Syllabus
Bloc Fondements en Mathématiques et en Informatique 3
- Algèbre linéaire et applications aux sciences des données
Algèbre linéaire et applications aux sciences des données
Ects : 5
Lecturer :
Total hours : 58.5
Overview :
Ce cours porte sur les outils d'algèbre linéaire fondamentaux pour les sciences des données et au-delà. Il aborde la réduction des endomorphismes, les formes quadratiques et les espaces euclidiens, avec des illustrations d'applications.
Learning outcomes :
- Connaître les définitions et propriétés des valeurs propres d'un endomorphisme, ainsi que les décompositions associées.
- Manipuler les notions d'algèbre linéaire en dimension finie à travers les représentations matricielles.
- Comprendre la notion d'espace euclidien, et les concepts géométriques multi-dimensionnels qui en découlent.
- Algorithmique et programmation 3
Algorithmique et programmation 3
Ects : 5
Lecturer :
Total hours : 49.5
Overview :
Chacun des points suivants sera présenté et expérimenté en langage Python :
- Algorithmes et fonctions logarithmes : logarithmes naturels dans les appels récursifs où dans les boucles type série harmonique, preuves courtes des propriétés de base des logarithmes. Notations asymptotiques et arrondis récursifs.
- Complexité : algorithmes en T(n)=aT(n-b) + poly(n), et application aux implémentations exponentielle/linéaire de Fibonacci et à l'algorithme d'Euler-Bachet-Bezout.
- Récursivité de la forme T(n)=aT(n/b) + poly(n): (rappel tri fusion), preuve courte du "master theorem", calcul rapide de complexité à partir du cas n puissance de b.
- Performance des algorithmes : application du "master theorem" à la conception d'algorithmes de multiplication rapide d'entiers (Karatsuba), et de matrices (Strassen).
- Force brute : algorithmes énumératifs, application à la résolution de systèmes d'équations et aux placements de reines sur échiquiers nxn.
- Complexités des Tris : variétés du concept de complexité (pire cas, moyenne, structure des données) avec les algorithmes classiques de tri (rappel: insertion, dénombrement, tas)
Learning outcomes :
Fondements mathématiques de la complexité algorithmique et idée précises, avec connaissance profondes des exemples emblématiques, de ses paradigmes centraux. Maîtrise des mécanismes de base du langage Python.
- Analyse 3
Analyse 3
Ects : 5
Lecturer :
Total hours : 58.5
Overview :
Suites de Cauchy, séries numériques, intégrales généralisées, suites et séries de fonctions, séries entières.
Learning outcomes :
Comprendre les notions présentées et être capable de manipuler les objets mathématiques associés.
- Probabilités et statistiques pour l'analyse des données
Probabilités et statistiques pour l'analyse des données
Bloc Fondements en Sciences des Organisations 3
- Comptabilité de gestion
Comptabilité de gestion
Ects : 3
Lecturer :
- CELINE-MARIE MICHAILESCO
- ANNE BIZIERE
Total hours : 18
Overview :
Le calendrier des séances est le suivant :
- 1 - Représenter l ’ entreprise en comptabilité ;
- 2 - Passage des charges financières aux charges de gestion ;
- 3 - Analyse du modèle économique de l ’ entreprise ;
- 4 - Notion de point mort et analyse du risque opérationnel ;
- 5 - Coût et Décision ;
- 6 - La méthode du coût variable ;
- 7 - TEST INTERMEDIAIRE ;
- 8 - Calculer un coût dit "complet" ;
- 9 - Valorisation et gestion des stocks ;
- 10 - Modélisation de la consommation des ressources en coût complet – partie 1 ;
- 11 - Modélisation de la consommation des ressources en coût complet – partie 2 ;
- 12 - Modélisation de la consommation des ressources en coût complet – révisions.
Le déroulement d ’ une séance
Chaque séance doit impérativement être préparée. Cette préparation consiste en :
- La lecture d'une fiche ressource (ou une vidéo) dédiée à la séance et disponible sur Moodle. Nous vous invitons à compléter cette lecture par celle des chapitres correspondant dans les ouvrages de référence ;
- La préparation des premières questions de chaque cas selon les indications données dans le cas (et rappelées sur Moodle). Ces questions introductives peuvent être travaillées grâce à la lecture des fiches ressources et aux notions développées lors des séances précédentes.
Au cours des séances, le reste du cas est traité en interaction avec votre enseignant. Ces cas ont pour objectif de vous faire comprendre les raisonnements qui fondent la comptabilité de gestion. La réflexion et la discussion en séance doivent être riches et dynamiques ce qui exige votre implication. Des liens et des extraits d'annales disponibles sur l ’ espace Moodle complètent chaque séance et vous permettent de vous entraîner.
Coefficient : 0,5
Require prerequisites :
Enseignement de comptabilité financière.
Learning outcomes :
L ’ U.E. X05 vise à faire découvrir et maîtriser les fondamentaux de la comptabilité de gestion. L ’ enseignement revient sur les liens entre comptabilité financière et comptabilité de gestion puisque toute l ’ information comptable et financière disponible dans l ’ entreprise provient de la comptabilité financière. L ’ enjeu est d ’ abord d ’ approfondir les liens entre chaîne de valeur de l ’ organisation, les différents types de charges, la formation du résultat et le risque opérationnel associé. Puis, dans un deuxième temps, sont étudiées les différentes démarches permettant de calculer le coût d ’ un produit soit dans le cas d ’ une commande, ponctuelle ou non, soit pour comprendre l ’ impact de la structure sur la profitabilité d ’ un produit.
Assessment :
- Un test intermédiaire : 50% ;
- Un examen terminal : 50%.
Bibliography-recommended reading
- HORNGREN C., BHIMANI A., DATAR S., FOSTER G., (2008), Management and Cost accounting, Prentice Hall ;
- ALAZARD C., SEPARI S., (2018), DCG11 Contrôle de gestion, éd. Dunod, 5e édition ;
- BOUQUIN H. (2011), Comptabilité de gestion, Economica, 6e édition.
- Histoire de l'entreprise et de la gestion
Histoire de l'entreprise et de la gestion
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 28.5
Overview :
L ’ enseignement se déroule durant le premier semestre et aborde toutes les grandes fonctions de l'entreprise, de la révolution française à nos jours: financer, évaluer, diriger, organiser, produire, vendre. Le module alterne entre une semaine "théorique" (lecture du chapitre de référence et une semaine "empirique" (présentations de cas et analyse de documents en petit groupe).
Learning outcomes :
Cet enseignement vise un triple objectif : 1) Objectif descriptif d ’ abord en présentant les principales fonctions de la gestion au travers d ’ une grande introduction historique 2) Objectif méthodologique ensuite, en apprenant à travailler sur document. Il s ’ agit à la fois de développer l ’ esprit de synthèse et d ’ analyse. 3) Objectif intellectuel enfin en fournissant les connaissances nécessaires à la compréhension des évolutions à long terme de la gestion des entreprises.
- Macroéconomie 3
Macroéconomie 3
Ects : 4
Lecturer :
- ABD EL KADER SLIFI
Total hours : 36
Overview :
Leçon 1 : Faits stylisés et cadre comptable stock-flux cohérent
Leçon 2 : Equilibre de court terme : le modèle IS-LM
Leçon 3 : Demande globale et chocs de demande
Leçon 4 : Etude d'impact des politiques budgétaires à court terme
Leçon 5 : Etude d'impact des politiques monétaires à court terme
Leçon 6 : Equilibres de moyen et long termes : le modèle AS-AD et le modèle WS PS
Leçon 7 : Etude d'impact des politiques économiques à moyen et long termes
Leçon 8 : Etude d'impact des chocs d’offre : progrès technique (IA & destruction créatrice) et crise énergétique (stagflation)
Leçon 9 : Etude d'impact des chocs d’offre : les salaires, effet de répartition et phénomènes d'indexation
Leçon 10 : Etude d'impact des chocs d’offre et de demande combinés (changement climatique, taxe carbone et quantitative easing)
Recommended prerequisites :
Optimisation, calcul différentiel
Require prerequisites :
Econ 101
Learning outcomes :
Savoir lire les projections macroéconomiques et les points d'analyse de la conjoncture macroéconomique (OCDE, INSEE, Banque France).
Connaitre le cadre stock-flux cohérent de la comptabilité nationale et les contraintes budgétaires des agents représentatifs : ménages, entreprises, Etat, Banque Centrale, en économie fermée.
Comprendre les causes des fluctuations à court et moyen termes de l'activité économique, mesurée par le PIB réel, autour de sa tendance de long terme.
Calculer les valeurs d'équilibre des variables endogènes d'une économie fermée : PIB réel, taux d’intérêt (réel et nominal) chômage, inflation, salaire (nominal et réel), dans le cadre du modèle IS-LM, du modèle AS-AD (offre globale-demande globale), en concurrence parfaite ou à partir des équations WS-PS (wage setting & price setting) en concurrence imparfaite.
Etudier l'impact des chocs d'offre (salaire, progrès technique, crise énergétique, changement climatique) et de demande (consommation, investissement) sur les variables endogènes.
Evaluer l'efficacité des politiques fiscales, budgétaires et monétaires, par le calcul des multiplicateurs, selon l'horizon temporel considéré.
Distinguer entre chômage conjoncturel (keynésien) et chômage structurel (NAIRU : non accelerating inflation rate of unemployment).
Méthodes calculatoire, littéraire et graphique :
- calcul différentiel pour mesurer l'impact des chocs exogènes sur les variables endogènes
- explication des mécanismes économiques sous forme littéraire
- représentation graphique des équilibres d'horizons temporels différents.
Assessment :
Contrôle continu (0,5) : partiel et note de travaux dirigés
Examen (0,5)
Bibliography-recommended reading
Polycopié du cours
Mankiw (2023): Macroéconomie, De Boeck, 9ème édition.
Acemoglu (2021), Macroeconomics, Pearson.
- Microéconomie 3
Microéconomie 3
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
S’appuyant sur les concepts appris au semestre précédent concernant la prise de décision des consommateurs et des producteurs et la détermination des prix dans une économie concurrentielle, le cours considère étudie les décisions des producteurs et des consommateurs qui disposent de pouvoir de marché et peuvent affecter les prix, permettant aux étudiants de comprendre le mécanisme de formation des prix dans des structures de marché de concurrence imparfaite.
Les étudiants auront une compréhension intuitive du contenu économique des modèles théoriques (analyse graphique) mais aussi une capacité à poser et résoudre mathématiquement ces modèles.
1.
Monopole et Monopsone
Les décisions de production du monopole
Le pouvoir de monopole
Les coûts sociaux du pouvoir de monopole
Le monopsone
Le pouvoir de monopsone
Les limitations du pouvoir de marché : les lois antitrust
2.
Tarification et pouvoir de marché
La discrimination par les prix
Discrimination intertemporelle et tarification de points
Tarification binôme
3.
Concurrence monopolistique et oligopole
La concurrence monopolistique
L’oligopole : les modèles de Cournot, Stackelber, Bertrand. Le cas de la firme dominante
La concurrence par les prix
Concurrence contre collusion : le dilemme du prisonnier
Conséquences du dilemme du prisonnier pour la tarification des oligopoles
Les cartels
Require prerequisites :
Microéconomie 1 et Microéconomie 2
Learning outcomes :
Analyse et compréhension des mécanismes de formation des prix dans différentes structures de marché et du comportement des consommateurs et des entreprises.
Assessment :
Deux épreuves, un contrôle continu et un examen final.
Bibliography-recommended reading
« Microéconomie », Pindyck et Rubinfeld, 9e édition
« Introduction à la microéconomie », Varian, H. . De Boeck
Bloc complémentaire 3
- Anglais 3
Anglais 3
Ects : 2
Lecturer :
- HOLLY RUNDE
Total hours : 18
- Gouvernance et régulation de l'IA
Gouvernance et régulation de l'IA
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 36
Overview :
Ce module explore les enjeux liés à la souveraineté numérique, en mettant l’accent sur l’influence des plateformes d’intelligence artificielle sur les comportements et la gouvernance des populations. Il analyse les logiques de design, les mécanismes motivationnels et les principes d’éthique algorithmique. Il traite également de la domination des plateformes numériques américaines et chinoises, ainsi que des pistes pour une souveraineté numérique européenne. Une attention particulière est portée aux cadres de régulation de l’IA et des plateformes numériques, tels que le RGPD, l’AI Act, le Digital Services Act (DSA) et le Digital Markets Act (DMA), afin de comprendre comment ces instruments influencent la gouvernance des technologies et la protection des droits numériques en Europe.
Learning outcomes :
- Comprendre comment le design des plateformes d’IA influence les usages et les comportements des utilisateurs à travers des capacitations et des restrictions.
- Analyser les mécanismes de surveillance et de sanction intégrés dans les plateformes numériques.
- Décrypter les systèmes motivationnels et les principes de gamification appliqués aux plateformes.
- Évaluer l’impact des algorithmes sur la prise de décision et les biais inhérents aux systèmes d’IA.
- Discuter des enjeux de souveraineté numérique et des stratégies possibles pour une autonomie européenne dans ce domaine.
- Analyser et évaluer les cadres réglementaires encadrant l’IA, tels que le RGPD, l’AI Act européen ou le Digital Services Act, afin d’identifier leurs implications sur la gouvernance des plateformes numériques et la souveraineté des États
Bloc Fondements en Mathématiques et en Informatique 4
- Algèbre 4 et méthodes numériques
Algèbre 4 et méthodes numériques
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 58.5
Overview :
1. Résolution numérique de systèmes linéaires (méthodes directes et itératives). 2. Calcul numérique de valeurs propres (méthode de la puissance). 3. Résolution numérique d'équations scalaires non linéaires (méthodes d'encadrement et de point fixe, méthode de la sécante). 4. Interpolation polynomiale. 5. Formules de quadrature interpolatoires.
Learning outcomes :
Présentation de méthodes numériques de résolution et d'éléments d'analyse numérique. Mise en œuvre : utilisation de Python Numpy et Jupyter (travaux pratiques et projet).
- Apprentissage statistique 1
Apprentissage statistique 1
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 36
Overview :
- Introduction générale à l'apprentissage statistique
- Modèles linéaires: régression linéaire et régression logistique
- Arbres de décision et forêts aléatoires
- Minimisation du risque empirique
- Machine à vecteurs de support
Learning outcomes :
- Implémentation d'algorithmes de machine learning en Python avec scikit-learn.
Assessment :
Partiel et projet
Bibliography-recommended reading
The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie , Robert Tibshirani , Jerome Friedman, 2009
- Calcul différentiel et optimisation
Calcul différentiel et optimisation
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 58.5
Overview :
Ce cours est consacré à l'étude des fonctions à plusieurs variables f(x1, x2, ..., xn).
Nous verrons pour commencer comment les notions de continuité et de différentiabilité s'applique dans le cadre des fonctions à plusieurs variables. Ensuite, nous nous intéresserons aux résultats théoriques qui permettent de trouver le minimum/maximum d'une telle fonction ("optimisation"). Enfin, nous nous intéresserons au cas de l'optimisation sous contraintes, de type : trouver le minimum de f(x1, ..., xn), sous la contrainte que g(x1, ..., xn) = 0.
Mots clés :
- Topologie (ouvert, fermé, compact, convexe, ...)
- Fonctions (continue, différentiable, convexe, gradient, hessienne, formule de Taylor, ...)
- Optimisation (points critiques, minimum, minimiseurs, ...)
- Théorèmes (théorème d'inversion locale, théorème des fonctions implicites, ...)
- Optimisation sous contraintes (équations d'Euler-Lagrange, courbes de niveaux, ...)
Learning outcomes :
Savoir prouver l'existence d'un minimum pour un problème de type min { f (x1, ..., xn), (x1, ... xn) \in K }, et trouver ce minimum.
- Introduction à l'architecture des ordinateurs
Introduction à l'architecture des ordinateurs
- Introduction au deep learning
Introduction au deep learning
Ects : 4
Total hours : 36
- Introduction aux bases de données
Introduction aux bases de données
Ects : 4
Lecturer :
Total hours : 36
Overview :
Au cours de cette unité d’enseignement, les étudiantes et étudiants vont apprendre à interroger une base de données relationnelle en Algèbre Relationnelle et en SQL, ainsi que quelques notions d'optimisation de requêtes. Les étudiantes et étudiants vont également apprendre à définir un schéma de base de données relationnelle à partir d’un modèle de données entité/association et/ou UML, à interroger et manipuler les données de la base en SQL (pour la manipulation de données, la définition de schéma du langage et la définition de déclencheurs). Chaque partie du cours fait l'objet d'un cours magistral et d'une séance de TP.
Learning outcomes :
L'objectif de cet enseignement est de former les étudiantes et étudiants à la création et à la manipulation des bases de données relationnelles.
Assessment :
40% CC (précisé en début du cours) et 60% Examen
Bibliography-recommended reading
- J-L. Hainaut Bases de données - Concepts, utilisation et développement - 5e éd., InfoSup, Dunod, 2022, ISBN : 978-2100784608
- A. Silberschatz, H.F. Korth et S. Sudarshan, Database System Concepts, McGraw-Hill, 7ème édition, 2019, ISBN: 978-0073523323
Bloc Fondements en Sciences des Organisations 4
- Comptabilité de gestion
Comptabilité de gestion
Ects : 3
Lecturer :
- CELINE-MARIE MICHAILESCO
- ANNE BIZIERE
Total hours : 18
Overview :
Le calendrier des séances est le suivant :
- Thème 1 – Calculs de coûts complets selon la méthode ABC ;
- Thème 2 – Budgets (production, trésorerie, investissement) ;
- Thème 3 – Calculs d’écarts (charges directes, charges indirectes) + mini-test en séance 7 ;
- Thème 4 – Les coûts-cibles.
Le déroulement d’une séance
Chaque séance doit impérativement être préparée. Cette préparation consiste en :
- La lecture d'une fiche ressource (ou une vidéo) dédiée à la séance et disponible sur Moodle. Nous vous invitons à compléter cette lecture par celle des chapitres correspondant dans les ouvrages de références ;
- La préparation des premières questions de chaque cas selon les indications données dans le cas (et rappelées sur Moodle). Ces questions introductives peuvent être travaillées grâce à la lecture des fiches ressources et aux notions développées lors des séances précédentes.
Au cours des séances, le reste du cas est traité en interaction avec votre enseignant. Ces cas ont pour objectifs de vous faire comprendre les raisonnements qui fondent la comptabilité de gestion. La réflexion et la discussion en séance doivent être riches et dynamiques, ce qui exige votre implication. Des liens et des extraits d'annales disponibles sur l’espace Moodle complètent chaque séance et vous permettent de vous entraîner.
Coefficient : 0.5
Require prerequisites :
- Enseignement de comptabilité financière.
Learning outcomes :
L'objectif de cette UE est d ’ initier les étudiantes et les étudiants aux concepts, démarches et outils leur permettant d ’ observer et de comprendre la formation de la performance d ’ une organisation, dans l ’ environnement actuel qui est en rapide mutation. Cette UE doit permettre à une étudiante et à un étudiant de :
- Maîtriser la démarche de la méthode ABC et ses implications en termes de représentation de la chaîne de valeur ;
- Identifier l ’ information pertinente pour calculer un coût et prendre une décision sur une activité ou un produit ;
- Comprendre la prévision et la mesure de la performance en s ’ appuyant sur les budgets et les calculs d ’ écarts.
Assessment :
Les modalités d ’ évaluation de l ’ UE Y05 reposent sur :
- Un test intermédiaire : 50% ;
- Un examen terminal : 50%.
Bibliography-recommended reading
- ALAZARD C. et SEPARI S. (2018), DCG11 Contrôle de gestion, éd.Dunod, 5ème édition ;
- BERLAND N. et DE RONGE Y.(2016), Contrôle de gestion, Pearson, 3ème édition ;
- BOUQUIN H. (2011), Comptabilité de gestion, Economica, 6ème édition.
- Macroéconomie 4
Macroéconomie 4
Ects : 4
Lecturer :
- ABD EL KADER SLIFI
Total hours : 36
Overview :
Leçon 1 : Mondialisation commerciale et globalisation financière
Leçon 2 : Balance des paiements et marché des changes
Leçon 3 : Le modèle de Mundell-Fleming : la représentation d'une économie ouverte
Leçon 4 : Le modèle de Mundell-Fleming en régime de taux de change fixe : : détermination de l'équilibre
Leçon 5 : Le modèle de Mundell-Fleming en régime de taux de change fixe : étude d'impact des chocs
Leçon 6 : Le modèle de Mundell-Fleming en régime de taux de change flexible : équilibre et chocs
Leçon 7 : Une extension à deux grands pays interdépendants : cadre théorique et régime de taux de change flexible
Leçon 8 : Deux grands pays en régime de taux de change fixe : détermination de l'équilibre
Leçon 9 : Deux grands pays en régime de taux de change fixe : impact des chocs
Leçon 10 : Deux grands pays en union monétaire : politique monétaire commune, coordination des politiques budgétaires et pacte de stabilité
Recommended prerequisites :
Calcul différentiel
Méthode de Cramer
Require prerequisites :
Macroéconomie : analyse du court et du moyen terme
Modèle IS-LM
Learning outcomes :
Savoir lire les projections macroéconomiques de l'OCDE, de la Banque Mondiale et du Fonds Monétaire International.
Connaître la balance des paiements et la position extérieure de la France (Banque de France), la balance des transactions courantes, le compte financier (entrées/sorties de capitaux, investissements directs à l'étranger, investissements de portefeuille).
Comprendre l'ouverture commerciale et de la globalisation financière et le fonctionnement du marché des changes.
Analyser l'impact des politiques économiques à court terme en économie ouverte, dans le cadre du modèle Mundell-Fleming, en régime de change flexible, en régime de change fixe et en union monétaire selon le degré de mobilité des capitaux et le degré d'ouverture commerciale mesuré par la propension à importer.
Méthodes calculatoire, littéraire et graphique :
- calcul différentiel pour mesurer l'impact des chocs exogènes sur les variables endogènes
- explication des mécanismes économiques sous forme littéraire
- représentation graphique des équilibres ex ante et ex post (avant et après les chocs).
Assessment :
Examen (0.5)
Contrôle continu (0.5)
Bibliography-recommended reading
Lenoble et Ledezma (2021) : Economie Internationale, PUF.
Krugman, Obstfeld et Melitz (2022) : Economie Internationale, Pearson.
- Microéconomie 4
Microéconomie 4
Ects : 3
Lecturer :
Total hours : 18
Overview :
1. Equilibre général et efficience économique : le modèle d’économie d’échange.
Efficience des échanges
L’équilibre d’une économie concurrentielle
Conditions d’existence et unicité de l’équilibre
Equité et efficience
Le premier et le deuxième théorème de l’économie du bien-être
2. Lex externalités
Types d’externalités
Méthodes de correction des externalités :
? Taxes
? Normes
? Permis négociables
? Théorème de Coase (la spécification des droits de propriété)
3. Les biens publics
Définition
L’allocation efficiente du bien public
Le problème du passager clandestin
Learning outcomes :
Les étudiants auront une compréhension intuitive du contenu économique des modèles théoriques (analyse graphique) mais aussi une capacité à poser et résoudre mathématiquement ces modèles.
Assessment :
Deux épreuves, un contrôle continu et un examen final.
Bibliography-recommended reading
« Microéconomie », Pindyck et Rubinfeld, 9e édition
« Introduction à la microéconomie », Varian, H. . De Boeck
« Équilibre général. Une introduction » Tallon, J-M, Économie, 1997
- Validation de l’expérience professionnelle
Validation de l’expérience professionnelle
Ects : 2
Bloc complémentaire 4
- Anglais 4
Anglais 4
Ects : 2
Lecturer :
- HOLLY RUNDE
Total hours : 19.5
- Data Challenge
Data Challenge
Academic Training Year 2025 - 2026 - subject to modification
Teaching Modalities
Detailed assessment methods are communicated at the beginning of the year.
The three multidisciplinary years are shared by all students enrolled in the dual Bachelor's Degree. Students attend group classes for a large part of the program and also receive close pedagogical follow-up.
The curriculum includes fundamental courses from the Bachelor's degree in Organizational Sciences and the Bachelor's degree in Mathematics and Computer Science, and also includes new, dedicated courses. The dual skills conferred by this double degree require a solid mastery of the foundational computer science and math used in artificial intelligence technologies, as well as a detailed understanding of their societal and managerial impact.
Internships and Supervised Projects
For each of the three years of the program, a week will be blocked off and devoted to multidisciplinary supervised group projects, enabling students to become familiar with manipulating real data.
These skills will also be put into practice during the mandatory internship required for the double Bachelor's Degree.
The 5-week professional experience between the 1st and 2nd year is essential to pass the 2nd year semester.
Research-driven Programs
Training courses are developed in close collaboration with Dauphine's world-class research programs, which ensure high standards and innovation.
Research is organized around 6 disciplines all centered on the sciences of organizations and decision making.
Learn more about research at Dauphine


