Formation LMD

Modélisation, Analyse numérique et Calcul Scientifique (MACS)

Mention concernée :  Mathématiques et applications
Parcours :  Parcours Modélisation Analyse Numérique et Calcul Scientifique
Diplôme national de master contrôlé par l'État

Résumé

Le parcours Modélisation, Analyse numérique et Calcul Scientifique (MACS) propose une approche intégrée unique, allant de l’analyse mathématique théorique à l’implémentation numérique concrète... En savoir plus

Accéder aux sections de la fiche

Détails

Informations générales

Ce parcours est labellisé
Cursus Master Doctorat.

- Durée: 2 ans
- Lieu: Nantes
- Langue d’enseignement : Français

Laboratoire

logo lmjl

Laboratoire de Mathématiques
Jean Leray

Présentation


Le parcours Modélisation, Analyse numérique et Calcul Scientifique (MACS) propose une approche intégrée unique, allant de l’analyse mathématique théorique à l’implémentation numérique concrète. Il vous permet de développer une connaissance approfondie des méthodes numériques pour les fluides compressibles et incompressibles, mais aussi de les expérimenter à travers des projets pratiques en éléments finis et volumes finis. Cette spécialisation en mécanique des fluides, répond à une demande croissante dans les secteurs industriels et de la recherche appliquée.

Le parcours met également l’accent sur le calcul haute performance (HPC) à travers l’étude de la théorie, de la programmation et de méthodes numériques robustes (équations aux dérivées partielles, méthodes numériques déterministes et stochastiques).

Enfin le parcours se distingue par l’importance donnée aux pédagogies actives : le « Supervised Advanced Study Project » représente près d’un tiers du M2 (18ECTS), offrant une immersion approfondie dans un sujet de recherche ou industriel. Il bénéficie en outre d’un adossement fort aux laboratoires nantais, reconnus nationalement et internationalement et intègre des conférences régulières de personnalités extérieures au cursus. Ces éléments font de MACS une formation à la fois théorique, pratique et professionnalisante, s’appuyant sur un bassin régional très dynamique tout en offrant une large ouverture internationale.

 

Pourquoi choisir le parcours MACS ?  

Une ouverture au monde de la recherche dès le master, par l’intégration au sein du Laboratoire de Mathématiques Jean-Leray dans le cadre des projets sur machine et des Supervised study projects

Une formation originale et attractive s’appuyant sur les expertises de nos partenaires locaux et régionaux : Centrale Nantes, Universités de Rennes et Angers, ENS Rennes)

Mobilités

Le financement de mobilités d'étude ou de stage

Ouverture internationale

Une ouverture à l’international par la provenance diversifiée des étudiant·e·s mais aussi grâce à notre partenariat avec l’Université de Fèz (Maroc)

Bourse excellence

Une bourse d'excellence pour faciliter la venue des meilleurs profils

Evènements

De nombreux évènements qui dynamisent le parcours et développent le réseau de nos étudiant·e·s : Master class, Ecoles de printemps, Journées scientifiques, etc

Accompagnement renforcé

Un accompagnement ciblé des progressions des étudiant·e·s


 

Ecosystème recherche du master Modélisation, Analyse numérique et Calcul Scientifique

Le parcours MACS est labellisé Cursus Master Doctorat (CMD) par Nantes Université et soutenu par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR). Les CMD s'appuient sur les compétences de recherche de laboratoires reconnus internationalement et forment les étudiantes et étudiants à la démarche scientifique comme à des technologies de pointe. Les compétences acquises au sein des Masters labellisés permettent une insertion professionnelle réussie en tant qu'ingénieur·e, consultant·e chef·fe de projet dans les services R&D de grandes entreprises ou dans des PME innovantes. Si vous êtes intéressé par une poursuite en doctorat, ce master vous offre par ailleurs une préparation optimale, puisque l’équipe pédagogique du master est également en charge de l’animation du doctorat dans ce domaine.

Admission

Prérequis

Formation(s) requise(s)

  • Candidature en M1 : Licence de Mathématiques ou équivalent.
  • Candidature en M2 : Master 1 de Mathématiques ou ou équivalent
Des compétences affirmées en probabilité et statistique sont recherchées.
 

Prérequis linguistiques :

Niveau minimum B2 en français requis. Les candidats doivent fournir l’un des justificatifs suivants :

  • TCF niveau 4 (B2), avec un minimum de 14/20 à l’épreuve d’expression écrite ;
  • DALF B2 ou DELF B2, avec un score minimum de 65/100 ;
  • DUEF B2 de Nantes Université, avec une moyenne minimale de 14/20 ;
  • Ressortissants de pays francophones ou candidats ayant effectué l’intégralité de leur Bachelor en français (voir la liste des pays éligibles sur la page Admission à Nantes Université).

Candidature

Modalités de candidature

Procédure de candidature pour l’année universitaire 2027-2028

Si vous êtes de nationalité française ou citoyen(ne) de l’Espace économique européen (EEE), de la Suisse, de Monaco ou d’Andorre et que vous souhaitez candidater en première année de Master (M1) : veuillez utiliser la plateforme Mon Master.

Si vous êtes citoyen(ne) de l’Espace économique européen (EEE), de la Suisse, de Monaco ou d’Andorre, ou si vous résidez actuellement dans l’un de ces pays, et que vous souhaitez candidater en deuxième année de Master (M2) : veuillez utiliser la plateforme de candidature aux Graduate Programmes*.

Si vous êtes ressortissant(e) d’un pays situé en dehors de l’Espace économique européen (EEE), de la Suisse, de Monaco et d’Andorre :

Pour plus d’informations, veuillez consulter notre page dédiée aux admissions à Nantes Université.

*Note : Veuillez créer un compte Adullact afin de commencer votre candidature. La plateforme de candidature aux Graduate Programmes sera ouverte du 1er octobre 2026 au 15 mars 2027.

Documents requis :

  1. Un CV rédigé en anglais ou en français
  2. Une lettre de motivation rédigée en anglais ou en français
  3. Une lettre de recommandation
  4. Les relevés de notes universitaires
  5. Justificatif linguistique
  6. Une pièce d’identité (passeport)

Informations complémentaires :

  • Frais de scolarité et bourses
  • Estimation du budget
  • Bourse d’accueil : ce programme offre une bourse de 4500€ aux meilleur·e·s étudiant·e·s internationaux/ales. Veuillez préparer votre candidature avec soin afin de mettre en valeur votre motivation pour le programme.

Programme

Vous suivrez environ 820h de formation réparties entre cours magistraux et travaux dirigés, auxquels s’ajoutent les projets, conférences et échanges immersifs.

SEMESTRE 1

SEMESTRE 2

MASTER 1

BLOC 1 : Tronc commun

Bases d'analyse fonctionnelle
Bases d'analyse numérique
Méthodes numériques probabilistes
Outils probabilistes pour la statistique 1
Anglais 1 (Mathématiques et Applications)
Outils pour le calcul scientifique


 

BLOC 2 : UE libre

Rédaction d'un document scientifique avec Latex
Anglais : préparation TOEIC
Conférences et interventions de personnalités extérieures
Echanges au sein du laboratoire


 

BLOC 3 : Modularisation ECN-APN

Bases d'analyse numérique
Bases d'analyse fonctionnelle
Théorie des probabilités
Méthodes numériques probabilistes
Apprentissage Statistique : méthodes et pratique avec Python


 

BLOC 4 :

Analyse numérique et équations aux dérivées partielles
Méthode des éléments finis
Mécanique
Optimisation déterministe et stochastique
Supervised Study Project
Communication, connaissance de l’entreprise


 

BLOC 5 :

English for Scientific Communication-Online Course
Echanges au sein du laboratoire
Stage optionnel

BLOC 6 : Modularisation ECN-APN

Machine Learning avancé
Cours avancé de modélisation 1
Cours avancé de modélisation 2

MASTER 2

BLOC 1 : Tronc commun

Méthodes numériques pour les fluides compressibles
Méthodes numériques pour les fluides incompressibles
Projets éléments finis et volumes finis
Calcul scientifique numérique
Anglais 2 (Mathématiques et applications)
Conférences et interventions de personnalités extérieures


 

BLOC 2 : Analyse et modélisation (au choix)

Equations aux dérivées partielles et modélisation
Analyse cours commun


 

BLOC 3 : UE libre

Outils pour le calcul scientifique
Echanges au sein du  laboratoire


 

BLOC 4 :

Conférences et interventions de personnalités extérieures
Cours avancé de modélisation 1
Cours avancé de modélisation 2
Cours avancé de modélisation 3
Calcul parallèle
Supervised Advanced Study Project

 

BLOC 5 :

Préparation au Toeic
Echanges au sein du laboratoire

Consulter la maquette du Master 1

Consulter la maquette Master 2

Et après ?

Niveau de sortie

Bac+5 (Niveau 7)

Compétences visées

Compétences communes à la mention :

  • Appréhender et résoudre des problèmes mathématiques
  • Appliquer les mathématiques dans différents secteurs
  • Modéliser et prévoir des phénomènes complexes
  • Analyser et interpréter des données complexes

Compétences spécifiques au parcours :

  • Maitriser un socle fondamental de connaissances, de la modélisation mathématique au calcul scientifique
  • Analyser un problème mathématique issu des sciences appliquées (mécanique, biologie, etc) et proposer des outils numériques adaptés et originaux pour en apporter une compréhension pertinente et approfondie
  • Maîtriser les outils de modélisation scientifique et d’analyse numérique pour apporter votre expertise dans un contexte multidisciplinaire
  • Communiquer en français et en anglais, à l’oral comme à l’écrit, de façon claire et précise, en vous adaptant à l’auditoire (chercheurs, ingénieurs, techniciens, etc)
  • Appréhender des problèmes non-mathématiques et en proposer une analyse rigoureuse
  • Intégrer aisément des équipes pluridisciplinaires de recherche académique ou industrielles et s’y adapter.

Débouchés professionnels :

  • Ingénieur·e calcul et simulation au sein d’une équipe de Recherche et Développement dans divers secteurs : automobile, aérospatiale, météorologie, géophysique, industrie pétrolièe, recherche géologique et minière, électronique, banque et finance, etc
  • Ingénieur·e d’étude ou de recherche en laboratoire de recherche

Poursuite d’études :

  • Poursuite d’étude en Doctorat dans le cadre d’une thèse CIFRE ou académique en vue de devenir chercheur·euse ou enseignant·e chercheur·euse.
Mis à jour le 06 octobre 2026.