{"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":"2026-07-20T12:16:59","modified_gmt":"2026-07-20T10:16:59","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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L\u2019\u00e9quipe probabilit\u00e9 et statistique couvre un spectre large autour de la statistique, l’apprentissage et la mod\u00e9lisation probabiliste avec un \u00e9quilibre entre aspects m\u00e9thodologiques et appliqu\u00e9s. Les th\u00e9matiques de l’\u00e9quipe s\u2019articulent autour de trois axes qui sont la mod\u00e9lisation en grande dimension pour les donn\u00e9es complexes (MEGADONC), les m\u00e9thodes computationnelles et la mod\u00e9lisation (MEMO), et les mod\u00e8les \u00e0 d\u00e9pendances structurelles (MODEST). L\u2019\u00e9quipe participe \u00e0 deux \u00e9quipes Inria (Iroko, Lemon) et collabore localement avec beaucoup de disciplines pr\u00e9f\u00e9rentiellement dans le c\u0153ur de la politique de site Nourrir, Soigner, Prot\u00e9ger<\/em> : agronomie, sant\u00e9, \u00e9cologie, environnement\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

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  • Avec le P\u00f4le Agriculture-Environnement-Biodiversit\u00e9 (AEB)\u00a0: AGAP Institut, AMAP, CBGP, CEFE, HSM, IPSIM, ISEM, MARBEC<\/li>\n\n\n\n
  • Avec le p\u00f4le Biologie Sant\u00e9 (BS)\u00a0: IDESP, IGMM<\/li>\n\n\n\n
  • Avec le p\u00f4le Math\u00e9matiques, Informatique, Physique, Syst\u00e8mes (MIPS)\u00a0: LIRMM, MISTEA<\/li>\n\n\n\n
  • Avec le p\u00f4le Sciences sociales (Soc)\u00a0: LIRDEF<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n

    MEGADONC<\/em> –<\/strong> Animateur : Ali Gannoun<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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    Les membres de l\u2019axe MEGADONC<\/em> travaillent sur la statistique et la mod\u00e9lisation en grande dimension. Les travaux de recherche 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\u2026 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\u2019\u00e9cologie, l\u2019agronomie, la finance ou la g\u00e9nomique.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

    MEMO<\/strong><\/em> – Animatrice : Sophie L\u00e8bre<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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    Les membres de l\u2019axe MEMO travaillent sur les processus stochastiques, la statistique bay\u00e9sienne et l\u2019analyse statistique des processus. Les th\u00e9matiques abord\u00e9es sont nombreuses et vari\u00e9es, avec des applications en \u00e9cologie, environnement, g\u00e9nomique, \u00e9pid\u00e9miologie et sant\u00e9. Les travaux de recherche portent notamment sur le choix de mod\u00e8les, l\u2019approximation, le contr\u00f4le et la simulation de mod\u00e8les probabilistes, sur le d\u00e9veloppement de m\u00e9thodes de statistique bay\u00e9sienne adapt\u00e9es aux donn\u00e9es massives, ainsi que sur la d\u00e9tection d\u2019agr\u00e9gats et l\u2019inf\u00e9rence pour les processus spatiaux, les champs al\u00e9atoires et les donn\u00e9es spatialis\u00e9es.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

    MODEST<\/strong><\/em> – Animatrice\u00a0: Gwladys Toulemonde<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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    L\u2019axe de recherche Modest<\/em> regroupe les membres de l\u2019\u00e9quipe\u00a0travaillant 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, l\u2019\u00e9cologie des communaut\u00e9s ou encore le m\u00e9dico-social. La mod\u00e9lisation de d\u00e9pendances complexes est au c\u0153ur de l\u2019activit\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 multivari\u00e9s, temporels ou spatiaux et la mod\u00e9lisation de donn\u00e9es discr\u00e8tes.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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