Département Fondamentaux Scientifiques

Le département Fondamentaux Scientifiques, rattaché à la Direction des Programmes :

• est en charge de l’organisation des enseignements liés aux mathématiques, à la physique-chimie et à l’électronique
• développe une activité de recherche propre en probabilités et statistiques et contribue à l’activité de recherche des CERI de l’école ainsi que de certains laboratoires de recherche de l’Université de Lille
• contribue à d’autres activités en lien avec les autres structures de l’école. 

Le département est composé de 13 enseignants et enseignants-chercheurs permanents, dont 6 personnels de l’Université de Lille mis à disposition de l’IMT dans le cadre de la convention de partenariat :

• 6 permanents de mathématiques ;
• 7 permanents de physique et d’électronique.

Le département Fondamentaux Scientifiques est impliqué dans le cycle préparatoire et les cursus FISE, FCD et FISA-TI. De par la nature fondamentale des enseignements relevant du département, ceux-ci sont concentrés en début de cursus pour les élèves en formation initiale ou continue, afin d’assurer les bases nécessaires pour les enseignements plus professionnalisants programmés en fin de cursus. Il contribue aussi à l’animation de MOOC grand public et aux missions générales d’encadrement d’étudiants et d’apprentis, aux épreuves de sélection…

Il peut également produire des rapports et analyses à l’intention de la direction ou de tout autre entité de l’école et peut développer des outils adaptés.

La recherche développée au sein du Département Fondamentaux Scientifiques porte sur l’étude des propriétés macroscopiques émergentes dans des modèles stochastiques complexes décrits à l’échelle microscopique.

Plus spécifiquement, nos thèmes d’études sont les suivants :

• Graphes aléatoires, géométrie stochastique et processus ponctuels ;
• Modèles de percolation discrète et continue ;
• Application de la percolation à la description de phénomènes de connectivité dans des réseaux télécom Device-to-Device ;
• Arbres aléatoires, grands arbres aléatoires et statistique pour des données structurées hiérarchiquement