Descriptif
La technologie est souvent le point de départ des grandes innovations, mais force est de constater que laconstruction derupturesàfortimpactsejouerarement uniquement sur le terraintechnologique.
Ainsi, que ce soit pour les grands groupes ou les startups, l’avancée technologique ne suffit pas à garantir lesuccès.
Et le chemin qui consiste à convertirune découverte scientifique ou un développement technologique en une nouvelle activité ou un projet de startup est long, passionnant, et comporte de nombreuses questionsquisontnouvellespourl’ingénieur ou le scientifique ; des questions qu’illuiestindispensabled’aborder.
Celles-ci recouvrent notamment la capa- cité à comprendre de nouveaux usages, la dynamique d’adoption, le business model et la réflexion stratégique.
Le succès ne vient pas toujours à celui, petit ou grand, nouvel entrant ou acteur en place, qui possède la meilleure technologie ou la meilleure offre, mais à celui qui saura combiner l’ensemble des leviers d’actions pour avancer plus vite et construire un avantage concurrentiel pérenne.
Aucœurdeceprocessussetrouvent2questions:
■L’exploration de territoires d’innovation, la compréhension de nouveaux usages, s’appuyant sur des méthodes de conceptions, telles que C-K, le Design Thinking. Ceci intègre également les approches «ouvertes» dites d’open innovation ou de cocréation, impliquant tant des acteurs externes, que des clients et consommateurs.
■La réflexion stratégique et la com- préhension des espaces d’innovation ouverts par le « business model ». Ces questions concernent tant les startups que toute organisation existante qui cherche à innover, et elles jouent un rôlecentraldansl’atteinte(ounon)du succèsfutur.
Là-dessus, doit se développer unecompréhension des outils de base qui touchent au marketingetàlapromotiond’uneoffre innovante,ainsiqu’aufinancementdeson développement.
L’objectif de ces parcours est donc d’ap- porter aux étudiants les bases conceptuelles et méthodologiques pour com- prendre la démarche de l’innovateur, les challenges auxquels il est exposé, et pou- voir ainsi affiner le choix de « spécialisation » de 4A, fort de cette exposition en profondeur au sujet
Objectifs
Débouchés
À l’international
■Un Master of Science d’approfondissement lié à la spécialisation scientifique choisie :
Par exemple, pour la spécialisation« Big Data/Systèmes d’info » : MSc Data Science à Columbia, UCL ou EPFL, Master of Information and Data Science à Berkeley, M.S. in Sta- tistics : Data Science à Stanford, MSc Advanced Computing à Imperial Col- lege, MSc Business Analytics à Impe- rial College ou au MIT.
■ Un Master of Science en Management de l’Innovation et/ou Entrepreneuriat:
Par exemple : MSc Innovation, Entre- preneurship and Management à Impe- rial College, Master Management, Technology and Entrepreneurship à l’EPFL, MSc Technology Entrepre- neurship à UCL, MSc Management and Strategy à la LSE.
En France
■ Le Masters Projet, Innovation, Conception(PIC)X-HECàl’X(présentép.98)
■ LeMSc«DeepTech»X-HEC-UCBer- keley (présenté p.99)
■Les programmes offerts par Mines ParisTech, Ponts ParisTech, ENSTA ParisTech, ISAE-Supaéro, IFP School, ENSAE ParisTech,HEC.
Diplômes concernés
Composition du parcours
- MIRT Management de l'innovation et des ruptures technologiques
- BDSI Big data et systèmes d'information
- INF557 From the Internet to the IoT: Fundamentals of Modern Computer Networking
- INF559 Architecture des ordinateurs et systèmes d'exploitation
- INF566 Internet: from Fundamentals to Reality
- INF567 Wireless Networks: from Cellular to Connected Objects
- INF586 Sécurité des réseaux
- INF554 Machine learning I
- MAP569 Machine Learning II
- INF583 Systems for Big Data
- MAP583 Apprentissage profond
- MIE577 Stratégie des organisations et développement durable
- MIE561 Méthodologie d’exploration des domaines d’innovation : application au domaine des services de suivi personnalisé des patients atteints de cancer
- MIE558 Stratégie, organisation et processus de la firme innovante
- MIE557 Gestion financière pour l'entrepreneur (P1)
- MIE556 Introduction to Marketing and Strategy
- BDSI Big data et systèmes d'information
- BME Biomedical Engineering
- MEC550 Biofluid Mechanics and Mass Transport
- PHY557 Surfaces molles
- PHY552B Physique des objets biologiques : du nanomètre au micron
- BIO571B Travaux expérimentaux en imagerie quantitative
- MEC574 Biomimétique
- PHY565 Physique des polymères et membranes biologiques
- BIO565 Biophotonique et applications
- MEC569 Mécanique cellulaire et subcellulaire
- MEC/BIO586 Biomechanics in Health and Disease
- EE Electrical Engineering
- MEC550 Biofluid Mechanics and Mass Transport
- PHY573A Conception expérimentale micro et nanoélectronique
- PHY557 Surfaces molles
- PHY552B Physique des objets biologiques : du nanomètre au micron
- BIO571B Travaux expérimentaux en imagerie quantitative
- MEC574 Biomimétique
- PHY565 Physique des polymères et membranes biologiques
- BIO565 Biophotonique et applications
- MEC/BIO586 Biomechanics in Health and Disease
- MEC569 Mécanique cellulaire et subcellulaire
- MIn Matériaux innovants
- CHI551 Chemistry and Magnetism: from MRI to Quantum Computers
- CHI554 Oxide Materials for Emerging Technologies
- PHY552A Quantum Physics of Electrons in Solids
- PHY557 Surfaces molles
- PHY570 Materials Design
- MEC576 Design des technologies innovantes
- CHI564 Chemical Engineering
- PHY563 Material Science for Energy Conversion and Storage
- PHY582 Current Trends in Materials Science
- MEC589 Matériaux intelligents : modélisation multiéchelle et expériences en laboratoire
- ME Mechanical Engineering
- MEC551 Plasticité et Rupture
- MEC556 Ondes et vibrations
- MAP555 Signal Processing
- MEC552 Mécanique des fluides numérique
- MEC576 Design des technologies innovantes
- MEC560 Propulsions
- MEC561A Interactions fluide-structure
- MEC564 Ecoulements non inertiels et rhéologies complexes
- MAP561 Automatique : concepts généraux et applications en ingénierie
- MEC589 Matériaux intelligents : modélisation multiéchelle et expériences en laboratoire
- MMI Modélisation mathématique en ingénierie
- MAP553 The Art of regression
- MAP555 Signal Processing
- MAP557 Recherche opérationnelle : aspects mathématiques et applications
- INF554 Machine learning I
- MAP511 Projet d'approfondissement P1
- MAP561 Automatique : concepts généraux et applications en ingénierie
- MAP566 Statistics in Action
- MAP569 Machine Learning II
- MAP512 Projet d'approfondissement P2
- MIE562 Case Studies on Innovation
- MIE563 Design Thinking Prototypage - FabLab
- MIE567 Corporate Finance for the Entrepreneur (P2)
- INF557 From the Internet to the IoT: Fundamentals of Modern Computer Networking
- INF559 Architecture des ordinateurs et systèmes d'exploitation
- INF566 Internet: from Fundamentals to Reality
- INF567 Wireless Networks: from Cellular to Connected Objects
- INF586 Sécurité des réseaux
- INF554 Machine learning I
- MAP569 Machine Learning II
- INF583 Systems for Big Data
- MAP583 Apprentissage profond
- MEC550 Biofluid Mechanics and Mass Transport
- PHY557 Surfaces molles
- PHY552B Physique des objets biologiques : du nanomètre au micron
- BIO571B Travaux expérimentaux en imagerie quantitative
- MEC574 Biomimétique
- PHY565 Physique des polymères et membranes biologiques
- BIO565 Biophotonique et applications
- MEC569 Mécanique cellulaire et subcellulaire
- MEC/BIO586 Biomechanics in Health and Disease
- MEC550 Biofluid Mechanics and Mass Transport
- PHY573A Conception expérimentale micro et nanoélectronique
- PHY557 Surfaces molles
- PHY552B Physique des objets biologiques : du nanomètre au micron
- BIO571B Travaux expérimentaux en imagerie quantitative
- MEC574 Biomimétique
- PHY565 Physique des polymères et membranes biologiques
- BIO565 Biophotonique et applications
- MEC/BIO586 Biomechanics in Health and Disease
- MEC569 Mécanique cellulaire et subcellulaire
- CHI551 Chemistry and Magnetism: from MRI to Quantum Computers
- CHI554 Oxide Materials for Emerging Technologies
- PHY552A Quantum Physics of Electrons in Solids
- PHY557 Surfaces molles
- PHY570 Materials Design
- MEC576 Design des technologies innovantes
- CHI564 Chemical Engineering
- PHY563 Material Science for Energy Conversion and Storage
- PHY582 Current Trends in Materials Science
- MEC589 Matériaux intelligents : modélisation multiéchelle et expériences en laboratoire
- MEC551 Plasticité et Rupture
- MEC556 Ondes et vibrations
- MAP555 Signal Processing
- MEC552 Mécanique des fluides numérique
- MEC576 Design des technologies innovantes
- MEC560 Propulsions
- MEC561A Interactions fluide-structure
- MEC564 Ecoulements non inertiels et rhéologies complexes
- MAP561 Automatique : concepts généraux et applications en ingénierie
- MEC589 Matériaux intelligents : modélisation multiéchelle et expériences en laboratoire
- MAP553 The Art of regression
- MAP555 Signal Processing
- MAP557 Recherche opérationnelle : aspects mathématiques et applications
- INF554 Machine learning I
- MAP511 Projet d'approfondissement P1
- MAP561 Automatique : concepts généraux et applications en ingénierie
- MAP566 Statistics in Action
- MAP569 Machine Learning II
- MAP512 Projet d'approfondissement P2