Préparation d'une thèse de doctorat en statistiques,

Sujet : Apprentissage statistique pour des données fonctionnelles

Ma recherche porte sur la classification des données fonctionnelles modélisées par des processus de diffusion. Les procédures de classification construites seront évaluées en biologie  dans le contexte de la dynamique cellulaire.

Mes intérêts de recherche sont à l'intersection de la statistique théorique (estimation paramétrique et non paramétrique, régression), du calcul stochastique (équations différentielles stochastiques, processus de diffusion) et de l'apprentissage automatique (apprentissage supervisé sur différents types de données). Dans le cadre de mon travail de thèse, la construction des méthodes de classification repose sur une exploitation des propriétés des solutions d'équations différentielles stochastiques homogènes et inhomogènes en temps et des processus de Levy.

Cette thèse est encadrée par Christophe Denis (LAMA, Université Gustave Eiffel), Charlotte Dion-Blanc (LPSM, Université de la Sorbonne), Viet-Chi Tran (LAMA, Université Gustave Eiffel). L'application à la dynamique cellulaire se fera en collaboration avec Christèle Etchegaray (CR Inria Bordeaux Sud-Ouest).

Au cours de ma thèse, je participe à des missions d'enseignement en mathématiques générales à l'Université Gustave Eiffel.