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Cette séance de cours couvre les méthodes de recherche de lignes de gradient, la méthode de Newton, le BFGS Quasi-Newton et les techniques d'optimisation de gradient Conjugué, soulignant l'importance des conditions Wolfe et de la définition positive symétrique dans les algorithmes d'optimisation.