Probabilités et statistique
Contact : François Portier
Les probabilités et la statistique sont des fondements méthodologiques essentiels de la science des données. Les besoins sociétaux d’optimisation et de sécurisation nécessitent une compréhension approfondie de systèmes complexes tels que des réseaux sociaux, des réseaux de télécommunication ou des systèmes informatiques. La masse sans cesse accrue de données disponibles favorise un traitement probabiliste des systèmes étudiés, incluant des garanties pratiques et théoriques concernant le comportement des estimateurs, des prédicteurs, des tests ou de toute autre procédure de décision statistique.
Ce thème de recherche est naturellement lié au thème « apprentissage » et partage avec lui un grand nombre d’applications, avec une intérêt particulier accordé à la modélisation et l’inférence plutôt qu’à la prédiction et à l’optimisation.
Les activités de recherche du thème probabilités et statistique incluent des aspects méthodologiques et théoriques dans divers domaines tels que
- Les processus stochastiques: chaînes de Markov, séries temporelles, dépendance à longue distance, processus ponctuels, graphes aléatoires et hypergraphes.
- La grande dimension: modèles semi-paramétriques, régression parcimonieuse, analyse en dimension infinie.
- Événements rares, valeurs extrêmes:
Extrêmes multivariés et spatiaux, applications à la détection et au ranking d’anomalies, à la quantification des risques liés aux événements rares. - Quantification de l’incertitude: bootstrap, méthodes de vraisemblance, processus empiriques, concentration, apprentissage par renforcement
- Théorie de l’information: interactions avec les problèmes d’estimation, inégalités de transport optimal et d’entropie.