Titre ingénieur · NIVEAU 7
Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Toulouse, spécialité mathématiques appliquées
Titre ingénieur
Le diplôme en bref
Le diplôme d’ingénieur de l’INSA de Toulouse en spécialité Mathématiques Appliquées a pour objectif de certifier la capacité pour son titulaire de conduire des projets de modélisation issus des besoins croissants de divers secteurs industriels et des services. Dans un contexte d’explosion du numérique, du volume et de la variété des données ainsi que des capacités de stockage et de calcul, de très nombreux métiers nécessitent des compétences de pointe en mathématiques pour résoudre des problématiques de plus en plus complexes. Selon une étude récente sur l’impact socioéconomique des mathématiques en France réalisé par le cabinet de conseil CMI à la demande de l’Agence pour les Mathématiques en Interaction avec l’Entreprise et la Société (AMIES), la mobilisation de champs de compétences mathématiques tels que le traitement du signal et de l’image, l’analyse et la valorisation de données, potentiellement massives, la modélisation, la simulation, l’optimisation, le calcul haute performance est croissante dans de nombreux secteurs d’activité tels que le secteur de l’énergie, de l’aéronautique, des transports, des télécommunications, de la santé, des banques et assurances, du marketing. La certification recouvre de manière complète tous les champs des Mathématiques Appliquées depuis la modélisation et simulation des phénomènes physiques et mécaniques au sens large jusqu’aux Sciences du calcul et à la modélisation aléatoire et la Science des données. Cette certification vise principalement la thématique de l’ Intelligence artificielle hybride, qui associe les techniques d’apprentissage automatique à partir des données et la modélisation mathématique qu’elle soit aléatoire ou déterministe.
Activités visées
Modélisation-Simulation-Optimisation : * Conduire une démarche projet interdisciplinaire : analyse du besoin, définition des objectifs, réalisation et restitution auprès de décideurs incluant veille bibliographique et contraintes RGPD/CNIL * Modéliser des phénomènes variés (finance, physique, biologie…) via EDO, EDP, modèles aléatoires ; ajustement statistique, apprentissage machine, simulations * Optimisation des performances algorithmiques : réduction du temps d’exécution, mémoire, impact environnemental, parallélisation. * Concevoir et développer des solutions logicielles adaptées au problème (Cloud, HPC, Spark, implémentation) ; conduire infrastructure technique, analyse de performances * Gestion de projets informatiques : conception, implémentation, documentation et maintenance de logiciels intégrant des données structurées ou non. Sciences des Données-Intelligence Artificielle : * Identification et analyse des besoins des organisations en matière de données, cadrage de projets. * Structuration et gestion de bases : collecte, prétraitement, transformation (ETL), modélisation SQL/Web scraping, automatisation des processus. * Analyse exploratoire et statistique via Python (NumPy, Pandas) ou outils type Dataiku/KNIME : statistiques descriptives, inférentielles, choix méthodologiques. * Visualisation & dashboard : création et interprétation de tableaux de bord dynamiques, cartographies, reporting. * Mise en place d’algorithmes machine learning : segmentation, réduction dimensionnelle, pipelines de prédiction. * Optimisation, industrialisation et intégration des modèles pour utilisation décisionnelle par des équipes métiers * Pilotage de projet data : méthodologie agile/Scrum, veille métier, accompagnement des équipes, considération RGPD, éthique et communication orale/écrite claire
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Frais de scolarité
Renseignez-vous auprès de l'établissement pour connaître les frais précis. Les tarifs varient selon le statut (public, privé) et le mode de formation (initial, alternance).
Le profil type
Investigateur
Analytique, recherche, science
Réaliste
Manuel, pratique, technique
Conventionnel
Organisation, données, rigueur
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