Loïc Diridollou, élève-ingénieur de troisième année et en double cursus à UC Berkeley

Pour vous aider à y voir plus clair dans l’offre des formations d’ingénieurs qui vous sont proposées après les concours, les élèves et anciens élèves de l’ENSAE Paris prennent la parole et partagent leur expérience.

Pourquoi avez-vous choisi d’intégrer l’ENSAE Paris ?

Intéressé par les mathématiques et l’économie, depuis longtemps, c’était le choix naturel pour moi. Le contenu des cours ainsi que l’orientation de l’école vers les métiers de l’actuariat que j’envisageais à l’époque se sont avérés être un critère de décision pour moi à la sortie des concours. De plus, l’école ne fermait pas les portes d’autres métiers du domaine de la finance ou de la data, je prenais donc peu de risque en intégrant l’ENSAE Paris.

Dans quelles circonstances et pourquoi avez-vous choisi d’effectuer une année à UC Berkeley ? Qu’est-ce que cela vous a apporté d’un point de vue académique mais aussi en termes d’opportunités professionnelles ?

En entrant à l’ENSAE Paris, je n’envisageais pas particulièrement de partir à l’étranger. En effet, intéressé par l’actuariat, cela ne faisait pas sens. Néanmoins, mon intérêt pour la finance quantitative (QF) a crû jusqu’à me faire changer d’orientation et choisir des cours plus orientés finance quantitative qu’actuariat. Les présentations sur les parcours à l’étranger étaient très attractives et après avoir fait mes recherches, je me suis rendu compte que c’était pour moi une opportunité en or, en particulier le parcours de UC Berkeley.

Académiquement, les cours sont d’un très bon niveau, mais cela ne doit pas être la principale motivation pour un tel parcours. En effet, le master de UC Berkeley n’est pas tant accès sur la théorie, mais plutôt créer la jointure entre nos connaissances théoriques de l’ENSAE Paris et les besoins pratiques de l’industrie. De cet aspect, découle la grande attractivité du master pour nos profils très techniques qui derrière sont très demandés par l’industrie de la finance quantitative. De surcroît, il m’a été possible de choisir des cours à la fois en finance quantitative et en machine learning ce qui derrière crée un profil très attractif sur le marché de l’emploi.

En termes d’opportunités professionnelles, le réseau du master est très important et aide énormément pour trouver un stage ou changer d’entreprise, il n’est pas rare de faire passer son CV par un ancien du master ou un camarade de promotion. De plus, le service des carrières du master est dédié à notre réussite dans la recherche d’emploi. De ce fait, les statistiques de stage sont impressionnantes, tous les élèves obtiennent un stage dans des entreprises très renommées dans l’industrie et avec des salaires très au-dessus des moyennes. Le master de UC Berkeley s’avère donc être un réel atout dans mon parcours académique et m’a permis de réaliser mes objectifs à la fois académiques et professionnels.

Selon vous, quelle est la valeur ajoutée de la formation de l’ENSAE Paris ? Qu’en retenez-vous encore aujourd’hui ?

La valeur ajoutée est à multiples facettes. À la fois, la formation théorique est très solide et permet sans difficulté de se sortir d’une majorité de problèmes auxquels sont confrontées les entreprises de nos jours. De plus, les élèves sont aussi formés au travers des projets à ne pas se limiter à la théorie, mais aussi à mieux comprendre les enjeux des résultats. Cette habilité à lire et comprendre les chiffres qui sortent des modèles est un réel avantage par rapport à d’autres écoles plus généralistes.
À mes yeux, la formation de l’ENSAE Paris m’a permis d’avoir un solide socle de connaissances théoriques tout en me permettant d’appliquer ces connaissances sur des sujets traités dans l’industrie. Au-delà de ça, je ne serai pas arrivé à UC Berkeley avec autant de facilité (bien que ça ne soit pas impossible en venant d’une autre école), le profil des ENSAE est très recherché par UC Berkeley, car il correspond très bien aux attentes de l’industrie (autant en finance quantitative qu’en data science).

De manière générale, recommanderiez-vous la formation et si oui, pour quelles raisons ?

Oui, sans aucun doute, c’est exigeant, rigoureux et on y apprend énormément de choses, mais derrière, il est bien plus facile de naviguer dans le monde du travail, d’évoluer entre finance quantitative et data science.

Quels sont selon vous les grands enjeux de la Finance aujourd’hui et les opportunités qui peuvent intéresser un ENSAE demain ?

La finance, aujourd’hui, est à un stade où la pression des régulations et la gestion des risques dans les portefeuilles crée un réel besoin de compréhension des modèles sur des aspects qui ne révèlent pas uniquement de l’implémentation. Il ne suffit plus d’être très bon dans la théorie, mais être à mi-chemin entre la théorie et la pratique, les régulations et ce que l’on appelle l’interprétabilité des modèles permet d’avoir un réel avantage sur le marché du travail. L’émergence de nouvelles régulations notamment avec les modèles de machine learning en finance quant à la capacité d’interpréter les modèles vont se révéler être de très bonnes opportunités pour les ENSAE, car ils ont cette double compétence en ML et QF.