Encadrer un projet


Les mémoires permettent aux élèves d’approfondir un sujet en petit groupe sous la responsabilité de professionnels issus du monde de l’entreprise, de l’administration économique ou de la recherche.

Ils ont une grande importance dans la formation délivrée à l’ENSAE, et permettent aux élèves :

  • de s’approprier les connaissances théoriques en les mobilisant dans le cadre d’un projet concret
  • d’acquérir maîtrise et distance critique vis à vis des modèles et méthodes
  • de faire l’apprentissage du travail en équipe
  • de développer leur créativité et leur capacité d’initiative

Ces mémoires offrent aux élèves et aux professionnels l’opportunité d’une collaboration mutuellement profitable. Le professionnel y trouve une chance de renouveler son regard sur son domaine et de faire progresser certains de ses projets grâce à l’investissement des élèves.

Vous pouvez proposer un sujet pour les 3 projets suivants :

Le groupe de statistique appliquée

Obligatoire pour l’ensemble des élèves de deuxième année

L’objectif de cet enseignement est de parfaire la formation méthodologique des étudiant·es en statistique. Il s’agit donc de mettre en application sur données réelles les cours d’analyse de données, de statistique mathématique et de statistique exploratoire, d’économétrie et de séries temporelles.

Après avoir décrit les données à leur disposition et identifié une problématique, les étudiant·es s’attachent à modéliser le problème, estimer les paramètres d’intérêt et tester quelques hypothèses théoriques. La pédagogie retenue est celle de travaux par petits groupes sous la direction d’un animateur.

Chaque groupe doit, sur un thème donné et à partir d’un fichier bien précis, mettre effectivement en oeuvre les techniques citées plus haut, et rédiger un mémoire synthétique présentant ses travaux et conclusions. Le rôle de l’animateur est d’orienter les étudiant·es et de leur exposer quelques techniques statistiques utiles à leurs travaux. Enfin, il les conduit à implémenter ces méthodes sur un logiciel de son choix (SAS, Stata, R, Gauss, Matlab…).

Proposer un sujet : stat_app(at)ensae.fr

Le groupe de lecture en économie et sociologie

Optionnel pour les élèves de deuxième année

Cet enseignement a pour but de familiariser les élèves avec la littérature académique en économie ou en sociologie. Il doit notamment les amener à saisir le rôle essentiel de la formulation des hypothèses ainsi que l’incidence de celles-ci sur les résultats obtenus. Il leur permet, dans le cas de l’économie, de construire des modèles et des méthodes économiques et économétriques et de s’entraîner à leur utilisation. Il doit permettre une meilleure maîtrise des concepts théoriques et des méthodologies étudiés dans les cours de microéconomie, de macroéconomie et d’économétrie.

La pédagogie retenue est celle de travaux par petits groupes sous la direction d’un animateur. En s’appuyant sur la lecture d’articles, les élèves doivent étudier plusieurs modèles et applications centrés sur un même thème et en faire une présentation synthétique. Par la suite, en se fondant sur la comparaison des approches existantes, ils peuvent proposer un projet d’application ou de développement.

Proposer un sujet : macroeconomie[at]ensae.fr

Le mémoire d'économie descriptive

Obligatoire pour les élèves de première année issus d’une filière à dominante mathématique

Cet enseignement a pour but de familiariser les élèves avec les thèmes contemporains en économie. Les élèves travaillent en petits groupe de 3 ou 4 élèves, sous la conduite d’un intervenant extérieur. En s’appuyant sur la lecture de références bibliographiques simples (presse, revue, rapports, etc.) fournies par l’encadrant et enrichie par les élèves, ces derniers doivent construire une argumentation structurée sur un sujet économique non technique. A l’issue du mémoire, les élèves doivent être capables de comprendre et analyser les enjeux d’une problématique économique ainsi que de produire un rapport écrit et réaliser une soutenance orale résumant leurs travaux.

Proposer un sujet : microeconomie[at]ensae.fr

Par ailleurs, le Business Data Challenge permet une collaboration étroite entre une entreprise, les élèves de la voie de spécialisation « Data science & Business Decision », et les enseignants-chercheurs de l’ENSAE Paris les encadrant, avec le soutien de Datastorm.

Le Business Data Challenge

Une entreprise propose, en collaboration avec les enseignants-chercheurs de l’école, un sujet économique ou financier et fournit les données sur lesquelles travaillent plusieurs groupes d’étudiants de 3e année du cycle ingénieur voie « Data science & Business Decision » et de Mastère spécialisé, de novembre à mai. L’ENSAE met à disposition des enseignants-chercheurs qui jouent le rôle de coach des équipes. Le Challenge, dans sa conception et son suivi, bénéficie du soutien de Datastorm, la filiale privée du GENES. Les équipes ont des réunions intermédiaires avec l’entreprise et Datastorm d’une part, avec les enseignants-chercheurs d’autre part.

L’optique générale du Challenge est une optique R&D : il s’agit pour les élèves d’explorer une nouvelle question business, et non de livrer une solution immédiatement industrialisable. L’essentiel du travail fourni par les élèves dans le cadre de ce projet porte sur l’analyse économique, la modélisation et la mise en œuvre des techniques de data science (économétrie et machine learning) sur les données réelles mises à disposition par l’entreprise sponsor. Un soin tout particulier est apporté au choix des méthodes afin qu’elles répondent à la problématique formulée par l’entreprise.

Les données sont stockées dans un espace sécurisé. Les élèves comme les professeurs signent un NDA.

La production finale est constituée d’un mémoire d’une vingtaine de pages en anglais, du rendu des codes informatiques documentés, et d’une soutenance orale en anglais devant le jury. L’équipe qui aura proposé la meilleure solution gagne un prix.

La participation de l’entreprise est de 25 k€.

En 2019-20, l’entreprise partenaire était C-Discount ; en 2020-21, le partenaire était Engie. Plus d’informations sur la page Data science & Business decision.

Pour toute information complémentaire, et si vous souhaitez proposer un projet, contactez Philippe Choné, chone@ensae.fr, professeur d’économie de l’ENSAE Paris.


Pour toute question ou renseignement complémentaire, contacter corporate@ensae.fr