Master Mathématiques et applications
Parcours Operations research, combinatorics and optimization (ORCO)
Présentation et objectifs
Le semestre 9 correspond à la formation de spécialisation, le semestre 10 est constitué d'un stage en entreprise ou en laboratoire de 5 à 7 mois qui représente 30 ECTS.
Les objectifs scientifiques sont de :
- Former les étudiants aux fondements et méthodes de la recherche opérationnelle (programmation mathématique, théorie des graphes, complexité, programmation stochastique, heuristiques, algorithmes d’approximation etc)
- Préparer les étudiants à l’utilisation et au développement de ces méthodes pour résoudre des applications industrielles complexes (supply chain, ordonnancement, transport, revenue management etc) et implémenter les solutions logicielles correspondantes.
Le parcours est labellisé "Core AI" par MIAI.
Présentation
Présentation
Informations complémentaires
Ce parcours est aussi intéressant pour des étudiants ayant un diplôme d’ingénieur généraliste (ex : écoles centrales) et souhaitant acquérir une compétence complémentaire en optimisation. Il accueille aussi des étudiants des 1res années de master Informatique et Mathématiques et applications et des étudiants en dernière année de Grenoble INP ou de Polytech. Ces derniers peuvent faire ce parcours à la place de leur dernière année.
Dimension internationale :
Formation tournée vers l’internationalPartenariats:
Établissement(s) partenaire(s)
Laboratoire(s) partenaire(s)
Autres(s) structure(s) partenaire(s)
Programme
Programme
Programme en cours de construction - en attente de vote CFVU
- Semestre 7
- UE Object-oriented and software design 3 crédits ECTS
- UE Partial differential equations and numerical methods 6 crédits ECTS
- UE Signal and image processing 6 crédits ECTS
- UE Geometric Modelling 6 crédits ECTS
- UE English
- UE Applied probability and statistics 6 crédits ECTS
- UE Systèmes dynamiques 3 crédits ECTS
- UE Instabilities and Turbulences 3 crédits ECTS
- UE Dynamiques des fluides turbulents 3 crédits ECTS
- Semestre 8
- UE Computing science for big data and HPC 6 crédits ECTS
- UE Project 3 crédits ECTS
- UE Internship 3 crédits ECTS
- UE Numerical optimisation 6 crédits ECTS
- UE Operations Research (MG et AM) 6 crédits ECTS
- Operations Research Complementary
- UE Operations Research 3 crédits ECTS
- UE Introduction to cryptology (AM) 6 crédits ECTS
- UE 3D Graphics (AM) 6 crédits ECTS
- UE 3D Graphics 3 crédits ECTS
- 3D Graphics Complementary
- UE Turbulences 6 crédits ECTS
- UE Statistical analysis and document mining 6 crédits ECTS
- UE Variational methods applied to modelling 6 crédits ECTS
- Semester 7
- UE Object-oriented and software design 3 crédits ECTS
- UE Partial differential equations and numerical methods 6 crédits ECTS
- UE Signal and image processing 6 crédits ECTS
- UE Geometric Modelling 6 crédits ECTS
- UE Applied probability and statistics 6 crédits ECTS
- UE English
- Semester 8
- UE Computing science for big data and HPC 6 crédits ECTS
- UE Project 3 crédits ECTS
- UE Internship 3 crédits ECTS
- UE Numerical optimisation 6 crédits ECTS
- UE GS_MSTIC_Démarche Scientifique 6 crédits ECTS
- UE Introduction to cryptology (AM) 6 crédits ECTS
- UE Operations Research (MG et AM) 6 crédits ECTS
- Operations Research Complementary
- UE Operations Research 3 crédits ECTS
- UE 3D Graphics (AM) 6 crédits ECTS
- UE 3D Graphics 3 crédits ECTS
- 3D Graphics Complementary
- UE Turbulences 6 crédits ECTS
- UE Statistical analysis and document mining 6 crédits ECTS
- UE Variational methods applied to modelling 6 crédits ECTS
1 option(s) au choix parmi 6
- Semestre 7
- UE Algèbre 1 9 crédits ECTS
- UE Fonctions holomorphes 6 crédits ECTS
- UE Probabilités 9 crédits ECTS
- UE Analyse 1 9 crédits ECTS
- Semestre 8
- UE Travail d'études et de recherche 3 crédits ECTS
- UE Anglais scientifique (si niveau B2 non atteint) 3 crédits ECTS
- UE Algèbre effective et cryptographie 6 crédits ECTS
- UE Complément sur les EDP 6 crédits ECTS
- UE Géométrie différentielle 6 crédits ECTS
- UE Processus de Markov 6 crédits ECTS
- UE Théorie de Galois 6 crédits ECTS
- UE Operations Research (MG et AM) 6 crédits ECTS
- Operations Research Complementary
- UE Operations Research 3 crédits ECTS
3 option(s) au choix parmi 6
- Semestre 9
- UE Advanced models and methods in operations research 6 crédits ECTS
- UE Combinatorial optimization and graph theory 6 crédits ECTS
- UE Optimization under uncertainty 6 crédits ECTS
- UE Constraint Programming, applications in scheduling 3 crédits ECTS
- UE Graph and discrete structures 3 crédits ECTS
- UE Advanced heuristic and approximation algorithms 3 crédits ECTS
- UE Advanced mathematical programming methods 3 crédits ECTS
- UE Academic and industrial challenges 3 crédits ECTS
- UE Transport Logistics and Operations Research 6 crédits ECTS
- UE SAT/SMT Solving 3 crédits ECTS
- UE Advanced parallel system 6 crédits ECTS
- UE Mathematical Foundations of Machine Learning 6 crédits ECTS
- UE Multi-agent systems 3 crédits ECTS
- UE Fundamentals of Data Processing and Distributed Knowledge 6 crédits ECTS
- UE Scientific methodology regulatory and ethical data usage 6 crédits ECTS
- UE Large-scale data management and distributed systems 6 crédits ECTS
- UE Statistical learning: from parametric to nonparametric models 6 crédits ECTS
- UE From Basic Machine Learning models to Advanced Kernel Learning 6 crédits ECTS
- UE Cryptographic engineering, protocols and security models, data privacy, coding and applications 6 crédits ECTS
- UE Efficient methods in optimization 3 crédits ECTS
- UE Knowledge representation and reasoning 6 crédits ECTS
- UE Learning, Probabilities and Causality 6 crédits ECTS
- Semestre 10
- UE Stage 30 crédits ECTS
- Semestre 9
- UE GS_MSTIC_Ethique de la recherche 6 crédits ECTS
- UE Advanced models and methods in operations research 6 crédits ECTS
- UE Combinatorial optimization and graph theory 6 crédits ECTS
- UE Optimization under uncertainty 6 crédits ECTS
- UE Constraint Programming, applications in scheduling 3 crédits ECTS
- UE Graph and discrete structures 3 crédits ECTS
- UE Advanced heuristic and approximation algorithms 3 crédits ECTS
- UE Advanced mathematical programming methods 3 crédits ECTS
- UE Academic and industrial challenges 3 crédits ECTS
- UE Transport Logistics and Operations Research 6 crédits ECTS
- Semestre 10
- UE Stage 30 crédits ECTS
Master applied mathematics 1re année
Master applied mathematics 1ere année parcours Graduate School
Master mathématiques générales 1re année
Master 2e année parcours classique
Master 2e année parcours Graduate School
Stages, projets et missions
Stage: ObligatoireDurée : 5 à 7 mois
En première année de master, un travail d’étude de 39 jours en immersion dans un laboratoire (TER) permet à tous les étudiants de découvrir le monde et le travail de la recherche. Un stage ou projet de recherche de 5 à 7 mois est effectué au deuxième semestre. Il peut se faire en laboratoire de recherche mais aussi dans un service R&D en entreprise. Dans ce cas, un enseignant-chercheur de la formation s’assure de la qualité de la formation à la recherche dispensée. Ce projet de recherche permet une bonne immersion dans le monde de la recherche, la découverte du métier de la recherche et les premiers contacts pour une poursuite éventuelle en thèse ou pour une intégration dans un service R&D.
Admission
Admission
Condition d'accès
Le master 1re année est accessible sur dossier (et / ou entretien) aux candidats justifiant d'un diplôme national conférant le grade de licence dans un domaine compatible avec celui du master ou bien via une validation d'études ou d'acquis selon les conditions déterminées par l’université ou la formation.
Le master 2e année est accessible sur dossier (et / ou entretien) aux candidats ayant validé la 1re année d'un parcours compatible ou bien via une validation d'études ou d'acquis selon les conditions déterminées par l’université ou la formation.
Public formation continue : Vous relevez de la formation continue :
- si vous reprenez vos études après 2 ans d'interruption d'études
- ou si vous suiviez une formation sous le régime formation continue l’une des 2 années précédentes
- ou si vous êtes salarié, demandeur d'emploi, travailleur indépendant.
Si vous n'avez pas le diplôme requis pour intégrer la formation, vous pouvez entreprendre une démarche de validation des acquis personnels et professionnels (VAPP).
Pour plus d'informations, consultez la page web de la Direction de la formation continue et de l’apprentissage
Candidature
Vous souhaitez candidater et vous inscrire ? Sachez que la procédure diffère selon le diplôme envisagé, le diplôme obtenu, ou le lieu de résidence pour les étudiants étrangers.
Et après ?
Et après ?
Poursuite d'études
Ce parcours permet une poursuite en thèse. Son fort encrage industriel permet en particulier aux étudiants de trouver dans de très bonnes conditions des thèses industrielles (Cifre, contrat…)
Métiers visés
Les étudiants sortant de ce parcours ont vocation à, en fonction de leurs préférences :
- S’orienter vers les métiers de la recherche (thèse académique ou industrielle)
- Intégrer, en tant qu’ingénieur spécialiste, des grands services de R & D en optimisation (SNCF, IBM, Air France, Amadeus etc) ou des cabinets de conseil en optimisation (Eurodécision, Artelys etc)
Ils pourront aussi intégrer des entreprises moins spécialisées en mettant en avant leur capacité à analyser méthodologiquement les problèmes opérationnels et en s’affichant ainsi comme des éléments potentiels clefs dans l’amélioration des performances de l’entreprise (en faisant le lien avec les cabinets spécialisés ou en développant des méthodes en interne).
A plus long terme, les étudiants qui s’orientent vers le monde industriel devraient pouvoir, fort de leur expérience dans l’amélioration des performances de l’entreprise et d’une bonne connaissance « métier », accéder naturellement à des postes de décideurs à haut niveau de responsabilité.
Candidature
Vous souhaitez candidater et vous inscrire ? Sachez que la procédure diffère selon le diplôme envisagé, le diplôme obtenu, ou le lieu de résidence pour les étudiants étrangers.
Télécharger
Modalités de contrôle des connaissances et compétences M1 Applied Mathematics (427 Ko)
Règlement des études M1 Applied Mathematics (409 Ko)
Modalités de contrôle des connaissances et compétences M1 Mathématiques générales (249 Ko)
Règlement des études M1 Mathématiques générales (397 Ko)
Modalités de contrôle des connaissances et compétences M2 ORCO (281 Ko)
Règlement des études M2 ORCO (398 Ko)
Contacts
Responsable pédagogique
Van Dat Cung
Nadia Brauner
Secrétariat de scolarité
En bref
Discipline : Informatique, Mathématiques, Sciences et technologies de l'information et de la communication, IngénierieModalités : Formation initiale / continue
Langues : Anglais
Lieux : Grenoble - Domaine universitaire
Durée des études : 2 ans
Niveau de recrutement : Bac +3