Dans un monde numérique où l’exploitation des données et la production d’algorithmes deviennent chaque jour un enjeu plus déterminant pour la décision, l’ENSAI joue un rôle essentiel en formant des experts capables de donner du sens aux données.
L’excellence multidisciplinaire
La formation de l’ENSAI est fondée sur une multidisciplinarité exigeante : proposer aux élèves un enseignement aussi approfondi en statistique, en économie et en informatique appliquée au traitement des données massives et au Machine Learning.
Portés par le projet scientifique de haut niveau qui irrigue les laboratoires du CREST (Centre de Recherche en Economie et Statistique), nos enseignants-chercheurs et nos élèves développent des algorithmes maîtrisés grâce à la compréhension de leurs mécanismes et de leur domaine de validité.
La reconnaissance de l’ENSAI est le fruit de cette exigence scientifique et opérationnelle que nous défendons depuis la création de l’école en 1996.
La diversité
Tous nos élèves ont en commun un solide bagage mathématique traduisant la capacité d’abstraction indispensable pour comprendre et analyser des situations complexes. Pour autant, l’origine, le parcours, la sensibilité de nos élèves sont des différences dont notre Grande Ecole publique sait se nourrir et s’enrichir.
Cette diversité fait partie intégrante de la marque de l’ENSAI. Elle oriente sa stratégie de recrutement et constitue un point important de sa politique d’égalité des chances.
La responsabilité
Les établissements d’enseignement supérieur et de recherche ont pour vocation première de créer de la connaissance et de transmettre compétences et bonne pratiques à leurs élèves, cadres dirigeants de demain. L’ENSAI a fait sien cet axiome, fer de lance de la responsabilité sociétale, qui milite pour la transformation des méthodes pour renforcer l’impact positif de l’enseignement et de la recherche sur la société.
En tant que professionnels du traitement des données, nos ingénieurs sont formés pour connaitre et appliquer les dernières dispositions du règlement général sur la protection des données (RGPD) garantissant le libre consentement, l’explicitation des finalités du traitement, la confidentialité et la protection des données. A travers les cours, des conférences dédiées, ils sont sensibilisés à l’aspect éthique du métier de data scientist et aux risques d’ éventuelles dérives manipulatoires ou discriminatoires de certains algorithmes.
L’innovation
La Data Science et l’Intelligence Artificielle sont des thèmes qui résonnent avec les compétences statistiques, informatiques et économiques historiquement mises en œuvre à l’ENSAI. La pratique ancienne d’une réelle multidisciplinarité reste un véritable atout qui permet aujourd’hui à l’ENSAI d’occuper une position majeure pour innover et donner du sens aux algorithmes d’intelligence artificielle, trop souvent utilisés comme des boîtes noires.
L’innovation porte également sur la pédagogie. L’ENSAI participe par exemple au projet « Développement d’un Enseignement Supérieur Innovant à Rennes » (DESIR) qui vise à déployer des outils méthodologiques et numériques novateurs en impliquant tous les acteurs des établissements. L’Université de Rennes 1, l’Université Rennes 2, Agrocampus Ouest, Centrale Supelec, l’Ecole des hautes études en santé publique, l’Ecole normale supérieure de Rennes, l’Ecole nationale supérieure de chimie de Rennes, l’Insa de Rennes et Sciences Po Rennes font également partie de ce projet.