Équipe Statistique

Mohamed Ben Alaya assure la responsabilité et l'animation de cette équipe.

Thèmes

Différents problèmes relatifs à l'estimation non paramétrique sont envisagés. Des méthodes inspirées de l'analyse séquentielle sont développées, avec pour objectifs des questions de détection de ruptures pour des processus stochastiques. Par ailleurs, diverses questions d'estimation fonctionnelle sont considérées : questions méthodologiques (problèmes de sélection de fenêtres optimale pour des estimateurs à noyaux, problèmes de sélection de modèles) en lien avec des questions sur des modèles variés (modèle de déconvolution, problèmes à deux échantillons, traitement de données fonctionnelles, données dépendantes issues de divers cadres statistiques). Une thématique récente concerne l'étude de modèles de graphes aléatoires (problème d'estimation de distances entre les noeuds d'un graphe observé dans l'espace latent).

Des questions à la fois théoriques et algorithmiques sont considérées, pour des problèmes de ruine d'une compagnie d'assurance-vie et non vie ainsi que pour des problèmes de contrôle stochastique pour des spreads des actifs des marchés financiers et des problèmes de couverture pour des marchés financiers à volatilité stochastique à sauts et avec des coûts de transaction.

Pour ce type de modèles, on considère des problèmes d'estimation, de tests d'hypothèses et d'entropie et mesures de divergence associées. Les domaines d'application considérés sont la fiabilité des systèmes et l'analyse de survie. Des extensions aux modèles markoviens ou semi-markoviens cachés sont aussi étudiées.

Les données de type RNA-Seq ou CHIP-Seq sont désormais courantes en statistique appliquée à la génomique. Elles motivent l'exploration de nouvelles méthodes d'analyse de l'expression différentielle de gènes, ou de l'expression différentielle des facteurs de transcription. Par ailleurs, l'étude de grandes bases de données ("Big Data") est à l'origine de travaux sur l'extension des méthodes classiques d'exploration statistique de type classification (CART, Random Forest).

Dans le cadre des thèmes développés ci-dessus, l'équipe de statistique travaille en collaboration avec des informaticiens, bio-informaticiens, biologistes, physiciens, spécialistes des activités physiques, spécialistes d'économie écologique. 

  • Statistique des processus
  • Processus de Lévy
  • Méthodes de Monte-Carlo
  • Statistique non-paramétrique
  • Théorie de l'assurance et de la finance, contrôle optimal stochastique
  • Modèles markoviens et semi-markoviens
  • Statistique du génome
  • Interactions avec d'autres disciplines, applications

 

Projets 

  • Projet régional DATALAB  (Développement de démonstrateurs numériques IA – mathématiques à visée industrielle) - avec l'équipe EDP et Calcul Scientifique - soutenu par les fonds FEDER, 2022.
  • Projet HSMM-INCA (Hidden Semi Markov Models: Inference, Control and Applications), ANR,  2022-2025, porté par Nathalie PEYRARD (INRAE, Toulouse) coordonné localement par Vlad BARBU.
  • Projet DAISI (DAta scIence : méthodologieS et applIcations), FEDER, Région Normandie, ANR, 2017-2021, porté par Alain Rakotomamonjy (LITIS, Univ. Rouen).
  • Projet EYE-TRACKING, RIN Recherche (projet tremplin) "Normandie digitale", 2020-2022, porté par Ludovic Seifert (CETAPS), coordonné localement par Nicolas Vergne.
  • Projet FuMa (Futur de la Marchandise), RIN Recherche (projet tremplin) "Normandie Terre et Mer", 2019-2022, porté par Claude Duvallet (LITIS, Univ. Le Havre), Jérôme Verny (NEOMA Business School) et Roland Condor (École de Management de Normandie), coordonné localement par Serge Pergamenchtchikov.
  • Projet MaSyComb (Modélisation et Analyse des Systèmes Complexes en Biologie), RIN Recherche (projet Tremplin) "Normandie Digitale", 2019-2022, porté par Antoine Ducrot (LMAH, Univ. Le Havre), coordonné localement par Serge Pergamenchtchikov.
  • Projet MacLaren, ANR JCJC, 2020-2024, porté par Thomas Laloë (LJAD, Univ. Nice).
  • Labex MME-DII, renouvelé jusqu'en 2022 (Mohamed Ben Alaya, membre du Labex).
  • Projet NePTUNE (Natation et Paranatation : Tous Unis pour Nos Élites), ANR, 2020-2023, porté par Ludovic Seifert (CETAPS, Univ. Rouen).
  • Projet SMILES (Statistical  Modeling and Inference for unsupervised Learning at largE-Scale), ANR, 2018-2022, porté par F. Chamroukhi (LMNO, Univ. Caen), coordonné localement par Gaëlle Chagny.

    Anciens Projets

    • Projet AStÉRiCs  (Apprentissage STatistique à l'Échelle pour la Représentation et la Classification non-Supervisée), RIN Recherche, 2018-2020, porté par Faicel  Chamroukhi (LMNO, Univ. Caen), coordonné localement par Antoine Channarond.
    • Projet MOUSTIC (Modèles Aléatoires et Outils Statistiques, Informatiques et Combinatoires, RIN Recherche, 2016-2019, porté par J-B. Bardet et J.G. Luque (LITIS, Univ. Rouen).
    • Projet XterM (Systèmes complexes, intelligence territoriale et mobilité), RIN Recherche, 2015-2018, porté par Cyrille Bertelle (LITIS, Univ. Le Havre) et Patricia Sajous (IDEES, Univ. Le Havre), coordonné localement par S. Pergamenchtchikov.
    • Projet MESAnGe (Modélisation et Estimation Statistique pour l'Analyse du Génome), 2016, porté par G.Chagny.
    • Projet ISODA (Inférence Statistique sous Observations Dépendantes et Applications), 2014-2016, coordonné par S. Pergamenchtchikov.
    • Projet MMATFAS (Méthodes Mathématiques pour la Fiabilité des Systèmes et l’Analyse de Survie), 2014-2015, coordonné par V. Barbu.

     

    Permanents

    DR=Directeur de Recherche CNRS, IR=Ingénieur de Recherche CNRS, MCF=Maître de Conférence, PU=Professeur d'Université.

    Doctorants

    Le directeur de thèse est mentionné entre parenthèses.

    • DAHBI Houssem (Mohamed BEN ALAYA, et en co-tutelle avec Khalifa EL MABROUK [Univ. de Sousse, Tunisie])
    • EGOROV Sergei (Serge PERGAMENCHTCHIKOV)
    • GKELSINIS Thomas (Vlad BARBU)
    • TENZIN Roman (Serge PERGAMENCHTCHIKOV)

    Ingénieurs de recherche

    • MAVROGIANNIS Ioannis (Vlad BARBU, Nicolas VERGNE)

    Groupe de travail

    Le groupe de travail se réunit régulièrement le jeudi de 10h15 à 11h15 en salle de séminaire M.0.1. Voir le programme.