Mathématiques et applications
La scolarité est conçue comme une découverte des mathématiques dans les enjeux scientifiques contemporains à partir d'une formation solide et approfondie à la recherche par la recherche.
Objectifs pédagogiques
La première année (M1) est structurée en trois voies thématiques qui permettent une première orientation en fonction de la spécialisation envisagée en deuxième année. Elle comporte en outre une voie d'excellence à effectif restreint (thématiquement décloisonnée), la voie Jacques Hadamard, dont la vocation principale est de conduire les étudiants vers un doctorat dans le domaine des mathématiques et de leurs applications à l’issue du master.
En deuxième année (M2), la large palette des parcours proposés permet aussi bien de poursuivre en thèse en milieu académique (laboratoire) ou en entreprise que d’envisager des débouchés dans des secteurs très variés de l’économie (banque, assurance, aéronautique, santé, énergie, télécommunications etc…).
Organisation de la formation
Consulter l’ensemble de la mention sur le site de l’Université Paris-Saclay
M1 Première année de master Jacques Hadamard
Contact : frederic.pascal [at] cmla.ens-cachan.fr (Frédéric Pascal) Département Maths /
Université Paris-Saclay
M2 "Mathématiques, Vision, Apprentissage"
Contact : NICOLAS.VAYATIS [at] ens-cachan.fr (Nicolas Vayatis) Département Maths /
Université Paris-Saclay
M2 "Formation à l'enseignement supérieur en Mathématiques"
Contact : frederic.pascal [at] cmla.ens-cachan.fr (Frédéric Pascal) Département Maths /
Université Paris-Saclay
M2 "Mathématiques pour les Sciences du Vivant"
Contact : alain.trouve [at] cmla.ens-cachan.fr (Alain Trouvé) Département Maths,
christophe.giraud [at] math.u-psud.fr (Christophe Giraud) Université Paris-Saclay
M2 "Data Sciences"
Contact : NICOLAS.VAYATIS [at] ens-cachan.fr (Nicolas Vayatis) Département Maths,
moulines [at] telecom-paristech.fr (M. Moulines) Université Paris-Saclay
M2 "Analyse, Modélisation, Simulation"
Contact : daniel.bouche [at] cmla.ens-cachan.fr (Daniel Bouche) Département Maths,
laurent.dumas [at] math.uvsq.fr (Laurent Dumas) Université Paris-Saclay
Partenariats
Le master est construit en partenariat avec d'autres établissements membres de l'Université Paris-Saclay.
(AgroParisTech, Centrale Supelec, ENSTA ParisTech, Ecole Polytechnique, ENSAE, HEC, Institut Mines-Telecom, Université Versailles St Quentin, Université d’Evry, Université Paris Sud).
Débouchés
La large palette des parcours de la mention permet d’envisager des débouchés du master dans des secteurs très variés.
Il est également prévu qu’une partie substantielle de diplômés (environ 1/3) poursuive une thèse, soit en laboratoire, soit en entreprise.
Parcours : Mathématiques, Vision et Apprentissage (h3)
Les débouchés des lauréats du MVA se trouvent principalement dans la recherche appliquée au sein de grands organismes (CNRS, CEA, CNES, INRIA, INRA, INSERM, ...) ou dans des centres de R&D de grandes entreprises (SAFRAN, General Electric, Technicolor, Saint-Gobain, SAGEM, Dassault Systèmes, Xerox, ...).
Parcours : Agrégation
La préparation à l'agrégation vise à mettre les étudiants dans les meilleures conditions pour passer le concours.
Parcours : Mathématiques du Vivant
Le parcours ouvre à la fois à des débouchés académiques et industriels.
Parcours : Data Sciences
Il existe actuellement un large déficit d’ingénieurs de très « haut-niveau » en datasciences.
Les compétences dans le domaine de l’apprentissage statistique et du traitement de données massives (Big Data) que vont acquérir les étudiants suivant ce parcours sont recherchées aussi bien dans des start-up (dont beaucoup ont des projets basées sur l’extraction de connaissance, les méthodes de recommandation, de ciblage) que dans des grandes entreprises (tous les domaines d’activité sont impactés).
Parcours : Analyse, Modélisation et Simulation
Les débouchés attendus sont l'industrie et les organismes de recherche qui ont besoin de scientifiques de haut niveau, ingénieurs ou chercheurs, capables de développer des théories mathématiques, de prendre en charge des projets de modélisation de phénomènes physiques, de maîtriser les aspects mathématiques des modèles et d'assurer la résolution des problèmes dans un cadre industriel ou dans une perspective de recherche.
