› Tips for Applied Medical Statisticians from Florence Nightingale - Data Visualisation -
11:30-11:55 (25min)
› Scientific Reform and Visual Data Science: Retiring the EDA/CDA dichotomy - Roger Beecham, School of Geography, University of Leeds
11:55-12:25 (30min)
› DATA VISUALISATION OF ADVERSE EVENTS IN RANDOMISED CLINICAL TRIALS - Victoria Cornelius, Imperial College London
12:25-12:50 (25min)
11:30 - 12:50 (1h20)
Statistique Spatiale
Amphi 8
Statistique Spatiale
› Fully nonseparable Gneiting covariance functions for multivariate space-time data - Denis Allard, Biostatistique et Processus Spatiaux
11:30-11:45 (15min)
› Investigating spatial scan statistics for multivariate functional data - Camille FREVENT, METRICS, MOdel for Data Analysis and Learning
11:45-12:00 (15min)
› Estimation de processus de mélanges spatio-temporels pour détecter des changements dynamiques de populations -
12:00-12:15 (15min)
› Modélisation spatiale des accidents routiers de Besançon (France) à l'aide de processus de Cox log-Gaussien -
12:15-12:30 (15min)
11:40 - 13:10 (1h30)
Stat bayésienne
Amphi 9
› Sélection de variables bayésienne en grande dimension dans les modèles non-linéaires à effets mixtes utilisant l'algorithme SAEM - Marion Naveau, Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
11:40-11:55 (15min)
› Mixture of experts posterior surrogates for approximate Bayesian computation - Florence Forbes, STATIFY team
11:55-12:10 (15min)
› Bayesian nonparametric mixtures inconsistency for the number of clusters - Louise Alamichel, Laboratoire Jean Kuntzmann, Statify, Inria Grenoble - Rhône-Alpes
12:10-12:25 (15min)
› Bayesian functional linear regression estimation. Extension to scalar and categorical covariates -
12:25-12:40 (15min)
11:50 - 13:10 (1h20)
Applications: société & industrie
Amphi 10
› Modélisation de la Substitution entre Articles pour Optimiser leur Réapprovisionnement - Axel Potier, ADEO - Christophe Biernacki, Inria Lille-Nord Europe, UMR 8524 - Laboratoire Paul Painlevé, F-59000 Lille
11:50-12:05 (15min)
› METHODE DE DETECTION AUTOMATIQUE DES PANNES SUR AVION : OUTIL D'AIDE A LA DECISION -
12:05-12:20 (15min)
› Number of zero velocity points: a critical parameter for handwriting model estimation towards dysgraphia diagnosis assistance -
12:20-12:35 (15min)
› Prévision probabiliste d'ensemble en environnement -
12:35-12:50 (15min)
11:50 - 13:10 (1h20)
Non supervisé
Amphi 11
› Clustering et détection d'anomalies dans les données fonctionnelles - Messan Martial AMOVIN-ASSAGBA, Arpege Master K, Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances
11:50-12:05 (15min)
› Clustering spectral adaptatif - Aurélie Fischer, Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations - Ilaria Giulini, Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations
12:05-12:20 (15min)
› Sparse and group-sparse clustering for mixed data. An illustration of the vimpclust package - Alex Mourer, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) - Madalina Olteanu, CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision
12:20-12:35 (15min)
› Cartes auto-organisatrices pour l'exploration des données partiellement observées et l'imputation des données manquantes - Sara REJEB, LPSM
12:35-12:50 (15min)
› Détection d'atypiques pour données de composition avec la méthode ICS - Christine Thomas-Agnan, Toulouse School of Economics
12:50-13:05 (15min)
› On the estimation of extreme quantiles with neural networks - Michael Allouche, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique
14:20-14:35 (15min)
› Théorème de Donsker pour des mesures empiriques locales sur des régions aléatoires - benjamin bobbia, Ecole supérieur d'ingénieur Léonard de Vinci
14:35-14:50 (15min)
› Non-parametric estimator of a multivariatemadogram for missing-data and extreme valueframework - Alexis Boulin, Laboratoire J.A. Dieudonné
14:50-15:05 (15min)
› Méthode de plug-in pour l'estimateur non-paramétrique du coefficient de dépendance de queues - Matthieu Garcin, Pôle Universitaire Léonard de Vinci
15:05-15:20 (15min)
› Estimation fonctionnelle de $L^1$-expectiles multivariés extrêmes à queue lourde - Cambyse Pakzad, Laboratoire J.A. Dieudonné
15:20-15:35 (15min)
14:20 - 15:40 (1h20)
StatMath
Amphi 8
› Full Model Estimation for Non-Parametric Multivariate Finite Mixture Models - marie du roy de chaumaray, Ecole Nationale de la Statistique et de lÁnalyse de lÍnformation [Bruz], Centre de Recherche en Économie et Statistique (CREST)
14:20-14:35 (15min)
› Modèles linéaires généralisés multivariés à composantes supervisées et facteurs latents, avec partitionnement thématique des variables explicatives - Julien Gibaud, IMAG
14:35-14:50 (15min)
› Calibrations de pénalités pour la régression linéaire gaussienne en grande dimension - Perrine Lacroix, Institute of Plant Sciences - Paris Saclay (IPS2), INRA-CNRS-Université Paris Sud, Labex Saclay Plant Science, Orsay, UMR 518 INRA AgroParisTech Mathématiques et Informatique appliquées (MIA), Paris. France., Laboratoire de Mathématiques dÓrsay
14:50-15:05 (15min)
› Beyond L1: Faster and Better Sparse Models with skglm - Mathurin Massias, Inria
15:05-15:20 (15min)
› ISDE : Estimation de Densité Multidimensionnelle sous Hypothèse de Structure D'indépendance - Louis Pujol, Laboratoire de Mathématiques d'Orsay
15:20-15:35 (15min)
14:30 - 15:50 (1h20)
StatMath 2
Amphi 8
› Comparaison d'arbres CART par sous-échantillonnage sans remplacement - Felix Cheysson, Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations
14:30-14:45 (15min)
› Online multiple-testing with super-uniformity reward - Iqraa Meah, Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations
14:45-15:00 (15min)
› Multi-sample comparison of multivariate copulas and clustering -
15:00-15:15 (15min)
› Consistance de l'intervalle de confiance plug-in en régression -
15:16-15:30 (14min)
14:30 - 15:50 (1h20)
SFdS-Biométrie
Amphi 10
› Modélisation conjointe des relations temporelles entre marqueurs longitudinaux multivariés de progression de la Maladie d'Alzheimer et événements cliniques -
14:30-14:55 (25min)
› Evaluation par la modélisation des stratégies de rappel vaccinal contre la Covid-19 dans une population partiellement vaccinée -
14:55-15:20 (25min)
› QUANTIFYING HORIZONTAL PLEIOTROPY IN HUMAN GENETIC VARIATION USING GWAS SUMMARY STATISTICS -
15:20-15:45 (25min)
14:30 - 15:50 (1h20)
SFdS-MALIA/SSFAM
Amphi 11
› Analyse statistique de la topologie de Mapper pour des filtres stochastiques -
14:30-14:55 (25min)
› Graph Neural Networks on Large Random Graphs -
15:00-15:25 (25min)
› Apprentissage pour l'amélioration de surfaces définies par des nuages de points - Julie Digne, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
15:25-15:50 (25min)
› Détection des structures communes dans une collection de réseaux - Pierre Barbillon, Mathématiques, Informatique Appliquées, AgroParisTech/INRA
17:20-17:35 (15min)
› Clustering networks with textual edges by combining the Embedded Topic Model and the Stochastic Block model. Variational inference and derivation of a model selection criterion. - Rémi Boutin, Mathématiques Appliquées Paris 5
17:35-17:50 (15min)
› Modèles génératifs de graphes : application à la connectivité cérébrale - Clément Mantoux, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique, Institut du Cerveau et de la Moëlle Epinière = Brain and Spine Institute, Algorithms, models and methods for images and signals of the human brain
17:50-18:05 (15min)
› Analyse statistique de graphes, via des processus de diffusion de la chaleur. - Etienne Lasalle, DataShape, Laboratoire de Mathématiques dÓrsay
18:05-18:20 (15min)
› Convergence en loi des U-statistiques sur une matrice exchangeable ligne-colonne - Tâm Le Minh, MIA-Paris
18:20-18:35 (15min)
17:20 - 18:35 (1h15)
Séries Temp (I)
Amphi 8
› Estimation Adaptative des Variances dans un Modèle Espace-État -
17:20-17:35 (15min)
› On estimating in generalized integer-valued GARCHX models with structural breaks -
17:35-17:50 (15min)
› Tight Risk Bound For High Dimensional Time Series Completion -
17:50-18:05 (15min)
17:20 - 18:35 (1h15)
StatMath-grande dim
Amphi 9
› Sparse PLS with group lasso: inside the dual.spls package - Louna Alsouki, Université Saint-Joseph de Beyrouth, Institut Camille Jordan
17:20-17:35 (15min)
› Sélection de modèles linéaires emboîtés par règle d'arrêt prématuré - Samy Clementz, Laboratoire de Mathématiques dÓrsay, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire
17:35-17:50 (15min)
› Régression non paramétrique par projection sur des bases à support non compact -
17:50-18:05 (15min)
› Phénomène de Stein pour l'estimation multiple de moyennes en grande dimension -
18:05-18:20 (15min)
› Estimation of high dimensional gamma convolutions through random projections -
18:20-18:35 (15min)
17:20 - 18:35 (1h15)
Biologie & Santé
Amphi 10
› Méthodes pour l'inférence post-clustering appliquées à l'expression génique -
17:20-17:35 (15min)
› Prédiction génomique en grande dimension : densité de marqueurs nécessaire pour une prédiction fiable en sélection génomique -
17:35-17:50 (15min)
› Identification of prognostic and predictive biomarkers in high-dimensional data -
17:50-18:05 (15min)
› Impact d'une copule non-Gaussienne dans l'estimation REML du modèle génétique animal bivarié pour des populations sous sélection -
18:05-18:20 (15min)
› Évaluation de l'impact de scénarios de consommation de tabac sur la charge future de l'infarctus du myocarde en France jusqu'en 2035 : une approche basée sur un modèle illness-death -
18:20-18:35 (15min)
17:20 - 18:35 (1h15)
Planif.-Plans d'exp.
Amphi 11
› Simulation d'événements rares par échantillonnage préférentiel adaptatif pour des processus de Markov déterministes par morceaux - Guillaume Chennetier, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique, EDF R&D dept. Périclès
17:20-17:35 (15min)
› Estimation de courbes de fragilité sismique par planification séquentielle d'expériences. - Clément GAUCHY, Universite Paris-Saclay, CEA, Service d'Études Mécaniques et Thermiques
17:35-17:50 (15min)
› Design of Experiment for Bayesian transferred model - Loïc IAPTEFF, Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances (ERIC), IFP Energies nouvelles (IFPEN)
17:50-18:05 (15min)
› Données expérimentales à bas coût pour la prévision de la distance parcourue par une avalanche de pierres - Frederique LEBLANC, Laboratoire Jean Kunzmann
18:05-18:20 (15min)
› PLANS D'EXPERIENCE POUR MELANGES AVEC UNE DISTRIBUTION DE DIRICHLET -
18:20-18:35 (15min)
› Modélisation de la courbe de saturation en O2 de l'hémoglobine chez des patients en réanimation - Enora ALAOUI, Pierre BARBE, Félix LUCAS et Victoria MAS
18:35-19:00 (25min)
› Comptage de macrodéchets en zone riparienne par apprentissage profond et modèle d'états - Mathis Chagneux, Télécom Paris
10:20-10:35 (15min)
› Bivariate Log-Gaussian Cox Process Model for Presence-only Data - Florian Lasgorceux, Biostatistique et Processus Spatiaux
10:35-10:50 (15min)
› When strong annotators lead to bad model choices - Maximilien Servajean
10:50-11:05 (15min)
10:20 - 12:10 (1h50)
SFdS-Enseignement
Amphi 8
Frédérique Letué
› ANALYSE DES TENDANCES DE LA QUALITÉ DE L'AIR -
10:20-10:50 (30min)
› Hybridation Numérique : la réussite des étudiants à EPITECH -
10:50-11:05 (15min)
› Comprendre l'échec des étudiants en vue d'un enseignement différencié -
11:05-11:20 (15min)
› Scientific Reform and Visual Data Science: Retiring the EDA/CDA dichotomy -
11:20-11:35 (15min)
› TRANSPOSITION DIDACTIQUE ET ENSEIGNEMENT DE LA STATISTIQUE -
11:35-11:50 (15min)
10:20 - 12:10 (1h50)
Application: santé & société
Amphi 9
› Application des réseaux de neurones aux données longitudinales de santé: cas du suivi de la fonction rénale aux patients transplantés rénaux - Clément Benoist, Service de Pharmacologie, toxicologie et pharmacovigilance [CHU Limoges]
10:20-10:35 (15min)
› DATA VISUALISATION OF ADVERSE EVENTS IN RANDOMISED CLINICAL TRIALS - Victoria Cornelius, Imperial College London
10:35-10:50 (15min)
› Impact de la variabilité de la pression artérielle sur le risque d'AVC - Léonie Courcoul, Université de Bordeaux, ISPED, Inserm BPH U1219, F-33000, Bordeaux
10:50-11:05 (15min)
› Utilisation des matrices emplois expositions pour les troubles musculo-squelettiques. Application aux douleurs sévères du genou - DELTREIL Guillaume, LAREMA, Université d'Angers, France - Patrick Tardivel, IMB, Université de Bourgogne, France
11:05-11:20 (15min)
› Optimal Individualized Treatment Regime of Plasma Transfusion for Severe Trauma - Pan Zhao, Inria Montpellier
11:20-11:35 (15min)
10:20 - 12:10 (1h50)
Données Fonctionnelles
Amphi 10
› Estimation adaptative dans le modèle linéaire fonctionnel à sortie fonctionnelle - Gaëlle CHAGNY, Laboratoire de Mathématiques Raphaël Salem
10:20-10:35 (15min)
› Procédure de classification plug-in pour des données fonctionnelles - Eddy ELLA MINTSA, Laboratoire LAMA UMR 8050
10:35-10:50 (15min)
› Fusion tardive en analyse de données fonctionnelles élastique - Julien Ah-Pine, Centre d\'Études et de Recherches sur le Développement International, Laboratoire (ERIC), Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal (LMBP)
10:50-11:05 (15min)
› Prédiction de la Qualité d'Expérience dans les Réseaux Mobiles : Cas de la VoIP - Jean Steve TAMO TCHOMGUI, Univ Lyon, Univ Lyon 2, ERIC, Orange Innovation
11:05-11:20 (15min)
› Sélection d'intervalles pour des prédicteurs fonctionnels à partir de forêts aléatoires - Rémi Servien, INRAE, Univ. Montpellier, LBE, 102 Avenue des étangs, F-11000 Narbonne, France - Nathalie Vialaneix, Université de Toulouse, INRAE, UR MIAT, F-31320, Castanet-Tolosan, France
11:20-11:35 (15min)
10:20 - 12:10 (1h50)
StatMath
Amphi 11
› Multivariate Poisson Lognormal model: optimisation, inference and application to high dimensional data - Bastien Batardière, Mathématiques et Informatique Appliquées
10:20-10:35 (15min)
› Les approximations à noyau à base de processus ponctuels déterminantaux - Ayoub Belhadji, ENS de Lyon
10:35-10:50 (15min)
› Un multi-critère pour contrôler la multicolinéarité dans les modèles linéaires de régression multiple - Christian DERQUENNE, EDF Labs
10:50-11:05 (15min)
› High-dimensional Two-sample Rank Statistics as Scalar Performance Criteria - Myrto Limnios, CB - Centre Borelli - UMR 9010
11:05-11:20 (15min)
› Clustering de modalités en régression logistique - Slimane MAKHLOUF, CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage
11:20-11:35 (15min)
› Transport optimal pour l'appariement automatique de données métabolomiques non-ciblées - Marie Breeur, Centre International de Recherche contre le Cancer - International Agency for Research on Cancer
14:30-14:45 (15min)
› GAN Estimation of Lipschitz Optimal Transport - Lucas De Lara, IMT TOULOUSE - Louis Bethune, IRIT
14:45-15:00 (15min)
› JDCOT : an Algorithm for Transfer Learning in Incomparable Domains using Optimal Transport - Chloé Friguet, Univ. Bretagne-Sud
15:00-15:15 (15min)
› La Distance de Sliced-Wasserstein pour l'Apprentissage à Grande Échelle - Kimia Nadjahi, Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations
15:15-15:30 (15min)
14:30 - 16:00 (1h30)
Non supervisé
Amphi 10
› Clustering Longitudinal Ordinal Data via Finite Mixture of Matrix-Variate Latent Gaussians - Francesco Amato, Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances
14:30-14:45 (15min)
› Process Mining : une nouvelle approche de l'évaluation des clusters à l'aide d'un Quantitative Model Checking - Emmanuelle Claeys, IRIT
14:45-15:00 (15min)
› Model-Based Clustering by Greedy Maximization of the Integrated Classification Likelihood - Nicolas Jouvin, Mathématiques et Informatique Appliquées
15:00-15:15 (15min)
› A Dynamic Latent Block Model for Co-clustering of Zero-Inflated Count Data Streams - Giulia Marchello, Université Côte d'Azur, Inria, CNRS, Laboratoire J.A.Dieudonné, Maasai team, Nice, France
15:15-15:30 (15min)
› False clustering rate control in mixture models - Ariane Marandon
15:45-16:00 (15min)
14:30 - 16:00 (1h30)
Agrégation experts
Amphi 9
› Modélisation de la charge et de l'occupation des véhicules électriques - Yvenn Amara-Ouali, Laboratoire de Mathématiques dÓrsay
14:30-14:45 (15min)
› Functional mixture-of-experts for classification - Nhat Thien Pham, Université de Caen Normandie, Laboratoire de Mathématiques Nicolas Oresme - Faicel CHAMROUKHI, Université de Caen Normandie, Laboratoire de Mathématiques Nicolas Oresme
14:45-15:00 (15min)
› Ensemble Methods for Data Analytics - Camila Fernandez, Nokia Bell Labs, Sorbonne
15:00-15:15 (15min)
› Consensual aggregation on randomly projected high-dimensional features of predictions for regression - Sothea HAS, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation
15:15-15:30 (15min)
› Prédictions Conformelles Adaptatives pour les Séries Temporelles - Margaux Zaffran, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique, Inria, EDF
15:30-15:45 (15min)
› Model selection by penalization in mixture of experts models with a non-asymptotic approach - TrungTin Nguyen, STATIFY team
15:45-16:00 (15min)
14:30 - 16:00 (1h30)
SFdS-Jeunes Stats
Amphi 8
Marie CHION
14:30 - 16:00 (1h30)
SFdS-Fiabilité
Amphi 7
Mitra Fouladirad
› Degradation Model Selection Using Depth Functions - Arefe ASADI, Université de Technologie de Troyes
14:30-14:45 (15min)
› ON MISSPECIFICATION OF A GAMMA WITH AN INVERSE GAUSSIAN PROCESS AND ITS EFFECTS IN TERMS OF PROGNOSTIC AND RELATED DECISION PROCESSES - Nicola Esposito
14:45-15:00 (15min)
› Sequential Interval Reliablity for semi-Markov systems - Vlad Stefan Barbu, Université de Rouen Normandie - Thomas Gkelsinis, Université de Rouen Normandie
15:00-15:15 (15min)
› Building wind loading estimation under uncertain inflow parameters by means of lattice Boltzmann simulation. - Jérôme Jacob, Laboratoire de Mécanique, Modélisation et Procédés Propres
15:15-15:30 (15min)
› Méta-modélisation multi-fidélité par processus Gaussien en utilisant une base d'ondelettes - Baptiste Kerleguer, DAM Île-de-France, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique
15:30-15:45 (15min)
› Analysing spatio-temporal patterns in the association of confirmed deaths by COVID-19 and intensive care admissions -
10:10-10:35 (25min)
› Sieve bootstrap based on extreme learning machines in time series analysis -
10:40-10:55 (15min)
› ADVANCES IN CLUSTERING ASYMMETRIC PROXIMITY DATA -
11:00-11:30 (30min)
10:10 - 11:50 (1h40)
SFdS-Sport
Amphi 9
C. Dequenne
› L'ORIGINE DE LA DEFICIENCE VISUELLE EST-ELLE UN FACTEUR DE PERFORMANCE ? ANALYSE DES PARA-NAGEURS ET PARA-ATHLETES DE NIVEAU INTERNATIONAL - Julien Schipman, IRMES
10:10-10:25 (15min)
› Relative age effect among French swimmers - Audrey Difernand, Institut de recherche biomédicale et d'épidémiologie du sport
10:25-10:40 (15min)
› Parametric and non-parametric modeling by a Makovian multistate model of the evolution of performance in French alpine skiing - Quentin De Larochelambert, Institut de recherche biomédicale et d'épidémiologie du sport, Département Sportif et Scientifique, Institut de mathématiques de Bourgogne
10:40-10:55 (15min)
› Reparlons de notes en patinage - Léo Gerville-Réache, Université de Bordeaux
10:55-11:10 (15min)
› Modélisation de la probabilité de réussite d'une passe au football - Sébastien Déjean, Institut de Mathématiques, Université de Toulouse et CNRS
11:10-11:25 (15min)
› Estimation of race scenarios in standard triathlon according to level density - Thibaut Ledanois, French Institute of Sport (INSEP), Research Department, Laboratory Sport, Expertise and Performance (EA7370)
11:25-11:40 (15min)
10:10 - 11:50 (1h40)
StatMath
Amphi 10
› Estimateurs non paramétriques à noyau général birnbaum-saunders des densités multivariées à support non négatifs - Smail ADJABI, Yasmina ZIANE, Lynda HARFOUCHE, Nabil ZOUGAB
10:10-10:25 (15min)
› Integration of bounded monotone functions: Revisiting the nonsequential case, with a focus on unbiased Monte Carlo (randomized) methods - Subhasish Basak, L2S, ANSES
10:25-10:40 (15min)
› Subsampling under constraint - Florian COMBES, Renault Group, Customer usage,, Aix Marseille University, CNRS, I2M
10:40-10:55 (15min)
› Recursive conditional distribution estimation using kernel method and Bernstein polynomials - Helali Salima, Laboratoire Angevin de Recherche en Mathématiques - Angers
10:55-11:10 (15min)
› Explainability as statistical inference -
11:10-11:25 (15min)
› La Géométrie pour l'Unicité, la Parcimonie et le Regroupement des Estimateurs Pénalisés - Patrick Tardivel, Institut de mathématiques de Bourgogne
11:25-11:40 (15min)
› Optimal pooling and distributed inference for the tail index and extreme quantiles -
10:50-11:05 (15min)
› Clustering parcimonieux pour extrêmes multivariés -
11:05-11:20 (15min)
10:20 - 11:40 (1h20)
Applications
Amphi 9
› Votes par évaluation avec des fonctions de profondeur - Jean-Baptiste Aubin, Institut Camille Jordan [Villeurbanne], Déchets Eaux Environnement Pollutions - Irène Gannaz, Institut Camille Jordan - Samuela leoni, institut camille jordan - Antoine Rolland, laboratoire eric
10:20-10:35 (15min)
› Impact of the energy transition on long-term factor productivity - Guillaume Flament, CREST
10:35-10:50 (15min)
› Pl@ntNet-300K: une base de données d'images de plantes avec une ambiguïté entre classes importante et une distribution à longue traîne -
10:50-11:05 (15min)
› Variance estimators for weighted and stratified linear dose-response function estimators using generalized propensity score - Valerie Gares, Univ Rennes, INSA, CNRS, IRMAR - UMR 6625, F-35000 Rennes, France
11:05-11:20 (15min)
› Topological period counting method for reparametrized functions - Wojciech Reise, LMO, INRIA-Saclay
11:20-11:35 (15min)
10:20 - 11:40 (1h20)
Survie
Amphi 11
› Machine learning for survival data prediction: Application of the super learner on pseudo-observations - Ariane Cwiling, MAP5
10:20-10:35 (15min)
› Comparaisons de méthodes pour données de survie en grande dimension sur de petits échantillons : optimisation des hyperparamètres et validation. - AUDREY LAVENU, Institut de Recherche Mathématique de Rennes, Université Rennes 1, Centre dÍnvestigation Clinique [Rennes]
10:35-10:50 (15min)
› Modèle de Cox avec des données hétérogènes -
10:50-11:05 (15min)
› Cox regression with linked data - Thanh Huan VO, IRMAR, Artificial Intelligence
11:05-11:00 (-1h-5)
10:20 - 11:40 (1h20)
Extrêmes & Prédiction
Amphi 10
› Extremal cluster inference for heavy-tailed time series - Gloria Buritica, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation
10:20-10:35 (15min)
› Étude de la dépendance spatiale dans les extrêmes : un point de vue géostatistique - Marine Demangeot, Sorbonne Université, LPSM
10:35-10:50 (15min)
› Maximum Mean Discrepancy invariant par translation et convergence en loi - Thibault Modeste, Université Claude Bernard
10:50-11:05 (15min)
› Vitesse de Convergence Minimax pour la Régression Distributionnelle basée sur le Continuous Ranked Probability Score - Romain Pic, Laboratoire de Mathématiques de Besançon
11:05-11:20 (15min)
› Non-Asymptotic Analysis of Stochastic Approximation Algorithms for Streaming Data - Nicklas Werge, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation
11:20-11:35 (15min)
› L'agence pour les mathématiques en interaction avec l'entreprise et la société (AMIES) -
12:00-12:15 (15min)
› Lights: a generalized joint model for high-dimensional multivariate longitudinal data and censored durations -
12:15-12:30 (15min)
› Prédiction des niveaux de risque pollinique à partir de données historiques multi-sources - Esso-Ridah BLEZA, IRISA, IRMAR
12:30-12:45 (15min)
› Deep Calibration of Interest Rates Models - Djibril SARR, FBH Associés, Université Sorbonne Paris Nord
12:45-13:00 (15min)
12:00 - 13:10 (1h10)
ML - Graphes - Réseaux
Amphi 8
› The deep latent position model for node partitioning in graphs - Dingge LIANG, Université Côte d'Azur, Inria, CNRS, Laboratoire J.A.Dieudonné, Maasai team, Nice, France.
12:00-12:15 (15min)
› Etude de la Pénalisation GraphNet en Analyse de Données Multi-blocs - Annabelle Beaudoin, Hub de Bioinformatique et Biostatistique - Cathy Philippe, Unité Baobab - vincent guillemot, Hub de Bioinformatique et Biostatistique
12:15-12:30 (15min)
› Don't fear the unlabelled: safe deep semi-supervised learning via simple debiasing - Hugo Schmutz, Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné, UMR E4320 - Pierre-Alexandre Mattei, Inria Sophia Antipolis
12:30-12:45 (15min)
› Generalised Mutual Information Maximisation for Deep Clustering -
12:45-13:05 (20min)
12:00 - 13:30 (1h30)
Méta-modèles - Analyse de sensibilité
Amphi 9
› Heterogeneous Treatment Effects Estimation: When Machine Learning meets multiple treatments regime - Naoufal ACHARKI, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique
12:00-12:15 (15min)
› Risk bounds for Sobol'-based Global Sensitivity Analysis Indices when using metamodels. - Clément Bénesse, Institut de Mathématiques de Toulouse
12:15-12:30 (15min)
› Test d'indépendance basé sur les indices HSIC-ANOVA d'ordre total - Gabriel Sarazin, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives
12:30-12:45 (15min)
› Sélection de variables lors de la généralisation d'un effet causal - Bénédicte Colnet, Inria Saclay - Ile de France
12:45-13:00 (15min)
› Calage conditionnel bayésien d'un modèle numérique - Oumar Baldé, Centre CEA de Saclay DES/ISAS/DM2S/STMF/LGLS - Loic Giraldi, CEA Centre de Cadarache DES/IRESNE/DEC/SESC/LSC - Antoine BOULORÉ, CEA, DES, IRESNE, DEC, SESC, LSC - Amandine Marrel, Institut de Mathématiques de Toulouse, CEA, DES,IRESNE, DER, SESI, LEMS
13:00-13:15 (15min)
12:00 - 13:30 (1h30)
ML & Regret
Amphi 10
› Multitask Online Mirror Descent - Pierre Laforgue, Università degli Studi di Milano
12:00-12:15 (15min)
› Identification de Meilleur Bras à Budget Fixé - Antoine BARRIER, Unité de Mathématiques Pures et Appliquées, Laboratoire de Mathématiques dÓrsay
12:15-12:30 (15min)
› On Best Policy Identification with Instance-specific sample complexity - Aymen Al Marjani, Unité de Mathématiques Pures et Appliquées
12:30-12:45 (15min)
› Bayesian Actor for Deep Reinforcement Learning - Léo Grill, Orange Labs [Lannion], SISMI Poitiers
12:45-13:00 (15min)
12:00 - 13:30 (1h30)
StatMath
Amphi 11
› Estimation confidentielle de quantiles en présence d'atomes - Clément Lalanne, LIP ENS Lyon
12:00-12:15 (15min)
› GÉNÉRALISATION ET ESTIMATION DE LA Q-DISTRIBUTION GAUSSIENNE. - Oumaima Ben Mrad, Laboratoire de Mathématiques et applications
12:15-12:30 (15min)
› Projection de mesures de probabilité sous contraintes de quantile par distance de Wasserstein et approximation monotone polynomiale - Marouane Il Idrissi, Saclay Industrial Lab for Artificial Intelligence Research, EDF R&D PRISME - Performance, Risque Industriel, Surveillance pour la Maintenance et l'Exploitation, IMT - Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219
12:30-12:45 (15min)
› Sparse regression to anticipate the declarations of natural disaster in France - Thi Thanh Yen NGUYEN, MAP5
12:45-13:00 (15min)
› Estimation adaptative optimale de fonctions moyennes et covariances irrégulières - Steven Golovkine, University of Limerick
13:00-13:15 (15min)
› Réduction d'une fonction aléatoire cyclostationnaire définie sur R - Sylvie Viguier-Pla, LAboratoire de Mathématiques et PhySique - Alain Boudou, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219
13:15-13:30 (15min)
› Etude du comportement de l'algorithme DbAS pour l'optimisation de propriétés de séquences nucléiques -
15:50-16:05 (15min)
› Limite d'échelle pour les réseaux de neurones résiduels -
16:05-16:20 (15min)
› Can Push-forward Generative Models Fit Multimodal Distributions? -
16:20-16:35 (15min)
› Generating new crystal structures with statistical methods -
16:35-16:50 (15min)
› Comment imposer des pré-activations gaussiennes dans un réseau de neurones ? -
16:50-17:05 (15min)
15:50 - 17:20 (1h30)
Processus - StatMath
Amphi 10
› Vitesses de contraction du posterior pour les processus gaussiens profonds contraints en classification et estimation de densité -
15:50-16:05 (15min)
› Sélection de variables en régression SIR par seuillage doux ou seuillage dur de la matrice d'intérêt -
16:05-16:20 (15min)
› Liens entre les décompositions de Hoeffding--Sobol et de Möbius -
16:20-16:35 (15min)
› Mélange de modèles d'analyse factorielle longitudinale pour l'analyse de données longitudinales multivariées -
16:35-16:50 (15min)
› Estimation adaptative dans un modèle de régression-convolution en base d'Hermite -
16:50-17:05 (15min)
› A local version of R-hat for MCMC convergence diagnostic -
17:05-17:20 (15min)
15:50 - 17:20 (1h30)
StatMath - Valeurs Manquantes
Amphi 11
› Vitesse de convergence pour une prediction linéaire en présence de données manquantes -
15:50-16:05 (15min)
› Imputation multiple dans le modèle linéaire fonctionnel avec une covariable partiellement observée et des valeurs manquantes dans la réponse -
16:05-16:20 (15min)
› usefulness of surrogate outcomes on the regression model and the PaO2 prediction -
16:20-16:35 (15min)
› Apprentissage semi-supervisé avec réponses manquantes informatives -
16:35-16:50 (15min)
› Estimation ciblée pour les modèles structurels marginaux - Herbert Susmann, MAP5, Université de Paris, University of Massachusetts Amherst
16:50-17:05 (15min)
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Amphi 9
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