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Les transformations numériques des organisations, l’essor massif des données, le développement de l’intelligence artificielle et de la simulation numérique conduisent les entreprises et les acteurs publics à renforcer fortement leurs besoins en ingénieurs capables de concevoir, développer et déployer des modèles mathématiques et algorithmiques complexes dans des environnements opérationnels variés.

Les secteurs de l’industrie, de l’énergie, des transports, de la santé, de la finance, des télécommunications, des services numériques, de la défense ou encore de l’environnement s’appuient de plus en plus sur l’exploitation des données, la modélisation scientifique et les outils d’aide à la décision pour améliorer leurs performances, optimiser leurs ressources et accélérer l’innovation.

Dans ce contexte, les entreprises recherchent des ingénieurs disposant d’une double compétence en mathématiques appliquées et intelligence artificielle, capables :

* d’exploiter et valoriser des données massives et hétérogènes ;

* de développer des modèles prédictifs et des outils d’intelligence artificielle ;

* de concevoir des simulations numériques de phénomènes complexes ;

* de développer des logiciels et architectures de traitement de données ;

* d’intégrer les enjeux de sobriété numérique, d’éthique et de protection des données dans leurs activités.

La science des données est à la croisée des mathématiques, des statistiques, de l’intelligence artificielle et de l’informatique. Son objectif est d’extraire de la valeur à partir de données. Avec l’avènement du Big Data, les entreprises ont amassé d’énormes quantités d’informations qu’elles essayent maintenant d’exploiter (nettoyer, agréger et analyser) pour pouvoir proposer des services plus adaptés à leurs clients, résoudre des problèmes ou encore prendre des décisions. La demande en ingénieurs spécialisés en Data Science est très forte actuellement dans des secteurs d'activités comme les entreprises de services du numérique (ESN), les banques, les assurances, les grandes entreprises industrielles, le secteur de la santé, du sport, etc.

Les ingénieurs spécialisés en simulation numérique doivent être capables de modéliser et de simuler divers phénomènes à l’aide de techniques issues du calcul scientifique traditionnel (équations aux dérivées partielles) ou de l'intelligence artificielle (machine learning). Les débouchés sont nombreux : entreprises du domaine de l'énergie, les grandes entreprises industrielles, industrie de la défense...

L’objectif de la spécialité Mathématiques Appliquées et Intelligence Artificielle de Polytech Clermont, est de répondre à la demande des entreprises dans ces domaines, en certifiant des ingénieurs spécialisés en science des données (data science) et en simulation numérique.

Les ingénieurs de la spécialité Mathématiques Appliquées de Polytech Clermont seront amenés à pratiquer les activités suivantes :

Dans le domaine de la data science :

- Elaborer des algorithmes ou des modèles d'intelligence artificielle ;

- Traiter des données, interpréter et communiquer les résultats.

Dans le domaine du data engineering :

- Mettre à disposition des utilisateurs les données nécessaires aux traitements ;

- Mettre en production des modèles statistiques.

Dans le domaine de la data analyse :

- Extraire et structurer les données dans un but d'analyse et d'exploration.

Dans le domaine de l'étude et du développement en informatique :

- Traduire des besoins fonctionnels sous forme technique ;

- Concevoir et développer des logiciels ;

- Tester, mettre en production et maintenir ces logiciels.

Dans le domaine de la simulation numérique :

- Modéliser des phénomènes issus de domaines variés ;

- Mettre en œuvre des méthodes numériques pour résoudre ces modèles.

Au terme de sa certification, l’ingénieur en Mathématiques Appliquées possède un ensemble de compétences spécifiques liées à sa spécialité et reposant sur une solide culture scientifique, lui permettant de poser et de résoudre des problèmes complexes dans les domaines de la science des données, de la simulation numérique et du développement informatique :

- Concevoir, interroger et maintenir des bases de données (potentiellement massives et hétérogènes) en assurant leur collecte, leur usage et leur exploitation ;

- Décrire, caractériser et analyser des données, par des méthodes statistiques, dans un environnement complexe ;

- Mettre en place et interpréter des tests statistiques dans un objectif de prise de décision ou de gestion des risques,

- Mesurer la capacité prédictive d'un modèle d'apprentissage supervisé

- Modéliser des problèmes d'optimisation pour l'aide à la décision et identifier les méthodes efficaces de résolution ;

- Comprendre un problème complexe et proposer une formulation mathématique pour le modéliser ;

- Maitriser les différents types de modélisation déterministe et stochastiques et les concepts et outils mathématiques associés ;

- Développer des méthodes avancées de résolution numérique de modèles mathématiques considérés ;

- Spécifier, concevoir développer, tester et maintenir des logiciels.

Au-delà de ces compétences scientifiques et techniques spécifiques, l’ingénieur doit être capable d’appréhender et de gérer des situations complexes au sein d’un système socio-économique grâce à des compétences transversales de type méthodologies, sociales et personnelles :

- Piloter et animer des projets dans le domaine des mathématiques appliquées avec une approche globale, créative et systémique, et en gérer les acteurs ;

- Communiquer en anglais ou en français afin d’informer et de convaincre les différents interlocuteurs ;

- Echantillonner, analyser et interpréter des informations bibliographiques, réglementaires et des données techniques, quantitatives et qualitatives ;

- Prendre en compte les dimensions économiques, environnementales et juridiques du domaine des mathématiques appliquées ;

- Identifier et prendre en compte les risques ;

- S’intégrer dans un environnement de travail en prenant en compte les enjeux et les besoins de la société dans un contexte pluriculturel et/ou international ;

- Travailler avec des professionnels exerçant des activités de types variés.

niveau 5

Outre la validation des compétences détaillées ci-dessus, pour viser le titre d'ingénieur le candidat doit valider les critères suivants :

* une expérience à l’international d’un semestre minimum ;

* une expérience en milieu professionnel au cours de la certification de 30 semaines minimum, dont 14 semaines en entreprise au minimum ;

* un niveau attesté d’anglais minimum obligatoire (Niveau B2) dans le cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL).

D’une manière générale, les ingénieurs en Mathématiques Appliquées interviennent dans les secteurs d’activités suivants :

- Entreprises de services du numérique (ESN) ;

- Secteur tertiaire (banque, assurance, finance) ;

- Secteur industriel (aéronautique, spatial, transport, énergie, télécommunication, santé, développement durable…).

Data scientist

Data analyst

Data engineer

Ingénieur simulation numérique

Ingénieur d’étude et développement en informatique