Former des experts capables de modéliser, simuler et décider dans des systèmes complexes.
Le Master Maths en Action (MAEA) – parcours Mathématiques et machine learning pour l’ingénierie – répond à une demande croissante de l’industrie et de la recherche pour des profils maîtrisant à la fois :
- l’analyse mathématique avancée,
- la modélisation déterministe et probabiliste,
- les méthodes numériques et le calcul intensif,
- les outils du machine learning et de la data science.
Face à la complexité croissante des systèmes industriels, environnementaux et technologiques, les approches classiques ne suffisent plus. Les modèles doivent désormais intégrer les incertitudes, exploiter des volumes massifs de données, s’appuyer sur des simulateurs numériques complexes et tirer parti des architectures de calcul haute performance.
C’est précisément à l’interface de ces enjeux que se positionne le Master MAEA.
Objectifs de la formation
Le Master MAEA vise à former des ingénieurs et chercheurs de haut niveau, capables de :
- modéliser des phénomènes complexes à l’aide d’équations différentielles et de modèles probabilistes,
- concevoir et mettre en œuvre des méthodes numériques avancées pour la simulation, l’optimisation et l’analyse d’incertitudes,
- exploiter les outils du machine learning et de la statistique pour l’analyse de résultats issus de simulateurs coûteux,
- développer des algorithmes efficaces adaptés au calcul intensif et aux architectures parallèles,
- articuler rigueur mathématique et applications industrielles ou scientifiques concrètes.
La formation prépare aussi bien à une poursuite en doctorat qu’à une insertion directe dans des équipes R&D exigeantes.
Une formation originale et différenciante
Le Master MAEA se distingue par une approche encore rare dans le paysage universitaire français : le couplage étroit entre méthodes déterministes et approches aléatoires, longtemps enseignées séparément, mais aujourd’hui indissociables.
Cette double culture permet de répondre à des problématiques clés telles que :
- l’exploitation de simulateurs numériques complexes,
- la réduction de modèles (méta-modèles, surfaces de réponse),
- l’optimisation sous contraintes,
- la quantification et démonstration des incertitudes,
- l’identification de paramètres influents dans des systèmes de grande dimension.
La vision du responsable du Master
Le Master à l’interface de la modélisation et de l’Intelligence Artificielle
« Le Master MAEA a été conçu pour former la prochaine génération d’experts capables de maîtriser l’ensemble de la chaîne : de la modélisation mathématique rigoureuse à la prise de décision assistée par les données. Face aux systèmes complexes, l’approche purement déterministe n’est plus suffisante. Nous mettons l’accent sur un couplage essentiel, mais encore rare, entre les méthodes déterministes et les approches aléatoires (statistique, Machine Learning). C’est cette double culture, complétée par la maîtrise du calcul intensif, qui permet à nos diplômés de devenir des acteurs clés dans les équipes R&D les plus exigeantes, en ingénierie comme en recherche. »
Didier Rullière, Mines Saint-Étienne
Un master adossé à la recherche et à l’ingénierie
La filière stéphanoise du Master MAEA forme des profils capables d’évoluer :
- en recherche appliquée,
- en services R&D industriels,
- dans des organismes publics ou privés,
- ou dans le cadre d’une thèse de doctorat, en France ou à l’international.
Les étudiants sont formés par des enseignants-chercheurs et praticiens, au plus près des problématiques réelles rencontrées dans les secteurs de pointe.
Des perspectives professionnelles solides
Les compétences développées dans le Master MAEA sont recherchées dans de nombreux domaines :
- aéronautique et spatial,
- automobile,
- énergie et environnement,
- industrie des procédés,
- ingénierie numérique et simulation avancée.
Les diplômés sont préparés à intervenir sur des problématiques de conception, d’optimisation, de gestion des risques et d’aide à la décision, là où la maîtrise des mathématiques avancées fait la différence.
❗️ Les candidatures sont ouvertes de janvier à avril.
Contacts
Responsable pédagogique du master
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