Les 11èmes Rencontres de Statistique accueillent dix intervenantes et intervenants.

Antoine Barbieri — Bordeaux Population Health, Inserm U1219, Univ. de Bordeaux

Antoine Barbieri mène ses recherches au sein de l’équipe Biostatistique du centre Bordeaux Population Health. Ses travaux portent principalement sur les modèles de régression distributionnelle à variables latentes et les modèles de survie. Plus récemment, il s’est intéressé à la modélisation de données longitudinales hétérogènes, avec pour objectif de mieux expliquer et prédire le risque de survenue d’événements cardio- et cérébro-vasculaires.

Lise Bellanger-Husi — Lab-STICC, Univ. Bretagne Sud

Les travaux de Lise Bellanger-Husi portent sur l'analyse statistique du mouvement et de la marche à partir de données de capteurs. Développées en collaboration avec des équipes cliniques et industrielles, ces méthodes visent à caractériser et à suivre les troubles de la marche dans les maladies neurodégénératives, notamment la sclérose en plaques, à partir de mesures réalisées dans la vie quotidienne des patients plutôt qu'au seul moment de la consultation.

Félix Cheysson — LAMA, CNRS UMR 8050, Univ. Gustave Eiffel

Félix Cheysson travaille sur les processus ponctuels auto-excités, et en particulier sur les processus de Hawkes. Il a développé des méthodes d'estimation spectrale permettant d'inférer ces processus à partir de données agrégées en temps discret, situation fréquente en surveillance épidémiologique où seuls des comptages périodiques sont disponibles. Ses travaux récents portent sur les processus de Hawkes en environnement aléatoire.

Christian Dina — L'institut du thorax, Inserm UMR 1087 / CNRS UMR 6291, Nantes Université

Christian Dina mène ses recherches au sein de l'unité de l'institut du thorax, consacrée à la génétique et à la physiopathologie des maladies cardiaques, vasculaires, métaboliques et respiratoires. Ses travaux relèvent de la génétique statistique et de l'analyse de données génomiques à haut débit.

Valérie Garès — IRMAR, Inria Rennes

Les recherches de Valérie Garès portent sur le développement de méthodes statistiques pour l’analyse de données en santé. Ses travaux s’intéressent notamment à l’intégration de sources de données hétérogènes, en particulier à l’harmonisation des variables, au chaînage de bases de données, notamment à partir des données du SNDS, et à la transportabilité des relations causales entre différentes populations. Elle s’intéresse également à l’analyse de données fonctionnelles, notamment pour l’exploitation de données issues de la spectrométrie de masse.

Yiye Jiang — IRMAR, Univ. de Rennes

Les recherches de Yiye Jiang se situent à l'interface de l'analyse des séries temporelles, de l'analyse de données complexes et de l'apprentissage de graphes, où elle développe de nouveaux modèles statistiques adaptés à des données en évolution continue. Ses travaux couvrent aussi bien les approches fréquentistes que bayésiennes, de la méthodologie jusqu'au calcul et aux applications. Elle s'intéresse en particulier à l'inférence de réseaux de connectivité fonctionnelle cérébrale. 

Vera Kimmerling — Université Paris-Saclay, UVSQ, Inserm, Gustave Roussy, CESP, Villejuif

Vera Kimmerling prépare une thèse au Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations. Ses travaux portent sur l'impact des erreurs de diagnostic — erreurs de classement et retards de diagnostic, fréquents dans les grandes bases médico-administratives — sur l'estimation de l'association entre une exposition et le risque de maladie. Ils associent une application à la maladie de Parkinson à partir de la cohorte britannique UK Biobank et une étude par simulation fondée sur un modèle multi-états à fonctions de survie paramétriques. 

Nathalie Krell — IRMAR, Univ. Rennes 2

Les travaux de Nathalie Krell portent sur les processus stochastiques, en particulier les processus de branchement et les processus markoviens déterministes par morceaux. Ces modèles décrivent des populations d'individus qui croissent, se divisent et transmettent leurs caractéristiques, avec des applications à la division cellulaire et à la dynamique des populations.

Timothée Loranchet — Institut Pierre Louis d'épidémiologie et de santé publique, Inserm UMR-S 1136, Sorbonne Université

Timothée Loranchet prépare une thèse à l'Institut Pierre Louis d'épidémiologie et de santé publique, dont l'une des équipes est consacrée à l'inférence causale en santé publique à partir de grandes bases de données observationnelles. Ses travaux portent sur les méthodes permettant d'estimer des effets de traitement lorsque les données ne proviennent pas d'un essai randomisé.

Aymeric Stamm — Laboratoire de mathématiques Jean Leray, CNRS, Nantes Université

Aymeric Stamm développe des méthodes statistiques pour des données complexes issues du domaine médical, notamment des données fonctionnelles et de l'imagerie. Ses projets s'appuient sur des collaborations cliniques, en particulier avec le CHU de Nantes, et sur des travaux consacrés à la sclérose en plaques soutenus par la Fondation ARSEP.