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MASTER MATHÉMATIQUES ET APPLICATIONS
Parcours Scientific computing (M2)
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- Parcours Scientific computing (M2)
- Durée: 2 semestre(s)
- Accessible en: Formation initiale , Formation continue
- Langue(s) d'enseignement: Anglais
- Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+3
- Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5
- N°RNCP: RNCP39416
- 20241221
Objectifs de la formation
Ce master propose une formation de haut niveau en simulation numérique et calcul haute performance. Nvidia, Intel, Atos-Bull, IBM ou d’autres entreprises nationales interviennent régulièrement dans la formation par un séminaire ou une journée de formation.
Les étudiants ayant validé cette formation ont :
- pour 2/3, touvé un emploi en tant qu’ingénieur d’étude ou de recherche dans une entreprise ou un centre de recherches appliquées;
- pour 1/3, mis en valeur et complété leurs compétences en calcul scientifique, en préparant une thèse de Doctorat.
L’objectif du Master est de former des scientifiques capables de comprendre les modèles issus de la physique et de l’industrie, de créer et mettre en oeuvre des méthodes de simulation pour ces modèles de manière optimale sur les supercalculateurs les plus récents.
La formation apporte:
- un savoir faire en modelisation mathématique des phénomènes physiques,
- une maîtrise d’outils mathématiques et informatiques universels (optimisation, traitement du signal, programmation)
- une expertise en simulation des phénomènes physiques (équations aux dérivées partielles) par l’étude de schémas et méthodes numériques efficaces.
- une expertise en langages de programmation et en calcul intensif : calcul parallèle, programation sur cartes graphiques et sur architectures distribuées.
Spécificités de la formation
Les atouts principaux de cette formation sont sa pluridiciplinarité et sa cohérence. Les étudiants parviennent à maîtriser l’ensemble du processus de la simulation numérique : d’un modèle abstrait jusqu’à une simulation in silico utilisant efficacement les ressources de calcul de dernière génération. Cela fait d’eux des recrues précieuses et rares à la fois sur le marché du travail privé et au sein des laboratoires de recherches.
- Il y a une forte interaction entre cours fondamentaux et modules pratiques, prolongée par de nombreux projets encadrés mettant en oeuvre concrètement les connaissances acquises.
- Pour leur spécialisation, les étudiants de master 2 disposent de moyens de calcul puissants pour mener leurs projets (le cluster hybride de la DSI de l’Université de Lille, intégrant des accélérateurs notamment des GPUs ainsi que l’accès à la grille nationale de calcul Grid’5000).
- L’équipe pédagogique est formée d’enseignants-chercheurs de 5 unités mixtes de recherche de la Faculté des Sciences et Technologies ainsi que d’intervenants isssus du tissu économique.
- Le Graduate Programme « Information and Knowledge Society » et le labex ‘CEMPI’ proposent des bourses aux étudiants de M1 et M2 pour soutenir leurs études, faciliter leur installation à Lille et effectuer un stage dans un pays étranger. Les critères d’éligibilité et de candidature peuvent être trouvés ici : http://www.isite-ulne.fr/index.php/en/graduate-programme-information-knowledge-society et https://math.univ-lille1.fr/~cempi/index.php
Compétences visées
Les compétences acquises par les étudiants sont :
- une culture scientifique pluridisciplinaire générale en modélisation (physique, mécanique), mathématiques appliquées (équations aux dérivées partielles, algèbre linéaire, optimisation, probabilités), en informatique (langages et principes de programmation), en anglais scientifique.
- des connaissances pratiques plus fines en mathématiques appliquées sur la manipulation des Équations aux Dérivées Partielles, et les méthodes de résolution de ces EDP à l’aide d’ordinateurs.
- la maîtrise de langages de programmation adaptés au calcul scientifique (C++, python) et la pratique du calcul intensif haute performance sur les architectures parallèles les plus récentes.
- la capacité à mettre en pratique ces compétences en situation professionnelle au travers d’un stage long de 4 à 6 mois dans une entreprise ou un laboratoire de recherche.
Modalités d'admission/ Conditions d'accès
EN MASTER 2
L’accès est de droit en master 2 pour les étudiant·e·s ayant validé le master 1 correspondant à l'université de Lille.
Les candidat·e·s issu·e·s d'une autre mention, d'un autre parcours de la mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :
Formation ouverte au recrutement : Oui
Commentaire :
Enseigné en anglais
Capacité d'accueil : 16 places
Langues vivantes enseignées :
- Anglais
- Date d’ouverture du recrutement : 20250502
- Date de fermeture : 20250701
- Date publication des résultats : 20250717
Déposez votre candidature sur la plateforme Ecandidat de l'université de Lille https://ecandidat.univ-lille.fr
Modalités d’examen des dossiers basées sur les pièces suivantes :
La lettre de demande d'intégration présentant le projet professionnel et personnel de recherche.
Les relevés de notes du Master1 (qui pourront être complétés au besoin par le programme détaillé des UE).
Attendus :
Lettre de motivation, éventuellement lettre de recommandation
Organisation de la formation
La formation fait partie du Graduate Program « Science and Technology for an information and knowledge society », un programme pluridisciplinaire du défi “Human-friendly digital world”.
Nvidia, Intel, Atos-Bull, IBM ou d’autres entreprises nationales interviennent régulièrement dans la formation par un séminaire ou une journée de formation.
Les enseignements en master 1 sont assurés en français, ceux du master 2 sont assurés en anglais.
Le niveau d’anglais conseillé correspond au niveau B2 du cadre européen commun de référence.
Le formation est organisée autour de Blocs de Connaissances et de Compétences (BCC) :
MASTER 2 - Semestre 3
BCC BASIC TOOLS AND SOFT SKILLS (12 ECTS)
- Prerequisites
- Seminar
BCC HIGH PROFILE SKILLS (18 ECTS)
- Mathematical tools for simulation
- Supercomputing
MASTER 2 - Semestre 4
BCC SCIENTIFIC COMPUTING APPLICATIONS (12 ECTS)
2 choix dans une liste proposée chaque année parmi :
- Scientific computing for optimization and machine learning
- Scientific computing for electrical engineering
- Scientific computing for mechanics
- Scientific computing for parallel numérical linear algebra
- Scientific computing for material sciences
- Scientific computing for nonlinear optics and photonic)
BCC INTERNSHIP IN COMPANY OR RESEARCH LABORATORY (4 TO 6 MONTHS) (18 ECTS)
Programme
Poursuite d'études
La poursuite en doctorat concerne environ 1/3 des étudiants du master. Elle est possible sous certaines conditions (accès sur dossier). Le doctorat d’une durée de 3 ans s’effectue au sein d’un laboratoire de recherche en France ou à l’étranger. Des thèses Cifre sont également possibles. Voici quelques exemples de laboratoires
français ayant accueilli des étudiants du master : Inria Lille Nord Europe, LJAD - Université Côte d’Azur, LIAS – Université de Poitiers, LIRIS - ENS Lyon, CRIStAL – Université de Lille / Université de Mons, L2EP – Université de Lille / Valeo Electrical System, thèse Cifre Université de Lille / HYGEOS
Insertion professionnelle
Les milieux professionnels visés au terme de la formation sont ceux de la modélisation et du calcul numérique, en particulier les grandes entreprises nationales, les PME, les centres techniques spécialisés et les organismes scientifiques exerçant des activités de recherche et développement dans les disciplines nécessitant la maîtrise des outils de simulation numérique.
Les fonctions les plus fréquemment occupées sont celles d’ingénieur recherche et développement, d’ingénieur d’études, de chargé d’affaires, d’ingénieur logiciel, de consultant, d’expert HPC, ou de chef de projet recherche et développement. Environ 2/3 des étudiants du master s’insèrent dans le milieu professionnel.
Faculte des Sciences et Technologies
Université de Lille I Campus Cité scientifique
1er étage - Bât. faculté des sciences et technologies
59655 Villeneuve-d'Ascq
https://sciences-technologies.univ-lille.fr/
FST - Departement Mathematiques
Université de Lille I Campus Cité scientifique