50èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS'2018)

Petite piqûre de rappel concernant les JdS 2018:

Cher(e) collègue,

Moment incontournable de la vie de la communauté statistique francophone, ce congrès de la Société Française de Statistique permet de confronter les avancées les plus récentes de la statistique et veille à privilégier les échanges entre le monde académique, les entreprises et les organismes publics. Nous vous espérons nombreux à ce rendez-vous !

Pour soumettre une communication avant le 5 mars

Pour s’inscrire

Pour télécharger l’affiche

Au plaisir de vous rencontrer à Paris-Saclay,

Francis Bach, Président du comité scientifique
Christian Derquenne, Président du comité d’organisation
http://jds2018.sfds.asso.fr/index.html

Dates importantes :
- 31 janvier 2018 : ouverture des inscriptions
- 5 mars 2018 : date limite de réception des propositions de communications
- 7 avril 2018 : notification aux auteurs
- 27 avril 2018 : majoration des frais d’inscription
- 11 mai 2018 : programme définitif
- 14 mai 2018 : clôture des inscriptions

Appréhender l'incertain par des modèles probabilistes − Fondamentaux de statistiques et probabilités

Deux nouvelles séances de la formation « Appréhender l'incertain par des modèles probabilistes − Fondamentaux de statistiques et probabilités » seront dispensée par Phimeca le dans nos locaux de Paris, au 18 boulevard de Reuilly.

• 7 et 8 mars 2018 
• 23 et 24 mai 2018

Les inscriptions se font par courriel à girard@phimeca.com.

Ne tardez pas : le nombre de places disponibles est restreint pour garantir l'interactivité de la séance.

Consultez notre site http://phimeca.com/formations pour davantage d'information.

Programme détaillé

• Que se passe-t-il du point de vue mathématique lorsque l'on relie des points expérimentaux par une courbe lisse ? Sous quelles conditions peut raisonnablement utiliser la formule ainsi obtenue ? R2=0,87, c'est bon, non ?
• Comment représenter et combiner des erreurs de mesures ?
• Quel formalisme utiliser pour intégrer un déficit de connaissance dans un processus de décision ?

Les fondamentaux statistiques et probabilités apportent des réponses précises et accessibles à ces questions, omniprésentes dans le travail des ingénieurs.
Cette formation donnera une assise solide à votre pratique courante des outils probabilistes, ou vous permettra de vous initier sans connaissances initiales aux concepts qui fondent l'analyse des données, la modélisation de l'incertain, et les techniques d'apprentissage statistique.
Elle comporte un cours théorique rigoureux, mais résolument orienté vers la résolution de problèmes concrets d'ingénierie. Il est illustré par de nombreux exemples et exercices d'application, avec ou sans programmation.

Informations pratiques

• Durée : 2 jours, de 9h30 à 17h30
• Lieu : Phimeca Engineering, 18 boulevard de Reuilly, 75012, Paris
• Tarif : 1500 € (600 € pour les étudiants).

Les inscriptions se font par courriel à girard@phimeca.com. Ne tardez pas : le nombre de places disponibles est restreint pour garantir l'interactivité de la séance.
Consultez notre site http://phimeca.com/formations pour davantage d'information.

Programme

Caractériser une variable aléatoire

La variable aléatoire est le composant fondamental des modèles probabilistes.

• Hasard, probabilité, risque, incertitude… Quel est le rôle de ces concepts en ingénierie ?
• Probabilité et lois de probabilité
• Fonction de répartition, densité de probabilité
• Espérance et variance
• Indépendance et covariance
• Loi uniforme
• Loi gaussienne
• Théorème central limite

Couples de variables aléatoires

Une variable aléatoire connue apporte de l'information sur les variables dont elle dépend.

• Probabilité et loi conditionnelles
• Espérance conditionnelle, théorème de l'espérance totale
• Couple de variables et incertitudes
• Covariance, rapport de corrélation
• Fonction de régression
• Critère des moindres carrés
• Régression linéaire
• Simuler des variable dépendantes

Ajuster un modèle probabiliste

La structure et les éventuels paramètres d'un modèle probabiliste sont choisis ou estimés le plus souvent à partir de données.

• Statistique et estimateur
• Estimation de l'espérance par la moyenne empirique
• Loi des grands nombres
• Estimation de la variance par la variance empirique
• Qualité d'un estimateur
• Vraisemblance
• Méthode du maximum de vraisemblance
• Tests statistiques
• Formule de Bayes
• Inférence bayésienne

Atelier GdR MASCOTNUM 2018

Chères et chers collègues,

Nous avons le plaisir de vous annoncer que les GdR MASCOT-NUM et ModMat organisent conjointement un atelier intitulé "Quantification d'incertitudes en sciences des matériaux" qui se tiendra le 14 Mai 2018, dans l'amphithéâtre Hermite de l'Institut Poincaré (Paris 5ème).

L'objectif de cet atelier est de se faire rencontrer des membres des communautés “sciences des matériaux” et “incertitudes” et de favoriser des échanges entre les membres de ces deux communautés. Les exposés porteront sur les principaux problèmes de quantification des incertitudes rencontrés dans la modélisation et la simulation des matériaux à différentes échelles (structure électronique, dynamique moléculaire, couplage de différentes échelles…), des méthodes d'analyse d'incertitudes actuellement utilisées et des verrous scientifiques qui restent encore à lever.

Vous pourrez consulter un programme prévisionnel de cette journée en suivant le lien: http://www.gdr-mascotnum.fr/mai18.html

Celles et ceux qui souhaitent participer à cette journée peuvent le faire en s'inscrivant (gratuitement) en suivant ce même lien. La date limite des inscriptions est fixée au 20 Mars 2018.

Bien cordialement,

Le comité d'organisation

Jean Baccou

Virginie Ehrlacher

Guillaume Perrin

Julien Reygner

DataSciEn'2018

DataSciEn'2018 - Learning from Scientific Data in Energy

IFPEN / Rueil-Malmaison (France) - 16-17 January 2018

www.ws-datascien2018.com

A 2-day interdisciplinary conference for academics, software developers and industry practitioners

Advances in algorithms and computing power as well as a tremendous increase in data availability and storage in the last decades have led to massive social changes. However, the use of scientific and technical data to successfully solve industrial problems is a specific challenge that requires close collaboration between the different professionals involved in data analysis. 
This conference co-hosted by IFPEN and Inria aims at bringing together multi-disciplinary researchers, software editors and industry practitioners from the energy sector working on problems with large and complex datasets. The emphasis is on the practical application of state of the art algorithms to extract information from experimental and simulated data.

Special attention will be given to contributions relevant to the following themes:

• Advances in learning algorithms
• Frameworks and platforms for data gathering and analysis 
• Application of learning algorithms to solve industrial problems 

Keynote speaker

Patrick Gallinari, UPMC, LIP6

Olivier Grisel, Inria

Michel Lutz, Total

Ecole-chercheurs Mexico, 26-30 mars à La Rochelle

Une école-chercheurs organisée par l'INRA à l'initiative du réseau Mexico, sur le thème "Analyse de sensibilité, métamodélisation et optimisation de modèles complexes", aura lieu du 26 au 30 mars à La Rochelle.

La plaquette et le formulaire d'inscription se trouvent sur le site du réseau Mexico : https://reseau-mexico.fr/welcome.

La date limite d’inscription est fixée au 25 janvier 2018.  Le nombre de places étant restreint, les demandes d’inscription feront l’objet d’une sélection par le comité d’organisation.

Journées de Statistique (JdS) 2018 : appel à communications

Au cas où vous l'auriez manqué, voici l'appel à communications pour les JdS 2018 :

Cher(e) collègue,

Nous avons le plaisir de vous informer que vous pouvez dès maintenant soumettre vos propositions de communication aux 50e Journées de Statistique de la SFdS qui se tiendront du 28 mai au 1ier juin 2018 à Paris-Saclay :

http://jds2018.sfds.asso.fr/

Vous avez jusqu’au 12 février 2018 pour envoyer vos textes de 2 à 6 pages :

http://jds2018.sfds.asso.fr/soumission

Pour les Journées de Statistique 2018, le comité scientifique a décidé d’apporter une attention particulière aux thèmes suivants :
- Data Science et Apprentissage
- Défis statistiques dans l’industrie
- Energie et Environnement

A ceux-ci s'ajoutent ceux des groupes de la SFdS. Plus largement, les Journées traiteront tous les thèmes relevant de la Statistique. Ils peuvent être abordés aussi bien dans leurs aspects théoriques qu’au travers des applications.

La liste des conférenciers invités atteste de cette diversité thématique. Nous aurons en effet le plaisir d’écouter à Paris-Saclay :
Yannick Baraud (Université de Nice)
Nicolas Chopin (ENSAE – Paris-Saclay)
Alfred Hero (Electrical Engineering and Computer Science – University of Michigan)
Michael Jordan (University of California, Berkeley)
John D. Lafferty (Department of Statistics and Data Science – Yale University)
Shie Mannor (Technion)
Alina Matei (Institut de Statistique – Université de Neuchâtel)
Catherine Matias (Labo de Probabilité et Modèles Aléatoires – CNRS – Université Pierre et Marie Curie – Université Paris Diderot)
Sasha Rakhlin (Department of Statistics – University of Pennsylvania – The Wharton School)
Patricia Reynaud-Bouret (Université Côte d’Azur – CNRS – LJAD)
Olivier Roustant (Mines de Saint-Etienne)
Bharat Sriperumbudur (The Pennsylvania State University)
Lenka Zdeborova (CNRS – Institut de Physique Théorique – Paris-Saclay)

Les journées débuteront avec la conférence Le Cam, donnée par Arcadi Nemirovski (Georgia Tech).

Dates importantes :
- 22 janvier 2018 : ouverture des inscriptions
- 12 février 2018 : date limite de réception des propositions de communications
- entre le 3 et le 6 avril 2018 : notification aux auteurs
- 22 avril 2018 : majoration des frais d’inscription
- 11 mai 2018 : programme définitif
- 14 mai 2018 : clôture des inscriptions

Au plaisir de vous voir nombreux à Paris-Saclay,

Francis Bach, Président du comité scientifique
Christian Derquenne, Président du comité d’organisation

Expériences numériques sur des modèles de système 0D/1D avec Modelica et Python

Deux nouvelles séances de la formation « Expériences numériques sur des modèles de systèmes 0D/1D, avec Modelica et Python » seront dispensée par Phimeca le dans nos locaux de Paris, au 18 boulevard de Reuilly.

  - 8 février 2018
  - 19 mars 2018

Les inscriptions se font par courriel à girard@phimeca.com.

Ne tardez pas : le nombre de places disponibles est restreint pour garantir l'interactivité de la séance.

Programme détaillé