Recours aux outils numériques et formation des futurs ingénieurs financiers: ENSTA ParisTech / ESILV

Ecole Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci - ESILV ENSTA ParisTech - École Nationale Supérieure de Techniques Avancées

 

L'ENSTA ParisTech et l'ESILV :

le recours aux outils numériques et

la formation des futurs ingénieurs financiers*

 

De nombreuses écoles s’adaptent à l’évolution fulgurante des techniques de modélisation des marchés et proposent des formations spécifiques aux besoins, formant ainsi de futurs ingénieurs financiers dans tous les secteurs économiques.

Éric Lunéville, Directeur de l'Unité de Mathématiques Appliquées de l'ENSTA ParisTech et Radoin Belaouar, Enseignant-chercheur en mathématiques appliquées à l'ESILV témoignent.

 

  Former les « ingénieurs mathématiciens »

et apporter des compétences numériques indispensables

 

Aujourd’hui, le recours à des outils numériques est devenu incontournable dans la conception de nouveaux objets, le management des services, l’optimisation des processus ou la commande des systèmes. Les mathématiques appliquées comme fondement de ces outils sont plus que jamais présentes dans tous les secteurs économiques.

Certains champs disciplinaires ont déjà une longue tradition : la modélisation et la simulation numérique des équations aux dérivées partielles dans le domaine des transports (automobile, aéronautique, maritime), de l’énergie (nucléaire, prospection pétrolière, …), les statistiques dans le domaine des services (économie, assurance, santé). D’autres ont explosé il y a une vingtaine d’années : la finance mathématique (secteur bancaire), l’optimisation et la recherche opérationnelle (gestion des réseaux, réservation des places, …), pour ne citer que les plus emblématiques.

Il apparait encore de nouvelles utilisations des mathématiques appliquées, en particulier dans le domaine des sciences du vivant. Le dernier avatar de cette implication des mathématiques dans le monde de l’entreprise est le « big data » qui allie statistique et optimisation dans le but d’extraire de l’information de données massives. L’utilisation et le développement de logiciels accompagnent les mathématiques utilisées dans les applications avec bien souvent, en dépit du progrès des ordinateurs, un recours à du calcul intensif (dit haute performance) mettant en jeu du parallélisme (multi core, gpu, …).

Cette présence accrue des mathématiques affirme l’ingénierie mathématique comme un métier à part entière dans le monde de l’entreprise. Même les métiers d’ingénieurs plus classiques (mécanique, physique, chimie) sont dorénavant en prise avec des outils de simulation numérique qui s’appuient sur des mathématiques parfois très sophistiquées. Même s’ils n’auront probablement pas en charge leur développement, les ingénieurs auront à les manipuler et donc à en connaître les principes afin de les utiliser dans leur domaine de validité.

Pour une école comme l’ENSTA ParisTech dont l’objectif est de former des ingénieurs à vocation technique pouvant irriguer les secteurs de la recherche & développement et de l’innovation (72% des étudiants de l’ENSTA ParisTech), l’enseignement des mathématiques est plus que jamais un enjeu fondamental. Il doit fournir à tous les étudiants des outils fondamentaux de mathématiques appliquées (analyse des équations aux dérivées partielles, discrétisation des équations, optimisation, contrôle des systèmes, probabilités et statistiques), poursuivre une approche mathématique permettant de développer la rigueur et la logique et enfin, donner des bases solides aux étudiants qui se destinent à des métiers d’ingénierie mathématique. Aujourd’hui, l’ENSTA ParisTech répond pleinement à ces objectifs à travers une formation progressive : un tronc commun en première année, un cursus de mathématiques appliquées à large spectre en deuxième année et une spécialisation de troisième année, couplés au master de « Mathématique et Applications » de l’Université Paris-Saclay.

Environ un tiers des étudiants d’une promotion choisit les cursus d’ingénierie mathématique, les conduisant vers le secteur R&D (entreprise ou milieu académique). Cette réussite s’appuie en grande partie sur l’implication des enseignants-chercheurs de l’Unité de Mathématiques Appliquées de l’ENSTA ParisTech dont les sujets de recherche sont largement en symbiose avec les grands domaines de l’ingénierie mathématique (modélisation et simulation des phénomènes de propagation d’ondes, analyse stochastique, optimisation des grands systèmes, optimisation dans les graphes, commande et contrôle optimale). 

 

A titre d'exemple:

Erell Jamelot, diplômée de l’ENSTA 2002 qui, entrée à l’ENSTA ParisTech attirée par la physique, s’est orientée vers l’ingénierie mathématique, a suivi un master de « Modélisation et Simulation » en parallèle de sa troisième année, a effectué une thèse à l’Unité de Mathématiques Appliquées puis a travaillé comme ingénieure R&D à Dassault System, à Phasics et est maintenant ingénieure de recherche au CEA : « L’enseignement des mathématiques appliquées à l’ENSTA ParisTech permet d’acquérir une excellente culture de base, et de découvrir de nombreuses applications concrètes ».

 

Éric Lunéville Directeur de l'Unité de Mathématiques Appliquées Ensta Paristech

Éric Lunéville

Dans une société où les évolutions techniques s’appuient sur des outils mathématiques de plus en plus sophistiqués, l’enseignement des mathématiques appliquées a plus que jamais sa place dans les écoles d’ingénieurs, pour former les « ingénieurs mathématiciens » de demain mais aussi pour apporter des compétences numériques indispensables à tout ingénieur.

 

 

 Du chiffre aux applications, les mathématiques à notre service

 

Radoin Belaouar Enseignant-chercheur en mathématiques appliquées à l'ESILV

Radoin Belaouar

Les nouvelles technologies, aux nombreux enjeux sociétaux, ne font plus partie d’un rêve mais bel et bien d’une réalité. Nous vivons dans un monde numérique et connecté dans lequel l’innovation devient un moteur pour la recherche et l’éducation.


Ces avancées technologiques dynamisent fortement les travaux de recherche en science appliquée et théorique, qui eux-mêmes nourrissent et encouragent notre monde moderne. Par exemple, la possibilité de zoomer une image volumineuse sur un Smartphone sans pertes d’informations utilise des algorithmes de compression très complexes et puissants à base d’ondelettes, outils mathématiques sophistiqués, qui sont énormément utilisés dans les nombreux champs d’applications liés au traitement du signal. Si pour beaucoup les mathématiques restent un mystère, elles sont et resteront la clé de voûte de l’innovation et du développement économique. Il est important de rappeler que de nombreux problèmes issus de la biologie, de la santé, de l’énergie, de l’écologie, des transports, de la finance sont décrits par des modèles mathématiques, sans cesse améliorés pour répondre aux besoins des entreprises et industriels.

Le développement des mathématiques financières dans les années 80 a permis un important développement des méthodes quantitatives à la fois dans la recherche et l'industrie financière. Celui-ci demande l'utilisation de techniques de pointe sur les plans théorique et appliqué, en particulier quant à la quantification des risques de manière dynamique et l'évaluation des produits financiers modernes.

La compréhension et la maîtrise de ces différents enjeux du monde financier nécessitent la maîtrise de compétences transverses telles que mathématiques de haut niveau, statistiques, informatique, économie, management... 

C’est pourquoi de nombreuses écoles s’adaptent à l’évolution fulgurante des techniques de modélisation des marchés et proposent des formations spécifiques aux besoins formant ainsi de futurs ingénieurs financiers ou chercheurs pouvant collaborer avec l’industrie bancaire. 

L’objectif pédagogique essentiel est de donner un sens aux concepts mathématiques enseignés en montrant leur utilisation dans des situations concrètes. 

Pour cela, certaines écoles d'ingénieurs, comme l’ESILV (Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci) investissent dans des salles de marchés équipées de terminaux Bloomberg, par lesquels les étudiants sont directement connectés à la réalité des marchés.

Cela leur permet d’accéder à des données réalistes, de mettre en place des stratégies d’optimisation de portefeuille, de valorisation d’une option et de gestion des risques. Cette possibilité d'expérimenter, habituellement réservée aux autres disciplines, est motivante et permet de passer de la conceptualisation d’un problème mathématique financier à la mise en œuvre informatique sur des exemples concrets et permettant ainsi de vérifier la véracité d’un modèle et aussi de tester les performances des algorithmes utilisés. Ceci est d’autant plus enrichissant dans le sens où cela forme nos jeunes étudiants à rentrer naturellement dans une démarche de projet, d’auto-évaluation et de « learning by doing ». Cet outil pédagogique donne aussi un aperçu de l’explosion de la masse de données qu’ont à traiter les entreprises. Ceci est le signe d’une importante transformation économique. Cette explosion de données a maintenant un nom : le Big Data.


L’intérêt pour le Big Data s’est largement développé avec l’effervescence que suscite le monde de l’internet et des réseaux sociaux et il s’est propagé comme une trainée de poudre au sein de différents domaines comme la santé, la ville intelligente, le trading haute fréquence, le tourisme, la cyber-conflictualité et bien d’autres...

Malgré la croissance quasi-exponentielle des performances des ordinateurs, la grande difficulté liée au Big Data réside dans l’analyse et la vitesse de traitement de données massives, c’est-à-dire leur transformation en connaissances, en innovations technologiques et en valeurs commerciales. De nouveaux challenges technologiques et économiques génèrent de nouvelles stratégies industrielles et de nouveaux métiers comme le data-scientist.

Le data-scientist doit s’appuyer naturellement sur des compétences de haut niveau en mathématiques et informatique, en apprentissage statistique et doit maitriser les méthodes d’analyse complexes des données de grande dimension. On y retrouve ici le besoin de puissance du calcul numérique utilisé habituellement pour décrire des modèles aéronautiques, météorologiques ou encore biologiques.


La révolution numérique est en marche et elle sera sans aucun doute un tournant de l'histoire.

 

 

*Source : Actualités de la CGE

 

Ecole Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci - ESILV École Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci

 Toutes les actualités de l'ESILV

 

ENSTA ParisTech  École Nationale Supérieure de Techniques Avancées

 Toutes les actualités de l'ENSTA ParisTech

 

 

Haut de Page