Cycle pluridisciplinaire d'Études Supérieures - Sciences Des Données, Société et Santé
Université Paris-Saclay · Gif-sur-Yvette
<cite index="1-2">Le CPES est un diplôme pluridisciplinaire et interdisciplinaire en 3 ans dans le domaine de la science des données orientée vers les domaines applicatifs santé/société</cite>. <cite index="3-2">Le volume horaire hebdomadaire est compris entre 30 et 31 heures selon l'année de formation</cite>. **Structure pédagogique** : <cite index="1-2">La formation s'appuie sur un bloc disciplinaire fondamental et sur une spécialisation choisie à la fin du premier mois de la L1 Santé ou Société incluant économie et sociologie</cite>. <cite index="1-3">A cela s'ajoute un bloc ouverture personnelle et un bloc de compétences transverses</cite>. <cite index="59-1,59-2">Le bloc disciplinaire fondamental comprend mathématiques, informatique, sciences des données, économie - politique sociale et santé, et un bloc de compétences scientifiques transverses : ouverture à la recherche, immersion et projets</cite>. **Pédagogie et recherche** : <cite index="1-4">Une attention particulière est accordée à la formation par la recherche, initiation dès la première année jusqu'à la mise en situation en dernière année, ainsi qu'à l'entreprenariat</cite>. <cite index="36-14">En 2ème année : 50% de l'enseignement se déroule au LIPPS, 50% dans les établissements d'enseignement supérieur et de recherche, partenaires du CPES. En 3ème année : 70% de l'enseignement se déroule dans les établissements d'enseignement supérieur et de recherche partenaires et 30% au LIPPS</cite>. **Langues et stages** : <cite index="1-5">Une partie des enseignements disciplinaires est réalisée en langue anglaise</cite>. <cite index="36-17,36-18">Le stage en entreprise, d'une durée de 6 à 10 semaines dont au minimum 4 semaines en deuxième année, fait l'objet d'un rapport de stage</cite>. **Diplôme** : <cite index="32-6">À l'issue des 3 ans du cursus, les étudiants valident 180 ECTS et obtiennent un diplôme d'établissement valant grade de licence, reconnu par l'Etat, délivré par l'Université Paris Saclay en partenariat avec l'Institut Polytechnique de Paris et HEC</cite>.
Insertion alumni
**Partenariat académique et industriel de haut niveau** : <cite index="21-3">Les enseignements sont dispensés au cœur du campus Paris Saclay par des enseignants de l'Université Paris Saclay, de l'Ecole Normale Supérieure Paris Saclay, d'HEC Paris, pour écoles de l'Institut Polytechnique de Paris par l'X, Telecom Paris et l'ENSAE et du lycée International de Palaiseau Paris Saclay (LIPPS)</cite>. Cette concentration d'expertise en data science, mathématiques appliquées et entrepreneuriat offre un accès direct aux ressources de recherche et aux réseaux professionnels des grandes écoles. **Sélectivité et excellence académique** : <cite index="62-1">48 places offertes par la formation en 2025, la formation a classé 296 candidats</cite>, soit un taux d'accès d'environ 16%. <cite index="61-13">Le CPES de Paris-Saclay est classé #28 parmi les CPES et CUPGE en Île-de-France</cite>, reflétant une sélectivité comparable aux meilleures formations post-bac. **Politique d'ouverture sociale documentée** : <cite index="35-4">Le CPES accueille à la rentrée 2023/2024 une cinquantaine de bacheliers, dont 40 % de boursiers</cite>. <cite index="32-7">Le CPES propose différents dispositifs d'aides très attractifs et plus particulièrement la possibilité d'être logé à l'internat du LIPPS pour les étudiants boursiers, voire non boursiers dans la limite des places (24 places par année de licence)</cite>. **Débouchés diversifiés et bien structurés** : <cite index="32-11,32-12,32-13">Les diplômés peuvent poursuivre leurs études supérieures aussi bien dans des masters à l'Université comme ceux de Paris Saclay que dans des formations de grandes Ecoles notamment celles du partenariat qui proposent des masters spécifiques adaptés aux étudiants. Les étudiants peuvent également faire le choix de masters dans des universités étrangères proposant des masters utilisant les data dans des champs d'application très ouverts. Ils peuvent également accéder aux cursus grandes écoles (d'ingénieurs, écoles normales supérieures, notamment) par la voie universitaire selon le processus d'admission propre à chaque école</cite>.
Fit théorique
0 / 100
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Dynamique du programme
→Cœur stable
Vitesse d'adaptation du cursus face aux bouleversements IA.
Ce qui a bougé dans le programme récemment
**Formation très récente sans données d'insertion** : Le CPES a ouvert en septembre 2023 ; aucune cohorte n'a encore terminé le cursus complet. Les données d'insertion professionnelle et de taux de réussite ne sont pas disponibles. Les débouchés restent théoriques, basés sur les intentions des partenaires plutôt que sur des résultats mesurés. **Sélectivité brutale et critères d'admission exigeants** : <cite index="62-7">Etre titulaire d'un bac général avec spécialité mathématiques ainsi qu'une seconde spécialité parmi : SES, SVT, physique-chimie, histoire-géographie, géopolitique et sciences politiques, sciences de l'ingénieur ou NSI</cite>. Cette sélectivité limite l'accès et exclut les profils sans mathématiques de spécialité. **Charge de travail importante et peu de flexibilité** : <cite index="3-2">Le volume horaire hebdomadaire est compris entre 30 et 31 heures selon l'année de formation</cite>, comparable à une classe préparatoire. La structure pluridisciplinaire impose une charge cognitive élevée sans possibilité d'alternance ou de formation à temps partiel. **Localisation géographique contraignante** : La formation est basée à Palaiseau (Essonne), nécessitant une mobilité importante. <cite index="32-7">Seules 24 places d'internat par année sont disponibles</cite>, ce qui limite l'accueil des étudiants en région parisienne et rend l'accès difficile pour les candidats provinciaux sans moyens financiers importants.
Débouchés réels
Les métiers vers lesquels les alumni se dirigent en priorité. Clique pour voir ce que l'IA y change.
Programmation Python et langages informatiques
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Mathématiques appliquées et statistiques
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Machine learning et algorithmes de classification
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Gestion et analyse de données massives
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Modélisation statistique et prédictive
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Bases de données et systèmes d'information
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Analyse critique des enjeux sociétaux liés aux données
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Économie et politique sociale appliquées aux données
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Entrepreneuriat et innovation
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Communication scientifique et rédaction
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Travail collaboratif en équipe pluridisciplinaire
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Initiation à la recherche scientifique
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Et maintenant
Cette formation, est-ce la tienne ?
On calcule ton fit réel sur quatre axes : compétences, intérêts, niveau, contexte marché. Et on te propose la séquence la plus directe pour y arriver.
Sources
ONISEP · InserSup · APEC · Céreq · Données alumni de l'établissement.
Mise à jour : 16 avril 2026