Le master Mathématiques et Intelligence Artificielle vise à fournir une compréhension approfondie des fondements théoriques et pratiques des algorithmes d’apprentissage statistique, et à apporter les compétences nécessaires à leur analyse critique et à leur mise en oeuvre.
Le M2 Mathématiques et Intelligence artificielle est porté conjointement par le département de Mathématiques d’Orsay et Centrale-Supelec, avec le soutien du département d’informatique et du programme SaclAI-school.
Il est structuré en trois périodes de cours (septembre à début novembre, début novembre à mi-janvier, mi-janvier à fin mars). La fin de l'année (période allant de début avril à fin septembre) est dédiée au stage.
Son programme propose des modules obligatoires et des modules optionnels. En fonction des modules, les cours ont lieu au laboratoire de mathématiques d'Orsay, à CentraleSupelec ou laboratoire d'informatique de Paris-Saclay.
Les modules optionnels sont conçus pour permettre à l'étudiant.e de choisir son curseur entre un programme très mathématique et un programme plus appliqué.
Pour plus d'informations, vous pouvez consulter le site web de cette formation M2 Mathématiques et Intelligence artificielle.
Informations
Compétences
Maitriser et mettre en oeuvre des outils et méthodes mathématiques de haut niveau, en particulier en lien avec le machine learning et l'IA
Objectifs pédagogiques de la formation
Contexte: Les mathématiques jouent un rôle important en intelligence artificielle (IA), et notamment en apprentissage. Les sciences des données, qui allient modélisation mathématique, statistique, informatique, visualisation et applications, ont pour objectif de passer du stockage et de la diffusion de l’information à la création de connaissances. Ce passage des données aux connaissances requiert une approche interdisciplinaire qui s’appuie fortement sur le traitement statistique de l’information (statistiques mathématiques, statistiques numériques, apprentissage statistique ou machine learning).
La grande dimension pousse à l’utilisation de nouveaux outils issus de différentes branches des mathématiques (analyse fonctionnelle, analyse numérique, optimisation convexe et non convexe) dont il s’agit d’acquérir la compréhension.
Objectifs: Ce parcours permet de maîtriser les enjeux et techniques mathématiques qui fondent l'apprentissage automatique, tout en donnant de solides compétences informatiques pour le développement de projets en apprentissage, sciences des données et IA.Le M2 Mathématiques de l'Intelligence Artificielle à la carte a une double visée :
• acquérir, comprendre et maîtriser un grand nombre d'outils et de méthodes mathématiques et d'algorithmes d'apprentissage en proposant un spectre étendu de cours dans l'ensemble des domaines des mathématiques et de leurs interfaces (notamment l'informatique) avec l'intelligence artificielle.
• permettre aux étudiants de découvrir de l'intérieur l'activité de recherche en mathématiques aux interfaces avec l'intelligence artificielle en se confrontant à des problématiques ouvertes dès le début des cours, d'une activité de recherche sous forme de stages, mais aussi de cours proposant des mini-projets.
Débouchés
Professionnels
Après un Master ou Master + Doctorat : ingénieur (R&D, contrôle, production…)
Après un Master ou Master + Doctorat : chercheur ou enseignant-chercheur
Après un Master ou Master + Doctorat : ingénieur (recherche-développement, contrôle, production…) dans les domaines santé, pharmacie, agroalimentaire, biotechnologies, instruments et réactifs, cosmétique, dépollution et environnement
Après un Master ou Master + Doctorat : ingénieur (recherche et développement, contrôle, production…)
Après un Master : Ingénieur (analyste financier, économiste, statisticien)
Après un Master : Data scientist
Après un Master : Spécialiste en intelligence artificielle (IA)
Après un master : Chargé(e) d’études
ingénieur étude conception
Ingénieur d'études industrie / recherche publique
Ingénieur.e recherche & développement
Enseignant.es dans le secondaire
Poursuite d’études
Chercheur/chercheuse en R&D ou expert·e en modélisation et analyse de données dans des entreprises ou laboratoires de pointe.
Data Scientist, Data Analyst, Ingénieur·e en Machine Learning dans des secteurs innovants (tech, finance, santé, énergie, etc.) ;
Doctorat
domaines de l’apprentissage statistique, de l’intelligence artificielle ou de l’analyse de données avancée
Ingénierie études, recherche et développement
la formation permet également aux étudiants d’intégrer directement le monde de l’entreprise à l’issue du diplôme, dans des postes tels que Data Scientist, Data Analyst ou Ingénieur Machine Learning
Les étudiants de cette mention peuvent se tourner vers la recherche à l’issue du M2
Poursuite en thèse en apprentissage statistique, mathématiques appliquées ou intelligence artificielle ;
Tarifs et bourses
Les montants peuvent varier selon les formations et votre situation.
Capacité d’accueil
Places
Public visé et prérequis
Le public visé est celui des étudiant.es ayant suivi un cursus de M1 de mathématiques avec une composante statistique, de sciences de données et des compétences en informatique ou un cursus de M1 d'informatique ou d'intelligence artificielle avec une solide composante mathématique.
Le cursus est en particulier pensé en continuité du M1 Mathématiques et IA.
Il est aménagé pour les élèves de CentraleSupelec ayant suivi le cursus SDI, mais peut accueillir, en césure par exemple, des élèves d'autres écoles d'ingénieur ayant les prérequis mathématiques.
Période(s) de candidature
Du 01/04/2026 au 28/06/2026
Pièces justificatives
Obligatoires
Lettre de motivation.
Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.
Curriculum Vitae.
Facultatives
Lettre de recommandation ou évaluation de stage.
Attestation de français (obligatoire pour les non francophones).
Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation) https://www.universite-paris-saclay.fr/formation/formation-continue/validation-des-acquis-de-lexperience.
D’éventuelles lettres de recommandation.
Document justificatif des candidats exilés ayant un statut de réfugié, protection subsidiaire ou protection temporaire en France ou à l’étranger (facultatif mais recommandé, un seul document à fournir) :
- Carte de séjour mention réfugié du pays du premier asile
- OU récépissé mention réfugié du pays du premier asile
- OU document du Haut Commissariat des Nations unies pour les réfugiés reconnaissant le statut de réfugié
- OU récépissé mention réfugié délivré en France
- OU carte de séjour avec mention réfugié délivré en France
- OU document faisant état du statut de bénéficiaire de la protection subsidiaire en France ou à l’étranger.