Master MVA (Mathématiques-Vision-Apprentissage)

Le master MVA a été créé en 1996 par Robert Azencott. Il est focalisé sur la modélisation mathématique, l’algorithmie et le traitement numérique des données dans toutes leurs formes (images, video, texte, réseaux, etc). Il constitue le master de référence dans le domaine en France et à l’étranger.

En coopération avec plusieurs partenaires académiques, il forme désormais chaque année près de 150 étudiants des universités et des grandes écoles aux métiers de Recherche, Développement et Innovation pour les organismes et entreprises publics et privés dans le domaine des mathématiques appliquées au traitement des données, des images et des signaux.

Objectifs

L’essor gigantesque de l’usage des données numériques dans tous les domaines de la science, de la technologie et de la société nécessite la formation de chercheurs mathématiciens de haut niveau maîtrisant l’acquisition et le traitement des données numériques d’une part, et leur interprétation automatique d’autre part. Ces deux aspects sont strictement complémentaires et sont reflétés dans les trois termes caractérisant le parcours MVA :

« V comme vision » – images, vidéo, image de synthèse, mais aussi son et autres données alpha-numériques,
« A comme apprentissage » – tous les algorithmes classiques et nouveaux de représentation et d’interprétation des données dans les champs émergents requérant une compréhension fine de leur structure et de leur géométrie.
« M comme mathématiques » – car le parcours aborde le traitement et l’analyse des données en tant que discipline mathématique, dans la mesure où elle renouvelle les mathématiques.

Lien entre la formation et l'IA :

Faible

Elevé

Approche de la formation :

Théorique

Pratique

Attention, ces informations destinées à faciliter le choix d'orientation du candidat sont le reflet de la déclaration de notre interlocuteur au sein de l'établissement Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay - ENS et ne correspondent pas à une évaluation coordonnée entre les différentes formations proposées.

Thèmes abordés :

Analyse de graphes
Analyse de série de temps
apprentissage par renforcement
imagerie médicale
Machine learning
Mathématiques
optimisation
Réseau de neurones
statistiques computationnelles
traitement automatisé du langage
traitement d'images
vision artificielle

Informations complémentaires :

Niveau M1 mathématiques ou écoles d'ingénieurs requis. Possibilité de double cursus en cinquième année d'écoles d'ingénieurs avec les établissements partenaires : Telecom ParisTech, CentraleSupelec, Ecole Polytechnique, Ponts ParisTech, ENSTA, ENSAE, Mines ParisTech. Sont également partenaires Université Paris-Descartes et Université Paris-Dauphine.