Responsable d’équipe : Pierre Neuvial. Membres permanents.

L’activité scientifique de l’équipe s’articule autour de thématiques variées en mathématiques appliquées. On peut distinguer les grands thèmes suivants (naturellement chevauchants) :

• statistique mathématique : processus, distances et espaces de Wasserstein, estimation paramétrique, semi-paramétrique et non-paramétrique, statistique en grande dimension, survie, extrêmes, modèles de mélange, théorie des tests et tests multiples, vitesses de séparation, analyse de données fonctionnelles ;

• apprentissage statistique : apprentissage séquentiel, apprentissage données massives, apprentissage bayésien, apprentissage profond, "fairness" (biais des algorithmes, confidentialité des données), aspects computationnels (optimisation stochastique, échantillonnage Monte Carlo), computer experiments ;

• optimisation : optimisation de formes, transport optimal, représentation de surfaces, traitement d’images, problèmes inverses, contrôle optimal, optimisation numérique ;

• statistique pour l’industrie, la biologie et la santé (génomique, biostatistique, épidémiologie) : analyse de sensibilité, détection de régions atypiques, détection de ruptures, classification supervisée et non supervisée, télédétection. Les contributions couvrent la modélisation, l’inférence, ainsi que des développements méthodologiques, algorithmiques et logiciels.

  

Interactions avec les équipes de l’IMT

De nombreux membres de l’équipe sont en interaction avec les autres équipes de l’IMT, et plus largement avec l’écosystème de recherche toulousain, que ce soit au travers de collaborations ponctuelles, ou plus structurées, notamment via :

• l’équipe-projet Apprentissage, Optimisation, Complexité (AOC)

• l’Institut d’intelligence artificielle ANITI

• le groupe mathématiques, biologie et santé de l’IMT

Vie d’équipe

Le séminaire Statistique et Optimisation a lieu les mardis à 11h15, généralement en salle Katherine Johnson