Master Mathematics and Economic Decision

Mathématiques

Statistique

Brochure

  • Langue d'enseignement Anglais

  • Durée 2 ans

  • ECTS 120

  • Type de programme Formation initiale

  • Diplôme Diplôme national

Le programme de master Mathematics and Economic Decision, d’une durée de deux ans, est une formation en mathématiques appliquées et statistiques de la Toulouse School of Economics - TSE. Il bénéficie des ressources des départements de mathématiques et d’économie de TSE. L’interdisciplinarité revêt une grande importance dans les développements récents de la recherche, par exemple à la frontière entre l’optimisation et les statistiques. Ces développements trouvent des applications nombreuses et naturelles en économie et dans l’industrie : intelligence artificielle, Big Data, théorie des jeux, analyse en haute dimension, apprentissage automatique, analyse des réseaux, analyse stochastique, etc.

La première année est consacrée à l’acquisition de connaissances étendues et rigoureuses en mathématiques et en statistiques, ainsi qu’à leurs applications en économie.

La deuxième année s'adresse aux étudiants souhaitant suivre une formation axée sur la recherche en mathématiques appliquées et en statistiques. Elle est proposée en partenariat avec le Master « Recherche et innovation » de l'Université Toulouse III - Paul Sabatier. Les étudiants souhaitant poursuivre en doctorat y trouveront la première année du programme doctoral en mathématiques appliquées et statistiques à TSE, qui correspond à la première année du programme de doctorat selon le système nord-américain. L'équipe pédagogique du programme aide ces étudiants à obtenir des financements et à percevoir une rémunération pour les années restantes de leur doctorat. L'offre de cours proposés par les départements d'économie, en particulier ceux de la filière doctorale en économie, et d'informatique permet de mener des thèses à forte dimension interdisciplinaire.

La deuxième année du master convient également aux étudiants qui préfèrent s’orienter vers une insertion professionnelle dès la fin du master et vers des postes exigeant une solide formation méthodologique axée sur la recherche, par exemple en tant qu’ingénieur mathématicien doté d’une solide formation en économie.

Les étudiants peuvent également, à l’issue de la première année, postuler à d’autres programmes de master de deuxième année proposés par la TSE. La deuxième année du Master Data Science for Social Science est particulièrement adaptée à une insertion professionnelle après le master. Les étudiants intéressés par un doctorat en économie peuvent postuler à au Master 2, Economic Theory and Econometrics.

Le programme est certifié par l’ANITI, le pôle d’intelligence artificielle de Toulouse. Plusieurs professeurs occupent des chaires de recherche de l’ANITI.

Programme 2026-2027

M1 "Applied Mathematics, Statistics" - Mathematics and Economic Decision - Voie Internationale

(Les syllabi sont mis à jour régulièrement, documents non contractuels)

SEMESTRE 1

SEMESTRE 2

Cours obligatoires :

  • Advanced Analysis
  • Probability and Statistics for Data Science
  • Introduction to Convex Optimization for Machine Learning*
  • Intermediate Econometrics *
  • Computational Data Science (Python)*
  • FLE
  • Professional Development 

Cours obligatoires :

Cours obligatoires uniquement pour les étudiants souhaitant poursuivre en M2 MED

  • Games and Convergence to Equilibria (enseigné au 1er semestre)
  • Advanced Mathematics and Statistics

2 option au choix parmi 4 :

Options :

Pour les étudiants souhaitant poursuivre en M2 MED :* (3 options sur  7)

  • Martingales Theory and Applications****
  • Stochastic Methods for Optimization and Sampling
  • Topics in AI**
  • Time series
  • Dynamic Optimization
  • Market Finance
  • Corporate finance

Parcours Econometrics and Economics:* (5 options au choix sur 13)

  • Games and Convergence to Equilibria (enseigné au 1er semestre)
  • Advanced Mathematics and Statistics
  • Stochastic Methods for Optimization and Sampling **
  • Topics in AI **
  • Martingales Theory and Applications****
  • Dynamic Optimization
  • Program Evaluation **
  • Time series **
  • Market Finance**
  • Advanced Macroeconomics **
  • Advanced Microeconomics **
  • Corporate Finance**
  • Industrial Organization **

Facultatif : Math Camp

 UE15 - Stage ou Mémoire++

* L'étudiant choisit entre le parcours menant au M2 MED et le parcours Econometrics and Economics qui mène au M2 Economic Theory and Econometrics

++ Note plancher 10/20.

** Les directeurs des Masters 2 recommandent les options suivantes :

  • Topics in AI or Stochastic Methods for Optimization and Sampling or Time Series: M2 D3S
  • Industrial Organization: M2 EMO
  • Corporate Finance et Market Finance: M2 Finance
  • Time Series et Program Evaluation: M2 EEE
  • Program Evaluation: M2 EEE, M2 ETE
  • Advanced Macroeconomics: M2 ETE
  • Advanced Microeconomics: M2 ETE

*** Cours de remise à niveau en mathématiques, ouvert aux étudiants de M1 et M2 (consultez l'annonce publiée sur le site web pour connaître les dates exactes ; les cours ont généralement lieu fin août)
Courses Topics in AI and Stochastic Methods for Optimization and Sampling are only open to the first 45 applicants.

**** Pour choisir le cours Martingales Theory and Applications au 2e semestre, les étudiants doivent avoir préalablement suivi le cours Markov Chains and Applications au 1er semestre

Bonification

La pratique d'une activité sportive ou culturelle, l'engagement citoyen ou une activité professionnalisante peuvent donner lieu à des points de bonification. Pour en savoir plus, reportez-vous aux modalités de contrôle des connaissances (MCC) de la formation ci-contre.

Programme 2026-2027

M2 Applied Mathematics, Statistics - Mathematics and Economic Decision, Voie Internationale
(Les syllabi sont mis à jour régulièrement, documents non contractuels)

SEMESTRES 3 - 4 

Cours obligatoires :

Reading course (6 credits)

Chaque étudiant est encadré par l’un de nos enseignants pour travailler sur un ouvrage de niveau recherche et préparer un exposé ainsi qu’un rapport portant sur un aspect particulier de celui-ci.

Voici une liste d’exemples de thèmes abordés les années précédentes :  

  • Optimal Transport and its Applications (J. Bolte) · American Options (S. Villeneuve)
  • Functional Data Analysis and Detection of Changes in the Mean Function (D. Paindaveine)
  • Reproducing Kernel Hilbert Spaces and Applications (C. Thomas)
  • Solutions of Stochastic Differential Equations (S. Villeneuve)
  • Ising Model and Mean Field Theory Solution in Economics and Social Sciences (A. Blanchet)
  • The Delegation Problem (D. Martimor)
  • A Theoretical Primer on the Neural Tangent Kernel (J. Chhor)
  • Langevin Diffusion as a Wasserstein Gradient Flow (S. Villeneuve)
  • Linearization of Dynamical Systems (J. Bolte)
  • Feynman-Kac Framework for Parabolic PDEs: Foundations and Application to Option Pricing (E. Votchkova)
  • Repeated Games (J. Renault and J. Hörner)

Cours Avancés en 2026/2027

Cours Avancés en 2025/2026

Options (total 30 crédits ECTS):

Cours par des intervenants extérieurs

En 2026-2027:

  • Policy Gradient Methods and Large Language Models  (G. Mahajan) (3 crédits)

2 cours additionnels valant 3 crédits ECTS seront annoncés bientôton

En 2025-2026:

  • An Introduction to viscosity solutions with applications in Economics  (A. Davini) (3 crédits)
  • Strategic aspects of bandit models (E. Shmaya) (3 crédits)
  • Functional Data Analysis (D. Paindaveine) (3 crédits)

En 2024-2025:

  • Statistical theory of deep learning  (J. Schmidt-Hieber)
  • Selected topics in nonsmooth optimization (G. Li)
  • Bi level optimization (D. Salas)

Un cours (6 crédits ECTS) du Master Recherche et Innovation à l'Université Toulouse III - Paul Sabatier (Entre 4-A9) : https://departement-math.univ-tlse3.fr/m2ri-syllabus-2026-2027

Cours de M1 MED également disponibles en M2 :

  • Advanced Analysis (S. Villeneuve) (3 crédits), fortement recommandé pour ceux qui entrent directement en M2 MED
  • Mathematical Game Theory (J. Renault) (3 crédits)
  • Martingale Theory and Applications (J. Chhor and L. Miclo) (3 crédits)

IA, Machine Learning, Econométrie et Statistiques (")

  • Advanced Topics in AI – Applied: Graphs in Machine Learning (A. Azize) (3 crédits)
  • Behavioral Science for Ethics in AI (JF Bonnefon) (3 crédits)
  • Big Data Management with AI and Cloud Computing (3 crédits)
  • Mathematics of Machine and Deep Learning Algorithms (E. Pauwels) (6 crédits)
  • Optimization for Deep Learning (J. Bolte) (3 crédits)
  • High-Dimensional Statistics and Econometrics (E. Gautier) (3 crédits)
  • Econometrics 1 (P. Lavergne and E. Gautier) (6 crédits)
  • Econometrics 2 (N. Meddahi and K. Jochmans) (6 crédits)
  • Extreme Risk Analysis (A. Daouia) (3 crédits)
  • Nonparametric Models (A. Daouia) (3 crédits)
  • Survey Sampling (A. Ruiz-Gazen) (3 crédits)
  • Graph Analysis (M. Hoffman) (3 crédits) 

(")
- Les estimations non paramétriques sont enseignées dans les cours « Econometrics 1 » et « Nonparametric Models ».
- L'inférence causale est enseignée dans les cours « High-Dimensional Statistics and Econometrics », « Econometrics 1 » et « Econometrics 2 ».
- « Mathematical Game Theory » en M1 est aussi utile pour l'IA (IA multi-agents, apprentissage par renforcement, apprentissage en ligne, calibrage et théorie algorithmique des jeux).

Économiee and Mathématiques

  • Game Theory  (A. Sanktjohanser and S. Shahanaghi) (6 crédits)
  • Topics in Econometrics and Empirical Economics (6 crédits)
  • Optimization for Economics (D. Martimort and A. Smolin) (6 crédits)
  • Stochastic Optimal Control in Economics (S. Villeneuve and JP. Decamps) (6 crédits)

Économie

  • Economic Theory  (T. Mariotti and A. Smolin) (6 crédits)
  • Microeconomics 1 (F. Salanié and T. Mariotti) (6 crédits)
  • Macroeconomics 1 (F. Collard and C. Hellwig) (6 crédits)
  • Microeconomics 2 (P. Rey) (6 crédits)
  • Advanced IO ( D. Jeon and A. De Cornière) (6 crédits)
  • Structural Models and Policy Evaluation (O. De Groote) (6 crédits)
  • Institutions and Political Economy (J. Miquel-Florensa) (6 crédits)
  • Contract Theory (6 crédits)
  • Empirical IO (3 crédits)
  • Topics in Econometrics (3 crédits)
  • Empirical and Structural Econometrics (P. Diegert) (3 crédits)
  • Topics in Incentive Theory: Markets and Contracts (A. Attar) (3 crédits)
  • Learning in Games (B. Ziliotto)  (3 crédits)
  • Learning and experimentation (J.Hörner) (3 crédits)

Finance

  • Capital Markets (A. Guembel and F. Declerck) (6 credits)
  • Corporate Finance: Theory and Empirics (U. Hege and S. Rossetto) (6 credits)

Computer Science

Obligatoire :

Mémoire ou Stage, par exemple :

  • Signals on a Graph: Event-Centric GNN Forecasts of Pre-Earning Straddle P&L Prediction (stage à BNP)
  • A Deep Learning Module for Brain Decoding and Encoding (stage au Centre de Recherche Cerveau et Cognition)
  • Computable General Equilibrium Modelling in Environmental Economics (stage à OECD)
  • Quasi-Gradient Systems and Metrics (mémoire)
  • Accelerating Simulated Annealing via Optimal Transport (mémoire)
  • Nonparametrics and Neural Networks: Minimax Rates & Implicit (mémoire)
  • The Welfare Implications of Expanding the Action Space with Outside Option in Social Learning (mémoire)
  • Beyond Large Support in Nonparametric Models of Causal Inference (mémoire)

Facultatif :

  • Statistical Software: R
  • Statistical Software: Python

Math Camp :*

  • Algebra Refresher*
  • Probability Refresher*
  • Optimization Refresher*
  • Econometrics Refresher*
  • Economics refresher*

* Cours de remise à niveau en mathématiques, ouvert aux étudiants de M1 et M2 (consultez l'annonce publiée sur le site web pour connaître les dates exactes ; les cours ont généralement lieu fin août)

Bonification

La pratique d'une activité sportive ou culturelle, l'engagement citoyen ou une activité professionnalisante peuvent donner lieu à des points de bonification. Pour en savoir plus, reportez-vous aux modalités de contrôle des connaissances (MCC) de la formation ci-contre.

À TSE, l’apprentissage est enrichi par des intervenants extérieurs, majoritairement des professionnels issus de secteurs variés. Ces experts apportent leur expérience pratique et leurs perspectives concrètes, en complément des enseignements dispensés par nos professeurs académiques. Cette synergie offre aux étudiants une formation ancrée à la fois dans la théorie et dans les réalités du monde professionnel.

Master 2, Semestre 1 

  • Sylvia Gil Casals (Data Scientist at microsoft and INSA Toulouse), Mathematics of Machine and Deep Learning Algorithms  + Data mining
  • Adil Zouitine (Teacher at ISAE Supaéro) Mathematics of Machine and Deep Learning Algorithms

Master 2, Semestre 2 

95 % des diplômés titulaires d’un diplôme de mathématiques bac+5 trouvent un emploi dans les six mois, contre seulement 80 % de ceux qui ont suivi d’autres filières à l’université. 

  • Les secteurs de haute technologie (énergie, recherche pétrolière, chimie, etc.) ont des besoins importants dans le domaine des mathématiques.
  • Le secteur du conseil (instituts de sondage, cabinets de conseil, entreprises de services numériques, etc.) offre d’importantes opportunités d’emploi aux ingénieurs en mathématiques appliquées, chargés de la conception et de l’exploitation de bases de données.
  • Le secteur bancaire, des assurances et de la finance est toujours à la recherche de bons mathématiciens pour calculer les risques et minimiser les pertes. 
Débouchés professionnels :
  • Enseignant-chercheur dans une université
  • Préparation aux concours de l’enseignement supérieur : CAPES, agrégation.
  • Ingénieurs de recherche
  • Ingénieurs de recherche en modélisation mathématique
  • Ingénieur en mathématiques appliquées
  • Responsable de recherche statistique dans une banque ou une compagnie d’assurance.
  • Concours de la fonction publique et des collectivités territoriales.
  • Analyse et ingénierie financières
  • Études de gestion et d’ingénierie, recherche et développement industriel

Ressources pour consulter les offres d’emploi :

Ressources en anglais :

L'admission s'effectue sur critères d'excellence académique.

Les cours étant dispensés entièrement en anglais, un certificat de langue anglaise niveau C1 peut être requis selon le profil du candidat (IELTS Academic, TOEFL iBT ou CAE).

Les candidats qui n’ont pas obtenu de diplôme de l’enseignement supérieur français devront soumettre leurs résultats au test GRE.

Admission en 1re année :

L'accès à la première année est arrêté à compter de la campagne 2026 en vue de la rentrée 2026-2027. En prévision de la rentrée 2027-2028 les candidatures se font sur le Diplôme de TSE - TSE Master of Science.

Admission en 2e année :

Les étudiants ayant validé le M1 Economics ou Applied Economics de TSE seront admis à condition d'avoir suivi les cours recommandés pour cette spécialisation et d'y avoir obtenu des résultats suffisants.

Les étudiants externes peuvent candidater s’ils ont validé un diplôme de niveau Licence de 4 ans ou un Master dans le domaine de l’économie ou des mathématiques appliquées.

Calendrier
  • Période de candidature d'automne (bourse Eiffel) : du 22 octobre au 11 novembre 2026
  • Période de candidature d'hiver : du 11 janvier au 1er février 2027
  • Période de printemps (uniquement pour les étudiants ayant obtenus d'un diplôme français) : du 25 mars au 13 avril 2027

Candidater

Contacts

Responsable du programme 1re année Stéphane Villeneuve

Responsable du programme 2e année Eric Gautier

Scolarité Master 1 Sabine Cockenpot

Photo Laurence Delorme

Scolarité Master 2 Laurence Delorme

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N'hésitez pas à contacter nos étudiants ambassadeurs si vous avez des questions à leur poser ! Ils seront très heureux de partager leur expérience avec vous.

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