Spécialité Mathématiques, Modélisation, Apprentissage

Mots-Clefs : Apprentissage, Machine Learning, Grande dimension, Données massives, Biostatistiques, Optimisation, Traitement d’Images, Vision par ordinateur.

 

Le Master de Mathématiques, Modélisation, Apprentissage est organisé sur la base d’un M1 commun et d’un M2 offrant différentes options.

Le M1 MMA est centré sur les différents aspects des mathématiques appliquées. Il a pour objectif de donner une solide culture de base en analyse, probabilité et statistique, tout en préparant aux parcours proposés en deuxième année.

Le M2 MMA propose une formation avancée dans les domaines des probabilités, des statistiques, de la modélisation mathématique, du traitement d’images et des applications des mathématiques aux sciences du vivant en cohérence avec les thématiques du laboratoire MAP5.

Le M1 MMA permet également de postuler au master Mathématiques, vision, apprentissage (MVA), dans le cadre d’un partenariat de formation entre l’Université Paris Saclay et l’Université Paris Descartes.

 
Conditions d’accès

La spécialité Mathématiques Modélisation Apprentissage est accessible aux étudiants titulaires d’une Licence de Mathématiques (ou diplôme français ou étranger de niveau équivalent). Pour postuler directement en M2, il est nécessaire d’être titulaire d’un M1 de Mathématiques,  un bon niveau en probabilités et statistique est également requis.

 
Objectifs de la formation

Former des spécialistes en Apprentissage et en Modélisation aléatoire et déterministe, en vue d’applications en Imagerie ou en Sciences du vivant (Biologie, Santé, Médecine).

L’objectif est de former des spécialistes en mathématiques appliquées. La formation est destinée aux étudiants qui veulent se spécialiser en probabilité, statistique, traitement d’image, ou modélisation déterministe et numérique. Les débouchés concernent les métiers de la recherche (thèse de doctorat ), aussi bien dans le public que dans les départements R&D en entreprise, ainsi que tous les métiers liées à l’analyse d’image ou de données.

Le Master 1  propose une solide formation en mathématiques et mathématiques appliquées.
Le Master 2  forme aux techniques d’optimisation et d’apprentissage, avec des spécialisations dans les domaines de la modélisation probabiliste, des biostatistiques et du traitement d’image.

Intervenants. Les intervenants sont des enseignants-chercheurs de l’UFR de Mathématique et Informatique et de l’UFR Biomédicale, membres du Laboratoire MAP5 (UMR Cnrs 8145), des chercheurs de l’INRA, du CNRS, de l’Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire (IRSN).

 
Débouchés
  • Recherche publique (Université, CNRS, INRIA, CEA, CNES, INRA,
    INSERM,…), services de recherche des hôpitaux
  • Industrie (Alcatel, Sagem, General Electric, Thales,…)
  • Laboratoires pharmaceutiques (GSK, Sanofis-aventis)
  • Thèse en laboratoires universitaires ou dans des équipes de recherche en
    entreprise
  • Ingénieurs experts en imagerie ou en bio-statistiques
 
Candidatures

Vous trouverez sur la page des candidatures toutes les informations utiles.

 

Responsables

M1 : Sylvain DURAND

M2 : Julie DELON

Possibilités en M2

Le M1 permet également de candidater au M2 Mathématiques, Vision, Apprentissage (MVA) dans le cadre d’un partenariat de formation entre l’Université Paris Saclay et l’Université Paris Descartes.

M2 Mathématiques, Vision, Apprentissage

Le parcours MVA est proposé en cohabilitation avec l’ENS Cachan, l’École Polytechnique, TELECOM ParisTech, l’École Centrale de Paris, l’École Nationale des Ponts et Chaussées et l’Université Paris Dauphine.

Objectifs

Le parcours MVA est une formation mathématique et expérimentale avancée en analyse et probabilités permettant d’étudier tout un faisceau de concepts, modèles, et techniques mathématiques (ou informatiques) de haut niveau applicables à la vision, à la perception, à l’apprentissage, en focalisant les enseignements sur des domaines de recherche très actifs : la vision artificielle, l’analyse automatique du signal et de l’image, l’émulation des comportements perceptifs ou adaptatifs de l’homme. Ce parcours de master se place donc dans la perspective du développement rapide et passionnant des mathématiques appliquées à la modélisation et à l’émulation de l’intelligence humaine, développement soutenu par la montée en puissance accélérée des sciences du cerveau.

Débouchés

Au plan professionnel, des débouchés vers les grands laboratoires de recherche franco-européens, privés (Aérospatiale / Alcatel / Sagem/ General Electric / Matra / Philips / Siemens / Thomson / Xerox etc…) ou publics (CEA / CNES / INRA / INRIA / ISPRA / LETI etc…) sont évidemment ouverts aux bons thésards ou étudiants doctorants formés dans un master de ce type.

Les débouchés vers l’enseignement supérieur s’orienteront d’une part vers les départements de Mathématiques Appliquées, et d’autre part vers certains départements d’Informatique.

Responsables

Julie DELON

Stéphanie ALLASSONNIERE

 

Plus d’infos sur le site de l’Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay.