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Master Mathématiques et applications parcours Mathématiques et interactions, MIX

Carte d'identité de la formation

OBJECTIFS

Le mot du responsable

Vous souhaitez devenir un ingénieur capable de résoudre des problèmes par une approche mathématique dans un contexte industriel ?
Le parcours Mathématiques et interactions du master Mathématiques et applications vous permettra de savoir modéliser et/ou simuler des situations concrètes ou théoriques et de proposer des solutions efficaces et fiables en les confrontant aux méthodes des mathématiques numériques.
Afin de clarifier et résoudre des problèmes, vous apprendrez également à manipuler des données et à traiter, représenter et restituer de l’information exploitable au sein d’une organisation.

Photo du responsable de la formation

Michel Berthier

À l’issue de la formation, vous saurez

ADMISSION

Votre profil

Vous êtes titulaire d’un Bac+3, Bac+4 ou équivalent.

Comment candidater ?

La sélection des candidats est réalisée sur dossier en M1.

Vous devez candidater ici : à partir de mars 2018

PROGRAMME

Résultats d'apprentissage
  • Choisir un algorithme de simulation en fonction des contraintes
  • Extraire les informations numériques issues de divers protocoles d'acquisition
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir mettre en oeuvre des algorithmes simples de simulation par éléments finis
    -  Être capable de discuter du choix d’un algorithme de simulation en fonction des contraintes

  • 32h (9h cours magistraux - 18h travaux pratiques - 5h travail en accompagnement)
  • 3 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259141-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Connaître les principales caractéristiques de divers protocoles d’acquisition
    -  Être capable d’extraire les informations numériques issues de ces protocoles

  • 30h (9h cours magistraux - 21h travaux pratiques)
  • 3 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259142-MATH

Résultats d'apprentissage
  • Mettre en œuvre les techniques de modélisation et d'étude asymptotique d'une dynamique aléatoire
  • Analyser et traduire un problème de gestion économique en termes de systèmes dynamiques
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir mettre en œuvre les techniques de modélisation et d’étude asymptotique
    d’une dynamique aléatoire
    -  Être capable de simuler des processus

  • 39h (12h cours magistraux - 12h travaux dirigés - 15h travaux pratiques)
  • 3 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259111-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir mettre en œuvre les techniques de modélisation et d’étude asymptotique
    d’une dynamique temporelle
    -  Être capable de traduire et d’analyser un problème d’optimisation de ressources en termes de systèmes dynamiques

  • 24h (12h cours magistraux - 12h travaux dirigés)
  • 3 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259112-MATH

  • 24h (24h travaux dirigés)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    DC-259101-ANG

  • 24h (24h travaux pratiques)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C9-259102-INFU

  • 15h (15h travaux pratiques)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259103-MATH

Résultats d'apprentissage
  • D'assurer l'existence et de critiquer une solution faible en fonction des contraintes physiques
  • Maîtriser les fondements de l'analyse théorique des équations aux dérivées partielles
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Maîtriser les fondements de l’analyse théorique des équations aux dérivées partielles
    -  Avoir une bonne connaissance des résultats essentiels des modèles fondamentaux
    -  Savoir mettre en oeuvre l’étude d’un modèle physique en EDP

  • 66h (24h cours magistraux - 42h travaux dirigés)
  • 4 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259121-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir appréhender un problème et se confronter à la difficulté
    -  Être rigoureux et critique quant à la formalisation, à la modélisation et à la résolution d’un problème.

  • 20h (20h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259122-ODP

Résultats d'apprentissage
  • Associer des outils mathématiques à un problème concret d'ingénierie
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Avoir une bonne connaissance du potentiel des mathématiques comme langage d’innovation et comme créateur de plus-value technologique pour l’industrie
    -  Avoir une bonne connaissance des enjeux de la recherche mathématique actuelle

  • 24h (24h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259131-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable de produire et d’implémenter des algorithmes simples pour la résolution ou la simulation
    -  Maîtriser les outils modernes de partage de programmes

  • 21h (21h travaux pratiques)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259132-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir appréhender un problème en termes d’ingénierie et identifier le problème mathématique sous-jacent
    -  Être capable de réinvestir ses connaissances pour proposer des solutions
    -  Savoir prendre part et contribuer à un projet collectif faisant intervenir des compétences pluridisciplinaires

  • 20h (20h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259133-MATH

Résultats d'apprentissage
  • Choisir un algorithme de simulation en fonction des contraintes
  • Traiter les informations numériques issues de divers protocoles d'acquisition
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable de caractériser l’erreur théorique de schémas numériques de référence
    -  Être capable de fournir des visualisations de l’erreur sur des exemples réalistes non triviaux

  • 33h (9h cours magistraux - 24h travaux pratiques)
  • 3 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259241-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable de mettre en oeuvre des algorithmes de traitement, de segmentation et de détection
    -  Savoir élaborer des descripteurs pour l’extraction de caractéristiques statistiques

  • 43h (9h cours magistraux - 30h travaux pratiques - 4h travail en accompagnement)
  • 3 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259242-MATH

Résultats d'apprentissage
  • Mettre rigoureusement à l'échelle un modèle de processus naturel
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable de mettre rigoureusement à l’échelle un modèle de processus naturel
    -  Maîtriser les changements d’échelles microscopique-mésoscopique-macroscopique
    -  Savoir aborder de façon unifiée un problème aux échelles contrastées

  • 39h (15h cours magistraux - 12h travaux dirigés - 12h travaux pratiques)
  • 4 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259211-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir appréhender un problème et se confronter à la difficulté
    -  Être rigoureux et critique quant à la formalisation, à la modélisation et à la résolution d’un problème

  • 20h (20h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259212-ODP

Résultats d'apprentissage
  • Respecter les contraintes physiques dans son approche mathématique
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir respecter les contraintes physiques dans son approche mathématique
    -  Être capable de prouver l’existence et de critiquer une solution faible en fonction des contraintes physiques

  • 39h (15h cours magistraux - 24h travaux dirigés)
  • 4 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259221-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir appréhender un problème et se confronter à la difficulté
    -  Être rigoureux et critique quant à la formalisation, à la modélisation et à la résolution d’un problème.

  • 20h (20h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259222-ODP

  • 24h (24h travaux dirigés)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    DC-259201-ANG

  • 24h (24h travaux pratiques)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C9-259202-INFU

  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259203-STAG

Résultats d'apprentissage
  • Associer des outils mathématiques à un problème concret d'ingénierie
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Avoir une bonne connaissance du potentiel des mathématiques comme langage d’innovation et comme créateur de plus-value technologique pour l’industrie
    -  Avoir une bonne connaissance des enjeux de la recherche mathématique actuelle

  • 24h (24h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259231-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Posséder des connaissances de base concernant la structure des matériaux
    -  Connaître les divers protocoles d’imagerie des matériaux

  • 21h (21h travaux pratiques)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259232-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir appréhender un problème en termes d’ingénierie et identifier le problème mathématique sous-jacent
    -  Être capable de réinvestir ses connaissances pour proposer des solutions
    -  Savoir prendre part et contribuer à un projet collectif faisant intervenir des compétences pluridisciplinaires

  • 20h (20h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259233-MATH

Résultats d'apprentissage
  • D'exploiter diférents outils de visualisation pour l'exploitation des résultats
  • Analyser les informations numériques et développer des outils d'aide à la décision
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable de structurer et de décrire les caractéristiques statistiques d’un ensemble de données
    -  Savoir analyser les informations numériques et développer des outils de classification et d’aide à la décision

  • 62h (18h cours magistraux - 24h travaux dirigés - 20h travaux pratiques)
  • 4 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259321-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable d’exploiter une représentation visuelle à partir d’une interface graphique pour appréhender un problème
    -  Savoir choisir et utiliser des représentations pertinentes pour l’exploitation de résultats

  • 28h (3h cours magistraux - 15h travaux dirigés - 10h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259322-MATH

  • 15h (15h travaux pratiques)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259301-ODP

  • 12h (12h travaux dirigés)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259302-RECH

Résultats d'apprentissage
  • D'interpréter concrètement et de réinvestir des résultats théoriques de géométrie des EDP
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable de justifier l’apport d’une démarche abstraite tirant profit de la géométrie dictée par un problème
    -  Maîtriser les outils de base de géométrie riemannienne liés à l’étude des EDP sur les variétés

  • 48h (24h cours magistraux - 24h travaux dirigés)
  • 4 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259331-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Savoir appréhender un problème et se confronter à la difficulté
    -  Être rigoureux et critique quant à la formalisation, à la modélisation et à la résolution d’un problème.

  • 10h (10h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259332-ODP

  • 24h (24h travaux dirigés)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    DC-259351-ANG

Résultats d'apprentissage
  • Construire et mettre en oeuvre des simulations de processus instables
  • D'appréhender les qualités et les manques d'un ensemble de données
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Être capable d’élaborer, d’analyser et d’implémenter des algorithmes dédiés à la simulation de systèmes hydrodynamiques
    -  Être capable d’élaborer, d’analyser et d’implémenter des méthodes variationnelles d’assimilation de données hydrodynamiques

  • 60h (12h cours magistraux - 24h travaux dirigés - 24h travaux pratiques)
  • 4 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259311-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Avoir une connaissance de base sur la complexité des dynamiques de transfert dans les matériaux
    -  Savoir modéliser mathématiquement les principaux phénomènes de transfert dans les matériaux

  • 24h (9h cours magistraux - 15h travaux pratiques)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259312-MATH

Résultats d'apprentissage
  • Construire et mettre en oeuvre des algorithmes d'analyse et de traitement du signal
  • Objectifs d'apprentissage

    -  Maîtriser les outils modernes du traitement et de l’analyse du signal (analyse fréquentielle et multirésolution)
    -  Construire et mettre en oeuvre des algorithmes d’analyse et de traitement du signal

  • 51h (12h cours magistraux - 24h travaux dirigés - 15h travaux pratiques)
  • 4 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259341-MATH

  • Objectifs d'apprentissage

    -  Avoir une bonne connaissance d’applications variées de la théorie au son, à l’image et à la vidéo
    -  Être capable de mettre en oeuvre des démonstrateurs ludiques

  • 20h (20h travail en accompagnement)
  • 2 crédits ECTS
  • Code de l'EC

    C6-259342-MATH

Interaction avec le monde professionnel

Les interactions avec le milieu socio-économique se feront par le biais des stages, des séminaires juniors, des semaines Maths-Entreprises et du conseil de perfectionnement.
Liste non exhaustive des partenaires :
-  Grands groupes industriels : Alstom, Thales, Bull-Atos, Nvidia, Safran-Airbus, BP-Ineos, BP/Total-Naftachimie...
-  Entreprises locales : Explora Nova, Fram Plus, Tensyl, Créocéan...
-  Organismes : IRSSN, INRIA, INSERM...

ET APRÈS

Poursuite d'études

-  Doctorat

Secteurs d'activité

  • Banque, assurance
  • Enseignement, recherche
  • Gestion, management des entreprises, comptabilité

Métiers

-  Ingénieur d’étude et de recherche (R&D) ;
-  Ingénieur et cadres des méthodes de production et de contrôle ;

Faculté des Sciences et Technologies

avenue Michel Crépeau

17042 La Rochelle cedex 1

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Mis à jour le 22 décembre 2017
Informations présentées sous réserve de modifications