Statistique Apprentissage Simulation Image
Responsables : Emmanuel Gobet et Erwan Le Pennec
Equipe SIMPAS: "Statistique Apprentissage Simulation Image" (Statistics, learning, simulation, image)
Cette équipe regroupe des chercheurs du CMAP dans le domaine de l’aléatoire (au sens large), dont les travaux sont axés sur le traitement numérique des données (data science, apprentissage) ou des modèles aléatoires (simulation, probabilités numériques), allant des fondements théoriques des algorithmes et méthodes, aux développements informatiques efficaces.
Chercheurs confirmés résidents :
Stefano De Marco, Professeur chargé de cours
Aymeric Dieuleveut, Maître de conférence
El Mahdi El Mhamdi, Professeur Assistant Monge
Remi Flamary, Professeur Assistant Monge
Josselin Garnier, Professeur
Emmanuel Gobet, Professeur
Julie Josse, Professeur associé
Marc Lavielle, Directeur de Recherche Inria, professeur chargé de cours à temps partiel
Erwan Le Pennec, Professeur associé
Karim Lounici, Professeur
Eric Moulines, Professeur
Clément Rey, Maître de conférence
Erwan Scornet, Maître de conférence
Zoltan Szabo, Chercheur
Chercheurs Associés :Stéphanie Allassonnière, Professeur à l'U. Paris Descartes et PCC
Gersende Fort, Directrice de Recherche CNRS IMT Toulouse et PCC
Agathe Guilloux actuellement Professeur Univ. d'Evry, chercheuse associée 2018- Projet CNAM
Matthieu Lerasle, Chargé de Recherche CNRS Université Orsay et PCC
Post-doctorants et Ingénieurs :David Barrera (2016- ), MCMC and regression (E. Gobet, E. Moulines)
Romain Brault (2017-), CMAP, École Polytechnique & LTCI, Télécom ParisTech (F. d’Alché-Buc, Z. Szabó, A. Tenenhaus): Prediction of Functional Outputs by Kernels
Marco Brigham (2017-), projet Morpheo
Luca Calatroni (lecteur Hadamard 2017-2019) : optimisation, image
Philip Deeghan (2017-) , Data Science Initiative (E. Bacry)
Daniel de Paula Silva (2015-), Projet CNAM (E. Bacry)
Thierry Guillemot (2017-), projet Morpheo
Martin Höller (détaché de U. Graz, Autriche, sur bourse “Schrödinger”) : analyse d’images et apprentissage
Joon Kwon (2016- ), apprentissage et théorie des jeux
Max-Pol Le Brun (2017- ), projet Morpheo
Camille Marini (2017- 2018), projet Morpheo
Gaspar Massiot (2017-), French Aerospace Lab ONERA (E. Moulines, Z. Szabó, S. Lefebvre): Kernel Methods in Hyperspectral Imaging
Manon Michel (2017-)
Youcef Sebita (2016-), Projet CNAM (E. Bacry)
Yao Zhu (2017-2018), Ingénieur Inria, EPC Xpop
Doctorants encadrés au laboratoire :Rémi Besson (2016- ), encadré par S. Allassonnière et E. Le Pennec
Nicolas Brosse (2016- ), encadré par E. Moulines
Corentin Caillaud (2017-), encadré par A. Chambolle : optimisation, transport
Linda Chamakh (2018-, BNPP), encadrée par E. Gobet et Z. Szabo: machine learning, uncertainty propagation
Juliette Chevallier (2016- ), encadrée par S. Allassonnière
Gregori Delipei (2016-, CEA/Saclay), encadré par J. Garnier
Margaux Faucher (2016- , CEA/Saclay), encadrée par E. Gobet
Maxime Grangereau (2017- , EDF), encadré par S. Gaubert et E. Gobet
Antoine Havet (2016- ), encadré par E. Moulines et M. Lerasle
Nikola Hrelja (2017-), CIFRE EDF, encadré par E. Moulines
Wei Jiang (2017- ), encadré par J. Josse et M. Lavielle
Belhal Karimi (2016-), encadré par M Lavielle et E Moulines
Igor Koval (2016- , ICM), encadré par S. Allassonnière et S. Durrleman
Alex Lambert (2017-), CMAP, École Polytechnique & LTCI, Télécom ParisTech; supervised by Florence d'Alché-Buc and Zoltán Szabó; topic: Statistical Learning of Vector-Valued Functions with Operator Random Fourier Features
Thomas Lartigue (2017-) encadré par S. Allassonnière et S. Durrleman
Frédéric Logé-Munerel (2017- ), encadré par E. Le Pennec
Jaouad Mourtada (2016 - ), encadré par S. Gaiffas et E. Scornet
Geneviève Robin (2016- ), encadrée par J. Josse et E. Moulines
Marine Zulian (2016- , Cifre Dassault Systèmes), encadrée par Marc Lavielle
Anciens membres :Julie Josse (-2020)
Antonin Chambolle (-2020), actuellement DR CNRS au CEREMADE
Emmanuel Bacry (-2019), actuellement DR CNRS au CEREMADE
Guillaume Lecue (2012-2015), actuellement CR CNRS à l’ENSAE
Marc Lelarge (Chargé de Recherches INRIA, chercheur associé 2014-2016)
Stéphane Gaiffas (2012-2017), actuellement Professeur à l’Université Paris Diderot
Elodie Vernet (2017-2019)
Anciens postdoc/doctorants/ingénieurs :Massil Achab (2014-2017), PhD encadré par E. Bacry et S. Gaiffas
Mokhtar Alaya (2013-2016, UPMC), PhD encadré par S. Gaiffas
Francisco Bernal (2016-2018, Postdoc), Uncertainty Quantification (E. Gobet)
Martin Bompaire (2015-2018), PhD encadré par E. Bacry et S. Gaiffas
Esther Boccara (2016-2017), encadrée par E. Le Pennec (départ à l’étranger)
Romain Bompis (2010-2013), PhD encadré par E. Gobet : Développements asymptotiques pour l’approximation de processus de diffusions
Etienne Corman (2013-2016), PhD encadré par A. Chambolle et M. Ovsjanikov (LIX) : Analyse de formes 3D, mise en correspondance de formes
Raphael Deswartes (2014-2017), encadré par G. Lecué
Loïc Devilliers (2015-2018), encadré par S. Allassonnière
Alain Durmus (2014-2017), PhD encadré par G. Fort et E. Moulines
Thomas Galtier (2015-2018, EdF), PhD encadré par J. Garnier
Adrian Iuga (2010-2013), PhD encadré par E. Bacry et M. Hoffmann (Univ. Paris-Dauphine) : Modélisation et analyse statistique de la formation de prix à travers les échelles
Thibault Jaisson (2012-2015), PhD encadré par E. Bacry et M. Rosenbaum (UPMC) : Etudes de problèmes statistiques venant de la microstructure des marchés
Anne-Claire Jeancolas (2016-2018), ingénieur maturation SATT
Nicolas Kamowski (2017-2018), ingénieur maturation SATT
Anémone Kouakou (2017), ingénieur maturation SATT
Jean Lafond (2015-2016), PhD encadré par E. Moulines
Lionel Lenotre (2016-2018), Postdoc ANR CAESARS (E. Gobet)
Gang Liu (2013-2016), PhD encadré par E. Gobet : Rare event simulation and numerical resolution of dynamic programming problem
Sophie Marque-Pucheu (2015-2018, CEA/DAM), PhD encadré par J. Garnier
Iacopo Mastromatteo (2014-2015), Postdoc E. Bacry statistique des carnets d'ordre
Gustaw Matulewicz (2014-2017), PhD encadré par S. Gaiffas et E. Gobet: stochastic graphs and estimation of sparse Ornstein-Uhlenbeck models
Lucie Montuelle (2011-2014, Univ. Paris Sud), PhD encadrée par E. Le Pennec
Joseph Mure (2015-2018, EdF), encadré par J. Garnier
Isaque Pimentel (2015-2018, EDF), PhD encadré par E. Gobet
Roque Porchetto (2015-2016), ingénieur projet pré-maturation SATT
Marcello Rambaldi (2016-2017), Postdoc (E.Bacry)
Julian Rasch, doctorant de Münster, Allemagne (Martin Burger), en stage en 2017. (Optimisation pour les problèmes inverses en traitement d’images, A. Chambolle)
Islem Rekik (2011-2014), PhD encadrée par S. Allassonnière et J. Wardlaw (Neuroradiologue, Univ. Edimbourg)
Jean-Baptiste Schiratti (2013-2017, ICM), PhD encadré par S. Allassonnière et S. Durrleman
Qihao She (2013-2016), PhD encadré par E. Gobet et N. Privault (NTU, Singapore)
Uladzislau Stazhinski (2016-2018), PhD encadré par E. Gobet
Pauline Tan (2013-2016), PhD encadrée par A. Chambolle et P. Monasse (CERTIS, ENPC) : vision stéréo, optimisation convexe.
Solenne Thivin (2012-2015, Univ. Paris Sud), PhD encadrée par E. Le Pennec
Plamen Turkedjiev (2013-2015), Postdoc simulation des processus non-linéaires (E. Gobet)
Samuel Vaiter (2014-2015), Postdoc, variational regularization in signal and image processing (A. Chambolle)
Alain Virouleau (2015-2018), encadré par E. Bacry, S. Gaiffas et A.Guilloux
Hao Xu (2011-2014), PhD encadré par S. Allassonnière et B. Thirion (INRIA Parietal)
Principaux partenaires industriels et institutionnels :Air Liquide (2017- )
Alexion
APHP, (2016 - )
BNP Paribas (2018- )
CEA Saclay (2016- )
Chaire Axa Data Science for Insurance Sector (2015- )
Chaire Data Scientist (Keyrus, Orange, Thales) (2014- )
Chaire Havas, Economie des nouvelles données (2013-2016)
Chaire Data Science Côte d’Ivoire, Orange (2017-)
Chaire Stress Test (BNP Paribas) (2018-)
Caisse Nationale de l'Assurance Maladie (CNAM) (2015- )
Dassault Systèmes (2016-)
Data Science Initiative
EDF
Hôpital européen Georges-Pompidou (HEGP)
Institut du Cerveau et de la Moelle épinière (ICM) / Hôpital de la Pitié Salpétrière
INRIA Select, INRIA Parietal, INRIA Aramis
Institut Imagine / Hôpital Necker (2016-)
INTEL (2017 - )
SATT Paris-Saclay (2016-2018)
Siebel Energy Institute (2016-2017)
Thales Optronic (2016 -)
Programme TREND-X sur la transition énergétique
Université Paris Descartes
Principaux financements :CAESARS (ANR, 2015-2019) "Contrôle et simulation des systèmes électriques, interaction et robustesse", coordinateur E. Gobet
DigiCosme (Labex, 2017-): Florence d’Alché-Buc, Zoltán Szabó, Arthur Tenenhaus; Prediction of Functional Outputs by Kernels
Dreemcare (BPI FSN, 2017-2019), E. Le Pennec
EANOI (ANR Blanc international, 2012-2015) "Efficient Algorithms for Nonsmooth Optimization in Imaging", A. Chambolle, avec Thomas Pock, TU. Graz
HealthChain (BPI FSN, 2018-2020), E. Le Pennec
INCa (2017-2019), “Targeting Rac-dependent actin polymerization in cutaneous melanoma”, M. Lavielle (porteur: Alexis Gautreau, X)
MEMIP (ANR, 2016-2019) “Modèles à effets mixtes de processus intracellulaires”, M. Lavielle (porteur: Gregory Batt, Inria)
MMoVNI (Digiteo, 2010-2014) "Modélisation Mathématique de la Variabilité inter-sujets en Neuro-Imagerie", S. Allassonnière
NoMADS (Projet Européen RISE, Mars 2018-2023) : A. Chambolle, L. Calatroni, optimisation sur des graphes, coordination à Münster, Allemagne
RHU C’IL’LICO (2017-2022): S.Allassonnière, E. Le Pennec. Approches mathématiques pour la prise en charge des ciliopathies (maladies génétiques rares). Partenariat avec Imagine, Paris Descartes, l’INSERM et Alexion
Siebel Grant (2016-2017) "Data Analytics and Stochastic Control for Optimal Management of Microgrid Generation and Storage Resources", E. Gobet
Tandem 2 (FUI Oseo, 2013-2017), A. Chambolle, H. Haddar, M. Ovsjanikov : imagerie radar
Thèmes de recherche :
Apprentissage machine et intelligence artificielle: grande dimension, réseaux de neurones, apprentissage profond, contrôle adaptatif et contrôle stochastique sans modèle, apprentissage faiblement supervisé , optimisation stochastique
Apprentissage statistique: processus empiriques, forêts aléatoires, méthodes à noyaux, données manquantes, analyse en composantes principales et fonctionnelles, estimation parcimonieuse
Image et signal: formulations variationnelles, analyse multi-échelles, classification non-supervisée, optimisation convexe pour le traitement d’image.
Méthodes bayésiennes: inférence bayésienne, statistique asymptotique Bayésienne, réseaux bayésiens
Modélisation statistique pour les sciences du vivant: estimation, validation et sélection de modèles, modèle à effets mixtes, pharmaco-cinétique
Processus de Markov et chaines de Markov: approximation numérique de dynamique non-linéaire (contrôle, champs moyen), équation de programmation dynamique, inférence des processus à temps continu, modèles de markov cachés
Quantification d’incertitudes: identification et propagation d’incertitudes dans les codes numériques, méthodes intrusives et non-intrusives, décomposition en chaos, processus gaussien, métamodélisation et construction de surfaces de réponse, planification d’expériences numériques, analyse de sensibilité, optimisation robuste, analyse de risque
Simulation stochastique: méthodes particulaires, Monte-Carlo par Chaînes de Markov, évènements rares, algorithmes stochastiques, bandits, régression Monte-Carlo, optimisation stochastique, calcul parallèle
Statistique mathématique: estimation non-paramétrique, sélection de modèles, classification, réduction de dimension Cette équipe regroupe des chercheurs du CMAP dans le domaine de l’aléatoire (au sens large), dont les travaux sont axés sur le traitement numérique des données ou des modèles aléatoires, allant des fondements théoriques des algorithmes et méthodes, aux développements informatiques efficaces.