INSEA

Institut National de Statistique et d'Economie Appliquée

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Formation à l'INSEA

 

Sous la tutelle du Haut Commissariat au Plan  (HCP), l’Institut National de Statistique et d’Economie appliquée (INSEA) est une école d’ingénieurs fournissant un enseignement de pointe dans diverses disciplines dont la statistique, la science de données, la finance, l’actuariat, l’économie et l'informatique.

En cet âge du data science et du big data, l’INSEA se positionne au cœur de ces domaines d’actualité, offrant ainsi des formations adéquates aux métiers de demain.

Considérant l’expérience à l’international un atout crucial pour les élèves ingénieurs, l’INSEA met à la disposition des étudiants, une multitude de programmes d’échange et de double diplôme dans plusieurs pays. L’institut forme ainsi des ingénieurs prêts à entamer une carrière professionnelle prometteuse. 

Les filières enseignées à l'INSEA portent sur les champs disciplinaires comme suit:

Actuariat-Finance

Objectifs

Le programme de la filière a connu une évolution importante d’une accréditation à une autre dans l’objectif de s’adapter aux besoins du marché et aux changements de la réglementation en Finance et Assurance. Il s’agit d’une formation solide dans les deux domaines les plus demandés actuellement dans le secteur assuranciel et financier : Actuariat et Finance du marché.

Cette formation continue à doté le secteur bancaire et celui de l’assurance de cadres de haut niveau ayant une culture globale des disciplines de la finance quantitative, la tarification et la gestion des risques au sein des compagnies d'assurance.

L’objectif est de former des ingénieurs capables d’innover et de proposer de nouvelles méthodes d’analyse afin de conduire jusqu’au bout des études pour modéliser mathématiquement les risques financiers et assuranciels (élaboration et valorisation des contrats d'assurance, évaluation de produits dérivés, choix d'investissements, gestion des risques financiers …).

La formation accorde aussi une grande importance aux aspects juridiques, comptables, fiscaux et commerciaux dans lesquels se situe l’intervention de l’ingénieur actuaire financier. Le cursus de la filière Actuariat-Finance se caractérise par la richesse des cours avancés en statistique, économétrie et économie financière, ainsi qu’un niveau élevé en mathématiques appliquées.

Le cursus universitaire d’un actuaire, de niveau Bac+5, est de nature scientifique, avec un caractère pluridisciplinaire marqué. Spécialiste de la gestion des risques, l'actuaire ou ingénieur du risque est chargé de proposer des modèles stochastiques, basés sur la théorie des probabilités, permettant de gérer l'évolution incertaine de l'environnement assurantiel et financier.

Cependant, l’actuaire n’utilise pas que des outils mathématiques, mais son travail aboutit à des décisions d’ordre économiques et financières. Pour cela, il doit également disposer d’une connaissance approfondie en économie, en droit, en fiscalité, en informatique et en gestion et management.

Débouchés

Les lauréats de la filière Actuariat-Finance peuvent exercer des métiers d’ingénierie aussi variés que:

Actuaire

Ingénieur recherche et développement « quants »

Financial and Actuarial Data scientist

Traders

Ingénieurs financiers

Gestionnaire de portefeuille

La multiplication des secteurs d’activité qui recourent désormais à des profils d’actuaires et financiers est sans doute le point le plus marquant qui modifie les possibilités de débouché professionnel. Les banques, les compagnies d’assurance, les mutuelles et institutions de prévoyance, les caisses de retraites, les cabinets d’audit et de conseil, les salles des marchés, etc., recrutent de plus en plus de spécialistes en modélisations prévisionnelles.  

Les perspectives de carrières sont extrêmement variées, ce qui constitue un des principaux attraits de la formation. En 2021, le métier d’actuaire a fait partie des « Ten Best jobs of 2021 : www.careercast.com/jobs-rated/best-jobs-2021 »

Biostatistique, Démographie et Big Data

OBJECTIFS DE LA FORMATION

L’objectif de la filière Biostatistique, Démographie et Big Data est de former les étudiants à des métiers pluridisciplinaires combinant la Statistique (et son corollaire « Mégadonnées »), la Démographie, le Biomédical et les outils (langages et plateformes) du Big Data.

Le cursus de la filière assure une formation pluridisciplinaire se caractérisant par la richesse des cours avancés en statistique/Biostatistique, démographie, sociologie et développement durable, méthodologie d’enquêtes et sondage et techniques de prévision et par la capacité d’utiliser autant les données classiques que les sources non conventionnelles telles que les données provenant des traces du Web (Internet des Objets, Réseaux sociaux, données satellitaires, téléphonie mobile…) avec une valeur ajoutée des connaissances et de méthodes de machine learning pour l’utilisation du Big Data. 

En plus des méthodes classiques appliquées en démographie et en santé/ épidémiologie, une partie du cursus visera à montrer comment on peut surmonter les limites des approches traditionnelles en utilisant des méthodes et des sources de données innovantes, allant des tweets géolocalisés à la généalogie en ligne. L’accent sera particulièrement mis sur

(i) les défis méthodologiques tels que les questions liées aux biais, ainsi que sur

(ii) la manière de collecter des données ouvertes à partir du World Wide Web.

Cette formation est liée aux différentes méthodes de l'analyse des populations (analyse démographique et statistique, techniques d'enquêtes, prévision…) et à l’étude des contextes historiques, sociologiques, biologiques, sanitaires/ épidémiologiques..., des comportements démographiques, en utilisant non seulement des données et des méthodes classiques mais également celles développées à l’ère du Big data.

DÉBOUCHÉS DE LA FORMATION

Les lauréats de la filière Biostatistique, Démographie et Big Data seront capables de dominer les aspects technique et socio-économique qui les qualifieront à exercer des métiers d’ingénierie aussi variés que :

  • Expert Démographe

  • Bio-démographe

  • Spécialiste en dynamique de la population

  • Spécialiste en développement durable

  • Statisticien

  • Biostatisticien

  • Méthodologue au sein des instituts de sondage, des grandes entreprises des administrations et des sociétés de conseil 

  • Spécialiste en données, plateformes et langages du Big Data orientés démographie et santé

Data and Software Engineering

OBJECTIFS DE LA FORMATION

Les évolutions récentes en informatique déplacent de plus en plus les activités de développement logiciel vers l’intégration des technologies de traitement de données à grande échelle, en vue d’obtenir des systèmes reposant sur une architecture robuste et évolutive. Les connaissances dispensées dans la filière Data and Software Engineering suivent cette tendance et sont de nature à permettre aux futurs ingénieurs d’accéder rapidement aux fonctions d’ingénieur de données ou de consultant en développement logiciel. Ainsi, cette filière élargit considérablement le spectre des débouchés offerts à nos étudiants, d’autant plus que l’INSEA demeure l’un des seuls établissements d’ingénieurs marocains à proposer un tel cursus.

L’objectif est de fournir une formation polyvalente :

  • L’ingénieur doit acquérir, lors de ses études, des bases solides qui s’alignent à la formation de base de l’ingénieur informaticien;

  • L’ingénieur bénéficie d’une formation en ingénierie de données qui couvre l’ensemble des domaines liés à l’exploitation, la gestion et l’analyse de grands volumes de données;

  • L’ingénieur acquiert des compétences approfondies en génie logiciel et systèmes d’information pour être capable d'intervenir dans toutes les phases du cycle de vie d'un logiciel à la fois au niveau de la conception et la spécification et aussi au niveau de la réalisation;

  • L’ingénieur profite aussi de cours complémentaires à la formation en Mathématique, Recherche Opérationnelle, Statistique, Economie, Entreprenariat, Sociologie, Communication et Langues.

Cette formation polyvalente permet à l’ingénieur des données et des logiciels de l’INSEA d’analyser tout type de problèmes, de proposer des solutions informatiques de qualité, d’intégrer aisément le monde professionnel et d’intervenir dans tous les domaines et spécialisations de l’ingénierie des données et des logiciels.

DÉBOUCHÉS DE LA FORMATION

La formation proposée suit les tendances du marché qui

Concernent les profils suivants :

  • Architecte des SI

  • Développeur des SI

  • Développeur Full Stack

  • Ingénieur Qualité

  • Ingénieur DevOps

  • Concepteur des systèmes décisionnels

  • Chef de projet en développement informatique

  • Consultant en business intelligence

  • Développeur mobile

  • Ingénieur Big Data

  • Ingénieur en intelligence artificielle

  • Consultant en Machine & Deep Learning

Data Science

OBJECTIFS DE LA FORMATION

 L’objectif de la filière est de former un profil spécialisé dans la gestion et l'analyse pointue de données massives « Big Data ». Ce profil recherché, à savoir le « Data Scientist », est une intégration des profils « Data Analyst » et « Data Engineer » ; il est capable de générer des valeurs prédites à partir de données brutes. Il détermine en se basant sur des sources de données multiples, dispersées et non structurées, des modèles de prédiction et des indicateurs permettant la mise en place d'une stratégie répondant à une problématique précise. Il est donc spécialisé en Informatique, Statistique et Mathématiques Appliquées.

L’ingénieur bénéficie aussi de cours en Economie, Entreprenariat, Sociologie, Communication et langues pour renforcer des compétences en Soft Skills.

Cette formation triplement polyvalente permet à l’ingénieur Data Scientist de l’INSEA d’analyser tout type de problèmes reliés aux données massives, de proposer des solutions informatiques et des modèles de prédictions adaptés et de qualité, d’intégrer aisément le monde professionnel, et d’intervenir dans tous les domaines et spécialisations de la Data Science.

 DÉBOUCHÉS DE LA FORMATION

 La formation proposée suit les tendances du marché qui concernent les profiles suivants :

  • Consultant en Data Science

  • Consultant Data Analyst

  • Consultant Business Analytics

  • Consultant Data Architect

  • Consultant Machine Learning et Deep Learning

  • Consultant en Ingénierie de données

  • Ingénieur Big Data

  • Concepteur des Systèmes d’information Décisionnels

  • Gestionnaire et développeur de projets informatiques orientés vers la Data « Data driven »

  • Consultant en modélisation des systèmes complexes

Economie Appliquée, Statistique et Big Data

OBJECTIFS DE LA FORMATION

L’objectif de cette filière est de former les étudiants aux différentes techniques permettant d'acquérir un profil d'ingénieur statisticien-économiste dont les compétences peuvent s'employer dans tous les secteurs de l'économie, de l’industrie et des services. A l'issue de cette formation, les étudiants seront capables de s'adapter à des problématiques provenant de différents secteurs d'activités, d’innover et d’utiliser de nouvelles méthodes de collecte de l’information, de traitement et d’analyse statistique et économétrique afin de conduire des projets répondant aux besoins de l’administration ou du secteur privé : l'industrie, le secteur bancaire, les instituts de sondage, les services, etc.

Le cursus de la filière Economie Appliquée, Statistique et Big data assure une formation pluridisciplinaire se caractérisant par la richesse des cours avancés en statistique, économétrie, modélisation économique, modélisation statistique, analyse d’impact, méthodologie d’enquêtes et sondage, techniques de prévision, finance de marché, marketing, ainsi qu’un niveau élevé en mathématiques appliquées.

DÉBOUCHÉS DE LA FORMATION

Les ingénieurs diplômés de cette filière auront toutes les compétences pour occuper rapidement des responsabilités de cadres supérieures dans les domaines de l’administration, l'industrie, les banques, l'environnement, les services, le consulting, etc. Les lauréats de cette filière seront capables de dominer les aspects techniques et managérials qui les qualifient à exercer des métiers d’ingénierie aussi variés que :

  • Économètre

  • Économiste quantitativiste

  • Evaluateur et analyste des politiques publiques

  • Statisticien

  • Prévisionnistes

  • Méthodologue au sein des instituts de sondage, des grandes entreprises, des administrations et des sociétés de conseil.

Sciences de la décision et Recherche Opérationnelle

OBJECTIFS DE LA FORMATION

L’objectif de la filière des Sciences de la Décision et Recherche Opérationnelle est de doter l’ingénieur de compétences en développement et implémentation de modèles mathématiques ou de simulation et de former ainsi des ingénieurs polyvalents capables d’étudier et de résoudre grâce aux méthodes de la Recherche Opérationnelle (approches exactes, algorithmiques et heuristiques) des problèmes de décision concrets et complexes se posant à divers niveaux dans les organisations, notamment :

  • celles du monde industriel. On peut citer les problèmes de Logistiques et de distribution, de localisation, de transport, de gestion des stocks et de la production, de planification, d’emploi du temps, de files d’attente, de qualité et fiabilité des systèmes, d’équipement, de choix de projet et d’affectation du

  • personnel

  • celles du secteur bancaire. On peut citer les problèmes d’optimisation de portefeuille d’actions, de la gestion des encaisses, de placements et d’allocation de fonds

  • celles du secteur informatique. On peut citer les problèmes de génie logiciel, de systèmes d’information et de traitement des données.

DÉBOUCHÉS DE LA FORMATION

L’ingénieur de cette filière DSOR peut exercer son métier dans tous les grands secteurs et s'adapter facilement avec les tendances actuelles du marché du travail. On peut notamment citer :

  • les cabinets de conseil en Data science

  • la production, la logistique, le transport

  • les télécommunications

  • l'énergie

  • l’aéroportuaire et le ferroviaire

  • les organismes financiers, la banque et l’assurance

  • les cabinets d’audit et les bureaux d’études

  • les sociétés informatiques

  • les services d’études des administrations

  • les centres universitaires et de recherche