ENSAE Paris - École d'ingénieurs pour l'économie, la data science, la finance et l'actuariat

Enseignant ou chercheur

Découvrir le corps enseignant de l'ENSAE

Les enseignements de l’ENSAE Paris sont assurés par :

  • Les enseignants-chercheurs de l’ENSAE Paris, dont l’activité de recherche s’exerce au sein du CREST
  • Des enseignants-chercheurs issus des universités et écoles partenaires
  • Des professionnels de haut niveau appartenant au monde de l’entreprise ou des organismes publics

Les enseignant-chercheurs enseignent la plupart des cours magistraux fondamentaux, notamment les cours les plus académiques. Ils effectuent leur recherche au sein du CREST (Centre de recherche en économie et statistique), l’unité mixte de recherche CNRS-GENES-X. La formation fait aussi une large place à des professionnels de haut niveau (banque, grande entreprise, ministères…), qui donnent un enseignement en lien direct avec les problématiques des entreprises. Des chercheurs du CNRS et des universitaires interviennent également à l’ENSAE Paris.

Découvrir la recherche à l’ENSAE Paris

La reconnaissance académique de l’ENSAE Paris s’appuie sur le rayonnement de son Centre de Recherche en Économie et Statistique, le CREST (unité mixte de recherche commune avec le CNRS et l’École polytechnique). Les pôles de recherche sont : l’économie et l’économétrie ; la statistique et la data science ; la finance et l’assurance ; la sociologie quantitative.

L'ENSAE est impliquée avec le CREST à des projets d'excellence bénéficiant de financements public tels que le Labex Ecodec (avec HEC), l'EUR Data EFM (avec IP Paris et HEC), à des centres interdisciplinaires d'IP Paris (Hi! Paris en IA, E4C pour la transition écologique), aux départements disciplinaires d'IP Paris (essentiellement en économie et mathématiques), à la Fondation mathématique Jacques Hadamard, à de multiples chaires de recherche, et à des projets de recherche appliquée tels que l'Institut des politiques publiques.

Les enseignements fondamentaux de l’école sont adossés à la recherche : ils visent à délivrer aux élèves de l’ENSAE des connaissances aux frontières de la recherche permettant aux diplômé·es de porter l’innovation dans les entreprises ou les institutions publiques. Dès la deuxième année, les élèves qui le souhaitent peuvent s’initier à la recherche en choisissant des projets théoriques ou appliqués encadrés par les chercheurs du CREST, et bénéficier ainsi d’un premier tutorat les préparant au choix d’un sujet et d’un cursus de master recherche en troisième année. Les élèves les plus avancés pourront bénéficier d’aménagements dans le cadre de l’option Formation par la recherche, afin de faciliter l’avancement de leur projet de recherche. Ils devront pour cela présenter un projet de recherche à la fin de la deuxième année.

Les élèves peuvent suivre un master de recherche en troisième année et poursuivre en doctorat, notamment dans les laboratoires du CREST.

Les élèves de l’ENSAE qui s’orientent vers le doctorat et la recherche académique y réussissent souvent brillamment.

La formation à l’ENSAE bénéficie d’un corps professoral et d’un environnement de recherche de très haut niveau, grâce à la présence dans ses locaux du Centre de Recherche en Économie et Statistique (CREST), unité mixte de recherche ENSAE-X-CNRS. 

Découvrir le cycle ingénieur de l'ENSAE

L’ENSAE Paris forme des ingénieurs spécialisés dans la modélisation mathématique appliquée à la décision économique et financière (des entreprises, des banques, des compagnies d’assurance, de l’État), à l’analyse des phénomènes sociaux ou encore liés aux sciences de la matière et du vivant.

Une originalité forte de l'ENSAE, liée à son projet pédagogique, est la diversité des profils d'élèves et des voies d'admission.

La formation à l’ENSAE repose sur l’acquisition d’outils de mathématiques appliquées, pour la modélisation des phénomènes économiques et financiers et pour la maîtrise des méthodes de traitement et d’analyse des données (« data science »), fondamentaux pour les métiers auxquels prépare l’ENSAE. 

En troisième année, six voies de spécialisation sont proposées mais il est possible à l’intérieur de ces voies, de choisir parmi les 140 cours du catalogue de cours de 3A (sous réserve de compatibilité d’emploi du temps).

Découvrir nos mastères spécialisés

Les compétences avancées de dernière année délivrées dans le cadre du cycle ingénieur de l'ENSAE sont également valorisées dans le cadre de formations "post-masters", les mastères spécialisés de la Conférence des grandes écoles, qui s'adressent aux élèves déjà titulaires d'un M2 ou diplôme de grande école.

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Centres interdisciplinaires (IP Paris)

Les Centres interdisciplinaires de l’Institut Polytechnique de Paris combinent les expertises de nos chercheurs et de nos partenaires pour répondre à des grands problèmes sociétaux par la complémentarité des points de vue et des méthodologies de chaque discipline. En croisant leurs regards, leurs savoir-faire et leurs méthodes dans un esprit d’ouverture, les chercheurs apportent ainsi des solutions originales et innovantes aux grands enjeux de notre siècle.
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Départements d'enseignement et recherche (IP Paris)

Depuis trois siècles, les cinq écoles de l’Institut Polytechnique de Paris (IP Paris) contribuent à des découvertes scientifiques et à des révolutions technologiques majeures. La qualité de la recherche de l’Institut Polytechnique de Paris repose sur la mutualisation de leurs expertises disciplinaires et de leurs infrastructures de recherche pour repousser les limites de la connaissance.
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Centre de recherche en économie et statistique (CREST)

Le Centre de recherche en économie et statistique (CREST) est une unité mixte de recherche regroupant des chercheurs en sciences sociales quantitatives et mathématiques appliquées du CNRS, de l’ENSAE Paris, et du département d’économie de l’École polytechnique. Ce centre interdisciplinaire dédié aux méthodes quantitatives appliquées aux sciences sociales se compose de quatre pôles : économie, statistique, finance-assurance et sociologie. Les laboratoires du pôle de Palaiseau sont hébergés au 3e et 4e étage du bâtiment de l’École, facilitant ainsi les échanges entre les élèves et leurs enseignants-chercheurs.
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Politique de recherche

L'ENSAE bénéficie d'un environnement de recherche de tout premier plan. Elle partage ses locaux avec le Centre de recherche en économie et statistique (CREST) auquel l'ENSAE est historiquement adossée. Elle s'insère plus largement dans le cadre scientifique de l'Institut Polytechnique de Paris et du plateau de Saclay. Le projet scientifique commun de l'ENSAE et du CREST dans cet environnement est caractérisé par la recherche du meilleur niveau européen dans leurs domaines d'excellence (statistique et data science, économie, sociologie, finance et assurance), et par leur culture de l'interdisciplinarité fondée sur la démarche de modélisation et l'aller-retour permanent entre théories et données.
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Doubles diplômes

L’ENSAE Paris a mis en place une offre de doubles diplômes afin de permettre à ses élèves et à ceux des écoles partenaires de tirer parti des complémentarités entre leurs formations et le cursus ingénieur de l'ENSAE. Ces programmes concernent en particulier les trois meilleures écoles de commerces parisiennes, les ENS, certaines écoles d'ingénieurs et Sciences Po.
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Doctorat

La formation doctorale de l’ENSAE Paris est organisée au sein de deux écoles doctorales : l’école doctorale pluridisciplinaire de l’Institut Polytechnique de Paris et l’école doctorale de Mathématiques Hadamard.
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Troisième année

La troisième année est une année de spécialisation. Les élèves choisissent l'une des six voies de spécialisation alliant cours théoriques, séminaires et projets. Ils peuvent également suivre en parallèle de leur troisième année l’un des masters recherche ou PhD Track partenaires de l’ENSAE.
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Cycle ingénieur

Le cycle ingénieur de l’ENSAE Paris est un cursus pluridisciplinaire combinant un socle de compétences de haut niveau en mathématiques appliquées, économie, informatique, statistique, économétrie et machine learning, et une spécialisation progressive en trois ans conduisant à l'une des six voies de spécialisation. L'ingénieur ENSAE est à la fois un expert et un généraliste des données, capable de les collecter, de les traiter, de les modéliser et de les interpréter pour la prise de décision.
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Sociologie

Le pôle Sociologie utilise des données et des méthodes quantitatives pour répondre à des questions classiques et contemporaines en sociologie. Les travaux actuels portent sur la mobilité sociale et les inégalités, la démographie, le genre, la famille, la consommation et les styles de vie, les pratiques culturelles, les attitudes face aux questions environnementales, les réseaux sociaux, la sociologie économique, les migrations, le lien entre sciences sociales et génomique, les pratiques politiques…
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Finance et assurance

Le pôle Finance et assurance est spécialisé dans l’analyse quantitative des problèmes de finance et d’assurance. Les sujets étudiés dans le laboratoire sont divers, mais se caractérisent par la nécessité d’utiliser à la fois la théorie et les applications. Parmi les domaines de spécialité du pôle, on peut citer : l’économétrie de la finance, notamment les modèles dynamiques en finance, le risque de crédit, les modèles de volatilité, la mesure des risques, les modèles stochastiques pour l’énergie, les processus de Lévy, les risque de longévité, la théorie des valeurs extrêmes, l’optimisation de portefeuille…
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Économie

Le pôle Économie regroupe des enseignants-chercheurs de l’ENSAE Paris, des départements d’Économie de l’École polytechnique et de Télécom Paris, et des chercheurs du CNRS. Il rassemble ainsi les économistes du département d’Économie de l’Institut Polytechnique de Paris. Il mène des recherches dans les domaines de l’économétrie appliquée et théorique, de la théorie des jeux, de l’organisation industrielle, de la macroéconomie financière et monétaire, de l’économie internationale, de l’économie du travail, de l’évaluation des politiques publiques et de l’économie publique.
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Statistique

Le pôle Statistique regroupe des enseignants-chercheurs en statistique mathématique et en science des données dans les domaines suivants : statistique en grande dimension, apprentissage statistique, apprentissage et théorie des jeux, statistique bayésienne, statistique computationnelle et méthodes de simulation, statistique des processus, analyse statistique des réseaux, réduction de dimension, transport optimal pour le machine learning, fairness et confidentialité...
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