31/05/2021 | Arnaud Poinas (Université de Lille) | 10h | |
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| Marius Soltane (Le Mans Université) | 11h | |
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| TBA |
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24/05/2021 | Férié (lundi de Pentecôte) | | |
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17/05/2021 | Romain Bertrand (Université Toulouse 3) | 10h | |
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| TBA |
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| Youssef Esstafa (ENSAI) | 11h | |
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| Estimation et validation des modèles FARIMA faibles |
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10/05/2021 | Maxime Martineau (Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours) | 10h | |
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| Deep learning onto graph space : application to image-based insect recognition |
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| Mohamed Hebiri (Université Gustave Eiffel) | 11h | |
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| Classification par ensembles pour les problèmes multi-classes |
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03/05/2021 | Assi N'guessan (Polytech Lille) | 11h | |
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| About some Multivariate Statistical Approaches under constraints: application to Road Safety |
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| Résumé : Transport data (from the road) are becoming more and more complex and voluminous both at the level of environmental structures (roads, highways, ...) and at the level of users (drivers, passengers, pedestrians, cyclists, ...). This complexity and growth in these data makes the issue of controlling the risk of accidents in road transport even more delicate. A measure (or countermeasure) is being taken to stem the scourge of road insecurity. We must therefore propose stochastic models to help analyze the effect of this measure and the risks incurred by users. The basic motivation of this research work is to expose some multivariate statistical approaches to evaluate the effect of a measure and the associated accident risks from the observation before and after this measurement of the accident numbers recorded. in several experimental sites each comprising different types of accident and associated with control sites (or zones) where the measure is not directly applied. Four questions are addressed: statistical modeling making it possible to take into account the information coming from the experimental sites and control areas, the methodology for simultaneously estimating the effect and the accident risks caused by the modification of road conditions, the estimation of asymptotic variance-covariance matrices and, the study of the asymptotic distribution of certain statistics related to the tests of equality of effects. We conclude with research perspectives. |
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26/04/2021 | Vincent Vandewalle (Université de Lille) | 11h - à distance | |
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| Clustering par partitions multiples |
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| Résumé : Dans cette présentation nous traiterons de la question du clustering lorsque plusieurs variables latentes de classes sont considérées (clustering par partitions multiples). En effet, supposer que toute l'hétérogénéité des données peut être expliquée par une seule variable latente est une hypothèse très forte, et il peut être utile de considérer que plusieurs blocs (ou combinaisons linéaires) de variables peuvent fournir différentes partitions des individus. Cela peut révéler de nouvelles lignes d'analyse des données. Dans ce cadre, nous présentons deux approches. La première approche suppose l'existence de plusieurs groupes de variables, chacun conduisant à une partition particulière des individus [1]. Le modèle suppose l'indépendance entre les blocs de variables, et dans chaque bloc l'indépendance des variables conditionnellement à la classe. Nous proposons une recherche simultanée des blocs de variables et des partitions associées des individus en classes, ce qui permet d’explorer efficacement l’espace des modèles. La seconde approche suppose l'existence de plusieurs projections classifiantes dans les données [2]. Le modèle suppose que les données sont obtenues à partir de combinaisons linéaires de variables classifiantes et non classifiantes, où chaque variable classifiante est supposée suivre une distribution de mélange spécifique. Les paramètres des modèles sont estimés par un algorithme EM généralisé. Nous illustrerons le comportement de ces modèles sur données simulées et réelles, et nous discuterons les perspectives associées.
[1] Marbac, M. and Vandewalle, V. (2019). “A tractable multi-partitions clustering”. In: Computational Statistics & Data Analysis 132, pp. 167–179.
[2] Vandewalle, V. (2020). “Multi-Partitions Subspace Clustering”. In: Mathematics 8.4, p. 597. |
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19/04/2021 | Vacances PRINTEMPS | | |
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12/04/2021 | Fabien Navarro (ENSAI, CREST) | 10h - à distance | |
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| Estimation adaptative de fonctions définies sur des graphes |
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| Résumé : Le traitement du signal sur les graphes s'attache à étendre la théorie et les méthodologies du traitement du signal standard aux signaux définis sur les sommets d'un graphe. De plus en plus populaire en raison de la flexibilité de la structure de graphe sous-jacente, ce domaine de recherche trouve de nombreux champs d'applications (réseaux de télécommunications, réseaux sociaux, chimie organique, neurologie ou apprentissage profond).
Dans cet exposé, nous considérons en particulier le cas du débruitage, où l'on dispose d'observations bruitées d'une fonction définie sur un graphe. La méthodologie proposée consiste à appliquer une procédure de sélection automatique de seuillage, dans un domaine transformé bien choisi. La calibration du seuil est obtenue en minimisant l'estimateur sans biais du risque de Stein, adapté à la transformation considérée. Une tentative d'extension de cette procédure adaptative aux graphes de grandes tailles est également proposée. Enfin, nous fournissons une évaluation des performances empiriques de la méthode ainsi que des comparaisons avec des estimateurs pénalisés. |
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| Gilles Stoltz (LMO, CNRS et Université Paris-Saclay) | 11h - à distance | |
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| Bandits stochastiques à K bras : adaptation à l'étendue des récompenses |
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| Résumé : Cadre : K lois inconnues sur un intervalle [m,M], connu ou inconnu
Objectif : Maximiser le paiement cumulé, en pouvant à chaque tour recevoir une récompense tirée au hasard selon une des K lois, à choisir
Difficulté : Etablir le bon compromis entre explorer/estimer les lois (pour prendre de bonnes décisions), et exploiter ces estimations (pour engranger des récompenses)
Approche : Nous nous concentrons sur les bornes inférieures de performance, qui sont obtenues par techniques de théorie de l'information, et notamment, la data-processing inequality
Point nouveau : Nous étudions ce qu'il en coûte de ne pas connaître l'étendue [m,M]. Des études poussées, à la suite de Lai et Robbins (185), ont exploré le cas d'une étendue connue, tant pour l'obtention de bornes de performance ne dépendant que de m et M (bornes dites distribution free) que pour des bornes dépendant des lois inconnues (bornes dites distribution dependent). |
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05/04/2021 | Férié (lundi de Pâques) | | |
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29/03/2021 | Sixin Zhang (IRIT, Université de Toulouse) | 10h - à distance | |
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| Optimization methods and statistical models for representation learning |
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| Marie Morvan (MIA Paris, AgroParisTech) | 11h - à distance | |
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| Block testing in covariance and precision matrices for functional data analysis |
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22/03/2021 | Misbah Razzaq (Inserm, Université de Bordeaux) | 10h - à distance | |
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| An artificial neural network approach integrating plasma proteomics and genetic data identifies PLXNA4 as a new susceptibility locus for pulmonary embolism |
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| Nicolas Jouvin (Institut Camille Jordan, Ecole Centrale Lyon) | 11h - à distance | |
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| Greedy clustering of count data through a mixture of multinomial PCA |
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15/03/2021 | Mathilde Sautreuil (LaMME - IPS2, Université Paris-Saclay) | 10h - à distance | |
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| Étude des réseaux de neurones pour prédire la survie en oncologie |
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| Céline Duval (Université de Paris, MAP5) | 11h - à distance | |
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| Statistics for Gaussian Random Fields with Unknown Location and Scale using Lipschitz-Killing Curvatures |
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08/03/2021 | Jean-Benoist Léger (Université de Technologie de Compiègne) | 10h - à distance | |
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| Méthodes d'inférence dans des modèles de type SBM/LBM complexes ou en grande dimension. |
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| Sylvain Le Corff (Telecom SudParis) | 11h - à distance | |
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| Deconvolution with unknown noise distribution |
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01/03/2021 | Jaouad Mourtada (CREST, ENSAE) | 11h - à distance | |
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| Distribution-free robust linear regression |
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22/02/2021 | Vacances HIVER | | |
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15/02/2021 | Vacances HIVER | | |
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08/02/2021 | Thierry Dumont (Université Paris Ouest) | 11h - à distance | |
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| Model selection for binary covariates clustering |
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01/02/2021 | Claire Boyer (LPSM, Sorbonne Université) | 11h - à distance | |
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| Sampling Rates for l1-Synthesis |
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25/01/2021 | SMPGD : https://smpgd2021.sciencesconf.org/ | | |
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18/01/2021 | Fanny Villers (LPSM, Sorbonne Université) | 11h - à distance | |
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| Inférence de graphe avec contrôle du taux de faux positifs |
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11/01/2021 | Titouan Vayer (OBELIX, IRISA, Vannes) | 11h - à distance | |
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| The optimal transportation problem for structured data |
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04/01/2021 | Vincent Brault (LJK, Université Grenoble Alpes) | 11h - à distance | |
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| Utilisation du pooling pour les tests RT-qPCR |
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28/12/2020 | Vacances NOËL | | |
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21/12/2020 | Vacances NOËL | | |
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14/12/2020 | Alberto Tonda (MIA-Paris, AgroParisTech-INRAE) | 11h - en distanciel | |
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| Evolutionary Computation: Introduction, Success Stories, and Limitations |
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07/12/2020 | Eric Adjakossa (MIA-Paris, AgroParisTech-INRAE) | 11h - en distanciel | |
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| Kalman Recursions Aggregated Online |
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30/11/2020 | David Makowski (MIA-Paris, AgroParisTech-INRAE) | 11h - en distanciel | |
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| Analyzing uncertainty in meta-analyses to shed light on scientific controversies |
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23/11/2020 | Gaëlle Chagny (LMRS, Université de Rouen) | 11h - en distanciel | |
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| Estimation non-paramétrique dans un modèle de mélange à deux classes |
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16/11/2020 | Gaspar Massiot (MIA-Paris, AgroParisTech-INRAE) | 11h - en distanciel | |
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| Évaluation des risques liés aux pathogènes émis par l’irrigation de parcelles agricoles avec de l’eau usée traitée en station d’épuration |
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09/11/2020 | Marie Perrot-Dockès (MAP5, Université de Paris) | 11h - en distanciel | |
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| Improving structured post hoc inference via a hidden Markov model |
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02/11/2020 | José G. Gómez-García (MIA-Paris, AgroParisTech-INRAE) | 11h - en distanciel | |
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| Apprentissage de modèles CHARME avec des réseaux de neurones |
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26/10/2020 | Vacances TOUSSAINT | | |
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19/10/2020 | Vacances TOUSSAINT | | |
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12/10/2020 | Yaroslav Averyanov (INRIA Modal, Lille) | 11h - salle ACTIA | |
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| Early stopping in regression with reproducing kernels: some ideas towards optimality |
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05/10/2020 | Aude Sportisse (CMAP, École polytechnique) | 11h - salle ACTIA | |
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| Debiasing Averaged Stochastic Gradient Descent to handle missing values |
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28/09/2020 | Chloé Vigliotti (AgroParisTech) | 11h - salle ACTIA | |
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| Théorie des graphes et analyse de la diversité microbienne : Utilisation de similarités dans le cadre de l'étude de microbiomes intestinaux |
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21/09/2020 | Julie Loisel (AgroParisTech) | 11h - salle ACTIA | |
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| Détection des ruptures de la chaîne du froid : motivations et problématiques |
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| Jules Vandeputte (AgroParisTech) | 11h30 - salle ACTIA | |
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| Conception d’un "coach" personnel pour l’alimentation : une nouvelle approche des systèmes de recommandation |
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14/09/2020 | Bassirou Mboup (AgroParisTech) | 11h - salle ACTIA | |
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| Évaluation de la capacité d’un biomarqueur à prédire la réponse au traitement avec des données de survies |
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07/09/2020 | State of The R | 11h - salle ACTIA | |
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| Retour de la semaine à Roscoff |
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