Le Groupe ENSAE-ENSAI aborde la rentrée 2026-2027 avec plusieurs annonces qui dessinent une même direction, celle du renforcement de son positionnement sur la statistique, la science des données et l’intelligence artificielle, à travers ses deux écoles, son laboratoire de recherche et son organisme de formation continue.
« Cette rentrée témoigne de la capacité du Groupe à faire évoluer ses formations et sa recherche au rythme des transformations de la science des données et de l’intelligence artificielle »
Catherine Gaudy, directrice générale du Groupe ENSAE-ENSAI
À l’ENSAE Paris, l’éthique des données devient un passage obligé
À l’ENSAE Paris, L’apprentissage statistique prend une place plus importante dans le cycle ingénieur dès la deuxième année, avec une séquence qui mêle enseignements théoriques et pratiques. En troisième année, les élèves devront désormais suivre au moins un cours avancé consacré à l’éthique ou au droit des données à l’ère de l’intelligence artificielle. Les Data Challenges, qui confrontent les étudiants à des problématiques réelles d’entreprises, s’ouvrent à toutes les voies de spécialisation, tout comme le Mastère Spécialisé Data Science, récemment enregistré au RNCP et désormais accessible en alternance. La semaine consacrée à l’approfondissement du projet professionnel, début septembre, a par ailleurs permis aux élèves de deuxième année de visiter 22 entreprises et services publics. Deux formations font enfin leur première rentrée, le MSc&T AI for Markets and Quantitative Investment, porté conjointement avec l’École polytechnique, et une majeure computational social science au sein du Master quantitative sociology and demography.
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L’ENSAI fait son entrée dans le classement de Shanghai
L’ENSAI intègre pour la première fois le classement mondial de Shanghai en statistique, qui ne recense que 300 établissements dans le monde et seulement 16 universités ou écoles françaises. Un résultat que l’école elle-même qualifie de significatif pour un établissement spécialisé de sa taille, ce classement reposant uniquement sur des indicateurs de production, de qualité et d’impact de la recherche, sans ajustement lié à la taille des établissements. Deux nouvelles filières de troisième année accompagnent cette reconnaissance, l’une sur la Data Science et l’apprentissage automatique avancé, centrée sur l’explicabilité et l’interprétabilité des modèles au service des enjeux industriels et de défense, l’autre sur la Data Science pour l’économie et la finance, pensée pour des ingénieurs capables de conjuguer théorie économique, méthodes statistiques et outils de machine learning récents.
Le CREST passe à 332 chercheurs avec quatre nouvelles arrivées
Le CREST, laboratoire de recherche du Groupe, accueille quatre nouveaux enseignants-chercheurs, portant ses effectifs scientifiques à 332 personnes. Leurs spécialités couvrent la sociologie computationnelle, les migrations et les comportements politiques, l’organisation industrielle et la politique de la concurrence, ainsi que les mathématiques financières et actuarielles, une partie de ces recrutements étant financée par l’Institut Polytechnique de Paris via Hi! Paris. Deux arrivées supplémentaires sont déjà prévues, en janvier puis à l’automne 2027, pour renforcer les quatre pôles du laboratoire, économie, statistique, finance-assurance et sociologie, aux côtés de neuf nouveaux postdoctorants et dix-huit doctorants.
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Une première promotion diplômée pour la certification en intelligence artificielle
L’ENSAE-ENSAI Formation Continue a diplômé fin juin sa toute première promotion inter-entreprises de la Certification Ingénierie de l’Intelligence Artificielle, réunissant des cadres issus de secteurs aussi variés que l’industrie, la finance, le numérique ou l’hôtellerie. Une deuxième promotion est actuellement en formation, et une troisième doit débuter le 14 décembre, avec encore quelques places disponibles. Lancé en 2025, ce cursus de 18 jours répartis sur six mois vise à donner aux professionnels de la data des compétences opérationnelles pour concevoir et déployer des solutions d’intelligence artificielle en entreprise, entre machine learning, IA générative appliquée au texte et à l’image, agents autonomes et enjeux réglementaires associés.
