Ingénieur diplômé de l’école polytechnique universitaire de l’institut national polytechnique Clermont Auvergne, spécialité mathématiques appliquées (Université Clermont Auvergne)
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Publication JO
Accessibilité
Historique de certification
Formacodes
Codes NSF
Codes ROME
Activités visées
Les ingénieurs de la spécialité Mathématiques Appliquées de Polytech Clermont seront amenés à pratiquer les activités suivantes : Dans le domaine de la data science : - Elaborer des algorithmes ou des modèles d'intelligence artificielle ; - Traiter des données, interpréter et communiquer les résultats. Dans le domaine du data engineering : - Mettre à disposition des utilisateurs les données nécessaires aux traitements ; - Mettre en production des modèles statistiques. Dans le domaine de la data analyse : - Extraire et structurer les données dans un but d'analyse et d'exploration. Dans le domaine de l'étude et du développement en informatique : - Traduire des besoins fonctionnels sous forme technique ; - Concevoir et développer des logiciels ; - Tester, mettre en production et maintenir ces logiciels. Dans le domaine de la simulation numérique : - Modéliser des phénomènes issus de domaines variés ; - Mettre en œuvre des méthodes numériques pour résoudre ces modèles.
Capacités attestées
Au terme de sa certification, l’ingénieur en Mathématiques Appliquées possède un ensemble de compétences spécifiques liées à sa spécialité et reposant sur une solide culture scientifique, lui permettant de poser et de résoudre des problèmes complexes dans les domaines de la science des données, de la simulation numérique et du développement informatique : - Concevoir, interroger et maintenir des bases de données (potentiellement massives et hétérogènes) en assurant leur collecte, leur usage et leur exploitation ; - Décrire, caractériser et analyser des données, par des méthodes statistiques, dans un environnement complexe ; - Mettre en place et interpréter des tests statistiques dans un objectif de prise de décision ou de gestion des risques, - Mesurer la capacité prédictive d'un modèle d'apprentissage supervisé - Modéliser des problèmes d'optimisation pour l'aide à la décision et identifier les méthodes efficaces de résolution ; - Comprendre un problème complexe et proposer une formulation mathématique pour le modéliser ; - Maitriser les différents types de modélisation déterministe et stochastiques et les concepts et outils mathématiques associés ; - Développer des méthodes avancées de résolution numérique de modèles mathématiques considérés ; - Spécifier, concevoir développer, tester et maintenir des logiciels. Au-delà de ces compétences scientifiques et techniques spécifiques, l’ingénieur doit être capable d’appréhender et de gérer des situations complexes au sein d’un système socio-économique grâce à des compétences transversales de type méthodologies, sociales et personnelles : - Piloter et animer des projets dans le domaine des mathématiques appliquées avec une approche globale, créative et systémique, et en gérer les acteurs ; - Communiquer en anglais ou en français afin d’informer et de convaincre les différents interlocuteurs ; - Echantillonner, analyser et interpréter des informations bibliographiques, réglementaires et des données techniques, quantitatives et qualitatives ; - Prendre en compte les dimensions économiques, environnementales et juridiques du domaine des mathématiques appliquées ; - Identifier et prendre en compte les risques ; - S’intégrer dans un environnement de travail en prenant en compte les enjeux et les besoins de la société dans un contexte pluriculturel et/ou international ; - Travailler avec des professionnels exerçant des activités de types variés.
Secteurs d'activité
D’une manière générale, les ingénieurs en Mathématiques Appliquées interviennent dans les secteurs d’activités suivants : - Entreprises de services du numérique (ESN) ; - Secteur tertiaire (banque, assurance, finance) ; - Secteur industriel (aéronautique, spatial, transport, énergie, télécommunication, santé, développement durable…).
Types d'emplois accessibles
Data scientist Data analyst Data engineer Ingénieur simulation numérique Ingénieur d’étude et développement en informatique
Objectifs et contexte
Une enquête publiée par le CNRS en 2022 (https://www.insmi.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/les-mathematiques-un-impact-majeur) et réalisée sur des données de 2019 montre que les mathématiques contribuent de manière importante à l’économie nationale. En 2019, 13% des emplois salariés (3,3 millions) étaient impactés par les mathématiques. Ces emplois contribuaient au produit intérieur brut (PIB) à hauteur de 18% (381 milliards d’euros). Cette enquête fait également remarquer que cette contribution augmente de manière continue depuis 2012 parce que les secteurs très demandeurs en mathématiques sont des domaines en forte croissance (les services informatiques, la recherche-développement scientifique, la production et distribution d’électricité et de gaz, les télécommunications, etc.) Enfin cette enquête souligne que les acteurs économiques peinent actuellement à recruter des ingénieurs mathématiciens possédant : - des compétences avancées en développement des mathématiques (pour des postes en R&D) ; - des compétences avancées en utilisation multidisciplinaire des mathématiques (pour des postes en R&D ou de data scientists) ; - des compétences intermédiaires en mathématiques (pour des postes de techniciens ou de data engineers). L’objectif de la spécialité Mathématiques Appliquées de Polytech Clermont (dont le nom d’usage est Ingénierie Mathématique et Data Science) est de répondre à la demande des entreprises dans le domaine des mathématiques en formant des ingénieurs spécialisés en science des données (data science) et en simulation numérique. La science des données est à la croisée des mathématiques, des statistiques, de l’intelligence artificielle et de l’informatique. Son objectif est d’extraire de la valeur à partir de données. Avec l’avènement du Big Data, les entreprises ont amassé d’énormes quantités d’informations qu’elles essayent maintenant d’exploiter (nettoyer, agréger et analyser) pour pouvoir proposer des services plus adaptés à leurs clients, résoudre des problèmes ou encore prendre des décisions. La demande en ingénieurs spécialisés en Data Science est très forte actuellement dans des secteurs d'activités comme les entreprises de services du numérique (ESN), les banques, les assurances, les grandes entreprises industrielles, le secteur de la santé, du sport, etc. Les ingénieurs spécialisés en simulation numérique doivent être capables de modéliser et de simuler divers phénomènes à l’aide de techniques issues du calcul scientifique traditionnel (équations aux dérivées partielles) ou de l'intelligence artificielle (machine learning). Les débouchés sont nombreux : entreprises du domaine de l'énergie, les grandes entreprises industrielles, industrie de la défense...
Prérequis à l'entrée en formation
Niveau 5
Décret de création
Arrêté du 27 décembre 2022 fixant la liste des écoles accréditées à délivrer un titre d’ingénieur diplômé, publié au JORF le 16 février 2023
Autres décrets
Arrêté du 27 décembre 2022 fixant la liste des écoles accréditées à délivrer un titre d’ingénieur diplômé, publié au JORF le 16 février 2023