L'équipe

Qui sommes-nous ?

Le MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage),est un master niveau 2 créé en 1996. Piloté par le département de mathématiques de l’ENS Cachan, c’est un master unique en France. Le MVA travaille en étroite collaboration avec plusieurs partenaires académiques et forme chaque année plus de 150 étudiants des universités et des grandes écoles aux métiers de Recherche, Développement et Innovation pour les organismes et entreprises publics et privés. Les étudiants sont ainsi formés à travailler dans le domaine des mathématiques appliquées au traitement des données, des images et des signaux.

Objectifs

La formation de chercheurs mathématiciens de haut niveau est devenu un enjeu majeur face à l’essor de l’utilisation des données numériques dans les domaines de la science, de la technologie et de la société. La maîtrise de l’acquisition et du traitement des données numériques et leur interprétation automatique constituent aujourd’hui un domaine d’application incontournable.

Ces deux aspects, strictement complémentaires, sont reflétés dans les trois termes caractérisant le master MVA :

  • « M comme mathématiques » Le parcours aborde le traitement et l’analyse des données en tant que discipline mathématique, dans la mesure où elle renouvelle les mathématiques.
  • « V comme vision » – Vidéo, Images & Image de synthèse, mais aussi Son et autres données alphanumériques.
  • « A comme apprentissage » – Tous les algorithmes classiques et nouveaux de représentation et d’interprétation des données dans les champs émergents requérants une compréhension fine de leur structure et de leur géométrie.

Les débouchés en France et à l’étranger

A court terme, le master MVA est suivi d’une thèse ou d’une embauche dans le secteur privé sur des postes de data scientist ou ingénieur. A moyen terme et sous réserve de réaliser une thèse de doctorat, nos étudiants poursuivent leur carrière dans les domaines suivants :

  1. La recherche publique : laboratoires académiques et grands organismes de recherche
  2. Les divisions R&D des entreprises et des administrations : startups, grands groupes, PME, ministères, agences gouvernementales.

Tous les secteurs d’activité recrutent des anciens du master MVA : industrie, santé, finance/banque/assurance, défense/sécurité, marketing digital, deeptech…

Pour permettre aux étudiants de découvrir la diversité des métiers et des besoins du monde socio-économique, des séminaires de sensibilisation et des rencontres étudiants-laboratoires-entreprises sous forme de forum annuel  sont organisés.

MVA promo 2019

PLANNING

Admission

L’admission au MVA s’effectue sur dossier :
Pour les titulaires d’un M1 de mathématiques, d’informatique ou de physique ;
Pour les élèves en 3e année d’École d’ingénieurs (intégration possible dans le cadre de doubles cursus, selon accords).

CANDIDATEZ

L’équipe

Les directeurs
Agnès Desolneux

Agnès Desolneux est directrice de recherche CNRS au CMLA (Centre de Mathématiques et Leurs Applications), et professeure attachée au département de mathématiques de l’ENS Paris-Saclay.

Ses principaux domaines de recherche sont les approches probabilistes en traitement d’image ainsi que la géométrie stochastique.

Elle a également apporté son expertise dans différentes publications :

  • « De la théorie de la gestalt à l’analyse d’images : une approche probabiliste », A. Desolneux, L. Moisan et J.-M. Morel, Springer-Verlag, recueil
  • « Mathématiques appliquées interdisciplinaires », vol.34, 2008.
  • « Théorie des modèles : l’analyse stochastique des signaux du monde réel » D. Mumford et A. Desolneux, , AK Peters Ltd., août 2010.
  • « Mélanger les méthodes non locale et TV-Lp pour éliminer les bruits impulsionnels des images », J. Delon, A. Desolneux, C. Sutour et A. Viano, Journal of Mathematical Imaging and Vision, vol. 61 (4), pp. 458-481, 2019.
  • « Modèles d’image stochastique à partir de descripteurs de type SIFT », A. Desolneux et A. Leclaire, SIAM Journal on Imaging Sciences , vol. 11 (4), pp. 2305-2338, 2018. Fichier pdf ,
  • « Une étude de synthèse de texture basée sur des exemples », L. Raad, A. Davy, A. Desolneux et J.-M. Morel, Annals of Mathematical Sciences and Applications, Vol. 3 (1), pp. 89-148, 2018.

Elle est actuellement co-responsable du master 2 MVA, au côté de Nicolas Vayatis.

Nicolas Vayatis

Nicolas Vayatis est professeur au Département de mathématiques de l’ENS Paris-Saclay et directeur du CMLA (Centre de Mathématiques et Leurs Applications).

Il dirige un groupe de recherche sur l’apprentissage automatique et l’analyse massive de données (MLMDA) d’environ 20 personnes impliquées dans divers projets dans les domaines de la science, des réseaux, de la santé, du marketing numérique et de l’informatique scientifique.

Ses principaux domaines de recherche sont la théorie et les algorithmes d’apprentissage automatique, la modélisation prédictive, l’optimisation séquentielle et les problèmes d’inférence issus de données graphiques réelles.

Depuis plusieurs années, Nicolas Vayatis enseigne les mathématiques appliquées, les statistiques et probabilités, l’apprentissage des statistiques et l’exploration de données auprès d’ingénieurs, d’économistes, d’étudiants en mathématiques au sein d’institutions telles que l’Université Pierre-et-Marie-Curie, l’ENS Cachan, l’École Centrale Paris et l’ENSAE, l’INSEAD, l’Université Paris Nanterre, le Georgia Tech.

Mr Vayatis est actuellement le coordinateur référent du programme de master 2 MVA sur les mathématiques, la vision et l’apprentissage, qui propose une formation de haut niveau en recherche à près de 200 étudiants par an.

Le secrétariat
Delphine LAVERNE
secretariat.math[at]ens-cachan.fr