Description générale
La simulation numérique est un outil essentiel pour la recherche scientifique mais aussi pour de nombreux secteurs industriels (météorologie, calculs d’aérodynamique ou de résistance des matériaux, modélisation moléculaire, finance, etc.), reposant sur des savoir-faire pointus en modélisation et en programmation. Guidé par les besoins des utilisateurs de simuler des problèmes toujours plus complexes, le domaine et fortement lié à celui du calcul haute performance (HPC) et au développement de méthodes et techniques de programmation massivement parallèles.
Cependant, à côté du besoin récurrent de simuler des phénomènes toujours plus complexes, une évolution nette du secteur apparaît, concernant la fiabilité des résultats obtenus. En effet, lors d’une simulation numérique des erreurs d’approximation sont introduites tout au long de la chaîne (modèles, méthodes et algorithmes, calculs en précision fini) qui peuvent remettre en cause la pertinence des résultats obtenus. La complexité des simulations devient telle qu’il est extrêmement difficile de les répéter dans des contextes distincts (environnements informatiques légèrement différents), ce qui va à l’encontre de toute démarche scientifique. Le fait que la reproductibilité numérique soit un axe de recherche en plein essor confirme la préoccupation croissante de la communauté scientifique pour ce sujet.
L’objectif de ce master est de donner aux étudiants une double formation en informatique et mathématiques où l’accent est porté sur les approximations tout au long de chaîne allant de la modélisation à la simulation. Cette formation fournira un savoir-faire solide sur les techniques de programmation de l’informatique haute performance, la précision et la reproductibilité numérique, une maîtrise des techniques d’analyse et de modélisation mathématique en mécanique, physique, économie et marchés de l’énergie ainsi qu’une expertise en simulation numérique au sens large. Une attention particulière sera accordée aux estimations d’erreurs : de modèle, de discrétisation, d’implémentation et de simulation.
La finalité de ce master est d’une part la poursuite en thèse pour des étudiants qui seront susceptibles de faire carrière dans le domaine de la recherche scientifique et de l’enseignement supérieur et, d’autre part, l’emploi dans des bureaux d’étude de grands groupes industriels de plus en plus sensibles à la qualité des simulations. Par ailleurs, la formation dispensée en première année de ce master offre la possibilité aux étudiants d’intégrer certaines grandes écoles d’ingénieur ou une deuxième année d’un autre Master (selon une procédure de validation des acquis).
Article mis à jour le 02 avril 2014