Les thèmes prioritaires de cette 57e édition sont les suivants :

• IA générative
• Causalité
• Inférence bayésienne
• Biologie, sport et santé
• Environnement et écologie

Conférenciers invités

Les conférences semi-plénières seront données par :

Gérard Biau, Université Sorbonne, Académie des sciences

Gérard Biau est professeur à l'université de la Sorbonne et directeur du SCAI, le centre de recherche universitaire en intelligence artificielle. Il est reconnu pour ses travaux sur les fondements théoriques de l'apprentissage automatique, en particulier sur les forêts aléatoires, le boosting et les réseaux neuronaux. Il est membre de l'Institut universitaire de France et a été élu à l'Académie des sciences en 2024.

Adeline Fermanian, Califrais

Adeline Fermanian est chercheuse en statistiques et apprentissage automatique. Elle occupe actuellement le poste de directrice de recherche chez Califrais, où elle développe des méthodes d'optimisation pour une logistique alimentaire durable. Son travail se concentre sur l'analyse de séries chronologiques à travers les signatures, les équations différentielles neuronales et l'optimisation combinatoire. Elle est co-auteure de plusieurs publications dans NeurIPS, JMLR et Computational Statistics & Data Analysis.

Sarah Filippi, Imperial College

Sarah Filippi est professeure en apprentissage automatique statistique au département de mathématiques de l'Imperial College London et codirectrice du Centre EPSRC pour la formation doctorale en statistiques et apprentissage automatique (StatML), en partenariat avec Oxford. Ses recherches portent sur les statistiques computationnelles et l'apprentissage automatique, avec des applications en biologie computationnelle et en génétique biomédicale.

Eva Löcherbach, École Polytechnique

Eva Löcherbach est professeure de mathématiques à l'École polytechnique et membre du CMAP, spécialisée dans les probabilités et les statistiques des processus stochastiques. Ses recherches portent sur les théorèmes limites pour les processus markoviens récurrents, les systèmes de particules en interaction (processus de Hawkes, chaînes à mémoire variable) et les modèles probabilistes inspirés des neurosciences. Elle a également contribué à la physique statistique, notamment par l'étude de la propagation du chaos et des limites hydrodynamiques.

Adrian Raftery, Université de Washington, Académie nationale des sciences des États-Unis

Adrian E. Raftery est professeur émérite à l'université de Washington, reconnu pour ses contributions majeures aux statistiques bayésiennes, à la modélisation démographique et à la sélection de modèles. Thomson-ISI l'a désigné comme le chercheur le plus cité au monde en mathématiques pour la période 1995-2005. Il est membre de l'Académie nationale des sciences des États-Unis et de plusieurs sociétés savantes internationales.

Andrea Rau, INRAE

Andrea Rau est directrice de recherche en statistiques et génomique à l'INRAE, au sein de l'unité GABI (Génétique animale et biologie intégrative) à Jouy-en-Josas. Ses recherches portent sur l'analyse statistique des données de séquençage à haut débit (RNA-seq), les modèles mixtes, les approches bayésiennes et l'inférence causale dans les réseaux génétiques.

Tabea Rebafka, AgroParistech

Tabea Rebafka est professeure à AgroParisTech et chercheuse à l'unité MIA de l'INRAE. Ses recherches portent sur la modélisation statistique des réseaux, les modèles mixtes, l'inférence non paramétrique et les algorithmes EM stochastiques. Elle a également contribué à l'élaboration de méthodes permettant de contrôler le taux de faux regroupements dans les modèles mixtes et à l'analyse des données partiellement observées.

Vincent Rivoirard, Université Paris Dauphine-PSL

Vincent Rivoirard est professeur à l'Université Paris Dauphine-PSL et membre du laboratoire CEREMADE. Ses recherches portent sur les statistiques non paramétriques et à haute dimension, utilisant à la fois des approches bayésiennes et fréquentialistes. Il s'intéresse particulièrement aux applications en neurosciences, génétique et biologie. Il a été directeur du CEREMADE de 2016 à 2022.

Pierre Tandeo, IMT Atlantique

Pierre Tandeo est professeur associé à l'IMT Atlantique (campus de Brest) et chercheur au Lab-STICC (CNRS). Ses recherches portent sur l'assimilation de données, l'apprentissage automatique et la modélisation géophysique. Il est également chercheur associé au Centre RIKEN pour les sciences computationnelles (Japon), au sein de l'équipe d'assimilation de données. Il est co-auteur de méthodes innovantes combinant les réseaux neuronaux et l'assimilation de données pour les systèmes dynamiques.

Nicolas Vayatis, ENS, Centre Borelli, Saclay

Nicolas Vayatis est professeur, doyen du département de mathématiques et directeur du Centre Borelli à l'École Normale Supérieure Paris-Saclay, où il dirige des recherches dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données à grande échelle. Son expertise couvre les statistiques à haute dimension, la modélisation prédictive, les réseaux et l'incertitude, avec des applications dans les domaines de la santé, de l'industrie et des transports.

Pour vous inscrire et obtenir plus d'informations, veuillez consulter :Site Web de l'événement