Le M2 « Maths en Action: du concept à l’innovation » a pour vocation de former à la recherche, en lien étroit avec les applications. Il regroupe plusieurs spécialités (majeures), proposant chacune un champ d’application et d’expertise plus ciblée:
- Mathématiques, biologie et médecine
- Mathématiques, environnement et climat
- Mathématiques, apprentissage statistique et machine learning
- Mathématiques, images, data
- Mathématiques et machine learning pour l’ingénierie (à Saint-Étienne)
Dans chacune de ces spécialités, plusieurs domaines innovants des mathématiques sont enseignés, à la fois dans le champ de la modélisation numérique et dans le champ de la modélisation stochastique et statistique. Très peu de formations en France proposent cet alliage, et l’équipe pédagogique est très active à multiplier les interactions.
Les cours seront dispensés en anglais en cas de présence d’étudiant.es non-francophones.
Architecture de l’année
Un premier semestre (septembre à décembre) sous forme de tronc commun
- Remises à niveau en analyse, statistique et informatique (non-créditant)
- Modélisation déterministe – 6 ECTS
- Modélisation stochastique et apprentissage statistique – 6 ECTS
- Optimisation et machine learning – 6 ECTS
- Anglais scientifique – 3 ECTS
Un second semestre (janvier à mars) personnalisé: choix d’une majeure (4 cours) et de deux cours supplémentaires au choix. Chaque cours représente 3 ECTS. Voir tableau ci-dessous pour la liste des cours proposés.
Un stage de fin d’étude (avril à septembre) représentant 21 ECTS, sous forme d’une initiation aux métiers de la recherche, à effectuer en laboratoire ou en entreprise.
| Majeure Mathématiques, biologie et médecine – Epidémiologie – Biologie évolutive – Dynamique cellulaire et systèmes complexes – Modélisation en écologie spatiale | Majeure Mathématiques, environnement et climat – Modélisation pour l’évaluation de risques liés au changement climatique – Equations de la mécanique des fluides et leur approximation numérique – Modélisation en écologie spatiale – Graphes et réseaux écologiques |
| Majeure Mathématiques, image, data – Approches géométriques pour les images et les formes – Méthodes variationnelles pour les problèmes inverses en imagerie médicale – Parcimonie et grande dimension – Réseaux de neurones | Majeure Mathématiques, apprentissage statistique et machine learning – Réseaux de neurones – Parcimonie et grande dimension – Graphes et réseaux écologiques – Transport optimal pour l’apprentissage |
| Majeure Mathématiques et machine learning pour l’ingénierie (à Saint-Étienne) – Calcul intensif – Simulation numérique – Exploitation des simulateurs numériques – Partie I – Exploitation des simulateurs numériques – Partie II |
Les deux cours restants doivent être choisis dans une autre majeure. Exceptionnellement, ces cours pourront cependant être pris au sein d’un autre master « partenaire » (comme le M2 « Mathématiques Avancées » sous réserve de validation par l’équipe pédagogique).
Quelques exemples de choix possibles (non-exhaustif):
– Majeure « Mathématiques, biologie et médecine » avec une mineure en imagerie (« Approches géométriques pour les images et les formes » et « Méthodes variationnelles pour les problèmes inverses en imagerie médicale« ).
– Majeure « Mathématiques, environnement et climat » avec une mineure en apprentissage statistique et machine learning (« Réseaux de neurones » et « Parcimonie et grande dimension« ).
– Majeure « Mathématiques, apprentissage statistique et machine learning » avec une mineure en biologie et médecine (« Epidémiologie » et « Dynamique cellulaire et systèmes complexes« ).
– …
La majeure « Mathématiques et machine learning pour l’ingénierie » est entièrement localisée sur Saint-Etienne (tronc commun y compris). Pour cette majeure, les deux cours additionnels sont imposés et sont: « Méthodes mathématiques pour la grande dimension » et « Graphes aléatoires ».
Conditions d’accès
Cette formation est ouverte aux étudiant.es ayant validé une première année de master en mathématiques.
Il est possible de la suivre, en totalité ou partiellement, dans le cadre de la formation continue. Il est aussi possible de valider ce master dans le cadre de la VAE (nous contacter).
Candidatures: La première session de candidature aura lieu aux mois de mai et juin prochain. Les candidatures se font sous forme électronique par l’intermédiaire d’une application dédiée (lien à venir). En fonction des places disponibles, une seconde session pourra être ouverte dans le courant de l’été.
Le master Maths en Action est co-accrédité avec l’Ecole Centrale de Lyon, l’Ecole normale supérieure de Lyon, l’Ecole des Mines de Saint-Etienne et l’Université Jean Monnet.
Polytech Lyon est également partenaire du Master.
