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La qualité et la sûreté de fonctionnement sont des enjeux majeurs dans l'industrie. Au sein d'une industrie, l'ingénieur statisticien met en œuvre un ensemble de techniques afin de mesurer si le produit répond aux exigences de qualité (respect des réglementations en vigueur) et de fiabilité (bon fonctionnement) au moindre coût. Au sein de l'entreprise, le statisticien en fiabilité intervient aussi bien dans le service de production (surveillance et contrôle des chaînes de production, amélioration de tous les processus de planification, de production et de service) et que dans le service financier (volumes de production, coût engendré pour l'entreprise).

Mots clés: fiabilité et qualité, aide à la décision

Appareils photo numériques, scanners, images météo... les images ont naturellement envahi notre vie quotidienne. Leur traitement est desormais devenu commun dans beaucoup de domaines. Toutes les techniques de traitements numérique de l'image sont des algorithmes basés sur des descriptions statistiques et des modélisations mathématiques des images.

Mots clés: traitement de l'image

Les quotas de pêche sont-ils nécessaires pour la survie d'une espèce de poissons ou de mammifères (thon rouge, baleine) ? Assiste t-on à un réchauffement climatique ? Les haies dans les champs favorisent-elles la biodiversité (oiseaux, insectes) ? Quelle agriculture pour demain (rendement, coût, pollution, préservation des espèces) ? Peut-on prévenir les pics de pollution ? La consommation de certains produits ou le contact avec tel autre ont-ils un impact sur la santé ?

Le statisticien permet une expertise scientifique rigoureuse des données afin d'apporter des éléments de réponses à ces problèmes de société. En particulier, il permet d'établir des protocoles dans la collecte de celles-ci, et d'effectuer un travail de modélisation et de prévision sur celles-ci.

Mots clés : modélisation, filtrage et prévision, environnement, plan d'expérience

Avec le développement spectaculaire de l'informatique et des nouvelles technologies, le nombre de données à traiter ne cessent d'augmenter et requiert de nouvelles méthodes toujours plus performantes. Ainsi la recherche en statistique est active dans de très nombreux domaines scientifiques (géophysique, astronomie, biologie, génétique, neurosciences, imagerie médicale et satellite...).

Les élèves qui souhaitent faire de la recherche théorique ou appliquée après l'Ensai peuvent bénéficier de l'offre de formation par la recherche. Pendant leur troisième année, ils peuvent suivre le master 2 de recherche en statistique à l'Université Rennes 1. Ils peuvent ainsi poursuivre cette formation par une thèse en mathématiques appliquées qui leur ouvrira aux carrières dans le secteur de la recherche académique, mais aussi en entreprise au sein des services Recherche et Développement.

Mots clés: OFPR

 Liste des entreprises où les étudiants ingénieurs de génie-statistique ont effectués leur stage de fin d'études ces dernières années:

• EDF,  RTE, GDF-SUEZ
• SNCF, RENAULT
• NESTLE, THOMSON
• Geoservices équipements, Armines
• Banque de France, Banque Populaire, Crédit Agricole, AXA, BNP
• Organisation Mondiale de la Santé, INRA, INRIA, ONERA, CEA
• Noeo, Yves Rocher
• Université de Sheffield

Voir également le parcours de quelques anciens (filière industrie) à Médiamétrie (Communiqué n°43), à la SNCF (Communiqué n°28-29 et Communiqué n°24), à EDF et à l'ONERA (Communiqué n°21), à Axa (Communiqué n°18), à Matra Bae Dynamics (Communiqué n°15), à la SNECMA, au CEA.

Voici les choix d'options du second semestre adaptés pour la filière. En gras, les options indispensables.

• Chaîne de Markov
• Martingales et processus de Levy (à prendre si vous souhaitez faire l'OFPR)
• Modèles avancés de régression
  
• SEM (très utile pour le stage 2a)
• Modèles mixtes

Chaque année, nous sommes à la recherche de professionnel acceptant d'encadrer un projet de fin d'études pour les étudiants de la filière génie statistique.

 La voie de spécialisation de troisième année « génie statistique » a pour vocation de former des ingénieurs statisticiens pour l’industrie et les départements R&D. Le projet de fin d’études équivaut au travail d’un ingénieur en statistique sur un à deux mois. Ce projet est généralement effectué en trinôme. Il est l’occasion pour les étudiants de travailler sur une problématique rencontrée en entreprise, et prendre la mesure de ce qui leur sera demander durant leur stage.

La durée de l’encadrement commence à partir de novembre pour aboutir à une soutenance et un rapport vers la fin Mars, sachant que les étudiants avancent vraiment le projet à partir de janvier. Le suivi peut se faire par des visites à l'école ou par webconférence. Le tuteur du projet peut être un statisticien ou non.

Si vous souhaitez proposer un tel sujet, vous pouvez contacter le ou la responsable de la filière.

Historique récent des sujets de projet de fin d'études
2009/2010
RTE, "Prévisions de la production éolienne de parcs installés en France"
EDF "Prévision de la consommation électrique par modèle GAM"
PSA, "Etude de la fiabilité des boîtes de vitesse, peut-on avoir une modélisation d'un phénomène ayant un faible nombre de défaillance afin de détecter au plus tôt une crise naissante en clientèle"

2010/2011
PSA, "Modélisation de la durée de stockage des véhicules"
EDF "Prévision court terme de la consommation électrique par modèle GAM"
SNECMA, "La méthode Stair-Case : étude de l'endurance des matériaux lors d'un essai de fatigue"

2011/2012
PSA,
TECHNICOLOR,
SNECMA,
PHIRAMS,