Master mention mathématiques et applications - 2ème année - parcours Mathématiques, Vision et Apprentissage (MVA)

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Source : Carif Ile-de-France

Fiche originale

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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

L’essor gigantesque de l’usage des données numériques dans tous les domaines de la science, de la technologie et de la société nécessite la formation de chercheurs mathématiciens de haut niveau maîtrisant l’acquisition et le traitement des données numériques d’une part, et leur interprétation automatique d’autre part. Ces deux aspects sont strictement complémentaires et sont reflétés dans les trois termes caractérisant le parcours MVA :

« V comme vision » - images, vidéo, image de synthèse, mais aussi son et autres données alpha-numériques,
« A comme apprentissage » - tous les algorithmes classiques et nouveaux de représentation et d’interprétation des données dans les champs émergents requérant une compréhension fine de leur structure et de leur géométrie.
« M comme mathématiques » - car le parcours aborde le traitement et l’analyse des données en tant que discipline mathématique, dans la mesure où elle renouvelle les mathématiques.

Citons parmi ses acquis retentissants et récents le « compressed sensing », la théorie des ondelettes, le boosting, la complétion de matrices...

Le master M2 MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage), créé et piloté par le département de mathématiques de l’ENS Paris-Saclay, est un master unique en France depuis sa création en 1996. En coopération avec plusieurs partenaires académiques, il forme désormais chaque année près de 200 étudiants des universités et des grandes écoles aux métiers de Recherche, Développement et Innovation pour les organismes et entreprises publics et privés dans le domaine des mathématiques appliquées au traitement des données, des images et des signaux.

Les débouchés des lauréats du MVA se trouvent principalement dans la recherche appliquée au sein de grands organismes (CNRS, CEA, CNES, INRIA, INRA, INSERM, ...) ou dans des centres de R&D de grandes entreprises (SAFRAN, General Electric, Technicolor, Saint-Gobain, SAGEM, Dassault Systèmes, Xerox, ...).

Une grande majorité poursuit en thèse en laboratoire industriel ou académique sur des thèmes de recherche transverses, en prise avec le réel. Depuis quelques années, les PME et startups innovantes dans le monde numérique, en France et à l’étranger, recherchent tout aussi activement les profils issus de cette formation.

Description, programmation

Le parcours MVA fournit une formation de haut niveau permettant aux étudiants mathématiciens, informaticiens, ingénieurs, ou physiciens de formation, de découvrir un faisceau de concepts, modèles et algorithmes leur permettant d’aborder des sujets de recherche aux interfaces numériques des mathématiques.

L’ancrage de la majorité des cours dans des domaines d’application permet au public d’appréhender tous les aspects d’un projet de recherche appliquée, jusqu’à la validation des méthodologies et des algorithmes via l’expérimentation numérique sur des données réelles.
Les thèmes mathématiques couverts sont multiples : techniques de représentation des signaux, méthodes variationnelles et EDP en analyse d’images, compressed sensing, théorie probabiliste de l’apprentissage, matrices aléatoires, optimisation convexe, théorie des espaces de formes, méthodes à noyaux pour l’apprentissage, modèles graphiques, apprentissage par simulation markovienne, théorie du contrôle et apprentissage par renforcement...

Validation et sanction

Master mention mathématiques et applications ;Attestation de suivi de présence

Type de formation

Certification

Niveau de sortie niveau I (supérieur à la maîtrise)