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Cette filière forme les futurs ingénieurs capables de concevoir et d'utiliser des modèles mathématiques en vue de commander et d'optimiser des systèmes très variés, comme ceux que l'on rencontre dans les domaines de l'énergie et des transports. Elle s'appuie sur un niveau scientifique élevé afin de résoudre les problèmes concrets que l'on rencontre dans l'industrie et les services. Ses principaux débouchés sont les départements de type R&D de grandes entreprises, comme par exemple EDF, Air France, CNES et PSA. De par sa pluridisciplinarité, elle est aussi une filière de choix pour les élèves attirés par les secteurs du conseil et de l'audit.
La formation repose sur l'approfondissement des connaissances acquises en première et deuxième années en optimisation (combinatoire et continue) et en commande. Elle est complétée au choix par une présentation des méthodes de la statistique, des principes permettant la maîtrise du développement logiciel ou encore des outils d'analyse des systèmes de production. Cette filière peut s'adapter à des profils particuliers d'ingénieurs (ouverture vers le management ou la robotique).
Enfin, pour les élèves les plus motivés par les aspects scientifiques, il est recommandé de coupler la filière avec un master universitaire en optimisation, en recherche opérationnelle ou en commande, par exemple :
| Nom du module | Professeur responsable |
|---|---|
| Optimisation continue | Pierre CARPENTIER |
| Nom du module | Professeur responsable |
|---|---|
| Information, décision, organisation et management | Richard LE GOFF |
| ou Commande des systèmes | Hasnaa ZIDANI |
| Nom du module | Professeur responsable |
|---|---|
| Optimisation combinatoire et recherche opérationnelle | Marie-christine COSTA |
| ou Robotique autonome | David FILLIAT |
| Nom du module | Professeur responsable |
|---|---|
| Systèmes de production | Romain MONCHAUX |
| ou Statistiques | Pierre CARPENTIER |
| ou Architecture logicielle | Michel MAUNY |
Les techniques d'optimisation interviennent dans des domaines variés de l'ingénierie mathématique. Le but de ce module est, à partir des bases présentées lors du cours de deuxième année, de présenter un large éventail d'outils (théoriques et algorithmiques) permettant de résoudre de manière performante les problèmes d'optimisation en vraie grandeur. Le premier cours du module aborde d'un point de vue théorique et pratique l'optimisation sous-différentiable. On étudie ensuite les méthodes permettant de traiter les problèmes d'optimisation dans le cadre dynamique. Enfin, des ouvertures vers l'optimisation stochastique et la problématique des grands systèmes sont proposées. | Professeur
responsable Cours associés |
| L'entreprise est une organisation qui échange et produit de l'information, prend des décisions et gère des ressources et moyens afin de réaliser une production. L'entreprise et son environnement sont souvent complexes en termes scientifiques et technologiques, juridiques, sociologiques et économiques y compris aux plans humain et psychologique. Toutes ces dimmensions doivent être prises en compte dans l'information, l'organisation, les processus de décisions et le management . Ce module vise à permettre aux élèves d'appréhender cette complexité, de comprendre les théories et modèles explicatifs de la décision et du management et d'acquérir une première vision de ces problématiques. | Professeur
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| Les notions fondamentales de la théorie ayant été traitées dans le cours de deuxième année, ce module propose un panorama de sujets plus avancés en commande des systèmes, traités avec des points de vue récents. Outre son intérêt en soi, une bonne connaissance de l'analyse et de la commande des sytèmes dynamiques est utile dans de nombreux domaines des mathématiques de l'ingénieur (optimisation, finance mathématique, modélisation), en contrepoint des enseignements du domaine.
On commencera par aborder, avec un point de vue à la fois théorique et pratique, deux domaines importants de l'automatique: le filtrage et l'identification. On traitera ensuite d'un thème qui dépasse le cadre de l'automatique, la planification de mouvements, sous ses aspects à la fois géométriques et dynamiques. Enfin le dernier cours du module constitue une introduction à la commande des équations aux dérivées partielles.
Créneaux horaires des cours constituant le module : - B7-1 : Bc - B7-2 : Bd - B7-3 : Ba - B7-4 : Bb | Professeur
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| Ce module fournit les outils théoriques et pratiques de résolution des grandes classes de problèmes combinatoires qui apparaissent en Recherche Opérationnelle: problèmes de voyageur de commerce, de tournées, de localisation (par exemple, localisation d'entrepôts), d'ordonnancement, d'affectation généraliséee (fabrication d'emplois du temps), de routage dans les réseaux, d'allocation de fréquence, etc. On apprend à distinguer les problèmes faciles (polynomiaux) des problèmes difficiles (NP-durs), grâce à la théorie de la complexité. On présente les grandes classes de méthodes exactes ou d'heuristiques raisonnées de résolution des problèmes difficiles, à base soit de programmation mathématique (branch and bound, programmes linéaires en nombres entiers, etc.), de méthodes de voisinages (tabou, recuit, etc.), ou de programmation par contraintes. Une partie des cours sera consacrée à la modélisation des problèmes. Certains cours s'appuient sur des applications et deux des cours sont en partie validés par la réalisation d'un projet qui nécessite l'utilisation d'un logiciel de RO utilisé dans de nombreuses entreprises (CPLEX). Un élève ayant suivi ce cours maîtrisera les principaux algorithmes exacts ou approchés de recherche opérationnelle et il saura aborder et résoudre des problèmes difficiles du domaine. | Professeur
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| Les succès obtenus par des équipes de recherche en matière de pilotage automatique de véhicules sur route ou dans le désert et de robots humanoïdes ou zoomorphes évoluant en milieu domestique préfigurent l'impact qu'auront les systèmes robotisés sur la société de demain. Ce module approfondit différents aspects liés plus particulièrement à la robotique mobile et autonome et qui ne sont pas couverts par d'autres modules traitant de perception, d'automatique ou de commande. Il comporte une forte composante pratique, avec en particulier un cours de vision active appliqué au robot AIBO de Sony. Dans ce cours, les élèves pourront travailler sur leur propre aibo et développer leur programme sur cette plateforme. | Professeur
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| Présenter les outils et les méthodes d'analyse, de conduite et de développement d'un système de production, en assurer la qualité et présenter les enjeux et processus d'achat. Ce module fournit les méthodes pour comprendre comment fonctionne une chaîne logistique, comment organiser la production (Gestion de Production par Ordinateur) et la gestion des stock. Il fournit les clefs pour organiser la circulation des flux de matière et de composants dans l'entreprise et avec les fournisseurs. Les méthodes et outils qualité utilisés en management, en phase de conception de projets, en production et en service seront aussi présentés. Ces compétences sont complétées par un enseignement sur les achats qui fournit la méthodologie pour rédiger un cahier des charges fonctionnel, faire une analyse de la valeur, négocier et déterminer une structure de coût qui sont des éléments essentiels dans la gestion d'un projet. Ce module fournit les compétences nécessaires pour exercer le métier d'Ingénieur de Production et responsable achat dans tous les domaines industriels. Il permet d'avoir une vision globale du fonctionnement des grandes entreprises industrielles et de leurs relations avec les fournisseurs et les sous-traitants. Les cours sont illustrés d'exemples concrets. | Professeur
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Le module de statistique présente, sur la base du cours de probabilités de première année "Modélisation des phénomènes aléatoires" MA101, le langage et les méthodes de la statistique suivant deux directions :
| Professeur
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| D7-2 - Les modèles économétriques et leurs applications | Information |
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| Le cours « Les modèles économétriques et leurs applications » est composé de deux parties égales, animées chacune par un intervenant, chercheur à la Banque de France. Première partie du cours Jean-Paul Renne, chercheur dans le Service de Recherche en Economie et en Finance, fera un cours de 3 séances sur les modèles économétriques.Il présentera la modélisation espace-état et les applications du filtre de Kalman, lapproche VAR (vector auto-regressive) structurelle et ses applications à létude de la propagation des chocs, et les principales méthodes économétriques utilisées pour la modélisation des déformations de la courbe des taux dintérêt. Deuxième partie du cours Othman Bouabdallah, économiste-chercheur au sein de la Direction de la Conjoncture et des Prévisions Macroéconomiques, fera un cours de 3 séances sur le thème « Modèles à chaînes de Markov cachées : Application en macroéconomie et en finance ». | 2 ECTS Professeur(s)
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| Compte-tenu des importantes restructurations des systèmes d'information des entreprises, aujourd'hui des grandes entreprises mais demain des petites et moyennes entreprises, la maitrise de l'architecture logicielle mise en oeuvre dans le cadre de ces chantiers devient critique si l'on ne veut pas déboucher sur des systèmes d'information inopérants à des coûts prohibitifs. Ce module expose à travers divers cours les principes sous-jacents à une bonne maîtrise du développement logiciel. | Professeur
responsable Cours associés |