Students and Courses

Le parcours Sciences de l'Optimisation et des Données (SOD) s'adresse aux étudiants désireux d'acquérir des compétences poussées en sciences de la décision (optimisation, recherche opérationnelle, commande) et en sciences des données, dans les aspects à la fois mathématiques et numériques.
Il forme les futurs ingénieurs capables de générer des connaissances à partir de grandes masses d'informations disponibles, et capables de concevoir et d'utiliser des modèles mathématiques en vue d'analyser, de commander et d'optimiser des systémes trés variés comme ceux que l'on rencontre dans les domaines de l'énergie et des transports.
La formation repose sur l'approfondissement des connaissances acquises en première et deuxième années en optimisation (combinatoire et continue), en commande, en probabilités et en statistique.

Compétences acquises

L'objectif du parcours SOD est l'acquisition des outils mathématiques et algorithmiques permettant d'analyser, de modéliser et de résoudre sur ordinateur les problèmes complexes d'optimisation que l'on peut rencontrer dans le monde de l'industrie et des services.

Débouchés

Les principaux débouchés du parcours sont les départements de type R&D de grandes entreprises comme EDF, Air France et Thalès, des PME spécialisées comme Artelys et Eurodécision, ainsi que des start-ups innovantes. De par sa pluridisciplinarité, il est aussi un parcours de choix pour les élèves attirés par les secteurs du conseil et de l'audit.

Formation

M2 associés

Pour les élèves les plus motivés par les aspects scientifiques, le parcours peut être couplé avec un M2 universitaire en optimisation, en recherche opérationnelle, en sciences des données et apprentissage ou encore en organisation. Les masters cible permettant cette spécialisation sont :

Note: Please contact the responsible for your wished M2 as soon as possible (~beginning of March) to verify that your grades and background are compatible. The M2 are selective and some have limited places available.
MVA: the M2 MVA is extremely selective, with very few places available for ENSTA students. Only the very top students will have a chance to be admitted there.

Spécificité

Pour les élèves souhaitant donner à leur profil d'ingénieur une orientation plus généraliste, le parcours doit étre complété par des enseignements à choisir parmi ceux proposés en troisième année à l'ENSTA (dans les parcours Gestion de l'énergie et Intelligence artificielle par exemple) ou parmi ceux proposés dans le cadre d'autres formations comme les M2 de l'Institut Polytechnique de Paris, ou encore parmi ceux de l'offre de formation de troisième année de l'ENSAE ou de Télécom Paris compatibles avec les objectifs du parcours SOD.

Profils associés et prérequis

Profils associés : Recherche et innovation
Prérequis : majeure Mathématiques appliquées et le cours OPT202. Mineure fortement conseillée :  Ingénierie mathématique.

Documents

Emploi du temps 2023/2024 (mise à jour du 26 juillet 2023)

Contrats d'étude (2023/2024) :

déclinaison «Optimisation» (associée au M2 Optimization),
déclinaison «Recherche opérationnelle» (associée au M2 MPRO),
déclinaison «Vision et apprentissage» (associée au M2 MVA),
déclinaison «Sciences des données» (associée au M2 Data Science),
déclinaison «Organisation et stratégie» (associée au M2 COSI).

ENSTA SOD Parcours, 2023 - 2024

Enseignant responsable

Andrea Simonetto

Objectifs du parcours