Portrait du marché en mathématiques

Aperçu du marché

Secteurs du marché

Enseignement universitaire

Un doctorat dans la discipline est généralement exigé pour les postes de professeures et professeurs d’université. Une expertise dans le domaine (recherche, publications, travail, etc.) et de l’expérience en enseignement sont généralement demandées également. 

Auxiliaires d'enseignement

Il est possible de s’initier à l’enseignement universitaire avant des études au troisième cycle. En effet, plusieurs personnes qui étudient au 1er, 2e ou 3e cycle occupent des emplois d’auxiliaire d’enseignement. À ce titre, elles doivent assister le personnel enseignant dans les diverses tâches requises pour la préparation et la présentation des cours ou des laboratoires, ainsi que pour l’évaluation des apprentissages. L’auxiliaire d’enseignement peut également se voir confier une tâche d’enseignement, sous la responsabilité d’une ou d'un membre du corps professoral. 

Au 3e cycle, des cours sont offerts aux étudiantes et étudiants désireux de faire carrière en pédagogie universitaire.

Chargées et chargés de cours

Les chargées et chargés de cours sont responsables de transmettre la matière aux étudiantes et étudiants en offrant des cours dans différents domaines. Elles et ils sont souvent aux études supérieures ou à l'emploi comme professionnelles et professionnels dans leur secteur d'activité et la charge de cours d'ajoute à leurs activités. Les contrats se font généralement par trimestre sans garantie de renouvellement. Les universités peuvent toutefois établir des listes de rappel en fonction de l'ancienneté.

En plus d'enseigner leur matière, les chargées et chargés de cours effectuent habituellement les tâches suivantes : diriger les travaux pratiques, alimenter des discussions, préparer et corriger les travaux et les examens, répondre aux questions des étudiantes et étudiants, suivre les plans de cours, préparer le matériel nécessaire et évaluer les progrès des étudiantes et étudiants.

Professeures et professeurs 

La première étape d'une carrière universitaire en vue d'une permanence est celle de professeure adjointe ou professeur adjoint. Ce titre est destiné aux titulaires d'un doctorat s'orientant vers une carrière universitaire. Le travail consiste à enseigner aux étudiantes et étudiants du 1er cycle et des cycles supérieurs dans sa discipline. La personne peut aussi être appelée à réaliser des travaux de recherche et à superviser les projets de recherche d'étudiantes et d'étudiants de baccalauréat, de maîtrise ou de doctorat. L'engagement initial se fait pour une période d'au plus 3 ans* dans le cadre d'un poste à temps complet. Après cette période, le conseil de la faculté peut prolonger le contrat pour une période d'au plus 3 ans*, soit recommander une promotion au titre d'agrégé ou ne pas renouveler. *Le nombre d’années peut varier d’une université à l’autre.

La seconde étape est celle de professeure agrégée et professeur agrégé. Ces personnes ont démontré des qualités d'enseignement et ont cumulé un certain nombre d'années d'expérience en enseignement universitaire. Elles ont aussi contribué au développement de leur discipline par des recherches, sinon elles peuvent posséder une expérience professionnelle appréciable dans leur domaine et obtenir une promotion pour l'obtention du titre de professeure agrégée ou professeur agrégé et ainsi obtenir leur permanence. La ou le professeur agrégé enseigne des cours de 1er, 2e ou 3e cycle dans son champ de compétence. De plus, la personne réalise des travaux de recherche liés à son expertise, dirige des projets de recherche auprès d'étudiantes et d'étudiants des 3 cycles, est membre d'une équipe de recherche et s'implique dans les divers comités de son département et de sa faculté.

L'étape subséquente représente le dernier et le plus haut niveau de la carrière universitaire, soit celui de professeure ou de professeur titulaire. Ce titre peut être accordé aux professeures et aux professeurs agrégés qui possèdent plusieurs années d'expérience en enseignement universitaire et qui ont réalisé et publié un certain nombre de travaux de recherche. Elles et ils doivent faire une demande et soumettre un dossier pour évaluation. La nomination est généralement accordée aux personnes s’étant distinguées dans le cadre de leur enseignement, de leurs recherches, de leur contribution au développement de leur discipline et à son rayonnement.

Exemples de postes

  • Chargée ou chargé de cours
  • Professeure ou professeur
  • Professeure adjointe ou professeur adjoint
  • Professeure agrégée ou professeur agrégé
  • Professeure ou professeur titulaire

Exemples de tâches

  • Préparer et livrer des cours en utilisant diverses méthodes (exposés, discussions, vidéos, démonstrations, ateliers, etc.)
  • Évaluer, au moyen de travaux et d’examens, les acquis et les progrès des étudiantes et des étudiants
  • Siéger sur divers comités
  • Participer à des activités relatives à la vie du département (réunions, élaboration de cours, gestion des budgets ou sélection du personnel, etc.)
  • Réaliser des travaux de recherche liés à son expertise
  • Superviser les travaux pratiques ou les projets de recherche des étudiantes et étudiants
  • Organiser des séminaires, des ateliers et des travaux dirigés

Principales exigences

  • Excellentes habiletés communicationnelles
  • Excellentes habiletés relationnelles
  • Leadership
  • Sens des responsabilités
  • Littératie numérique et compétences technologiques
  • Sens de l’organisation
  • Ouverture d’esprit
  • Bonne maîtrise de l’anglais
  • Capacité à vulgariser
  • Maîtrise du français parlé et écrit
  • Capacité à surveiller

Principaux employeurs

  • Universités
Enseignement primaire, secondaire et collégial

Formation générale ou professionnelle

Au Québec, pour devenir enseignante ou enseignant à la formation générale ou à la formation professionnelle, vous devez être titulaire d’une autorisation d’enseigner délivrée par le ministère de l’Éducation. Ce brevet s’obtient à la suite d’un baccalauréat agréé de quatre ans en enseignement (liste des programmes de formation à l’enseignement menant à une autorisation d’enseigner).

Si vous détenez un baccalauréat ou un diplôme équivalent dans une matière enseignée dans les écoles primaires et secondaires au Québec, vous pouvez enseigner au Québec en complétant un programme qualifiant, dont la maîtrise en enseignement au secondaire et le baccalauréat en enseignement secondaire - mathématique. À la fin de ce type de diplôme, vous recevrez un brevet d’enseignement. 

Actuellement, aucune autorisation n’est exigée pour être suppléante ou suppléant (enseignant(e) à la leçon, à taux horaire ou suppléant(e) occasionnel(le)). Vérifiez le site du gouvernement ci-dessous pour obtenir les informations à jour à ce sujet.

Pour en savoir plus, consultez le site du gouvernement du Québec.

Tutorat

Sans brevet d’enseignement, vous pouvez vous initier à l’enseignement grâce au tutorat, l’aide aux devoirs ou la préparation d’examens. Vous aurez ainsi l’occasion d’acquérir de l’expérience en accompagnant un ou des élèves dans leur apprentissage de votre discipline.

Enseignement collégial

Les exigences pour enseigner votre discipline au collégial peuvent varier d’un établissement à l’autre. Contrairement à l’enseignement aux niveaux primaire et secondaire, le brevet d’enseignement n’est pas requis.

En général, un baccalauréat dans la discipline à enseigner représente l’exigence de base. Une maîtrise ou un doctorat peuvent toutefois être exigés par certains collèges (la maîtrise en mathématiques de l'Université Laval propose d'ailleurs d'une concentration en enseignement). Plusieurs considéreront aussi une formation et/ou une expérience en enseignement comme des atouts indéniables. Si vous souhaitez acquérir une formation pédagogique, l’Université Laval propose le D.E.S.S. en enseignement collégial ou la maîtrise en enseignement collégial.

Exemples de postes

  • Enseignante ou enseignant
  • Chargée ou chargé de cours
  • Formatrice ou formateur
  • Suppléante ou suppléant
  • Tutrice ou tuteur

Exemples de tâches

  • Concevoir des ateliers, des formations, des programmes d’enseignement, des plans de cours et du matériel pédagogique
  • Offrir des cours, des ateliers ou des formations, en présence ou à distance
  • Évaluer le rendement et le progrès des élèves
  • Corriger des travaux et des examens
  • Collaborer avec les parents d’élèves et le personnel de l’école pour servir les besoins individuels de chaque élève
  • Organiser des activités éducatives, culturelles, récréotouristiques, sociales ou parascolaires
  • Accompagner les élèves dans l’apprentissage d’une discipline en fonction de leurs besoins
  • Coordonner et superviser des stages, des travaux, des projets individuels ou d’équipe ou des formations en milieu de travail
  • Participer à divers comités
  • Transmettre de façon claire des concepts et des outils facilement applicables à la réalité professionnelle des participantes et participants
  • Créer un milieu propice aux échanges et aux discussions respectueuses
  • Stimuler la soif d’apprendre et la curiosité

Principales exigences

  • Créativité
  • Dynamisme
  • Habiletés communicationnelles
  • Habiletés relationnelles
  • Maîtrise de la matière enseignée
  • Ouverture d’esprit
  • Sens de l’organisation
  • Sens des responsabilités

Principaux employeurs

  • À leur compte
  • Centres de services scolaires
  • Cégeps et collèges privés
  • Centres de formation professionnelle
  • Établissement offrant de la formation continue
  • Écoles spécialisées
Analyse et science des données

Exemples de postes

  • Scientifique de données
  • Analyste de données
  • Analyste quantitative ou analyste quantitatif
  • Spécialiste en apprentissage automatique
  • Analyste en intelligence d’affaires
  • Spécialiste en analyse prédictive
  • Spécialiste en visualisation de données
  • Analyste en risque de crédit
  • Experte ou expert en traitement des données massives
  • Consultante ou consultant en science des données

Exemples de tâches

  • Utiliser des méthodes statistiques pour extraire des informations pertinentes, tester des hypothèses et valider des modèles à partir des données collectées
  • Concevoir et optimiser des algorithmes qui permettent aux systèmes informatiques d’apprendre et de prendre des décisions de manière autonome à partir de données
  • Examiner les ensembles de données à la recherche de motifs, de corrélations, de distributions et d’anomalies pour mieux orienter les décisions et les stratégies d’affaires
  • Concevoir des processus pour nettoyer, organiser et structurer de grands ensembles de données de manière efficace
  • Créer des visualisations graphiques et des tableaux de bord interactifs pour communiquer les résultats des analyses aux parties prenantes
  • Élaborer des modèles d’optimisation et de simulation afin d’optimiser les processus industries, financiers ou organisationnels
  • Extraire des modèles et des relations cachés au sein de grandes quantités de données en utilisant des techniques mathématiques et statistiques

Principales exigences

  • Maîtrise des langages de programmation comme Python, R, SQL et parfois Java ou C++
  • Connaissance des outils et bibliothèques de data science tels que Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow et Keras
  • Maîtrise des technologies de gestion de bases de données et de traitement des données massives, comme Hadoop, Spark ou NoSQL
  • Expérience en apprentissage automatique
  • Maîtrise d’outils de visualisation de données comme Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI ou D3.js
  • Habileté à communiquer et à vulgariser
  • Expérience en gestion de projet
  • Collaboration

Principaux employeurs

  • Entreprises technologies et start-ups
  • Institutions financières et compagnies d’assurances
  • Entreprises de télécommunications
  • Firmes de consultation
  • Secteur manufacturier et industriel
  • Fonction publique (fédérale, provinciale et municipale)
  • Secteur de la santé et des sciences de la vie
  • Organismes de recherche et universités
Finance et gestion des risques

Exemples de postes

  • Analyste quantitatif
  • Gestionnaire de risques
  • Analyste en modélisation financière
  • Spécialiste en gestion de portefeuilles
  • Analyste de risque de crédit
  • Spécialiste en tarification
  • Analyste en conformité financière

Exemples de tâches

  • Développer et affiner des modèles mathématiques pour mesurer et prévoir les risques de marché, de crédit, de taux d’intérêt ou de liquidité
  • Analyser de grandes quantités de données financières pour identifier des tendances, évaluer des probabilités de défaut et anticiper des fluctuations de marché
  • Utiliser des techniques quantitatives pour évaluer des instruments financiers tels que les options, les futures, les swaps et autres produits dérivés complexes
  • Appliquer des modèles mathématiques pour concevoir et optimiser des stratégies de gestion de portefeuilles et allouer des actifs de manière à maximiser les rendements tout en minimisant les risques
  • Vérifier et ajuster les modèles financiers existants pour s’assurer de leur robustesse et de leur précision en conditions réelles
  • Évaluer les risques liés aux opérations internes et veiller à ce que les politiques de gestion des risques soient conformes aux réglementations et aux meilleures pratiques
  • Effectuer des simulations de scénarios économiques extrêmes pour évaluer l’impact potentiel de chocs de marché ou d’événements systémiques sur les portefeuilles et les actifs financiers

Principales exigences

  • Solides compétences en mathématiques appliquées et en statistiques
  • Connaissance des techniques de modélisation financière
  • Compétences en programmation et outils analytiques (Python, R, VBA, SAS, Matlab, C++, et Bloomberg, Reuters, MS Excel)
  • Bonne connaissance des produits financiers et des marchés
  • Compétences en communication et en vulgarisation
  • Compétences en gestion de projets
  • Atouts : certifications professionnelles comme le CFA, FRM ou PRM

Principaux employeurs

  • Banques
  • Compagnies d’assurance
  • Firmes de gestion de portefeuilles et de fonds d’investissement
  • Sociétés de courtage et de trading
  • Firmes de consultation en gestion des risques
  • Caisse de dépôt et placement
  • Organismes gouvernementaux
Technologies de l'information et développement de logiciels

Exemples de postes

  • Développeuse ou développeur de logiciels
  • Analyste de données
  • Analyste en intelligence d’affaires (BI)
  • Scientifique de données
  • Spécialiste en cybersécurité
  • Développeuse ou développeur d’algorithmes
  • Architecte de solutions

Exemples de tâches

  • Identifier les failles de sécurité, concevoir des solutions de protection des données et implémenter des protocoles de sécurité, en s’appuyant sur des méthodes mathématiques pour assurer la robustesse des systèmes
  • Identifier et résoudre les problèmes d’efficacité des systèmes informatiques et des infrastructures logicielles, en utilisant des méthodes mathématiques pour améliorer les processus opérationnels
  • Présenter des analyses, des modèles ou des résultats complexes de manière claire et compréhensible pour des gestionnaires, des personnes décisionnaires ou des équipes non spécialisées
  • Développer des solutions pour extraire, transformer et visualiser les données de manière à permettre une meilleure compréhension des indicateurs clés de performance (KPI) pour l’entreprise
  • Extraire, nettoyer et analyser des ensembles de données complexes pour identifier des tendances, modéliser des phénomènes et créer des rapports ou des tableaux de bord utiles à la prise de décision
  • Élaborer et affiner des algorithmes pour répondre à des problèmes précis comme la recherche de solutions optimales, l’automatisation des processus ou l’amélioration des performances des logiciels
  • Concevoir, entraîner et tester des modèles de machine learning pour des tâches comme la classification, la prédiction ou l’identification de schémas, en s’appuyant sur des techniques statistiques et mathématiques

Principales exigences

  • Maîtrise des langages de programmation comme Python, Java, C++ et SQL
  • Atout : expérience avec des frameworks de développement (.NET, Django ou Spring)
  • Maîtrise des systèmes de gestion de bases de données (MySQL, PostgreSQL, MongoDB)
  • Expérience des outils de développement collaboratif
  • Capacité à résoudre des problèmes complexes
  • Connaissances en cybersécurité
  • Esprit d’analyse
  • Habiletés communicationnelles
  • Collaboration

Principaux employeurs

  • Entreprises en développement de logiciels
  • Fournisseurs de services en TI
  • Entreprises de télécommunications
  • Institutions financières
  • Entreprises en intelligence artificielle et machine learning
  • Organismes gouvernementaux et institutions publiques
  • Entreprises en santé et pharmaceutiques
Économie et analyse des politiques publiques

Exemples de postes

  • Analyste économique
  • Chercheuse ou chercheur en politiques publiques
  • Spécialiste en analyse de données
  • Conseillère ou conseiller en évaluation de programmes
  • Analyste en recherche socioéconomique
  • Modélisatrice ou modélisateur économique
  • Conseillère ou conseiller en économie appliquée

Exemples de tâches

  • Développer des modèles mathématiques pour simuler des scénarios économiques, analyser les tendances et évaluer l’impact de politiques publiques potentielles ou existantes
  • Rassembler des données quantitatives provenant de diverses sources, nettoyer et structurer des données pour en faciliter l’analyse
  • Mesurer l’efficacité et l’efficience de programmes gouvernementaux, en appliquant des techniques d'évaluation quantitative pour en tirer des conclusions basées sur des preuves
  • Préparer des projections économiques à court et à long terme pour appuyer les décisions gouvernementales, notamment en matière de finances publiques, d’emploi et d’autres indicateurs socioéconomiques
  • Présenter des résultats d'analyse de manière claire et concise pour des personnes décisionnaires
  • Rédiger des rapports détaillés, souvent accompagnés de recommandations fondées sur les données
  • Participer à l’élaboration et à l’ajustement de politiques publiques en fournissant des recommandations basées sur des analyses quantitatives et des résultats de recherche
  • Travailler en équipe avec des économistes, des statisticiennes et statisticiens ainsi que des spécialistes de politiques publiques pour intégrer des analyses quantitatives dans des projets de recherche multidisciplinaires

Principales exigences

  • Maîtrise des méthodes quantitatives
  • Compétences en analyse de données et des outils comme Python, R et Stata
  • Compréhension des enjeux économiques et politiques
  • Expérience en recherche appliquée
  • Habiletés communicationnelles
  • Vulgarisation
  • Compétences en gestion de projets
  • Collaboration
  • Maîtrise de logiciels comme SAS, SPSS
  • Maîtrise d’outils de visualisation de données (Tableau, Power BI)

Principaux employeurs

  • Gouvernements provincial et municipal
  • Organismes de recherche publics et parapublics
  • Institutions fédérales
  • Instituts de recherche
  • Cabinets de conseil économique
  • Organisations internationales et ONG
Marketing et optimisation commerciale

Exemples de postes

  • Analyste marketing
  • Scientifique de données marketing
  • Analyste en intelligence d’affaires
  • Analyste en optimisation commerciale
  • Spécialiste en analyse de données clients
  • Consultante ou consultant en analytique marketing
  • Modélisatrice ou modélisateur en prévision de la demande

Exemples de tâches

  • Étudier les comportements des consommatrices et consommateurs pour identifier les segments de marché, analyser les préférences et cibler des groupes spécifiques avec des campagnes marketing personnalisées
  • Développer des modèles pour prévoir les comportements futurs des consommatrices et consommateurs, les tendances du marché et les réponses aux initiatives marketing
  • Ajuster des stratégies publicitaires et de marketing digital en utilisant des tests A/B et des analyses de performance pour maximiser l’impact des campagnes
  • Utiliser des techniques statistiques pour anticiper les variations de la demande des produits ou services, optimisant ainsi la chaîne d'approvisionnement et la gestion des stocks
  • Évaluer l’efficacité des initiatives commerciales en mesurant des indicateurs clés de performance (KPI) et en produisant des rapports pour guider les décisions stratégiques
  • Présenter des résultats d’analyse à travers des visualisations et des tableaux de bord, facilitant la prise de décision pour les équipes de marketing et de vente
  • Appliquer des modèles mathématiques pour déterminer les prix optimaux des produits et services, maximisant les profits tout en restant compétitifs sur le marché

Principales exigences

  • Maîtrise des outils de data science (Python, R, SQL)
  • Maîtrise des outils de visualisation (Tableau, Power BI)
  • Expérience en analyse de données marketing
  • Compétences en apprentissage automatique
  • Sens des affaires (compréhension du marketing)
  • Habiletés à communiquer et à vulgariser
  • Expérience en gestion de projets analytiques

Principaux employeurs

  • Agences de marketing et publicité
  • Entreprises de commerce de détail et e-commerce
  • Fournisseurs de technologies de marketing
  • Institutions financières
  • Entreprises de télécommunications
  • Consultants en stratégie
  • Industries du divertissement et des médias
Recherche opérationnelle et optimisation, et Modélisation scientifique

Exemples de postes

  • Analyste de données scientifiques
  • Analyste de simulations
  • Analyste des systèmes logistiques
  • Analyste en modélisation mathématique
  • Analyste en recherche opérationnelle
  • Chercheuse ou chercheur en mathématiques appliquées
  • Chercheuse ou chercheur en recherche opérationnelle
  • Consultante ou consultant en gestion des opérations
  • Consultante ou consultant en optimisation et modélisation
  • Modélisatrice ou modélisateur scientifique
  • Scientifique de données spécialisé(e) en modélisation
  • Spécialiste en modélisation numérique
  • Spécialiste en optimisation
  • Spécialiste en simulation

Exemples de tâches

  • Concevoir des modèles pour représenter des phénomènes complexes
  • Créer des outils logiciels ou des bibliothèques mathématiques
  • Développer des algorithmes spécifiques pour résoudre des problèmes d’optimisation
  • Effectuer des tests de validation pour vérifier l’exactitude des modèles
  • Formuler des équations mathématiques et choisir les bonnes techniques d’analyse
  • Fournir des recommandations basées sur les résultats des modélisations
  • Identifier les problèmes complexes, analyser les processus existants et créer des modèles mathématiques pour simuler les scénarios et tester des solutions potentielles
  • Interpréter les résultats des simulations et ajuster les modèles
  • Optimiser des algorithmes de simulation pour améliorer la précision
  • Prédire l’évolution de systèmes à l’aide de modèles mathématiques
  • Préparer des rapports techniques et présenter des résultats et des recommandations
  • Recueillir, analyser et interpréter des données complexes afin de fournir des informations exploitables
  • Travailler avec des équipes variées pour concevoir des solutions adaptées
  • Utiliser des logiciels de simulation pour tester et valider des modèles
  • Utiliser des techniques de simulation pour évaluer l'impact de différents scénarios
  • Élaborer de nouvelles méthodologies pour résoudre des problèmes précis
  • Élaborer des stratégies et des algorithmes pour optimiser l'utilisation des ressources, réduire les coûts et améliorer l'efficacité des opérations dans divers domaines

Principales exigences

  • Autonomie
  • Capacité d’adaptation
  • Capacité d’analyse
  • Capacité à résoudre des problèmes
  • Collaboration
  • Compétences en statistique et en analyse de données
  • Connaissance d’outils de simulation comme Arena, Simul8, COMSOL, ANSYS, Simulink
  • Créativité
  • Esprit critique
  • Expérience dans l’application de la recherche opérationnelle à des cas concrets
  • Habiletés communicationnelles
  • Maîtrise des langages de programmation (Python, MATLAB, R, C++ ou Fortran)
  • Maîtrise des logiciels et des langages de programmation comme MATLAB, Python, R, CPLEX, Gurobi ou AMPL
  • Souci du détail
  • Un diplôme d’études supérieures est souvent exigé

Principaux employeurs

  • Compagnies de télécommunications
  • Entreprises de services financiers
  • Entreprises de technologies médicales
  • Entreprises de transport et logistique
  • Firmes de conseil en gestion et technologies
  • Firmes de services-conseils en génie
  • Fournisseurs d’énergie et services publics
  • Industrie de l’énergie
  • Industries aérospatiale et manufacturière
  • Instituts de recherche et centres de modélisation
  • Instituts de recherche et universités
  • Fonction publique (fédéral, provincial, municipal)
  • Établissements d’enseignement supérieur

Statistiques

Les résultats du tableau ci-dessous proviennent de l'enquête La Relance à l'université conduite tous les deux ans par le ministère de l'Enseignement supérieur du Québec. Réalisée en 2023, elle vise à faire connaître la situation des personnes titulaires d'un baccalauréat ou d'une maîtrise de la promotion 2021, environ 20 mois après l'obtention de leur diplôme. Étant donné que les résultats ci-dessous concernent l'ensemble des personnes diplômées du Québec, le nom du programme peut varier de celui de l'Université Laval.

Programme Diplôme Personnes diplômées visées par l'enquête Taux de réponse À la recherche d'un emploi Aux études Personnes Inactives En emploi En emploi lié à la formation

Caractéristiques de l'emploi lié à la formation

À temps plein Satisfaction de l'emploi Salaire horaire moyen
N % % % % % % % % $

Mathématiques

Baccalauréat

202

54,5

1,8

29,1

6,4

62,7

76,8

98,1

66

34,94

Maitrise

62

41,9

7,7

38,5

3,8

50

84,6

100

54,5

33,3

Constat de votre conseillère ou conseiller en emploi

La formation en mathématiques permet d’ouvrir des portes vers plusieurs domaines : les concentrations offertes en enseignement, en informatique, en statistique et en physique le montrent bien. On peut intégrer le marché de l’emploi dès la fin de son baccalauréat ou se diriger vers des études plus avancées dans ces domaines ou d’autres comme l’intelligence artificielle ou l’ingénierie financière, en plus de la maîtrise en mathématiques. La concentration en informatique peut grandement faciliter l'insertion sur le marché du travail des titulaires d'un diplôme en mathématiques dans les secteurs de la programmation et de l'analyse de données.

Constat rédigé par Marie-Ève Lavigne, conseillère en emploi, en collaboration avec Frédéric Gourdeau, directeur de programme du baccalauréat en mathématiques

Portrait rédigé par Marie-Ève Lavigne, conseillère en emploi, et de l'IA

Mise à jour : lundi 15 décembre 2025