Les métiers
du numérique

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J'aime les mathématiques

Découvrez un ou plusieurs métiers liés aux mathématiques et au numérique. Attention, il s’agit d’exemples, la liste proposée n’est pas exhaustive.
Souvenez-vous : le meilleur moyen de choisir un métier part de vous, de vos recherches et de vos modes de communication lors des salons, avec vos professeurs, Psy-EN, conseillers et parents.
Pour commencer, interrogez-vous : en quoi les savoirs, savoir-faire et la pensée réflexive liés aux mathématiques seront utiles à l’exercice des métiers proposés? De quelle manière les outils et compétences numériques interviennent-ils dans ces métiers ?

Métiers associés

Chercheur ou chercheuse en mathématiques

En chimie, en physique ou en biologie…, des découvertes continuent régulièrement d’être faites, qui posent de nouvelles questions aux mathématiciens. Ceux-ci doivent inventer de nouveaux outils pour les résoudre. Dans ce domaine, les maths ont besoin du numérique et réciproquement. Un exemple proche de nous : le GPS de votre téléphone. Pour calculer votre position exacte sur la terre, il envoie d’abord un message à des satellites. Les satellites lui renvoient ce message et le GPS calcule votre position. Pour que celle-ci soit correcte, il faut que les mathématiciens lui aient donné les bonnes formules pour faire ce calcul. C’est un travail d’équipe.

  

Data Scientist

Le ou la Data Scientist a une expertise de la gestion et de l'analyse pointue de données massives (big data). Sa mission :  déterminer à partir de sources de données multiples et dispersées (dans les différents serveurs d’une entreprise, dans ses filiales…), des indicateurs permettant la mise en place d'une stratégie répondant à une problématique donnée. Par exemple établir le nombre de sièges (et donc de trains) qui devront être disponibles pour telle ou telle destination ou encore prédire les risques de pannes d’une machine. Les Data Scientists sont spécialisés en statistiques, mathématiques et informatique. Pour apporter du sens aux données et permettre ainsi à l’entreprise de prendre des décisions adaptées, bien comprendre le secteur ou le projet à analyser est indispensable et relève de ses compétences professionnelles.

  

Expert ou experte en cybersécurité

Les cyberattaques sont de plus en plus importantes, tant en nombre qu’en intensité. Elles touchent aussi bien des particuliers que des entreprises, des administrations (et jusqu’à certains hôpitaux !). Parallèlement, de plus en plus d’objets sont connectés à internet, ce qui multiplie les risques. Il est donc devenu indispensable de tester et de protéger les systèmes et toutes les données en circulation sur le web. C’est le métier des experts en cybersécurité. Qui dit protection des données, dit sécurisation des paiements (sur internet ou sans contact) mais aussi protection des informations personnelles, des coordonnées, des dossiers médicaux, avec l’aide d’outils numériques et de calculs mathématiques.

    

Ingénieur ou ingénieure en intelligence artificielle 

Ingénieur ou ingénieure, expert ou experte en intelligence artificielle : ces professionnels travaillent sur des projets qui vont rendre autonomes des ordinateurs (et des machines, objets, robots, véhicules…) : ils seront dotés de logique, d’une capacité à apprendre à partir des données qui leur seront soumises et pourront prendre des décisions. Les domaines d’application n’ont quasiment que l’imagination pour limite et on trouve déjà des cas d’usage dans la recherche de traitement médicaux et l’aide au diagnostic, la conception de véhicules autonomes, la robotique, l’évaluation des risques, les assistants personnels… Les compétences utilisées par les ingénieurs IA ? Statistiques et analyse des données (data science), apprentissage automatique (machine learning, deep learning), algorithmes évolutionnaires (qui fonctionnent un peu comme des organismes vivants), langages informatiques… Ce sont des domaines complexes sur lesquels on travaille en équipe avec aussi, par exemple, des spécialistes en sciences humaines.

 

Statisticien ou statisticienne

Opinions politiques, potentiel commercial d'un produit, pratiques sportives... Sur des sujets variés, les statisticiens recueillent les avis ou les données chiffrées et en proposent une synthèse accessible aux non-initiés. Dans des domaines multiples : industrie, administration, médias... Pour récupérer et traiter l’ensemble des informations et des données dont il a besoin, les statisticiens utilisent des logiciels. Pour effectuer des simulations et établir des hypothèses d’évolutions (probabilités), ils peuvent s’appuyer sur des algorithmes. L’utilisation du Big Data (données massives), associé à du machine learning (un ordinateur que l’on dote d’algorithmes auto-apprenants) est une piste en développement pour prédire des comportements ou des événements.