Introduction Les enseignements Stages et projets Débouchés. La filière F4.Calcul et Modélisation Scientifiques

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1 La filière F4. Calcul et Modélisation Scientifiques

2 Calcul et Modélisation Scientifiques C est le point de vue de l utilisateur de l outil informatique aux fins du calcul qui est mis en exergue. De plus en plus, substituer partiellement à l expérimentation et au prototypage une analyse par modèles et simulation, s impose dans toute démarche industrielle. L enjeu de cette démarche tient aux coûts et aux délais requis par l expérimentation. L Ingénieur, voire le Chercheur qui la pratique doit maîtriser, outre les principaux outils de développement informatiques, les grandes méthodes et concepts des mathématiques appliquées (éléments finis, optimisation, statistiques), et disposer par ailleurs d une culture scientifique suffisamment solide pour être à même de traiter des modèles issus de la Mécanique, de l Economie ou des Télécommunications, ou encore de travailler sur de la synthèse d images ou des problèmes de décision

3 Calcul et Modélisation Scientifiques C est le point de vue de l utilisateur de l outil informatique aux fins du calcul qui est mis en exergue. De plus en plus, substituer partiellement à l expérimentation et au prototypage une analyse par modèles et simulation, s impose dans toute démarche industrielle. L enjeu de cette démarche tient aux coûts et aux délais requis par l expérimentation. L Ingénieur, voire le Chercheur qui la pratique doit maîtriser, outre les principaux outils de développement informatiques, les grandes méthodes et concepts des mathématiques appliquées (éléments finis, optimisation, statistiques), et disposer par ailleurs d une culture scientifique suffisamment solide pour être à même de traiter des modèles issus de la Mécanique, de l Economie ou des Télécommunications, ou encore de travailler sur de la synthèse d images ou des problèmes de décision

4 Calcul et Modélisation Scientifiques C est le point de vue de l utilisateur de l outil informatique aux fins du calcul qui est mis en exergue. De plus en plus, substituer partiellement à l expérimentation et au prototypage une analyse par modèles et simulation, s impose dans toute démarche industrielle. L enjeu de cette démarche tient aux coûts et aux délais requis par l expérimentation. L Ingénieur, voire le Chercheur qui la pratique doit maîtriser, outre les principaux outils de développement informatiques, les grandes méthodes et concepts des mathématiques appliquées (éléments finis, optimisation, statistiques), et disposer par ailleurs d une culture scientifique suffisamment solide pour être à même de traiter des modèles issus de la Mécanique, de l Economie ou des Télécommunications, ou encore de travailler sur de la synthèse d images ou des problèmes de décision

5 Calcul et Modélisation Scientifiques C est le point de vue de l utilisateur de l outil informatique aux fins du calcul qui est mis en exergue. De plus en plus, substituer partiellement à l expérimentation et au prototypage une analyse par modèles et simulation, s impose dans toute démarche industrielle. L enjeu de cette démarche tient aux coûts et aux délais requis par l expérimentation. L Ingénieur, voire le Chercheur qui la pratique doit maîtriser, outre les principaux outils de développement informatiques, les grandes méthodes et concepts des mathématiques appliquées (éléments finis, optimisation, statistiques), et disposer par ailleurs d une culture scientifique suffisamment solide pour être à même de traiter des modèles issus de la Mécanique, de l Economie ou des Télécommunications, ou encore de travailler sur de la synthèse d images ou des problèmes de décision

6 Structuration 4 Grands Blocs : 1. Outils de Développement et Génie logiciel : (Informatique du Tronc Commun + Programmation Numérique et Parallélisme) 2. Tertiaire et Communication (Tronc Commun) 3. Outils et Modèles Mathématiques 4. Domaines d Application Répartition des enseignements ZZ2 : 440 heures spécifiques dont 392 heures de CTD et 48 heures de TP ( 12% du volume horaire global) ZZ3 : 270 heures spécifiques dont 204 heures de CTD et 66 heures de TP ( 1/4 du volume horaire global)

7 En ZZ2 Mécanique 44h Modélisation aléatoire 77h Processus aléatoires Apprentissage (SAS) Calcul scientifique 82,5h Equations aux dérivées partielles R.O. 66h R.O. Simulation/Productique Optimisation 55h Optimisation Logiciels numériques (MATLAB) Image 33h Imagerie / Vision

8 En ZZ2 Mécanique 44h Modélisation aléatoire 77h Processus aléatoires Apprentissage (SAS) Calcul scientifique 82,5h Equations aux dérivées partielles R.O. 66h R.O. Simulation/Productique Optimisation 55h Optimisation Logiciels numériques (MATLAB) Image 33h Imagerie / Vision

9 En ZZ2 Mécanique 44h Modélisation aléatoire 77h Processus aléatoires Apprentissage (SAS) Calcul scientifique 82,5h Equations aux dérivées partielles R.O. 66h R.O. Simulation/Productique Optimisation 55h Optimisation Logiciels numériques (MATLAB) Image 33h Imagerie / Vision

10 En ZZ2 Mécanique 44h Modélisation aléatoire 77h Processus aléatoires Apprentissage (SAS) Calcul scientifique 82,5h Equations aux dérivées partielles R.O. 66h R.O. Simulation/Productique Optimisation 55h Optimisation Logiciels numériques (MATLAB) Image 33h Imagerie / Vision

11 En ZZ2 Mécanique 44h Modélisation aléatoire 77h Processus aléatoires Apprentissage (SAS) Calcul scientifique 82,5h Equations aux dérivées partielles R.O. 66h R.O. Simulation/Productique Optimisation 55h Optimisation Logiciels numériques (MATLAB) Image 33h Imagerie / Vision

12 En ZZ2 Mécanique 44h Modélisation aléatoire 77h Processus aléatoires Apprentissage (SAS) Calcul scientifique 82,5h Equations aux dérivées partielles R.O. 66h R.O. Simulation/Productique Optimisation 55h Optimisation Logiciels numériques (MATLAB) Image 33h Imagerie / Vision

13 En ZZ3 Mécanique 40h R.O 65h Etude de cas Algo de l aide à la décision (CHIP, CPLEX) Optimisation des systèmes complexes Calcul scientifique 85h Equations aux dérivées partielles Méthodes numériques Eléments de CAO (CATIA) Imagerie / Vision 60h Analyse d images, géométrie discrète Algorithmique du traitement d images Programmation 35h Parallèle (MPI) Java Prévision 20h Prévisions économiques

14 En ZZ3 Mécanique 40h R.O 65h Etude de cas Algo de l aide à la décision (CHIP, CPLEX) Optimisation des systèmes complexes Calcul scientifique 85h Equations aux dérivées partielles Méthodes numériques Eléments de CAO (CATIA) Imagerie / Vision 60h Analyse d images, géométrie discrète Algorithmique du traitement d images Programmation 35h Parallèle (MPI) Java Prévision 20h Prévisions économiques

15 En ZZ3 Mécanique 40h R.O 65h Etude de cas Algo de l aide à la décision (CHIP, CPLEX) Optimisation des systèmes complexes Calcul scientifique 85h Equations aux dérivées partielles Méthodes numériques Eléments de CAO (CATIA) Imagerie / Vision 60h Analyse d images, géométrie discrète Algorithmique du traitement d images Programmation 35h Parallèle (MPI) Java Prévision 20h Prévisions économiques

16 En ZZ3 Mécanique 40h R.O 65h Etude de cas Algo de l aide à la décision (CHIP, CPLEX) Optimisation des systèmes complexes Calcul scientifique 85h Equations aux dérivées partielles Méthodes numériques Eléments de CAO (CATIA) Imagerie / Vision 60h Analyse d images, géométrie discrète Algorithmique du traitement d images Programmation 35h Parallèle (MPI) Java Prévision 20h Prévisions économiques

17 En ZZ3 Mécanique 40h R.O 65h Etude de cas Algo de l aide à la décision (CHIP, CPLEX) Optimisation des systèmes complexes Calcul scientifique 85h Equations aux dérivées partielles Méthodes numériques Eléments de CAO (CATIA) Imagerie / Vision 60h Analyse d images, géométrie discrète Algorithmique du traitement d images Programmation 35h Parallèle (MPI) Java Prévision 20h Prévisions économiques

18 En ZZ3 Mécanique 40h R.O 65h Etude de cas Algo de l aide à la décision (CHIP, CPLEX) Optimisation des systèmes complexes Calcul scientifique 85h Equations aux dérivées partielles Méthodes numériques Eléments de CAO (CATIA) Imagerie / Vision 60h Analyse d images, géométrie discrète Algorithmique du traitement d images Programmation 35h Parallèle (MPI) Java Prévision 20h Prévisions économiques

19 Projets Création d un modèle d apprentissage par renforcement Relaxation Lagrangienne de problèmes de planification de production d énergie Ordonnancement dans les systèmes flexibles de production Parallélisation à l aide de communications explicites de schémas aux différences finies compacts Comparaison de schémas numériques pour un modèle de semiconducteur Simulation d un solide en mouvement dans un fluide de Stokes Modélisation de mouvement de nuages Recherche du plan médian dans des images de cerveau Aide à l apprentisage de la lecture par reconnaissance vocale de mots isolés En collaboration avec des entreprises et centres de recherche étrangers (Belgique, Ecosse, USA,...) Pour plus d informations : http ://

20 Stages Michelin EDF Air France Dassault Siemens Mise au point de méthodologies de maillage de sculptures 3D Optimisation de la conception du pneumatique sur base de simulations Optimisation combinatoire multiobjectif à EDF Modélisation de contraintes dynamiques de fonctionnement des centrales nucléaires Réalisation d un outil pourle chaînage Vol d avion Le problème d Affectation de Flotte Réalisation d un noyau de calcul pour la détermination d épaisseur d objets sous CATIA Calcul distribué sur des serveurs d une remise à jour Développement d outils d automatisation de tests Simulateur de conduite et dépouillement temps réel

21 Stages Modélisation Modélisation du problème de couverture( F.T. R&D, Lannion) Adaptation de codes de calcul, modélisation electromagnétique(onera, Toulouse) Development of an evolutionary genetics spatial modelling tool (MacAulay Institute) Modélisation de la formation et dispersion des aérosols secondaires (TOTAL FINA ELF, SOLAIZE) Modélisation et affinage de fromage (CEMAGREF, Clermont-Ferrand) Développement Logiciel de docking de ligand sur cible macromoléculaire (M.E.D.I.T., PALAISEAU) Développement de logiciels géotechniques sous C++ (GEOS CONSULTING ENGENEERS, ARCHAMPS) Imagerie Amélioration d un Base de données technique et Imagerie Infrarouge (THALES SYSTEMES AEROPORTES, BREST) Recalage d un modèle scanner 3D pré-opératoire avec une image video 2D per-opératoire (INRIA, SOPHIA ANTIPOLIS) Simulation Simulation d écoulements diphasiques permettant de remettre en suspension des micro organismes (INRA) Prototypage d algorithmes de simulation (DASSAULT Systèmes, SURESNES)

22 Débouchés Secteurs visés : - Départements R&D Grandes Entreprises - Centres Publics de R&D - SSII (Décisionnel,logiciels dédiés) - Services Analyse, Prévision ou Décision

23 Débouchés