Ingénieur diplômé de l'école polytechnique universitaire de l'institut national polytechnique Clermont Auvergne spécialité mathématiques appliquées et intelligence artificielle (Université Clermont Auvergne)

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.

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

Secteurs d’activités :

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…)

Type d'emplois accessibles :

• Data scientist
• Data analyst
• Data engineer
• Ingénieur simulation numérique
• Ingénieur d’étude et développement en informatique