Café des sciences

CAFE DES SCIENCES

Actuellement, le Café des Sciences a lieu les lundis après-midi dans la salle de réunion du bâtiment BioSP, sauf mention contraire. Ce séminaire est co-organisé avec le Laboratoire de Mathématiques d'Avignon (lien).

 

Lundi 23/01/2017

Mathieu Buoro (ECOBIOP, INRA)

tba

 

Lundi 16/01/2017

Émilie Chautru (MinesParisTech)

tba

 

2016

 

Lundi 12/12/2016

Lucie Michel (BioSP)

Mieux valoriser les réseaux d'épidémiosurveillance lors de l'élaboration du Bulletin de Santé de Santé du Végétal

La Surveillance Biologique du Territoire (SBT) s’est renforcée en France depuis 2009, à la suite du Plan Écophyto. Elle repose sur le suivi d’un réseau de parcelles cultivées. Plusieurs maladies et ravageurs sont observés sur ces parcelles selon des protocoles harmonisés. Les observations sont utilisées pour élaborer le Bulletin de Santé du Végétal (BSV), mais la valorisation actuelle de ces données reste limitée et repose essentiellement sur des analyses descriptives faute de temps et d'outils adaptés. Le principal objectif de ces travaux de thèse est de développer une démarche statistique opérationnelle pour analyser des dynamiques épidémiologiques à partir des observations de terrain collectées dans le cadre de la SBT

 

Jeudi 8/12/2016

Jean-François Rey (BioSP)

Calcul parallèle avec R

 

Lundi 05/12/2016 (IUT)

Thibault Bourgeron

 

Lundi 28/11/2016

Francisco Javier Rodríguez-Cortés (Université Jaume I, Castellon)

Testing for local structure in spatio-temporal point pattern data

 

Lundi 21/11/2016 (IUT)

Ilona Berkova (University of South Bohemia)

Lundi 10/10/2016

Yasmil Fernandez-Diclo (BioSP)

Modèle spatio-temporel pour la propagation de Xylella fastidiosa à l'échelle supra-régionale

Xyllela fastidiosa est une bactérie très connue dans le milieu agricole car elle peut être la cause d'importants dégâts chez des espèces végétales assez diverses. La présence de cette bactérie a été détectée dans l'Union Européenne d'abord en Italie puis en France. En France, le premier foyer notable de la bactérie a été observée en Corse sur des plantes ornementales, Polygalla mirtifolia. D'autres foyers ont ensuite été découverts dans les départements du Var, des Alpes-Maritimes et des Bouches-du-Rhône. La plupart des plantes infectées étaient des plantes ornementales.

Malgré le danger potentiel de cette bactérie, les moyens de transmission de la bactérie des plantes hôtes vers les insectes vecteurs ne sont pas très connus. D'autre part le fait que la bactérie ait été repérée en Corse puis sur le continent sur des plantes ornementales, suggère l'importance que la commercialisation et le transport de ces plantes peut avoir sur la propagation de la maladie.

Un des objectifs de mon travail est de proposer une première ébauche pour la compréhension de la dynamique insectes vecteurs - plantes hôtes en utilisant des modèles épidémiologiques spatialisés, tels que SI (pour les insectes) et SEI (pour les plantes hôtes). Il s'agit donc d'un modèle couplé. Le fait d'utiliser 2 sous-modèles différents permet de mieux prendre en compte les interactions spécifiques entre la bactérie et son hôte d'une part, et la bactérie et le vecteur d'autre part. A ce modèle couplé, nous avons ajouté un noyau de dispersion, qui représente le transport de plantes. Ce noyau a été construit en prenant en compte des données sur l'industrie horticole (chiffres d'affaires et flux des plantes commercialisées).

La suite de ce travail sera d'ajuster le modèle proposé aux données de plantes saines et malades dont nous disposons pour pouvoir construire un outil de prédiction de la propagation de la maladie. Pour cela nous envisageons l'utilisation de l'approche bayésienne.

 

Mardi 27/09/2016

Bernard Stiegler (rediffusion Science en question)

Penser les instruments scientifiques dans l'espace numérique des savoirs

Cette conférence tentera de montrer pourquoi et comment la numérisation des relations, des transactions, des données et des traitements qui en résultent constitue un changement de très grande ampleur dans les champs divers de la production de savoirs en général (comme savoir vivre, savoir-faire et savoirs conceptuels) - et dans les savoirs scientifiques en particulier

 

Mardi 13/09/2016

Antti Penttinen

Self-interaction

A moving target in a heterogeneous environment is considered where the target is allowed to have memory. The motivating example arises from eye movement experiments where learning from the past is allowed. A (future) application is modelling of animal movements through global positioning systems. The general model is spatio-temporal point process. We consider sequential point processes which are informative marginals of the general spatio-temporal point process. Models with self-interaction in heterogeneous environments are presented, the Monte Carlo maximum likelihood method for parameter estimation as well as summary based model critizism are suggested and applied to eye movement experimental data. Generalization to spatio-temporal point processes are also discussed.

Gavin Gibson

Data augmentation and its role in Bayesian assessment of spatio-temporal models

A challenge when modelling spatio-temporal processes, for example, in epidemiology and ecology is that processes are only partially observed, and likelihood functions tend to be intractable. This has motivated many researchers to adopt the strategy of data augmentation, whereby the joint posterior distribution of model parameters and unobserved (real or notional) processes are investigated, often using MCMC. In this talk we discuss how, more than merely a device to facilitate the exploration of a posterior distribution, data augmentation can be used to design tools for model assessment. In particular we show how, by appropriate choice of latent process and by blending Bayesian and frequentist reasoning, it is possible to design assessment methodologies that should be sensitive to particular forms of model mis-specification. The methods will be illustrated on some real-world data sets from epidemiology and ecology.

 

Lundi 20/06/2016 (IUT)

Gennady Samorodnitsky (Cornell University)

Contact distribution in a  thinned Boolean model with power law radii

We consider a weighted stationary spherical Boolean model in R^d. Assuming that the radii of the balls in the Boolean model have regularly varying tails, we establish the asymptotic behaviour of the tail of the contact distribution of the thinned germ-grain model under 4 different thinning procedures of the original model.

 

Lundi 21/03/2016

Amel Ouaari (BioSP)

Inférence statistique sur les processus de branchements multi-types

On s'intéresse aux estimateurs de maximum de vraisemblance des paramètres associés pour les processus de branchements en temps continu multi-types homogènes. Cela consiste à décrire de façon probabiliste l'évolution temporelle de plusieurs populations ou classes en interaction. Dans cette présentation, nous décrivons le comportement du système multi-types via l'évolution des fonctions génératrices de la loi des effectifs et faisons le lien avec la théorie des équations différentielles aux dérivées partielles. Notre approche statistique à inverser théoriquement ou numériquement la fonction génératrice en utilisant le théorème de Cauchy pour inférer ces paramètres.

 

Lundi 29/02/2016

Dimitri d’Or

Estimation et simulation de variables catégoriques spatialisées: l'approche MCP

 

Lundi 25/01/2016 (IUT)

Adeline Samson (Université Joseph Fourier, Grenoble)

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Lundi 18/01/2016

Bertrand Cloez (INRA Montpellier)

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Lundi 11/01/2016

Sophie Dabo-Niang (LEM-CNRS 9221, University Lille 3; INRIA Lille)

Functional nonparametric models with spatial data

Spatial statistics includes any (statistical) techniques which study phenomenons observed on spatial sets. Such phenomenons appear in a variety of fields: epidemiology, envi- ronmental science, econometrics, image processing and many others. Complex issues arise in spatial analysis, many of which are neither clearly defined nor completely resolved, but form the basis for current researches.The literature on functional data estimation techniques, which incorporate spatial dependency is limited.

The modelization of this kind of data has been selected by Ramsay (2008) among the eight most interesting research subjects in functional data analysis. This is motivated by the increasing number of situations coming from different fields of applied sciences for which the data are of spatial functional nature. This is the case for instance in epidemiology, where data are often spatial, and so spatial location can acts as a surrogate for risk factors.More recently, there has been increased interest in statistical models for disease mapping in space and time, see for instance Elliott et al. (2000), Waller and Gotway (2004).

In functional spatial data, many issues arise and form the basis for current talk. Namely, we are interested in spatial functional regression estimation (parametric and non-parametric) applied to environmental or epidemiological data. More precisely, we consider a regression function where the explanatory variable is a functional random field while the response variable is a real-valued random field. The asymptotic distribution of the proposed estimators are established under some sampling. The skills of the methods are illustrated on simulations and real data analysis.

 

2015

 

Lundi 14/12/2015

Béatrice Laroche (MaIAGE, INRA)

Simulation de dispersion d'un pathogène dans un paysage agricole par des modèles déterministes à noyau

 

Lundi 02/11/2015

Loup Rimbaud (UMR BGPI, CIRAD - INRA - SUPAGRO)

Conception et évaluation assistée par la modélisation de stratégies de gestion d’une épidémie dans un paysage hétérogène

Les stratégies de gestion des épidémies sont souvent basées sur des opinions d’experts, plutôt que sur une démonstration formelle de leur efficacité. Ce constat résulte de la difficulté de prendre en compte les processus biologiques et les interventions humaines qui s’y ajoutent pour expérimenter différentes méthodes et identifier la plus performante. Il est ainsi difficile d’améliorer ces stratégies, qui n’ont pas de raison a priori d’être optimales. La modélisation conjointe du processus épidémique et de diverses stratégies de gestion constitue un outil innovant pour contourner les contraintes liées à l’expérimentation. Les paramètres clés d’un tel modèle peuvent être identifiés par une analyse de sensibilité et, pour certains d’entre eux, mieux appréhendés grâce à l’expérimentation biologique. D’autres paramètres clés peuvent constituer des leviers d’action dont il est possible d’approcher les valeurs optimales en exploitant le potentiel des méthodes d’analyse de sensibilité.

Cette démarche, applicable à de nombreuses maladies infectieuses, a été testée sur la gestion de la sharka, une maladie affectant les arbres du genre Prunus (dont les abricotiers, pêchers et pruniers). Elle est causée par le Plum pox virus (PPV, du genre Potyvirus, transmis par pucerons) et associée à d’importantes pertes économiques. En France, la stratégie de gestion de cette maladie repose notamment sur l’observation visuelle des vergers et l’arrachage des individus pouvant contribuer à la propagation des épidémies. Dans le cadre de cette thèse, des travaux expérimentaux ont été entrepris en conditions contrôlées pour tester des hypothèses liées à la concordance entre les états infectieux et symptomatiques, sur lesquelles s’appuient les stratégies basées sur une surveillance visuelle. Les résultats de ces expériences, et notamment la synchronie entre les périodes de latence et d’incubation chez le jeune pêcher infecté par le PPV, ne remettent pas en cause ces hypothèses et viennent enrichir un modèle de simulation probabiliste et spatiotemporel de la propagation de la sharka. Les analyses de sensibilité réalisées sur ce modèle ont révélé que le devenir des épidémies dépend fortement de la connectivité de la parcelle (avec les autres parcelles du paysage) où est introduit le PPV la première fois, et de la durée de la latence dans les arbres infectés. D’autres analyses de sensibilité du modèle, incluant cette fois un ensemble de stratégies de gestion, ont permis d’optimiser les modalités de surveillance et d’arrachage vis-à-vis d’un critère économique dans le contexte épidémique simulé.

 

Lundi 02/11/2015

Sebastian Engelke (ÉPFL)

Extremes on River Networks

Max-stable processes are suitable models for extreme events that exhibit spatial dependencies. The dependence measure is usually a function of Euclidean distance between two locations. In this talk, we model extreme river discharges on a river network in the upper Danube catchment, where flooding regularly causes huge damage. Dependence is more complex in this case as it goes along the river flow. For non-extreme data a Gaussian moving average model on stream networks was proposed by Ver Hoef and Peterson (2010). Inspired by their work, we introduce a max-stable process on the river network that allows flexible modeling of flood events and that enables risk assessment even at locations without a gauging station. Recent methods from extreme value statistics are used to fit this process to a big data set from the Danube area.

 

Vendredi 29/05/2015

Davide Martinetti (Ecodéveloppement, INRA Avignon)

Implementation of fast and accurate algorithms for the approximation of MVN probabilities for big sample data: the case of spatial probit

The paper presents new implementations of the Mendell-Elston method for the estimation of approximate multivariate normal probabilities. No exact method is available for the computation of such integral, and also approximate methods proposed in the literature are only applicable to reduced sets of random variables. The proposed algorithms make possible the estimation of mvn probabilities for big sets of random variables in a reasonable time. We study in particular the use of this algorithm for the maximum likelihood estimation of a spatial auto-regressive probit model.

At the end we will add some open questions and future works for further discussion and collaboration.

 

Vendredi 24/04/2015

Fabien Laroche (CEFE Montpellier)

Evolution de la dispersion et impact sur les patrons de diversité dans les communautés spatialement structuréesLe travail présenté ici vise à identifier les patrons de diversité spécifique susceptible de révéler du polymorphisme de dispersion intra et inter-espèce au sein d'une communauté spatialement structurée (méta-communauté). On compare les prédiction de patrons issus d'un  modèle neutre, où tous les individus dispersent de façon identique, avec un modèle étendu prenant en compte l'évolution des traits de dispersion.

Suivant la distribution des capacités biotiques entre les sites, deux scénarios évolutifs peuvent apparaître: la dispersion peut-être canalisée par la sélection autour d'une unique valeur avec une variance faible entre individus ou se diversifier dans le temps.

Quelque soit le scénario, on observe que la dispersion est significativement plus forte dans les petites communautés, et que les individus d'une même espèce sont plus proches entre eux que du reste de la méta-communauté. Ces effets ne suffisent cependant pas à générer des variations de diversité locale entre petites et grandes communautés. En revanche, en cas de diversification évolutive, la différence de composition entre petites et grandes communautés est significativement plus forte qu'attendu sous le cas neutre.

Ces résultats théoriques suggèrent de mettre en relation les patrons spatiaux de beta-diversité et la taille des communauté pour étudier le polymorphisme de dispersion.

 

Vendredi 17/04/2015 (IUT)

Pierre Pudlo  (Université Montpellier 2)

Statistique computationnelle sans vraisemblance

Lorsque les modèles stochastiques se complexifient, il devient souvent difficile voir impossible d'évaluer numériquement la fonction de vraisemblance. C'est le cas lorsque la modélisation inclut un processus latent de grande dimension, ou lorsque la loi est connue à une constante de normalisation (qui dépend de la valeur du paramètre). Nous présenterons quelques méthodes d'inférence essentiellement bayésiennes dans cette situation : méthodes bayésiennes approchées (ou ABC pour Approximate Bayesian Computation), et méthodes par vraisemblance empirique.

 

Vendredi 10/04/2015 (IUT)

Carole Siani  (Université Lyon 1)

Handling uncertainty around the incremental cost utility ratio accounting for mapping problem

Firstly, we recall how to handle uncertainty in medico-economic evaluations in general, in the aim of providing a reliable decision-making in terms of allocating resources. In particular, the method we developed to build confidence regions around the Incremental Cost-Effectiveness Ratio, solving three problems simultaneously is presented: 1) the mathematical problem of instabilities of some methods when the denominator of the ratio approaches zero statistically, 2) the “mirror decision-making” problem where two opposite ratios provide the same decision, and finally 3) Interpretation in terms of decision-making of confidence regions having non standard form with Fieller’s method.

Actually, the cost-utility analyses (CUA) are internationally recommended by the National Institute for Health and Care Excellence. Utility measure accounts for patient preferences and their quality of life by measuring Quality Adjusted Life Years, which are gained years multiplying by utility or preference scores. This makes more complex the handling of uncertainty.

In addition, in CUA, utility values are rarely available and they are generally predicted using a “mapping” interpolation from a functional status questionnaire. This mapping method is not accounted for in pharmaceutical industry and in literature studies, when building confidence regions around the incremental cost-utility ratio, leading to a wrong confidence region and consequently, to a wrong decision-making. Thus, the purpose of this research is to build a confidence region around the Incremental Cost-Utility Ratio, accounting for the uncertainty coming from the “mapping” interpolation.

 

Vendredi 03/04/2015

Samuel Soubeyrand (BioSP)

Informal discussion about the analysis of fragmented time directionality in time series - Randomization tests, Spatial analyses, Application to climate data, R package, Environmental implications

Identifying and characterizing feedbacks in environmental processes may help in improving predictions for some environmental systems. The statistical study of time series is a manner to approach these feedbacks. Here, we consider feedbacks that are induced by occasional extreme events and that locally disturb the probabilistic behavior of climate time series. For example, intense rainfalls may induce bio-physical feedback processes and, consequently, influence the occurrence or intensity of daily rainfalls afterwards. In this presentation, we associate such eventual perturbations in time series to the concept of fragmented time directionality, and we present the R package FeedbackTS that contains a statistical exploratory toolbox for investigating fragmented time directionality. The use of the package is illustrated with historical rainfall data: we show the existence of feedback and identify temporal and spatial variation in feedback.

 

Lundi 30/03/2015 (IUT)

Radu Stoica (Universite Lille 1)

Modélisation probabiliste et inférence statistique pour l'analyse des données spatialisées

Cet exposé présente la construction d'une méthodologie, d'une "machinerie algorithmique" pour détecter et caractériser la structure de données spatialisées.

Cette construction procède en trois étapes. D'abord, un modèle de forme ou de structure est proposé à partir des données observées. Puis, une dynamique de simulation est construite en adéquation avec le modèle. Enfin, des procédures statistiques sont mises au point pour inférer les caractéristiques de la structure cachée et les paramètres du modèle.

Chacune de ces étapes est attachée à un domaine particulier des probabilités et des statistiques. La modélisation repose sur des processus ponctuels, notamment marqués. La dynamique de simulation utilise les chaînes de Markov. L'inférence s'appuie sur l'analyse bayesienne, le recuit simulé, le maximum de vraisemblance, les tests.

La synthèse de ces trois étapes se fait au confluent de trois domaines: la géométrie aléatoire, les chaînes de Markov et les statistiques appliquées. Cette synthèse nous a permis d'aborder des applications concrètes en analyse d'image, en science de l'environnement et en astronomie.

 

Vendredi 27/03/2015

Denis Allard (BioSP)

Anisotropy models for spatial data

 

Vendredi 13/03/2015 (IUT)

Clément Marteau (INSA de Toulouse)

Classification supervisée en utilisant l’algorithme des plus proches voisins dans des espaces de dimensions finis généraux

Étant donné un n-échantillon $(X_i ; Y_i)$ pour i=1…n de loi jointe inconnue, on s’intéresse au problème de prédire le label Y d’une nouvelle observation de X. Dans ce contexte, la règle des plus proches voisins est très intuitive et souple d’utilisation. Nous allons présenter les propriétés statistiques de cette règle dans plusieurs situations, en particulier lorsque le support de la loi de X ne sera pas compact. Nous identifierons deux conditions nécessaires et suffisantes pour obtenir des taux de consistance uniforme de classification et pour obtenir des estimations pointues dans le cas de la règle du plus proche voisin.

 

Lundi 23/02/2015 (IUT)

Céline Lacaux (École des Mines de Nancy)

Modèles autosimilaires, modélisation pour la médecine

La première partie de l'exposé s'intéressera à la notion d'autosimilarité, version aléatoire de l'invariance d'échelle observée dans les fractales. Cette notion a évolué ces dernières années, notamment pour proposer des modèles anisotropes satisfaisant des propriétés d'invariance différentes selon plusieurs directions privilégiées. Nous présenterons des travaux en cours sur ce type de modèle en vue de les utiliser pour modéliser les radiographies du calcanéum et aider au diagnostic précoce de l'ostéoporose. La seconde partie de l'exposé s'intéressera à des collaborations avec le CRAN (Centre de recherche en automatique de Nancy). Elle présentera essentiellement un projet sur la thérapie photodynamique, thérapie utilisée pour traiter des cancers. Selon le temps, nous évoquerons un projet très récent sur les réseaux de veines, dont le but principal est de trouver une fenêtre thérapeutique.

 

Vendredi 20/02/2015

Claude Bruchou (BioSP)

Relations entre indices de sensibilité à plusieurs échelles. Quid de la méthode de Morris pour une fonction code stochastique ?

L'analyse de sensibilité en modélisation physique est classiquement effectuée par dérivation d'une fonction en un point correspondant par exemple à un optimum. Dans les sciences de l'environnement, la gamme d'incertitude des paramètres est souvent large d'où l'introduction par Saltelli et al. de méthodes la prenant en compte. Cette étude tente d'établir un lien entre les deux approches. Dans cet exposé, la relation entre indices de sensibilité principaux et totaux à plusieurs échelles est présentée. Des voies de travail concernant l'application de cette relation sont envisagées. La deuxième question abordée dans l'exposé concerne la méthode de Morris qui est usuellement utilisée pour analyser la sensibilité d'une fonction code déterministe à temps de calcul élevé. Une tentative d'adaptation de cette méthode au cas d'une fonction code stochastique à l'aide du modèle mixte est présentée.

 

Vendredi 13/02/2015 (IUT)

Cécile Hardouin (Université Paris Ouest)

Two-Scale Spatial Models for Binary Data

A spatial lattice model for binary data is constructed from two spatial scales linked through conditional probabilities. The presentation is made on a regular lattice, although the model is easily generalised to irregular lattices. A coarse grid of lattice locations is specified and all remaining locations (which we call the background) capture fine-scale spatial dependence. The background behaviour is captured through a hidden Gaussian process after a logit transformation on its Bernoulli success probabilities. Binary data on the grid are modelled with an autologistic distribution, conditional on the binary process on the background. The likelihood is then the product of the (conditional) autologistic probability distribution and the hidden Gaussian—Bernoulli process. The parameters of the new model come from both spatial scales. A series of simulations illustrates the spatial-dependence properties of the model and likelihood-based methods are used to estimate its parameters.

 

Lundi 02/02/2015 (IUT)

Eric Matzner Lober (Université Rennes 2)

Régression non paramétrique itérée

Nous présenterons une méthode de régression non paramétrique itérée. L'estimateur de la fonction de régression inconnue (de Rd dans R) est calculé  par une application successive du même lisseur non-paramétrique. Les propriétés nécessaires au lisseur de départ sont envisagées où les candidats naturels sont les noyaux, les splines (plaques minces ou de Duchon), les Kpp voisins. Nous discuterons de ces différents estimateurs initiaux et de leurs limites respectives. Pour terminer nous présenterons des résultats d'application (débruitage d'images, restauration d'images, prévision de séries temporelles) ainsi que le package R nommé ibr.

 

Vendredi 30/01/2015

Etienne Klein (BioSP)

Comparison of methods that estimate seed dispersal kernels from genotypes of established seedlings. Does density-dependent mortality matter?

 

Vendredi 23/01/2015

Joseph Hughes (Glasgow University)

The deluge of DNA sequences: advantages and problems for the study of virus evolution and epidemiology

It will be something very informal where I will present the types of datasets that I am dealing with and the problems associated with high throughput sequencing that I have faced.

 

Vendredi 16/01/2015

Antoine Pauthier (Université Paul Sabatier, Toulouse)

Réaction-diffusion de type KPP et ligne de forte diffusion, influence de termes intégraux

Un modèle pour décrire les invasions biologiques influencées par une ligne de forte diffusion a été introduit il y a deux ans par H. Berestycki, J.-M. Roquejoffre et L. Rossi. Dans cet exposé, nous présenterons un modèle dans lequel la ligne interagit de manière non triviale, c'est à dire que les échanges de population sont considérés à support non nul. Nous discuterons de l'influence des termes d'échange sur la propagation guidée.

 

2014

 

Vendredi 19/12/2014

Julien Stoehr (Université Montpellier 2)

Adaptive ABC model choice and geometric summary statistics for hidden Gibbs random fields

Vendredi 12/12/2014

Jean-François Rey (BioSP)

Gestionnaire de version Git et présentation de GitLab

Vendredi 28/11/2014 (IUT)

Laurent Delsol (Université d'Orléans)

Segmentation d’images hyperspectrales à partir d’estimation à noyau fonctionnel de la densité

Vendredi 21/11/2014

Jean-Yves Barnagaud (Ecole Pratique des Hautes Etudes,  Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive, Montpellier; Center for Informatics Research on Complexity in Ecology, Aarhus University)

Influence des relations hôtes-parasites – environnement sur les patrons spatiaux de dynamique des populations d’oiseaux communs nord-américains

Vendredi 14/11/2014

Jérôme Coville (BioSP)

Quelques récents résultats sur les EDP nonlocales en dynamiques de population

Lundi 10/02/2014

Martan Abril Bucero, Bernard Mourrain (Equipe Inria GALAAD)

Border Basis relaxation for polynomial optimisation

Lundi 3/02/2014 (IUT)

Julien Jacques (Université de Lille 1)

Clustering de données fonctionnelles

Lundi 27/01/2014 (IUT)

Clément Marteau (INSA Toulouse)

Détection non-asymptotique des mélanges à moyennes inconnues

 

2013

 

Lundi 2/12/2013 (IUT)

Benoite de Saporta (Université Bordeaux IV)

Contributions à l'estimation et au contrôle de processus stochastiques

Lundi 23/11/2013

Marc Bourotte (BioSP)

Une classe de modèles non séparables pour les champs multivariés spatio-temporels. Condition d'existence et estimation des paramètres

Lundi 4/11/2013

Rodolphe Griset (BioSP)

Comparaison des approches discrètes et continues : modèles épidémiologiques

Lundi 21/10/2013

VIctor Picheny (MIA Toulouse)

Optimisation multi-critères par réduction d'incertitudes ; application à la conception d'idéotypes

Lundi 7/10/2013 (IUT)

Jan Bulla (Université de Caen)

tba

Lundi 30/09/2013

Cindy Gidoin (URFM)

The use of a mechanistic-statistical model to predict the impact of a biological invasion

Lundi 23/09/2013

Vincent Garreta (BioSP)

Présentation de "Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations", par Rue, Martino et Chopin, JRSS-B, 2009.

Lundi 16/09/2013

Tomas Mrkvicka (University of South Bohemia, Czesh Republic)

New exact envelope tests for spatial point patterns

Lundi 8/07/2013

Emilio Porcu (Universidad Santa Maria, Valparaiso, Chile)

Quasi Tapering Space Time Covariance Functions

Lundi 24/06/2013

Claude Bruchou (BioSP)

Lien entre indices de sensibilité aux niveaux local et global

Lundi 17/06/2013

Samuel Soubeyrand (BioSP)

tba

Lundi 10/06/2013

batons rompus .... autour de Pearless

Lundi 3/06/2013

Michael Blum (IMAG)

Non-stationary patterns of isolation-by-distance: inferring measures of local genetic differentiation with Bayesian Kriging

Lundi 20/05/2013

Séverine Bayle

Lundi 13/05/2013

Marc Bourotte (BioSP)

Lundi 6/05/2013

Melen Leclerc (BioSP)

Approche par modélisation et expérimentation du développement spatio-temporel des maladies telluriques

Lundi 18/03/2013 (IUT)

Aboubacar Amiri (Université de Lille)

Estimation récursive d'un quantile

Lundi 11/03/2013

Guillaume Deffuant (LISC, IRSTEA)

The Leviathan model: Absolute dominance, generalised distrust, small worlds and other patterns emerging from combining vanity with opinion propagation

Lundi 4/03/2013

Etienne Klein (BioSP)

Seed dispersal patterns estimated from genotypes of established seedlings. Does density dependent mortality matter ?

Lundi 18/02/2013

Fabrice Vinatier (LISAH, INRA)

Utilisation des statistiques spatiales et des processus ponctuels pour la modélisation des paysages

Lundi 4/02/2013

Katalin Csillery (URFM)

Droughts weaken, storms kill trees in coniferous forests: analysis of century long time series from seven forests in the French Alps

Lundi 28/01/2013

Nathalie Saint Geours (IRSTEA Montpellier)

Analyse de sensibilité de modèles spatialisés -Application à l’analyse coût-bénéfice de projets de prévention des inondations

Lundi 21/01/2013

Vincent Calvez (Laboratoire UMPA, CNRS, ENS Lyon)

Modèles cinétiques pour le mouvement collectif des bactéries

Lundi 14/01/2013 (IUT)

Jean-François Coeurjolly (Laboratoire Jean Kuntzman, Grenoble)

Approche variationnelle pour l'estimation de l'intensité d'un processus spatial

 

2012

 

Lundi 17/12/2012

Rachid Senoussi (BioSP)

Quelques réflexions sur des lois de comptage multidimensionnelles dynamiques

Lundi 10/12/2012

Hendrik Davi (URFM)

Peut-on dépasser le pluralisme en écologie par la modélisation ?

Lundi 3/12/2012 (IUT)

Frédéric Lavancier (Université de Nantes)

Aspects statistiques des processus ponctuels déterminantaux

Lundi 26/11/2012

Rachid Cheddadi (Institut des Sciences de l'Evolution, Montpellier)

Refuges glaciaires, vitesse de migration et changement de niche (ou pas)

Lundi 19/11/2012

Liliane Bel (AgroParisTech)

Statistiques des extrêmes spatiaux: application à l'environnement et au climat

Jeudi 15/11/2012

Alfred Stein (Fac. of Geoinformation Science & Earth Observation , University of Twente (Enschede, NL))

Quantifying the changes in land use  in developing countries using remote sensing: challenges and resolutions.

Lundi 15/10/2012

Denis Allard (avec Raoul Lopez-Lozano et Frédéric Baret, EMMAH)

Un schéma booléen hiérarchique pour estimer le LAI à partir de photographies hémisphériques

Lundi 23/04/2012

Vincent Garetta (BioSP)

3 méthodes d'inférence pour les gros simulateurs aléatoires : ABC, Inférence indirecte et Emulation / Inference for expensive stochastic simulators

Lundi 16/04/2012

BioSP

Systèmes complexes: definition(s), exemple(s), enjeu(x). Quelles recherches dans l'unité?

Lundi 26/03/2012 (PSH)

Claire williams

Dispersal as a unifying theme

Lundi 19/03/2012

Gaël Raoul

Etude d'un modèle intégro-différentiel pour l'évolution

Lundi 20/02/2012

Constance Xhaard

Estimation de la dispersion chez Melampsora larici-populina dans la vallée de la Durance

Lundi 13/02/2012

Jean-Noël Bacro (Université de Montpellier II)

Processus max-stables et extrêmes spatiaux

Vendredi 3/02/2012

Werner Mueller (Johannes Kepler University, Linz (Autriche))

Space filling and beyond

Lundi 30/01/2012

Séverine Bayle

Application du modèle linéaire fonctionnel sur des données environnementales : prédiction de profils de chlorophylle A à l’aide de profils de lumière dans l’océan Austral.

 

2011

 

Lundi 7/11/2011

Abdourahmane Diallo et  Ghislain Geniaux (Ecodev)

Spatial logit for large samples with local spatial lag and regional spatial random effects using linearized GMM: an application to land use models.

Lundi 17/10/2011 (IUT)

Jerome Saracco (Institut Polytechnique de Bordeaux)

Sur des méthodes de réduction de la dimension: sliced inverse regression sur data stream, et classification de variables

Lundi 10/10/2011

Olivier Bonnefon (BioSP)

Simulations de circuits électriques et de mécanismes avec une approche non différentiable

Lundi 3/10/2011

Emilie Haon-Lasportes (BioSP)

ABC-PEP : ABC basé sur des estimations ponctuelles des paramètres (point estimates of parameters)

Lundi 26/09/2011

Tomas Mrkvicka (University of South Bohemai)

Two step estimation for Neyman-Scott point process

Lundi 19/09/2011

Marion Baudino (BioSP)

Modélisation de l'expansion spatiale d'une population sous l'effet de la migration  et de l'adaptation

 

 

2010

 

Lundi 8/11/2010 (IUT)

Denis Bosq (Université Pierre et Marie Curie - Paris 6)

Estimation du support d'une loi de probabilité

Lundi 8/11/2010

Tiphaine Le Mao (UMR Ecologie et Evolution, Paris 6)

Lundi 18/10/2010

Emily Walker (BioSP)

De la trajectoire des prédateurs à la cartographie de leurs proies: Estimation spatiale de l'activité des senneurs et des thonidés dans l'Océan Indien

Lundi 11/10/2010

Claire Lavigne & Rachid Senoussi (PSH et BioSP)

Analyse spatiale de données écologiques de comptage: une approche par comparaison de cartes de densité

Lundi 27/09/2010

Messoud Efendiev (Institute of Biomathematics and Biometry, Munich)

Modèle de biofilms

Lundi 13/09/2010

Frédéric Fabre (PV)

Modélisation de l’évolution des populations virales à l’échelle d’un paysage agricole pour la gestion des variétés de plantes résistantes

Lundi 10/05/2010

Franck Picard (CNRS Lyon, Laboratoire de Biometrie et Biologie Evolutive)

Joint Segmentation of multivariate Gaussian Processes. Application to the detection of copy number variations

Jeudi 29/04/2010 (Amphithéâtre du CEREGE)

Vincent Garreta (BioSP)

Approche bayésienne de la reconstruction des paléoclimats à partir du pollen : Vers la modélisation des mécanismes écologiques

Lundi 19/04/2010

Vera Georgescu (BioSP)

Classification basée sur des mélanges de modèles hiérarchiques bivariés

Lundi 12/04/2010

Pascal Monestiez (BioSP)

Modélisation spatiale d'un ensemble de trajectoires d'otaries et des ressources exploitées : aspects 1D profondeurs et 2D géographiques

Jeudi 1/04/2010

Julien Fayard

Dynamique de population et mise en place d'une structure génétique spatiale durant une colonisation

Mercredi 31/03/2010

Rémy Petit (BIOGECO, INRA Bordeaux)

Conséquences des invasions sur l'hybridation et l'introgression

Lundi 29/03/2010 (IUT)

Anne-Françoise Yao (LMGEM, Centre d’Océanologie de Marseille, Aix-Marseille 2)

Modèles non paramétriques pour des processus spatiaux.

Lundi 8/03/2010 (IUT)

Pierrette Chagneau (UMR518 AgroParisTech/INRA)

Modélisation bayésienne hiérarchique pour la prédiction multivariée de processus spatiaux non gaussiens et processus ponctuels hétérogènes d'intensité liée à une variable prédite. Application en foresterie.

Jeudi 25/02/2010

Thierry Marchant (Université de Gand, Belgique)

Vers une approche axiomatique de la bibliométrie

Lundi 22/02/2010 (IUT)

Mathieu Ribatet (Ecole Polytechnique de Lausanne)

Processus max-stables : Vers une géstatistique des extrêmes.

Lundi 8/02/2010 (IUT)

Thomas Laloë (ATER, Université Lyon 1)

Apprentissage statistique : Classification, Régression et Applications

Lundi 25/01/2010

Jimmy Garnier

Les effets de la fragmentation de la donnees initiale sur la survie d'une population, l'accelerations des fronts dans les modeles a noyaux a queue lourde, les effets de heterogeneites dans les modele individu centre avec coalescence

Lundi 18/01/2010 (IUT)

Philippe Saint Pierre (Université Pierre et Marie Curie)

Estimation de la survie bivariée

 

2009

 

Jeudi 17/12/2009

Etienne Klein (BioSP)

Modélisation et estimation de la dispersion des gènes dans l'espace

Lundi 14/12/2009 (IUT)

Nicolas Verzelen (Inra, Montpellier)

Modèles graphiques et estimation de graphes

Lundi 7/12/2009

Matthieu Vignes (Inra, Toulouse)

Modèles graphiques probabilistes : de la classification de gènes à la reconstruction de réseaux de régulation

Lundi 30/11/2009

Joël Chadœuf (BioSP)

Introduire explicitement les processus ponctuels spatiaux dans les approches indirectes d'estimation de la dispersion du pollen

Lundi 23/11/2009 (IUT)

Elodie Brunel

Estimation non-paramétrique adaptative de la moyenne de vie résiduelle conditionnelle

Lundi 9/11/2009

Bertrand IOSS (EDF)

Analyse de sensibilité globale de sorties spatiales de modèles numériques

Lundi 26/10/2009

Denis Allard (BioSP)

Prédiction d'une variable catégorique spatialisée par un principe de maximun d'entropie

Mardi 27/10/2009 (Montpellier SupAgro)

Thèse de Cédric Flecher

Conception d’un générateur de temps : développements méthodologiques pour des distributions asymétriques multivariées, application à l’étude de la sensibilité des cultures à la variabilité du climat et à ses modifications

Jeudi 22/10/2009

Cédric Flecher

Répétition de la soutenance de thèse

Lundi 12/10/2009 (IUT)

Florent Bonneu (Université Toulouse I)

Premier séminaire commun avec l'équipe de statistiques de l'IUT STID. Processus ponctuels spatiaux pour l'analyse du positionnement optimal

Lundi 28/09/2009

Deux thèmes de discussion sur les chantiers de réflexion de la DG: 1) Vers une biologie et une écologie plus prédictives. Discussion sur ce chantier de réflexion de la DG. 2) Adaptation au changement climatique

Lundi 21/09/2009

Mrkvicka, Soubeyrand, Chadoeuf

Goodness-of-fit test of the mark distribution in a point process with non-stationary marks

Lundi 14/09/2009 (URFM)

Quentin Page

Application de la télédétection à l'étude rétrospective de la dynamique d'extension d'une espèce forestière : le cas du Cèdre au mont Ventoux

21/07/2009

Hervé Richard (BioSP)

Présentation du logiciel Subversion (SVN) et de la forge de Toulouse

6/07/2009

Etienne Klein (BioSP)

Mixed Effects Mating Model

Mardi 30/06/2009

Fadwa Bouhafer

Estimer la répartition spatiale d'adventices à partir de données récoltées selon deux procédés d'échantillonnage différents

Aurélie Gouze

Comparer les répartitions spatiales d’adventices et de rendement.

Lundi 22/06/2009

Benoît

15/06/2009

Wassim Kammoun

11/06/2009

Susan Holmes (Statistics Department, Stanford)

Collection de données in situ avec segmentation in situ

Lundi 8/06/2009

Thomas Boivin et Sandrine Jacquelin

Invasion de Megastigmus Schimitschiki, insecte ravageur des graines de cèdre, dans le sud-est de la France

Lundi 25/05/2009

David Pleydell

Echinococcus multilocularis transmission rates on Tibetan dogs ou survival analysis of Sharka disease (plum pox virus) in Gard

20/05/2009

Vincent Garreta

Lundi 18/05/2009

Samuel Soubeyrand

Modèles de dispersion groupée

lundi 4/05/2009

Benoît

Mardi 21/04/2009

Cédric Flecher

WACS-Gen, un générateur de temps adapté à l'étude de variables asymétriques

Lundi 23/03/2009

Frédéric FABRE, Amandine LEVAN, Caroline COSTA, Catherine WIPF-SCHEIBEL, Hervé LECOQ, Joël CHADOEUF et Cécile DESBIEZ (INRA Avignon)

L'Étude de l’épidémiologie du Watermelon mosaic virus révèle que l'asymétrie des probabilités de surinfection est un des mécanismes majeurs d'émergences virales

Lundi 23/02/2009

Julien Fayard

Etude de la colonisation du cèdre sur le Ventoux

Lundi 16/02/2009

Vera Georgescu

Exploring spatial and multitype assemblages of species abundances

Lundi 09/02/2009

Aboubacar AMIRI

Sur une famille paramétrique d'estimateurs séquentiels de la densité pour un processus fortement mélangeant

Vendredi 30/01/2009

Emilio Porcu and Jorge Mateu

Approaches for building space-time covariance functions with given margins

Lundi 26/01/2009

Vincent Garreta (Cerege, Aix-en-Provence)

Modélisation spatiale du pollen tombé au sol en fonction de la végétation simulée par un modèle

Lundi 19/01/2009

Patrice Takam Soh

Estimation des caractéristiques des sources d'infection primaire et secondaire pour prévoir l'évolution de la pourriture brune des fruits du cacaoyer