Les profils Mathématiques appliquées

Objectif

Un des valeurs ajoutées les plus incontestables des mathématiques dans l'industrie se situe au niveau des secteurs de pointe dans l'analyse de systèmes complexes (automobile, avion, centrale nucléaire, etc). Les problèmes de conception, d'évaluation des risques, de modélisation, demandent aujourd'hui une bonne maîtrise des probabilités et statistiques (tests, statistical learning), des techniques d'optimisation, et des outils de simulation numérique. Les 2 profils mathématiques appliquées ont pour objectif de donner aux futurs ingénieurs les compétences mathématiques et informatiques nécessaires pour appréhender ce type de problèmes. Le profil R&D met l'accent sur les métiers de Recherche & Développement.

Prérequis

Vecteurs gaussiens, conditionnement. Pour les élèves de l'EMSE, l'axe MSA (Méthodes Statistiques & Applications) est vivement recommandé. Les 2 profils sont ouvert aux auditeurs libres.

Accueil en 3ème module d'élèves d'autres options

Le 3ème module de l'option est accessible sans prérequis aux élèves de l'EMSE inscrits dans d'autres options. Il est l'occasion d'enrichir leur formation de compétences mathématiques souvent recherchées. Pour ce public, le cours "métamodèles et plans d'expériences" est conseillé (au lieu de "filtrage et contrôle").

Les débouchés : métiers, entreprises, formations complémentaires

  • Métiers : pas de nomenclature claire, l'apport mathématique/informatique étant davantage une compétence qu'un métier. Se retrouve dans les métiers d'ingénieur nécessitant la maîtrise d'outils mathématiques avancés (en production, en R&D, ...).
  • Entreprises : grandes entreprises des secteurs du transport (Renault, EADS, Dassault...) ou des secteurs de l'énergie (EDF, CEA, IRSN, Total...).
  • Formations complémentaires :
    • thèse de doctorat en mathématiques appliquées ou sciences de l'ingénieur.
    • thèse de doctorat en cotutelle avec l'Université de Floride.

Descriptif des cours

Les profils Mathématiques appliquées : descriptif des cours
 

Intitulé du cours

Vol. horaire

ECTS


oct-nov
MODULE 1 - Outils probabilistes & implémentation logicielle 90  
Processus aléatoires : martingales, mouvement brownien, calcul stochastique 24 OR
Processus aléatoires et EDP 12 XB
Méthodes de Monte Carlo 12 CH
Méthodes de programmation en C++ 33 G2I
Visual Basic 9 FG
 

dec-jan
MODULE 2 - Apprentissage statistique et simulation numérique
90  
Apprentissage statistique, théorie
20 3MI, UJM
Apprentissage statistique, applications
20 3MI, FW
Application à la modélisation de codes de calcul industriels 10 3MI
Simulation numérique 20 GP
Analyse spectrale 20 MA
 

fev-mar
MODULE 3 - Optimisation continue et décision 90
 
Optimisation classique, stochastique et globale 33
RLR, ET
Filtrage et contrôle OU métamodèles et plans d'expériences
21 3MI
Statistiques pour la décision et la qualité 21 RB
Conférences métier : présentation de problèmes réels et leur résolution
15  
 
oct-mar
MODULE 4 - Projet industriel / recherche (profil R&D) 90  
 
Supplément pour le profil R&D : 2 cours supplémentaires à choisir parmi les cours de master de l'Université Jean Monnet.
 
  Stage >= 16 sem.