Syllabus du M2

Fiche filière MIGS2 ici

Conditions d’admission
La formation est accessible :

– aux étudiants issus d’une première année de Master de mathématiques.
– aux titulaires d’une maîtrise de mathématiques, de mathématiques appliquées, de génie mathématique et informatique (IUP).
– aux élèves d’écoles d’ingénieurs (sous réserve d’accord).
– à titre exceptionnel, à certains titulaires d’une maîtrise ou d’une première année de Master d’informatique.
– au titre de la formation continue.
– L’admission se fait sur examen d’un dossier de candidature et éventuellement d’un entretien.
– Le nombre de places est limité à 15 étudiants.

Objectifs et axes prioritaires de la formation

L’objectif est de former des cadres de profil « ingénieur mathématicien » présentant une double compétence en modélisation mathématique et en informatique scientifique immédiatement valorisable au sein d’une entreprise.

La formation se fait en étroite collaboration avec les milieux professionnels afin de permettre une intégration rapide et efficace des diplômés. Une bonne maîtrise des techniques informatiques alliée à de solides connaissances en mathématiques et en statistiques permettront aux jeunes diplômés de s’adapter aux besoins et aux évolutions de nombreux secteurs d’activité.
Procédures permettant la mise en Oeuvre des priorités

Participations de professionnels à l’enseignement : logiciels informatiques, études de cas, …

Place importante de l’informatique et de la programmation.

Travaux pratiques issus de cas concrets, mises en situations proches des conditions rencontrées en entreprise (projets).

Stage en entreprise ou dans un laboratoire de recherche.

Mise à niveau et homogénéisation des connaissances dans les modules en fonction des besoins des étudiants.

Disponibilité de l’équipe pédagogique pour répondre aux besoins des étudiants.
Débouchés de la formation

La formation débouche sur des postes de type « ingénieur mathématicien » dans presque tous les secteurs de la vie économique : banques et assurances, agroalimentaire, centres R&D des grandes entreprises publiques et privées, sociétés de services, d’audit et de conseil, sociétés de formation, …

Les mathématiciens avec une compétence forte en informatique sont très recherchés sur le marché du travail et le taux d’insertion des anciens diplômés est très élevé : plus de 90 % des diplômés du master MIGS  sont recrutés sur un poste de niveau ingénieur dans les trois mois qui suivent l’obtention du diplôme.

Les étudiants peuvent aussi décider de donner à leur formation une coloration plus axée sur la recherche par le choix de leurs projets personnels et du stage, qui peut être effectué dans un laboratoire de recherche. A l’issue du master, ces étudiants peuvent compléter leur formation par un doctorat en mathématiques appliquées ou en informatique.

Organisation et contenu des enseignements

Les enseignements se déroulent de septembre à fin mars (trimestres 1 et 2). Ils sont suivis au troisième trimestre d’un stage professionnel de 4 à 6 mois. L’informatique (calcul scientifique, informatique graphique, programmation) représente 40 % du volume horaire de l’enseignement. Les étudiants suivent des cours communs au premier trimestre et choisissent 2 options de spécialisation au second semestre. Les cours comprennent des interventions de personnes issues du monde de l’entreprise. Parallèlement à l’enseignement des deux premiers trimestres, les étudiants devront réaliser deux projets (seuls en en binome)  suivi d’une soutenance.

La formation est d’environ 380 heures plus un stage de fin d’études en entreprise ou en laboratoire de recherche.

L’évolution du contenu des enseignements (afin de s’adapter aux besoins du marché) sera assurée par un conseil de suivi constitué pour moitié d’universitaires et pour moitié de personnes issues des milieux professionnels.

L’évaluation des connaissances se fera sous forme de contrôle continu, examens oraux et écrits, projet et stage professionnel.

Choix pédagogiques et suivi des étudiants

L’enseignement est dispensé sous des formes variées : cours, travaux dirigés, travaux pratiques sur des cas concrets, projets, conférences. L’initiative personnelle et le travail en groupe seront encouragés et développés (projet) afin de préparer les étudiants aux méthodes de travail qu’ils rencontreront dans l’entreprise. Le stage en entreprise, véritable expérience professionnelle viendra compléter cette formation.

Afin de lutter contre les risques d’échec, une part des cours des modules pourra être consacrée à la mise à niveau et à l’harmonisation des connaissances des étudiants. Les étudiants seront suivis individuellement pendant toute la durée de leur stage par un responsable universitaire. L’équipe pédagogique restera attentive aux demandes et aux besoins des étudiants tout au long de la formation.

Contenus de l’enseignement

La deuxième année de Master comporte 5 modules obligatoires au premier semestre et la réalisation d’un projet personnel :

– Optimisation
– Géométrie et CAO
– Modélisation Statistique
– Informatique générale (Linux, Bases de données, SAS)
– Connaissance de l’entreprise, anglais scientifique
– Projet personnel

Au second semestre, l’étudiant choisit deux modules parmi les 4 modules suivants :

– Modélisation statistique II,
– Modélisation probabiliste,
– Géométrie algorithmique et CAO II,
– Méthodes numériques pour les EDP,
– sous réserve d’accord du responsable de la formation, un module d’une autre filière du Master de mathématiques, ou un module du Master STIC

L’étudiant doit également réaliser un projet personnel, avec démonstration du logiciel réalisé. L’objectif visé est de faire travailler les étudiants dans des conditions proches de celles qu’ils rencontreront dans leur vie professionnelle.

Un stage en entreprise où dans un laboratoire de recherche, d’une durée comprise entre 4 et 6 mois.

Exemples de stages réalisés par les étudiants de M2

– Simplification de trajectoires d’outils de coupe et calcul de plus courts chemins dans un domaine polygonal 2D (SESCOI, Macon).
– Estimation du volume de grappes de raisin par vision binoculaire (Sodimel et IRIT Toulouse).
– Développement d’un algorithme de régularisation de surfaces de subdivision (Dassault Systèmes, Provence).
– Reconstruction 3D de surfaces déformables (CEA, Valduc).
– Développement d’algorithmes en analyse des données (Isoft, Paris).
– Prévision de la consommation électrique par agégation et désagrégation (EDF R&D, Clamart).
– Application de l’analyse des données fonctionnelles aux données issues de la spectrométrie de masse (Plateforme protéomique Bourgogne-Franche Comté, Dijon).
– Impact du système Autohaler sur l’adhésion des patients aux traitements anti-asthmatiques (CenBiotech, Dijon)

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