DÉPARTEMENT GÉNIE INDUSTRIEL ET MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES
Responsables d’Enseignements
Antoine HENROT - Professeur, Responsable du Département
03 72 74 49 35 - antoine.henrot@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Bernadetta ADDIS - Maître de Conférences
03 72 74 49 57 - bernadetta.addis@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Xavier ANTOINE - Professeur
03 72 74 49 36 - xavier.antoine@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Sandie FERRIGNO - Maître de Conférences
03 72 74 49 37 - sandie.ferrigno@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Wahiba KHETTAF - Maître de Conférences
03 72 74 49 61 - wahiba.ramdane-cherif@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Ilaria LUCARDESI - Maître de Conférences
03 72 74 49 38 - ilaria.lucardesi@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Rémi PEYRE - Maître de Conférences
03 72 74 49 39 - remi.peyre@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Parisa RASTIN - Maître de Conférences
03 72 74 49 34 - parisa.rastin@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Denis VILLEMONAIS - Maître de Conférences
03 72 74 49 40 - denis.villemonais@mines-nancy.univ-lorraine.fr
Le département
Qu’est-ce que le Génie Industriel ?
Le Génie Industriel vise lamélioration de la productivité, de lefficacité et des contrôles des coûts. Il s'intéresse à la conception, à limplantation, à lamélioration et aux contrôles des opérations des systèmes intégrant des ressources humaines, matérielles, déquipement et dénergie. Il s'appuie sur des connaissances spécialisées en sciences mathématiques, sciences physiques et sciences sociales tout en appliquant les principes et les méthodes d'analyse et de conception des sciences de lingénieur pour spécifier, prédire et évaluer les résultats qui peuvent être obtenus pour de tels systèmes.
Les métiers auxquels prépare le Département
Le Génie Industriel est transversal dans l'entreprise. Il assure une coordination entre les différents organes de celle-ci et il sinscrit en amont dans les processus de prise de décision. Les jeunes ingénieurs issus de notre Département vont trouver majoritairement un emploi dans la banque, l'assurance, les sociétés d'audit et de conseil, ainsi que dans toutes les entreprises industrielles, commerciales et de service, y compris les collectivités territoriales.
Ils s'y consacrent à la modélisation de produits financiers, au calcul de risques, à lanalyse financière, au contrôle de gestion, à la gestion de production, à la logistique interne et externe, à la sélection de fournisseurs et de ressources humaines et matérielles en général, à la qualité, à la maintenance, à l'aide à la décision pour la conception et le pilotage de systèmes, à la gestion de projet, au calcul scientifique
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Les enseignants chercheurs du Département
Le Département Génie Industriel & Mathématiques Appliquées de l'École des Mines de Nancy regroupe des enseignants chercheurs mathématiciens, informaticiens pour l'aide à la décision et économistes. En recherche, ses membres sont très actifs au sein déquipes de lInstitut Elie Cartan (probabilités-statistique, équations aux dérivées partielles), du Loria (équipe Orchids) et dErpi. Outre les options « Ingénierie des Systèmes de Décision et de Production » et « Ingénierie Mathématique » qui sont au coeur de notre système de formation, nous animons plusieurs cours de Tronc Commun dans l'école (Mathématiques, Recherche Opérationnelle, Enseignement Managérial, Gestion de Production) ainsi que de nombreux cours électifs : analyse numérique, optimisation, gestion de production, fouille de données, analyse financière pour nen citer que quelques-uns.
Parcours - Ingénierie Mathématique (IM) et Ingénierie des Systèmes de Décision et Production (ISDP)
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PARCOURS
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SEMESTRE S7
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SEMESTRE S8
Ingénierie des Systèmes
de Décision et
Production (ISDP)
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Algorithmique pour le génie
industriel
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Optimisation discrète approfondie
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Ingénierie
Mathématique (IM)
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Probabilités et modèles stochastiques
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Introduction au Deep Learning
Modélisation et Prévision
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PARCOURS
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SEMESTRE S9
Ingénierie des Systèmes de Décision et Production (ISDP)
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Statistique en Grande Dimesnion
Statistique spatiale
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Simulation et pilotage d'une chaine logistique
Chaînes logistiques et organisation Industrielle
Ingénierie Mathématique (IM - mathématiques financières)
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Statistique en Grande Dimension
Statistique spatiale
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Parcours Big Data (pour élèves IM)
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Statistique en Grande Dimension
Statistique spatiale
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Machine learning et deep learning
Scalable architecture
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Voir la page suivante pour un descriptif du departement et une vision d'ensemble de la formation (2A-3A)
https://wikidocs.univ-lorraine.fr/x/BgHCB
Parcours Big Data (pour élèves ISDP)
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Statistique en Grande Dimension
Statistique spatiale
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Machine learning et deep learning
Scalable architecture
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Simulation et pilotage d'une chaine logistique
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Document explicatif
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Introduction à l'analyse des équations aux dérivées partielles
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