{"id":423,"date":"2022-01-18T13:38:51","date_gmt":"2022-01-18T12:38:51","guid":{"rendered":"https:\/\/imag.umontpellier.fr\/wordpress\/?page_id=423"},"modified":"2024-12-17T08:32:38","modified_gmt":"2024-12-17T07:32:38","slug":"eps","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/imag.umontpellier.fr\/?page_id=423","title":{"rendered":"EPS"},"content":{"rendered":"\n

\u00c9quipe Probabilit\u00e9s et Statistique<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Responsable : Beno\u00eete DE SAPORTA<\/a>
Gestionnaire : Sophie CAZANAVE PIN<\/a><\/p>\n\n\n\n

Composition de l’\u00e9quipe<\/a><\/p>\n\n\n\n

Th\u00e8mes de recherche :<\/strong><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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Les comp\u00e9tences globales d\u2019EPS portent sur les th\u00e8mes tr\u00e8s visibles de la statistique moderne : Apprentissage, S\u00e9lection\/choix de mod\u00e8les, Statistique en grande dimension. Les recherches qui sont effectu\u00e9es au sein de l\u2019\u00e9quipe m\u00e8nent \u00e0 des d\u00e9veloppements th\u00e9oriques et des applications pratiques. Des coop\u00e9rations existent avec des laboratoires de l\u2019UM (ISEM, LIRMM\u2026), d\u2019autres \u00e9tablissements de recherche montpelli\u00e9rains (CHU, INRAE-SupAgro, CIRAD,\u2026) ou des organismes priv\u00e9s (SANOFI, SCHLUMBERGER, THALES\u2026). L\u2019\u00e9quipe, tr\u00e8s active aupr\u00e8s des structures mises en place dans le cadre des PIA (Labex Numev, IBC), est d\u00e9coup\u00e9e en trois axes anim\u00e9s par Jean-No\u00ebl Bacro, Beno\u00eete de Saporta et Ali Gannoun et d\u00e9taill\u00e9s ci-dessous.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

MEGADONC<\/em> :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Les chercheurs impliqu\u00e9s dans l’axe MEGADONC<\/em> travaillent sur les statistiques et la mod\u00e9lisation en grande dimension. Ils traitent des donn\u00e9es fonctionnelles avec approches machine learning et m\u00e9thodes du noyau de convolution. Ces approches sont utilis\u00e9es en optimisation non lisse, en classification, en probl\u00e8me inverse, en graphe, en estimation des processus, en pr\u00e9vision … En plus du volet th\u00e9orique (choix des param\u00e8tres, vitesse de convergence, etc), de nombreuses applications, en pr\u00e9sence ou non de censure, sont propos\u00e9es dans des domaines aussi vari\u00e9s que la m\u00e9decine, l’agronomie, la finance, la g\u00e9nomique.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

MEMO<\/strong><\/em> :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Les membres de l\u2019axe de recherche M\u00e9thodes computationnelles et Mod\u00e9lisation<\/em> travaillent sur les processus stochastiques, la statistique bay\u00e9sienne et la statistique des processus. Les th\u00e9matiques abord\u00e9es sont nombreuses et vari\u00e9es, avec applications en \u00e9cologie, environnement, \u00e9pid\u00e9miologie et fiabilit\u00e9. Les travaux de recherche couvrent l\u2019approximation, le contr\u00f4le et la simulation de mod\u00e8les probabilistes de dynamique des populations, les d\u00e9veloppements m\u00e9thodologiques en statistique bay\u00e9sienne pour grands jeux de donn\u00e9es, la d\u00e9tection d\u2019agr\u00e9gat et l\u2019inf\u00e9rence des processus spatiaux, champs al\u00e9atoires et donn\u00e9es spatialis\u00e9es.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

MODEST<\/strong><\/em> :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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L’axe de recherche Modest<\/em> regroupe des enseignant.e.s-chercheur.e.s et des chercheur.e.s travaillant sur la mod\u00e9lisation de structure de d\u00e9pendances. Les th\u00e9matiques abord\u00e9es sont nombreuses et vari\u00e9es, avec des applications dans des domaines tels que la chimiom\u00e9trie, les risques environnementaux, la s\u00e9curit\u00e9 ou encore le m\u00e9dico-social. La  mod\u00e9lisation de d\u00e9pendances complexes est au c\u0153ur de l’activit\u00e9 de Modest<\/em> et les principaux travaux de recherche couvrent, entre autres, la mod\u00e9lisation de structures cach\u00e9es, la r\u00e9gularisation, la fouille de donn\u00e9es, les extr\u00eames en dimension finie et infinie … Entre trois et cinq r\u00e9unions annuelles sont organis\u00e9es pour des pr\u00e9sentations et\/ou des \u00e9changes entre les membres du groupe.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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