Le génie statistique enseigné à l’ENSAI ouvre des perspectives professionnelles très larges. Ces experts en modélisation maîtrisent en effet plusieurs champs qui vont de la qualité-fiabilité pour l’industrie à la prévision environnementale, en passant par le traitement de l’image et du signal.
La qualité et la sûreté de fonctionnement sont des enjeux majeurs dans l’industrie. Au sein d’une industrie, l’ingénieur statisticien/data scientist met en œuvre un ensemble de techniques afin de mesurer si le produit répond aux exigences de qualité (respect des réglementations en vigueur) et de fiabilité (bon fonctionnement) au moindre coût. En fiabilité, il intervient aussi bien dans le service de production (surveillance et contrôle des chaînes de production, amélioration de tous les processus de planification, de production et de service), que dans le service financier (volumes de production, coût engendré pour l’entreprise).
Appareils photo numériques, scanners, images météo… les images ont naturellement envahi notre vie quotidienne. Leur traitement est désormais devenu commun dans beaucoup de domaines. Les algorithmes basés sur les réseaux de neurones profonds ont révolutionné le domaine de traitement de l’image, mais demandent une quantité énorme de données en amont. Les techniques de traitements numériques de l’image les plus économes en ressource sont basées sur des descriptions statistiques et des modélisations mathématiques des images.
Le traitement du signal regroupe toutes les techniques logicielles et matérielles permettant la manipulation, le codage, le décodage, le filtrage des signaux électriques, des séries temporelles et des données fonctionnelles. Cette matière va ainsi du monde des capteurs à celui des compressions de données, d’images et de la finance. Le corpus de techniques statistiques attenantes met en particulier l’accent sur la réduction de dimension afin de traiter des données complexes. Les champs d’application du signal sont nombreux et concernent de nombreux domaines : la robotique, les télécommunications, l’automobile, l’aéronautique, la finance, le web…
Les quotas de pêche sont-ils nécessaires pour la survie d’une espèce de poissons ou de mammifères ? Assiste-t-on à un réchauffement climatique ? Les haies dans les champs favorisent-elles la biodiversité ? Quelle agriculture pour demain (rendement, coût, pollution, préservation des espèces) ? Peut-on prévenir les pics de pollution ? La consommation de certains produits ou le contact avec tel autre ont-ils un impact sur la santé ? Le data scientist permet une expertise scientifique rigoureuse des données afin d’apporter des éléments de réponses à ces problèmes environnementaux et de société.
Responsable de la filière : Sébastien Da Veiga
Mots clés
Traitement de l’image et du signal / Modélisation / Filtrage et prévision / Contrôle qualité / Fiabilité / Plans d’expérience / Réseaux de neurones
Métiers
Data Scientist / Ingénieur R&D / Chargé d’études statistiques
Entreprises de l’écosystème ENSAI
Air Liquide / EDF / Engie / Expléo / Orange / Orano / Renault / RTE / Safran / SNCF / Thales / Valéo…