Objectifs

La spécialité Mathématiques Appliquées de l’INSA de Toulouse a pour objectif de former des ingénieurs capables 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.  L’enjeu majeur de la formation est de conduire les étudiants à une compétence opérationnelle des méthodes numériques, déterministes ou stochastiques, pour acquérir la capacité à modéliser dans des domaines d’applications variés. La formation bénéficie d’un excellent  environnement scientifique de part son adossement à l’Institut de Mathématiques de Toulouse. 

   Selon une étude récente sur l’impact socio-économique 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. L’ensemble de ces compétences est renforcé dans le tronc commun de la formation.

Un vaste choix d'options est ensuite proposé aux étudiants sur des enseignements de modélisation aléatoire ou déterministe. 

 

La demande d’ingénieurs maîtrisant la chaine de compétences  Modélisation-Simulation-Optimisation pour appréhender des problèmes de complexité croissante est forte au sein du tissu industriel. Ceci concerne aussi bien les industries de pointe traditionnellement présentes dans la R&D (aéronautique, aérospatiale, énergie, transports, développement durable) que les domaines émergents (médecine, imagerie, biotechnologies, nanotechnologies). 

 

Le domaine de la science des données, de l’apprentissage statistique, constate un afflux important d’offres d’emploi de Data Scientists. C'est pourquoi nous proposons des options centrées sur les technologies de traitement des données massives et la fiabilité.

 

Enfin, dans le domaine de la Finance et l'Assurance, et en partenariat avec l’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE),  nous proposons une formation autour de la modélisation stochastique appliqué à la finance et à l’actuariat, les profils d’ingénieurs étant toujours très recherchés par les banques et sociétés d’assurance.  

 

Compétences attendues 

La formation confère des connaissances solides en mathématiques et modélisation et la maitrise d’un large panel de logiciels et de langages de programmation. Les compétences associées à  la formation Mathématiques Appliquées concernent  plus spécifiquement l’aptitude à concevoir, mettre en œuvre et valider des modèles mathématiques avancés et des solutions numériques adaptées, à appréhender l’aléa, à modéliser les incertitudes, à analyser et valoriser des données, potentiellement massives, à formuler et résoudre des problèmes complexes d’optimisation, d’aide à la décision et de gestion des risques, et à participer au développement de solutions logicielles. L’aptitude à communiquer, la maitrise de l’anglais, une solide culture de l’entreprise et culture générale, la responsabilité sociétale des entreprises, le développement durable occupent également une place cruciale dans la formation des ingénieurs en Mathématiques Appliquées, amenés à exercer des métiers à l’interface avec d’autres disciplines et à conduire des projets complexes dans tous leurs aspects : scientifiques, organisationnels, financiers, humains. 

Les projets tuteurés « Recherche et Innovation » en 4ième et en 5ème années occupent une place importante dans la formation, développant l’autonomie, l’innovation et la capacité de mettre en œuvre les compétences acquises en modélisation, résolution et expérimentation numérique.