Motivations
Les ambitions de la formation
« Modélisation Stochastique et Prévision en Recherche Opérationnelle » vont dans un axe de création de diplômés en recherche opérationnelle utilisant théories et méthodes stochastiques pour résoudre les divers problèmes rencontrés dans les différents secteurs utilisateurs où règne l’incertitude. Toute planification rationnelle pour la prise de décision nécessite l’intégration de l’aléa qui s’impose dans la quasi-totalité des domaines du savoir humain, à savoir le monde économique, industriel, environnemental, biomédical et agronomique pour ne citer que ceux-là. L’objectif visé est de former des spécialistes ayant à la fois un bagage théorique et méthodologique en mathématiques et en statistique et ce pour être en mesure d’apporter des innovations pour la résolution des problèmes imposés par la réalité actuelle du marché, mais aussi pour pouvoir éventuellement entamer par la suite le processus de recherche fondamentale. En effet, l'invention, et le développement de nouveaux produits et de nouveaux processus de production dans les secteurs de développement du pays ne peuvent se réaliser qu'à travers un développement de la recherche scientifique. La présente formation se propose, par le biais de ses thèmes, de participer modestement dans ce processus de développement du pays et un positionnement des compétences sur le plan international.
Profils et compétences visées
Le Master dispense une formation polyvalente et solide articulée autour d'un socle de connaissances fondamentales en mathématiques, en statistique et en techniques algorithmiques. Les enseignements reposent sur un programme conjuguant théories et méthodes, recherches et connaissances de pointe avec terrain opérationnel dans divers secteurs : économie, finances et actuariats, industrie, télécommunications, énergie, santé, environnement, agronomie…
La formation permet l'acquisition d'une double compétence en statistique et en recherche opérationnelle. Les étudiants apprendront les concepts et méthodes de bases nécessaires pour spécifier, concevoir et développer des modèles mathématiques pour l’aide à la décision dans des problèmes dominés par l’incertain.
Au terme de cette formation, il sera attendu du diplômé les compétences suivantes :
- Aptitudes nécessaires pour aborder dans tous les grands secteurs socio-technico-économiques une démarche scientifique qui cherche à éclairer les questions posées par le décideur dans un processus de décision, en faisant usage d'outils et méthodes mathématiques.
- Développer et intégrer des solutions logicielles.
- Maîtriser des problèmes de référence sur des secteurs d'activités majeurs.
- Evaluer, organiser et conduire un projet pour l'aide à la décision.
- Possession d’un bagage théorique suffisant pour affronter le processus de recherche.
Débouchés professionnels
Tous les secteurs cités plus haut.
Conditions d’accès
- Licence en Recherche Opérationnelle
- Licence en Probabilités et Statistique
- Licences en Mathématiques
- Licence en Informatique
Organisation des études
La formation s'étale sur quatre semestres. Les trois premiers comprenant des cours, TD et des TP. Le quatrième semestre est consacré au mémoire de fin d'études.