Grand rapport de la filière PT

Filière PT — Analyse DAUR (SCEI & Parcoursup)

Attractivité des écoles, sélectivité réelle, niveau médian, et performance des CPGE PTSI/PT

Version article blog • Données SCEI 2024 et Parcoursup 2025 • 01/03/2026

Points clés

Sur l’échantillon SCEI 2024 exploité (formations accessibles après PT), on observe 1 667 intégrations réparties sur 172 formations.

Le recrutement est très concentré notamment avec les Arts et Métiers représente à lui seul 545 intégrations (≈ 33% du total) ; les 10 plus gros recruteurs pèsent ≈ 53%. De l’autre coté la formation « médiane » n’intègre que 4 étudiants PT.

L’indicateur d’attractivité (score log-linéaire) révèle une hiérarchie de préférences très marquée : Polytechnique (13,4), MINES Paris (11,6), CentraleSupélec (9,7), Ponts (8,7), ENSTA Paris (8,4), ISAE-Supaéro (8,1)…

Dans un modèle log-linéaire, un écart de 1 point d’attractivité correspond à un facteur e ≈ 2,7 en probabilité relative. À titre d’ordre de grandeur, l’écart Polytechnique vs CentraleSupélec (Δ≈3,7) correspond à un facteur ≈ 40 en probabilité relative (toutes choses égales par ailleurs).

La sélectivité recomposée (rang équivalent du dernier admis) rend comparables des écoles recrutant sur des concours différents : Polytechnique ≈12, MINES Paris ≈17, ISAE-Supaéro ≈73, Ponts ≈82, CentraleSupélec ≈83… tandis qu’Arts et Métiers « ferme » autour du rang ≈1017.

Au niveau CPGE (PTSI), la sélectivité Parcoursup est fortement corrélée à la réussite de sortie (corrélation ≈ -0,71, sur l’échantillon). DAUR propose une évaluation de la valeur ajoutée des prépas en fonction de l’écart relative entre ces deux données

1. Intérêt de l’analyse de la filière PT ?

La filière PT (PTSI → PT) occupe une place singulière dans l’écosystème des classes préparatoires : elle combine un socle scientifique exigeant et une culture technologique qui ouvre sur un spectre d’écoles très large, de l’ingénierie généraliste à des spécialités très ciblées (génie civil, aéronautique, mécatronique, informatique…).

L’ambition de ce rapport est de traiter la filière PT en profondeur : un ensemble d’étudiants, un ensemble d’écoles (et de formations), et une mécanique d’affectation où les préférences et les contraintes de places déterminent à la fois les choix et les seuils d’admission. Cette approche permet de répondre à trois questions structurantes :

Quelles écoles les étudiants PT préfèrent-ils réellement, toutes choses égales par ailleurs ? (Attractivité)

Quelles écoles sont réellement les plus difficiles à obtenir, une fois « recomposée » la hiérarchie de tous les concours PT ? (Sélectivité)

Quel est le niveau médian de recrutement de chaque formation (rang médian recomposé) et comment se lit-il avec les deux précédents ? (Niveau médian)

En complément, nous descendons d’un niveau : celui des CPGE PTSI. À partir de Parcoursup (sélectivité d’entrée) et des données d’admission des écoles (résultats de sortie), on peut approcher une notion souvent invoquée mais rarement quantifiée : la valeur ajoutée d’une CPGE, c’est-à-dire ce qu’elle « produit » au-delà de ce que son recrutement initial laisserait attendre.

2. Données et méthodologie

2.1 Sources et périmètre

Ce rapport s’appuie sur deux sources principales, mobilisées dans le document d’analyse initial :

SCEI (2024) : intégrations et affectations observées pour les formations accessibles après une CPGE PT. Ces données permettent de reconstruire des indicateurs d’attractivité, de sélectivité et de niveau médian. Récupérées auprès de certaines écoles, concours et lycées et complétées par les données publiques ;

Parcoursup (2025) : indicateurs d’accès aux PTSI (notamment le taux de proposition d’admission par mention), utilisés ici pour mesurer la difficulté d’entrée dans chaque CPGE et la mettre en regard des résultats SCEI en sortie.

Deux points de méthode sont importants :

Les analyses « écoles après PT » sont présentées à la maille formation lorsque c’est pertinent, car c’est la vue la plus précise (voir Tableau_1). Dans les graphes, il est possible d’agréger certaines écoles multi-formations ; l’écart n’est donc pas une « erreur » mais un changement de granularité.

Pour la partie CPGE, le couplage entrée/sortie s’appuie sur des cohortes cohérentes : l’effectif PTSI 2022 (entrée) est mis en regard des résultats PT 2024 (sortie) afin de se rapprocher d’un cycle complet, cependant il n’est pas tenu compte des éventuelles chutes en fin de sup (du fait de redoublement, réorientation ou changement de lycée) ou à l’inverse de recrutement en spé (hors parcoursup donc).

2.2 Les trois indicateurs DAUR : attractivité, sélectivité, niveau médian

Les trois indicateurs mobilisés ici répondent à trois dimensions complémentaires. Les lire ensemble évite des contresens fréquents (par exemple : confondre volume et prestige, ou confondre barres de concours et difficulté réelle d’accès).

Attractivité

L’attractivité est une vision log-linéaire de la préférence des étudiants : l’écart entre deux écoles traduit la probabilité qu’un étudiant choisisse l’une plutôt que l’autre, lorsqu’il est en situation de choix.

Interprétation pratique : si une école A a un score d’attractivité supérieur de Δ à une école B, alors le modèle implique que les chances relatives de choisir A plutôt que B sont multipliées par exp(Δ). Un écart de 1 point correspond donc à un facteur exp(1) ≈ 2,7 ; un écart de 2 points à exp(2) ≈ 7,4 ; un écart de 3 points à exp(3) ≈ 20.

Sélectivité

La sélectivité mesure le rang équivalent du dernier admis au sein de la filière, et non au sein d’un concours spécifique. L’objectif est de comparer des écoles recrutant sur des concours différents, en les plaçant sur une même échelle de rangs PT.

Concrètement, au lieu de regarder une « barre » dans un concours particulier, on estime à quel rang « global PT » l’école cesse d’admettre. Une école qui ferme au rang 100 est plus sélective qu’une école qui ferme au rang 1 000, même si elles ne recrutent pas sur le même concours.

Niveau médian

Le niveau médian (dans le tableau : rang médian) donne un repère sur le « niveau moyen » de recrutement d’une formation, reconstitué sur l’ensemble du concours à partir du même algorithme que celui utilisé pour la sélectivité.

Il est complémentaire de la sélectivité : deux écoles peuvent fermer à des rangs proches mais recruter des profils médians différents, notamment si les distributions d’admis sont plus ou moins étalées.

C’est l’indicateur à privilégier pour comparer le niveau relatif des écoles.

2.3 Algorithme de recomposition : comment passe-t-on des choix observés à un rang équivalent ?

Les indicateurs de sélectivité et de niveau médian reposent sur un algorithme d’affectation statistique :

On considère un classement théorique de tous les étudiants de la filière.

On descend du premier étudiant au dernier en affectant à chaque étudiant une école en fonction : (i) des concours où il est inscrit, (ii) des écoles où il reste des places, (iii) de l’attractivité relative des écoles accessibles.

Le mécanisme intègre aussi la possibilité de redoublement ou de démission.

Une fois l’affectation terminée et toutes les formations remplies, la sélectivité correspond au rang du dernier admis dans ce classement.

L’algorithme est exécuté 50 fois et moyenné afin de stabiliser les résultats.

2.4 Limites et précautions d’interprétation

Comme toute analyse statistique, celle-ci doit être lue avec prudence. Trois points sont particulièrement importants :

Effets de petit effectif : de nombreuses formations ne recrutent que 1 à 3 étudiants PT. Les scores y sont plus volatils (un choix individuel peut faire varier fortement l’estimation).

Périmètre SCEI : certaines admissions hors SCEI (dossier, voies spécifiques) ne sont pas toujours comparables. Dans le tableau, les statistiques des ENS incluent notamment les candidats étrangers et les admissions sur dossier.

Interprétation relative : l’attractivité est un score de préférence relatif. Un score négatif ne signifie pas qu’une formation est « mauvaise », mais qu’elle est moins choisie relativement aux alternatives observées, dans ce marché spécifique. Il est donc attendu qu’une formation spécialisée puisse avoir un score d’attractivité plus faible d’une formation généraliste.

3. Cartographie des formations accessibles après PT (SCEI 2024)

3.1 Taille du marché et concentration : un « noyau dur » et une longue traîne

Dans l’analyse, on compte 2 026 étudiants classés pour 1 667 intégrations PT (du fait des redoublements et des intégrations hors SCEI e.g., prépa ECAM LaSalle ou dossier UTC, IMT alternance, etc.) réparties sur 172 formations. La distribution des volumes est extrêmement asymétrique :

La moitié des formations (médiane) recrutent 4 étudiants PT ou moins, si l’on compte en école la médian est à 8 étudiants

Arts et Métiers recrute 545 étudiants en cursus étudiants et 560 avec les IMI et apprentis, soit un tiers des intégrations observées.

Les 10 plus gros recruteurs concentrent 57% des intégrations : Arts et Métiers (560), ESTP (62), Clermont Auvergne INP-Sigma (60), CentraleSupélec (51), ENS Paris-Saclay (44), ESILV (41), SupMicrotech-ENSMM (39), INSA Lyon (37), ESTACA (28), INSA Strasbourg (27)

Cette concentration n’est pas un détail statistique : elle structure la filière. Elle signifie qu’une partie de la « réalité PT » se joue dans un petit nombre de formations très volumineuses, tandis qu’une multitude de formations existent avec des flux très faibles (souvent 1 à 3 étudiants) — ce qui rend leur lecture plus bruitée.

3.2 Attractivité : la hiérarchie des préférences

L’attractivité mesure la préférence révélée, c’est-à-dire ce que les étudiants choisissent quand plusieurs options sont ouvertes. La lecture la plus importante n’est pas le niveau absolu mais les écarts : ils traduisent une intensité de préférence.

Trois enseignements se dégagent immédiatement :

Un « plafond » très net : Polytechnique (13,4) et MINES Paris (11,6) constituent un sommet qui se détache fortement.

Un premier peloton d’écoles extrêmement désirées : CentraleSupélec, Ponts, ENSTA Paris, ISAE-Supaéro, puis les Centrales et les Mines.

Une particularité PT : l’existence d’un acteur de masse très attractif, Arts et Métiers (7,0), qui combine volume et préférence.

À noter : l’interprétation exp(Δ) donne une intuition de l’ampleur des écarts. Par exemple, l’écart Polytechnique (13,4) vs CentraleSupélec (9,7) correspond à Δ≈3,7, soit un facteur ≈40 en probabilité relative dans ce modèle. Cela ne veut pas dire qu’un étudiant a 40 fois plus de chances d’intégrer Polytechnique (les places sont très différentes), mais que, lorsqu’il a le choix entre ces deux options, la préférence révélée est extrêmement asymétrique.

Les voies par apprentissage apparaissent aussi clairement : CentraleSupélec (apprentissage) conserve un haut niveau d’attractivité (7,2), mais en retrait par rapport à la voie « classique » (9,7). On observe un schéma similaire pour ENSTA Paris et Télécom Paris. Cela reflète une segmentation de préférences (statut, pédagogie, projection de carrière), plus qu’une « hiérarchie » unidimensionnelle.

3.3 Sélectivité : qui « ferme » tôt et qui absorbe la masse ?

La sélectivité recomposée permet de comparer toutes les formations sur une même échelle de rangs. Elle capture l’équilibre offre/demande : une école peut être très attractive mais peu sélective si elle a beaucoup de places ; inversement, une école avec peu de places peut être très sélective même avec un volume faible.

Quelques repères de lecture (échantillon formation) :

Top 10% des formations les plus sélectives : rang du dernier admis ≲ 304.

Top 25% : rang du dernier admis ≲ 1064.

Médiane : rang du dernier admis ≈ 1566 (autrement dit, la moitié des formations ferment après ~1 500 rangs).

Le sommet est extrêmement « court » : Polytechnique (~12) et MINES Paris (~17) ferment presque immédiatement, ce qui est cohérent avec un nombre de places très faible et une préférence très forte. À l’inverse, des écoles de très gros volume comme Arts et Métiers ferment beaucoup plus tard (~1017), tout en restant attractives : c’est la signature d’un recruteur de masse.

3.4 Niveau médian : quelle « qualité moyenne » de recrutement ?

Le niveau médian complète la sélectivité : il renseigne sur le rang médian des étudiants intégrés. Deux écoles peuvent avoir des rangs de fermeture proches, mais l’une peut recruter une médiane plus élevée si sa distribution d’admis est plus concentrée sur le haut du classement.

Dans les données, les trois indicateurs sont très cohérents : attractivité et sélectivité sont fortement corrélées (≈ -0,91), et sélectivité et rang médian encore davantage (≈ 0,98). Cette cohérence est rassurante : elle suggère que l’algorithme reconstruit une hiérarchie stable. Mais c’est précisément dans les écarts (les cas qui ne suivent pas parfaitement la corrélation) que l’analyse devient la plus intéressante.

3.5 Lecture croisée : quatre segments et les « vraies surprises »

Pour lire la filière sans se perdre dans 170+ lignes, il est utile de penser en segments. Une segmentation simple, compatible avec les trois indicateurs, fait apparaître quatre zones :

Segment A — Hyper-élite : attractivité très élevée et rangs de fermeture très bas (quelques dizaines). Exemple : Polytechnique, Mines Paris, Ponts, CentraleSupélec, ENSTA, ISAE-Supaéro.

Segment B — Haut niveau « cœur de gamme » : attractivité élevée, fermeture dans les premiers centaines de rangs. Exemple : Centrales (Lyon, Nantes, Lille…), Mines (Nancy, Saint-Étienne…), Télécom, ENS Paris-Saclay…

Segment C — Socle industriel / écoles de spécialité à volume : attractivité modérée mais volumes importants, fermeture plus tardive. Exemple : Arts et Métiers, ESTP, SIGMA, SupMicroTech, certaines INSA, écoles IMT…

Segment D — Longue traîne : faibles volumes (souvent 1 à 3 intégrations), attractivité plus faible et fermeture tardive. La lecture y est plus bruitée et doit se faire avec prudence.

Parmi les surprises structurantes, on peut citer :

Le rôle central d’Arts et Métiers : un volume massif, une attractivité élevée, et pourtant une sélectivité qui reste significative (fermeture 1017 sur une échelle qui va jusqu’à au-delà de 2000).

La segmentation des voies par apprentissage : elles restent attractives mais déplacent les seuils (sélectivité et médiane) par rapport aux voies classiques.

L’importance du « cœur de gamme » : une grande partie des choix se joue entre des écoles très solides dont les rangs se situent dans quelques centaines de positions, bien plus que dans le tout sommet très étroit.

Pour aller au-delà du commentaire, la meilleure pratique consiste à lire la combinaison (Attractivité, Sélectivité, Niveau médian) en gardant en tête le volume. Un score attractif sur une formation très volumineuse n’a pas la même signification que sur une formation à 1 place : la première parle de « préférence de masse », la seconde de « prestige concentré ».

4. Focus CPGE PTSI : sélectivité d’entrée, réussite de sortie, valeur ajoutée

4.1 Sélectivité Parcoursup : une fragmentation très forte

Le tableau CPGE recense 69 PTSI, dont 60 disposent d’un indicateur de sélectivité Parcoursup 2025 exploitable dans ce cadre. La variable utilisée ici est le taux de proposition d’admission : plus il est faible, plus l’accès est sélectif.

On observe une fragmentation très marquée : la sélectivité s’étend d’environ 8% (très sélectif) à 95% (beaucoup plus accessible). Le tableau regroupe les PTSI en classes (Elite, Nationale, Régionale, Départementale, Locale), qui correspondent à des ordres de grandeur de taux de proposition.

Elite : 1 PTSI, taux de proposition <10%,

Nationale : 3 PTSI, médiane de taux de proposition <20%,

Régionale : 9 PTSI, médiane de taux de proposition <40%,

Départementale : 14 PTSI, médiane de taux de proposition <70%,

Locale : 33 PTSI, taux de proposition au delà,

Ce gradient d’accès est important parce qu’il conditionne fortement la composition académique du groupe entrant. Autrement dit : une CPGE très sélective à l’entrée « part » en moyenne avec un capital scolaire plus élevé. Toute la question est ensuite de mesurer ce que la CPGE fait de ce capital.

4.2 Réussite en sortie : l’entrée prédit fortement la sortie… mais pas tout

Le tableau fournit un score de réussite (sortie) issu des résultats de concours. Sans entrer dans le détail du barème, on peut en faire un usage robuste : comparer des CPGE entre elles, sur un même étalon, et relier la performance à la sélectivité d’entrée.

Dans l’échantillon, la corrélation entre taux de proposition Parcoursup et score de réussite est de 0.71 (négative). C’est un résultat attendu : plus une PTSI est sélective (taux faible), plus son score de sortie tend à être élevé.

Ce constat n’est pas une « tautologie » : il fixe une ligne de base. Si l’on s’arrêtait là, on conclurait que « la meilleure CPGE est simplement celle qui recrute les meilleurs élèves ». Mais l’intérêt d’une analyse DAUR est précisément d’aller plus loin.

Le sommet de réussite est occupé par des CPGE très sélectives (par exemple Sainte-Geneviève, Passy Buzenval, Jean-Baptiste Say), ce qui illustre la puissance du facteur « entrée ». Cela dit, l’existence même d’un score de valeur ajoutée (section suivante) montre qu’il existe une seconde dimension : la transformation.

4.3 Valeur ajoutée : les CPGE qui « transforment » le plus

La valeur ajoutée vise à comparer ce qui est produit en sortie à ce que la sélectivité d’entrée laissait attendre. C’est l’indicateur le plus intéressant pour un élève qui hésite entre plusieurs PTSI de niveaux d’accès différents, ou pour une CPGE qui souhaite objectiver son impact pédagogique.

Dans l’échantillon, la corrélation entre sélectivité d’entrée et valeur ajoutée est faible (≈ 0.10). Cela signifie qu’on peut trouver des CPGE très accessibles à l’entrée et pourtant très « transformatrices ».

Tableau complet en annexe

Le point commun de cette liste est frappant : plusieurs établissements classés « Locale » ou « Départementale » (donc relativement accessibles à l’entrée) affichent des valeurs ajoutées supérieures à 2. Autrement dit, ils sur-performent fortement le scénario « attendu » au vu de leur recrutement initial.

4.4 Comment utiliser ces résultats (élèves, familles, établissements)

Pour un candidat, ces indicateurs répondent à des questions différentes :

Si vous visez un environnement très sélectif à l’entrée et un groupe très homogène, regardez d’abord la classe de sélectivité Parcoursup.

Si vous cherchez une CPGE qui maximise la progression relative, regardez en priorité la valeur ajoutée.

Si vous voulez minimiser le risque et maximiser la probabilité de « bonnes intégrations » en moyenne, regardez la réussite en sortie (tout en gardant en tête le niveau d’entrée).

Pour une CPGE, la valeur ajoutée peut servir de base à une analyse interne (pédagogie, accompagnement, politique de redoublement) sans tomber dans la comparaison brute de performances qui favorise mécaniquement les établissements les plus sélectifs à l’entrée.

Enfin, pour un lecteur DAUR, la combinaison des deux lectures est la plus riche : en effet s’il n’y a pas de solution générique idéale, il est recommandé de choisir une CPGE adaptée à son niveau post-bac de façon à ne pas être largué dans une prépa comptant potentiellement sur des prérequis hors programme ou à l’inverse survoler sa classe et ne pas être suffisamment exercé.

Annexe 1 : tableau par formation

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Annexe 2 : tableau par CPGE