la surveillance classique, l’observabilité vise à comprendre l’état interne d’un système à partir de ses sorties externes. Les trois piliers de l’observabilité (logs, métriques, traces distribuées) sont étudiés.

11.4 SRE et pratiques de résilience

L’ingénierie de la fiabilité des sites (Site Reliability Engineering – SRE), une discipline initiée par Google, est introduite. Les concepts de budgets d’erreur (error budgets), d’objectifs de niveau de service (SLO) et d’ingénierie du chaos sont présentés comme des pratiques pour construire des systèmes hautement résilients.

CHAPITRE 12 : CONTENEURS ET FONCTIONS SERVEURLESSES

12.1 Kubernetes avancé

Ce chapitre approfondit l’étude de Kubernetes, en abordant des concepts avancés comme la gestion du réseau (CNI), du stockage (CSI), les politiques de sécurité, l’autoscaling et les maillages de services (service meshes) comme Istio.

12.2 Architectures serverless

L’informatique sans serveur (serverless) est présentée comme un modèle d’exécution dans le cloud où le fournisseur de cloud gère dynamiquement l’allocation des ressources. Le modèle FaaS (Function as a Service), où l’application est décomposée en fonctions éphémères, est au cœur de cette approche.

12.3 Gestion d’événements

Les architectures pilotées par les événements (Event-Driven Architectures) sont un paradigme naturel pour les applications serverless. Les services de gestion de files d’attente, de bus d’événements et de notifications sont étudiés comme les briques de base de ces systèmes.

12.4 Optimisation des coûts

Le modèle de paiement à l’usage du serverless offre des opportunités d’optimisation des coûts, mais nécessite une bonne compréhension des métriques de facturation. Les stratégies pour minimiser les coûts tout en maintenant les performances sont discutées.

QUATRIÈME PARTIE : INNOVATIONS ET ÉTHIQUE NUMÉRIQUE ⚖️

Cette partie finale se tourne vers l’avenir, en explorant des technologies de rupture qui redéfinissent la confiance et l’interaction dans le monde numérique. Elle aborde également de front les responsabilités sociétales qui accompagnent le pouvoir technologique, en traitant des questions cruciales d’éthique, de réglementation et d’inclusion, des sujets indispensables pour façonner une transformation numérique juste et équitable en RDC.

CHAPITRE 13 : TECHNOLOGIES DISTRIBUTÉES

13.1 Blockchain et DLT

La technologie de la blockchain et les registres distribués (Distributed Ledger Technologies – DLT) sont expliqués, en se concentrant sur leurs propriétés fondamentales d’immuabilité, de transparence et de décentralisation.

13.2 Smart contracts

Les contrats intelligents (smart contracts) sont présentés comme des programmes auto-exécutables qui s’exécutent sur une blockchain. Leur potentiel pour automatiser et sécuriser des accords contractuels sans intermédiaire est exploré.

13.3 Cas d’usage en supply chain

L’application de la blockchain à la traçabilité des chaînes d’approvisionnement est étudiée comme un cas d’usage majeur. Elle peut permettre de garantir l’origine et l’authenticité de produits, par exemple pour certifier des minerais « sans conflit » extraits dans l’est du Congo.

13.4 Scalabilité et consensus

Les défis techniques des blockchains, notamment la scalabilité (le nombre de transactions par seconde) et les différents algorithmes de consensus (Proof of Work, Proof of Stake), sont analysés.

CHAPITRE 14 : ÉTHIQUE ET RÉGLEMENTATION

14.1 Protection des données

Les principes de la protection des données personnelles, tels qu’incarnés par des réglementations comme le RGPD européen, sont étudiés. Le consentement, le droit à l’oubli et la minimisation des données sont des concepts clés. La nécessité pour la RDC de se doter d’un cadre juridique robuste est soulignée.

14.2 Responsabilité algorithmique

La question de la responsabilité en cas de décisions prises par des algorithmes d’IA (par exemple, dans le diagnostic médical ou l’octroi de crédits) est abordée. Les problèmes de biais algorithmiques, qui peuvent reproduire et amplifier les discriminations sociales, sont analysés.

14.3 Inclusion numérique

La fracture numérique, c’est-à-dire l’inégalité d’accès et de compétence face aux technologies numériques, est discutée comme un enjeu majeur de justice sociale. Les stratégies pour promouvoir l’inclusion numérique et l’alphabétisation technologique à travers le pays sont explorées.

14.4 Cadres légaux internationaux

Un aperçu des grands cadres réglementaires internationaux qui façonnent l’espace numérique est fourni (cybersécurité, commerce électronique, gouvernance de l’Internet). La participation active des pays africains à ces débats est présentée comme un enjeu de souveraineté numérique.

ANNEXES

I. Glossaire des termes avancés

Cette annexe fournit des définitions claires et concises pour le vocabulaire technique complexe utilisé tout au long du cours (par exemple, « hyperviseur », « SDN », « Kubernetes », « blockchain »). Elle sert de référence rapide pour les élèves.

II. Scripts et commandes pratiques

Une collection de scripts et de lignes de commande utiles pour interagir avec les technologies étudiées (commandes Docker, manifestes Kubernetes, configurations Terraform) est proposée. Elle constitue un aide-mémoire pratique pour les travaux en laboratoire.

III. Ressources et références complémentaires

Cette section offre une liste organisée de ressources pour approfondir les sujets du cours, incluant des liens vers la documentation officielle des technologies, des blogs techniques de référence, des cours en ligne (MOOC) et des publications de recherche importantes.