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Responsables d’Enseignements
Antoine HENROT - Professeur, Responsable du Département
03 55 66 28 10 - antoine.henrot@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Bernardetta ADDIS Sandie FERRIGNO - Maître de Conférences
03 55 66 28 28 - bernardetta.addis@mines72 74 39 41 - sandie.ferrigno@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Xavier ANTOINE - Professeur
Ingrid LEROYER - Professeur agrégé
03 72 74 49 45 - ingrid.leroyer@mines03 55 66 28 11 - xavier.antoine@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Sandie FERRIGNO Wahiba RAMDANE-CHERIF KHETTAF - Maître de Conférences, Responsable option ID
03 55 66 28 12 - sandie.ferrigno@mines72 74 49 61 - wahiba.ramdane-cherif@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Yves GUENIFFEY Rémi PEYRE - Maître de Conférences
03 55 66 28 53 72 74 49 39 - yvesremi.gueniffey@minespeyre@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Wahiba KHETTAF - Maître de Conférences
03 55 66 28 24 - wahiba.ramdane-cherif@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Céline LACAUX - Maître de Conférences
Yannick PRIVAT - Professeur, Responsable option IM
03 72 74 49 35 - antoine.henrot@mines03 55 66 28 13 - celine.lacaux@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Rémi PEYRE Parisa RASTIN - Maître de Conférences
03 55 66 28 14 - remi.peyre@mines72 74 49 34 - parisa.rastin@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Frédéric SUR Denis VILLEMONAIS - Maître de Conférences,Responsable du Département
03 55 66 28 30 - frederic.sur@mines72 74 49 40 - denis.villemonais@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Denis VILLEMONAIS - Maître de Conférences
Yannick TOUSSAINT- Professeur
03 72 74 49 63 - yannick.toussaint@mines 03 55 66 28 15 - denis.villemonais@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Le département
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Les enseignants chercheurs du Département
Le Département Génie Industriel & Mathématiques Appliquées de l'École des Mines de Nancy regroupe des regroupe des enseignants chercheurs mathématiciens, informaticiens pour informaticiens pour l'aide à la décision et économistes. En recherche, ses membres sont très actifs au sein d'équipes de l'Institut Elie Cartan Cartan (probabilités-statistique, équations aux dérivées partielles), du Loria (équipe Orchidséquipes OPTIMIST, ORPAILLEUR et ABC) et d'Erpi. Outre les options « Ingénierie des Systèmes de Décision et de Production Outre les options « Ingénierie de l'aide à la Décision » et « Ingénierie Mathématique » qui sont au coeur au coeur de notre système de formation, nous animons plusieurs cours de Tronc Commun dans l'école école (Mathématiques, Recherche Opérationnelle, Enseignement Managérial, Gestion de Production) ainsi que ainsi que de nombreux cours électifs : analyse numérique, optimisation, gestion de production, fouille de donnéesde données, analyse financière pour n'en citer que quelques-uns.
Parcours -
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Ingénierie Mathématique (IM)
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et Ingénierie de l'aide à la Décision (ID)
PARCOURS | SEMESTRE S7 | SEMESTRE S8 |
|---|
Ingénierie des Systèmes
de Décision et
Production (ISDP| Commun | Modélisation et prévision | |
| Introduction au Deep learning | ||
Ingénierie de l'aide à la Décision (ID) | Algorithmique pour le génie | Optimisation discrète approfondie |
| Introduction au génie industriel |
| Modèles stochastiques pour la gestion de production |
| Système d'Information et Bases de données |
| Extraction de la connaissance | |
Ingénierie Mathématique (IM) | Probabilités pour les mathématiques financières |
Modélisation et prévision
Méthodes de Monte-Carlo | |
| Équations aux dérivées partielles | Résolution numérique d'équations |
| aux dérivées partielles |
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| et applications |
PARCOURS | SEMESTRE S9 |
|---|---|
Ingénierie de l'aide à la Décision (ID) | Statistique en Grande Dimesnion Statistique spatiale |
| Simulation pour l'aide à la décision | |
Simulation et pilotage d'une chaine logistique Chaînes logistiques et organisation Industrielle | |
Ingénierie Mathématique (IM - mathématiques financières) | Statistique en Grande Dimension Statistique spatiale |
| Mathématiques financières | |
| Modélisation stochastique | |
| Equations différentielles stochastiques |
Parcours Big Data (pour élèves IM) | Statistique en Grande Dimension Statistique spatiale |
Machine learning et deep learning Scalable architecture | |
| Modélisation stochastique | |
| Equations différentielles stochastiques |
Parcours Big Data (pour élèves ID) | Statistique en Grande Dimension Statistique spatiale |
Deep learning avancé Scalable architecture | |
Simulation et pilotage d'une chaine logistique | |
| Chaînes logistiques et organisation Industrielle |
| Parcours MFA (Maths Fondamentales et Appliquées) | Introduction à l'analyse des équations aux dérivées partielles |
| Processus stochastiques discrets et continus | |
| Théorie spectrale et algèbres d'opérateurs ou Géométrie des variétés différentiables | |
| Cours de spécialisation 1 et 2 |
PARCOURS | SEMESTRE S9 |
|---|---|
Ingénierie |
de l'aide à la Décision |
( |
ID) | Analyse de données et Data Mining |
| Simulation pour l'aide à la décision | |
| Chaînes logistiques et gestion de production | |
Ingénierie Mathématique (IM) | Analyse de données et Data Mining |
| Mathématiques financières | |
| Modélisation stochastique | |
| Équations différentielles stochastiques |
