‹ mardi 28 mai 2024 › | |
09:00
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›9:00 (1h)
9:00 - 10:00 (1h)
Session invitée semi-plénière
› Estimation non-paramétrique de l'intensité d'un processus ponctuel spatial par forêts aléatoires
- Frédéric Lavancier, Centre de Recherche en Economie et Statistique [Bruz]
09:00-10:00 (1h)
›9:00 (1h)
9:00 - 10:00 (1h)
Session invitée semi-plénière
› Réseaux de gènes : inférence, évaluation, utilisation et au-delà
- Nathalie Vialaneix, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse
09:00-10:00 (1h)
›10:00 (20min)
10:00 - 10:20 (20min)
Pause café
›10:20 (1h15)
10:20 - 11:35 (1h15)
Session groupe Statistique et Sport
Brigitte Gelein
› A data-driven approach to select the best compositions of a wheelchair basketball team
- Gabriel Calvo, Universitat de València
10:20-10:45 (25min)
› A Multivariate Multilevel Longitudinal Functional Model for Repeatedly Observed Human Movement Data
- Steven Golovkine, University of Limerick
10:45-11:10 (25min)
› Modèles de Markov dérivants pour l'apprentissage de l'escalade
- Nicolas Vergne, Laboratoire de Mathématiques Raphaël Salem
11:10-11:35 (25min)
›10:20 (1h15)
10:20 - 11:35 (1h15)
Session groupe Environnement et Statistique
Thomas Opitz
› L'IA POUR LES PRÉVISIONS METEOROLOGIQUES ET CLIMATIQUES : ETAT DES LIEUX ET PERSPECTIVES
- Laure Raynaud, Centre national de recherches météorologiques
10:20-10:45 (25min)
› Générateur d'extrêmes environnementaux
- Nicolas Lafon, LSCE
10:45-11:10 (25min)
› Influence du climat sur l'expression des symptômes d'une maladie vasculaire de la vigne
- Chloé Delmas, Santé et agroécologie du vignoble
11:10-11:35 (25min)
›10:20 (1h15)
10:20 - 11:35 (1h15)
Statistique spatiale
› A functional spatial autoregressive model using signatures
- Camille FREVENT, METRICS
10:20-10:35 (15min)
› Echantillonnage adaptatif avec un modèle de processus ponctuel séquentiel
- François D'Alayer de Costemore d'Arc, Biostatistique et Processus Spatiaux
10:35-10:50 (15min)
› Extrapolation spatiale du risque de présence de Xylella fastidiosa basée sur XGBoost
- Camille Portes, Biostatistique et Processus Spatiaux
10:50-11:05 (15min)
› Detection of Residual Blocks in Grid-Based Data using Tree Segmentation
- Wolf Karen, Limagrain Europe
11:05-11:20 (15min)
› Reconstruction geostatistique de la variabilité phénologique spatio-temporelle d'une parcelle viticole
- Vu Hoang Ha Pham, IMS Bordeaux
11:20-11:35 (15min)
›10:20 (1h15)
10:20 - 11:35 (1h15)
Classification
› Régression Logistique One-hot pour la Classification
- Baptiste Schall, Université Côte d'Azur
10:20-10:35 (15min)
› Projections Aléatoires Entrée, Sortie : Accélération de l'Apprentissage et de l'Inférence dans la Prédiction Structurée avec Noyaux
- Tamim El Ahmad, Télécom Paris
10:35-10:50 (15min)
› Sensibilité des indices de qualité d'un classifieur probabiliste
- Ndeye Awa Dieye, CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage
10:50-11:05 (15min)
› Estimation of proportions under Open set Label Shift using Mahalanobis Projection
- Bastien Dussap, Laboratoire de Mathématiques d'Orsay, Inria Saclay - Ile de France
11:05-11:20 (15min)
› Peerannot: A framework for label aggregation in crowdsourced datasets
- Axel Dubar, Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck
11:20-11:35 (15min)
›10:20 (1h15)
10:20 - 11:35 (1h15)
Données omiques
› Analyse de la spécificité des associations génétiques dans les études multi-population
- Jeong Hwan Ko, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse
10:20-10:35 (15min)
› Tests de fonction de répartition cumulative conditionnelle pour l'analyse d'ensembles de gènes de données RNA-seq en cellule unique
- Sara Fallet, Univ. Bordeaux, INSERM, INRIA, Bordeaux Population Health, SISTM team, U1219, F-33000 Bordeaux, France, Vaccine Research Institute, VRI, Hôpital Henri Mondor, Créteil F-94000, France
10:35-10:50 (15min)
› Prediction of gene expression using whole-genome epigenomic signals
- Mathilde Bruguet, Institut Agro Rennes Angers
10:50-11:05 (15min)
› Procédure de test hiérarchique pour l'analyse différentielle de données Hi-C
- Elise Jorge, GenPhySE, Université de Toulouse, INRAE, ENVT, F-31326, Castanet-Tolosan, France, Université Fédérale de Toulouse, INRAE, MIAT, 31326 Castanet-Tolosan, France
11:05-11:20 (15min)
› L'impact négatif des matrices de référence incomplètes sur la performance de la déconvolution des fréquences cellulaires à partir de l'expression génique
- Kalidou Ba, Univ. Bordeaux, INSERM, INRIA, SISTM team, BPH, U1219, F-33000 Bordeaux, France, Vaccine Research Institute [Créteil, France]
11:20-11:35 (15min)
›10:20 (1h15)
10:20 - 11:35 (1h15)
Chaînes et processus de Markov
› Clustering des observations des modèles de Markov cachées
- IBRAHIM KADDOURI, Laboratoire de Mathématiques d'Orsay - Élisabeth Gassiat, Laboratoire de Mathématiques d'Orsay - Zacharie Naulet, Laboratoire de Mathématiques d'Orsay
10:20-10:35 (15min)
› La complexité d'échantillonnage des processus de décision markovien robuste est inférieure à celle des processus de décision markovien classique.
- Pierre Clavier, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique, Inria de Paris
10:35-10:50 (15min)
› Estimation champ moyen pour un système excitateur/inhibiteur
- Julien Chevallier, Laboratoire Jean Kuntzmann
10:50-11:05 (15min)
› Estimating the transitions of a Markov chain from incompletely observed paths in the presence of predictors
- Daphné Aurouet, Ecole Nationale de la Statistique et de lÁnalyse de lÍnformation [Bruz]
11:05-11:20 (15min)
› Modèles AR faibles modulés par une chaîne de Markov cachée
- Jean Armel Bra, Laboratoire de mathématiques de Besançon
11:20-11:35 (15min)
›11:35 (10min)
11:35 - 11:45 (10min)
Pause
›11:45 (1h)
11:45 - 12:45 (1h)
Copules
› Mixed high-dimensional network inference via the Gaussian copula
- Ekaterina Tomilina, Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas], Génétique Animale et Biologie Intégrative
11:45-12:00 (15min)
› Procédure de test d'hypothèses composites pour l'analyse jointe de séries de probabilités critiques.
- Annaïg De Walsche, Mathématiques et Informatique Appliquées, Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon (Génétique Végétale)
12:00-12:15 (15min)
› Inference rapide dans les modèles GLM à copule avec variables explicatives catégorielles en utilisant une procédure IFM -OSCF
- Tom Rohmer, Inrae toulouse
12:15-12:30 (15min)
› Maximum pseudo-likelihood in monotone single-index copulas
- CHRISTOPHER FRAGNEAU, Lamia
12:30-12:45 (15min)
›11:45 (1h)
11:45 - 12:45 (1h)
Données longitudinales
› Prédiction dynamique non paramétrique d'un risque d'événement à partir de prédicteurs longitudinaux
- Corentin Segalas, Univ. Bordeaux, INSERM, INRIA, BPH, U1219
11:45-12:00 (15min)
› Régression quantile pénalisée pour des données longitudinales avec hétéroscédasticité.
- Angelo Alcaraz, Université de Bretagne Sud - Vannes
12:00-12:15 (15min)
› Clustering Longitudinal Mixed Data
- Francesco Amato, Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances
12:15-12:30 (15min)
›11:45 (1h)
11:45 - 12:45 (1h)
Données directionnelles
› Inférence asymptotique pour des données directionnelles bruitées
- Davy Paindaveine, Universite Libre de Bruxelles
11:45-12:00 (15min)
› Test de Runs pour données directionnelles : propriétés locales et optimalités asymptotiques.
- Boucher Maxime, Université libre de Bruxelles
12:00-12:15 (15min)
› Comportement asymptotique de tests de Sobolev sur la sphère unité.
- Thomas Verdebout, Universite Libre de Bruxelles
12:15-12:30 (15min)
›11:45 (1h)
11:45 - 12:45 (1h)
Processus de Markov déterministes par morceaux
› Sojourn time estimation in partially observed piecewise deterministic Markov processes - application to myeloma modeling
- Amélie Vernay, Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck
11:45-12:00 (15min)
› Échantillonnage préférentiel dynamique informé par des graphes
- Guillaume Chennetier, EDF R&D, Palaiseau, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique
12:00-12:15 (15min)
› Modèle dynamique pour la représentation de données d'expression des gènes en cellules uniques
- Mathilde GAILLARD, Inria
12:15-12:30 (15min)
› Deep reinforcement learning for controlled piecewise deterministic Markov process in cancer treatment follow-up
- Orlane Rossini, IMAG - Alice Cleynen, IMAG, John Curtin School of Medical Research [Canberra, Australia]
12:30-12:45 (15min)
›11:45 (1h)
11:45 - 12:45 (1h)
Statistique appliquée à la Gestion
› Modèles probabilistes pour les permutations et dépendances
- Arthur Fétiveau, Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique
11:45-12:00 (15min)
› A semiparametric location-scale model with application to credit risk
- Guillaume Flament, CREST, Square Research Center
12:00-12:15 (15min)
› Modélisation statistique pour l'identification et la quantification de manipulations comptables
- Jerome Saracco, ASTRAL, Institut de Mathématiques de Bordeaux, Ecole Nationale Supérieure de Cognitique
12:15-12:30 (15min)
›11:45 (1h)
11:45 - 12:45 (1h)
Apprentissage en ligne
› Estimation en ligne de l'inverse de la Hessienne pour l'optimisation stochastique avec application aux algorithmes de Newton stochastiques universels
- Wei LU, Laboratoire de Mathématiques de lÍNSA de Rouen Normandie
11:45-12:00 (15min)
› Boosting in Online Non-Parametric Regression
- Paul Liautaud, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation
12:00-12:15 (15min)
› Algorithmes de Newton stochastiques avec O(Nd) opérations
- Antoine Godichon-Baggioni, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation
12:15-12:30 (15min)
›12:45 (1h15)
12:45 - 14:00 (1h15)
Déjeuner
›14:00 (1h)
14:00 - 15:00 (1h)
Conférence Lucien Le Cam
›15:00 (20min)
15:00 - 15:20 (20min)
Pause café
›15:20 (1h15)
15:20 - 16:35 (1h15)
Session spéciale SFB
Cécile Proust-Lima
› Modéliser et communiquer les évidences et les sources d'incertitudes pour améliorer la replicabilité et la crédibilité de la recherche biomédicale
- Hoffmann Sabine, Ludwig-Maximilians-Universität München
15:20-15:45 (25min)
› Detecting genomic alteration in genomic profiles: the infinite population case
- Marie-Pierre Etienne, Institut de Recherche Mathématique de Rennes
15:45-16:10 (25min)
› Prédiction dynamique d'événements à partir de multiples marqueurs longitudinaux par « model averaging »
- Hélène Jacqmin-Gadda, Université de Bordeaux, ISPED, Inserm BPH U1219, F-33000, Bordeaux
16:10-16:35 (25min)
›15:20 (1h15)
15:20 - 16:35 (1h15)
Session ENBIS et Groupe Fiabilité et Incertitudes
Yannig Goude
› Physics-informed machine learning et prévision
- Nathan Doumèche, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation, EDF Labs
15:20-15:45 (25min)
› Le Deep Learning pour l'estimation de la distribution en taille de particules de TiO2 à partir d'images en microscopie électronique à balayage
- Loïc Coquelin, Laboratoire National de Métrologie et d'Éssais [Trappes]
15:45-16:10 (25min)
› Sous-échantillonnage de données pour les réseaux de neurones bayésiens
- Eiji Kawasaki, Université Paris-Saclay, CEA, List, F-91120, Palaiseau, France
16:10-16:35 (25min)
›15:20 (1h15)
15:20 - 16:35 (1h15)
Données fonctionnelles 1
› ACP pour données fonctionnelles discrétisées, estimation minimax et contraintes spectrales
- Nassim Bourarach, CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision
15:20-15:35 (15min)
› Bayesian Registration using Hamiltonian Monte Carlo
- Fricks John, Arizona State University, Université de Bordeaux
15:35-15:50 (15min)
› Landmark and Elastic Registration of Aircraft Trajectories
- Remi Perrichon, Laboratoire de recherche ENAC
15:50-16:05 (15min)
› Basis function expansion for irregular mean functions estimation
- Omar Kassi, Centre de Recherche en Économie et Statistique (CREST), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz]
16:05-16:20 (15min)
› Curve registration for mechanistic models
- Quentin Clairon, University of Bordeaux, Inria Bordeaux Sud-Ouest, Inserm, Bordeaux Population Health Research Center, SISTM Team, Vaccine Research Institute
16:20-16:35 (15min)
›15:20 (1h15)
15:20 - 16:35 (1h15)
Données manquantes
› HSMM piloté par les observations pour l'estimation de la dynamique des adventices
- Hanna BACAVE, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse
15:20-15:35 (15min)
› La distribution Ex-Gauss pour l'analyse du temps de réaction : Initialisation plus robuste et traitement des données manquantes
- Alandra ZAKKOUR, LMA, CeRCA
15:35-15:50 (15min)
› Subspace clustering sur données incomplètes
- Yasmine AGLIZ, Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM], Caisse des dépôts et consignations (France)
15:50-16:05 (15min)
›15:20 (1h15)
15:20 - 16:35 (1h15)
Sélection de modèles
› Rethinking multiple kernel learning under the lenses of stochastic variational inference
- Davide Adamo, Culture et Environnements, Préhistoire, Antiquité, Moyen-Age
15:20-15:35 (15min)
› Une méthode de sélection de prédicteurs sous contrainte de non multicolinéarité dans les modèles linéaires généralisés
- Christian DERQUENNE, Chercheur indépendant
15:35-15:50 (15min)
› Contrôle du taux de Fausses Découvertes pour les Knockoffs agrégés
- Alexandre BLAIN, Inria Saclay - Ile de France, Université Paris-Saclay - Pierre Neuvial, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219
15:50-16:05 (15min)
› Model Selection for Contextual Bandits
- Julien AUBERT, Université Côte d'Azur
16:05-16:20 (15min)
› Mutant-UCB: entre bandits et algorithme évolutionnaire, une approche pour la sélection de modèles
- Julie Keisler, Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189, Optimisation, Simulation, Risque et Statistiques pour les Marchés de l'Energie
16:20-16:35 (15min)
›15:20 (1h15)
15:20 - 16:35 (1h15)
Classification non supervisée et modèle de mélange
› Mélange de chaînes de Markov d'ordre variable pour l'analyse de séquences
- Fabrice Rossi, CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision
15:20-15:35 (15min)
› Estimation paramétrique d'un modèle q-Gaussien et d'un modèle mélange de q-Gaussiennes.
- Oumaima Ben Mrad, Laboratoire de Mathématiques et applications, Laboratoire de Probabilités et Statistique
15:35-15:50 (15min)
› Kernel KMeans clustering splits for end-to-end unsupervised decision trees
- Louis Ohl, Equipe Maasai, Inria Sophia Antipolis, Signal, Images et Systèmes, Axe Endocrinologie et Néphrologie [CRCHU de Québec], Université Laval [Québec], Université Côte d'Azur
15:50-16:05 (15min)
› Fission de données pour l'inférence post-classification : de la théorie à la pratique
- Benjamin Hivert, Univ. Bordeaux, INSERM, INRIA, SISTM team, BPH, U1219, F-33000 Bordeaux, France, Vaccine Research Institute, VRI, Hôpital Henri Mondor, Créteil F-94000, France
16:05-16:20 (15min)
› Inférence Post-Clustering
- Nicolas Enjalbert Courrech, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219
16:20-16:35 (15min)
›17:00 (2h)
17:00 - 19:00 (2h)
Assemblée Générale SFdS
›19:00 (2h30)
19:00 - 21:30 (2h30)
Café de la statistique
Bruno Jeanbart
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Session | Discours | Logistique | Pause | Sortie |