v2.12.0 (512)

Master (DNM) - M2 MPRO - Operation research

Objectif

Ce master permet l'acquisition des outils théoriques et pratiques de la discipline. La formation contient une partie importante d'initiation à la recherche scientifique. Elle vise à former des diplômés capables de modéliser et résoudre des problèmes complexes et de développer des recherches fondamentales et appliquées dans le domaine. Elle fournit également aux étudiants une première approche des domaines d'applications et un apprentissage aux logiciels les plus performants. Un étudiant en fin de Master 2, avec l'aide de l'équipe pédagogique, est en mesure de préciser ses capacités et ses souhaits quant à la poursuite ou non d'un doctorat. Le nombre d'équipes et de laboratoires de recherche académiques ou industriels en France, et l'importance des enjeux de progrès en RO, laissent présager un recrutement régulier de chercheurs dans le domaine.

débouchés

Les étudiants ayant suivi cette formation, complétée ou non par un doctorat, sont appréciés dans le milieu professionnel pour leur double compétence en informatique et en Recherche Opérationnelle. En effet, la pratique de cette discipline, si elle s'appuie aujourd'hui sur des progiciels performants, nécessite également une bonne connaissance des techniques de modélisation, des notions de complexité intrinsèques aux problèmes, de la possible influence de la structure d'un problème dans le processus de sa résolution, de la prise en compte du risque et de l'incertain.... Le travail de l'expert en Recherche Opérationnelle est, face à un problème d'optimisation, de tenir compte au mieux de tous ces aspects afin de proposer un processus de traitement le plus efficace possible et le mieux adapté aux exigences du contexte de l'étude. L'appui massif de professionnels de la région Ile de France au projet MPRO constitue pour nous une garantie de l'avenir professionnel des diplômés.

Parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Credit Ects Volume horaire Responsables Periode de programmation Site pédagogique
APM_5RO01_TA Base de l'optimisation dans les graphes Cours scientifiques 40
APM_5RO02_TA Optimisation dans l'incertain Cours scientifiques
APM_5RO03_TA Méta-heuristiques Cours scientifiques 22
APM_5RO04_TA Théorie de la Complexité Cours scientifiques 19.5
APM_5RO05_TA Programmation mathématique Cours scientifiques 28
APM_5RO06_TA Méthodes de décomposition en PLNE Cours scientifiques
APM_5RO07_TA initiation à la recherche Cours scientifiques 15
APM_5RO08_TA Conférences industrielles Cours scientifiques 20
APM_5RO09_TA Projet de modélisation et résolution de problèmes de RO Cours scientifiques
APM_5RO11_TA Graphes, couplages et colorations Cours scientifiques 30
APM_5RO12_TA Files d'attente et simulation Cours scientifiques 30 3A/Master
APM_5RO13_TA Modèles et algorithmes pour l'ordonnancement Cours scientifiques 30
APM_5RO14_TA Apprentissage profond pour les problèmes d'optimisation c... Cours scientifiques
APM_5RO15_TA Informatique quantique pour la RO Cours scientifiques
APM_5RO16_TA Programmation mathématique avancée Cours scientifiques 30
APM_5RO21_TA Programmation par contraintes Cours scientifiques 30
APM_5RO22_TA Graphes avancées Cours scientifiques
APM_5RO23_TA Optimisation conique Cours scientifiques
APM_5RO24_TA Optimisation combinatoire avancée Cours scientifiques
APM_5RO25_TA Complexité paramétrée et approximation polynomiale Cours scientifiques 30
APM_5RO31_TA Planification et gestion des stocks Cours scientifiques
APM_5RO32_TA Modèles de localisationet applications Cours scientifiques 30
APM_5RO33_TA Recherche opérationnelle pour les Sciences de données Cours scientifiques 31.5
APM_5RO34_TA Application : RO pour les réseaux et le transport Cours scientifiques 30
APM_5RO35_TA Application : RO et Biodiversité Cours scientifiques 30
M2MPRO-ST Master 2 MPRO - Stage Stage
PRJ_5SUPM2_TA Super Projet M2 Projet
Veuillez patienter