Dans le cadre de ce workshop, les participant(e)s sont invité(e)s à soumettre un résumé détaillé pour une possible présentation orale ou présentation d’un poster. Lors du processus de sélection, le comité est très attentif à donner la meilleure visibilité possible aux doctorantes, chercheuses ou enseignantes-chercheuses. Lors du dépôt de demande par mail (maths-ia@inria.fr), merci d'indiquer les éléments suivants : nom/prénom, institution, statut, titre/abstract.

Une aide financière pour la mission pourra être accordée par le comité sur demande motivée.
Date limite pour candidater : 20 février 2025.

• 9h - 10h | Keynote 1 : Radu Stoica (Inria Nancy, Institut Elie Cartan de Lorraine)

Random structures and patterns in spatial data
through marked point processes with interactions

Résumé : les informations utiles contenues dans les données spatio-temporelles sont souvent représentées par des structures et des motifs géométriques. structures et motifs géométriques. Les filaments ou amas de galaxies dans notre univers en sont un exemple. Les filaments ou amas de galaxies dans notre univers en sont un exemple. Deux situations doivent être prises en compte. Premièrement, le motif intéressant est caché dans l'ensemble des données, et il doit donc être détecté. Deuxièmement, la structure d'intérêt est observée, et il convient donc de la caractériser de manière pertinente. La modélisation probabiliste et l'inférence statistique bayésienne sont des approches qui peuvent apporter des réponses à ces questions. Cet exposé présente l'utilisation de processus ponctuels marqués pour la détection et la caractérisation de telles structures. Des processus ponctuels marqués avec des interactions sont utilisés pour modéliser le modèle d'intérêt. Les modèles proposés sont bien définis et localement stables. En fonction du modèle, des algorithmes de Monte Carlo et des algorithmes exacts sont discutés pour simuler les modèles proposés. Sur la base de ces ingrédients, une optimisation globale et un algorithme d'échantillonnage a posteriori sont présentés pour détecter et caractériser le modèle d'intérêt, respectivement.  Des exemples d'application en astronomie et en sciences de l'environnement sont également présentés.

Biographie : Radu S. Stoica est professeur titulaire de mathématiques à l'université de Lorraine (France). Ses recherches combinent la géométrie stochastique, les statistiques spatiales et l'inférence bayésienne pour la modélisation probabiliste et la description statistique de structures et de modèles aléatoires. Les résultats de ses travaux consistent en des méthodes adaptées aux données, basées sur des modèles de Gibbs-Markov, des algorithmes de Monte Carlo et des procédures d'inférence, capables de caractériser et de détecter des structures et des modèles qui sont soit cachés, soit directement observés dans les données. Les domaines d'application abordés sont : l'astronomie, les géosciences, l'analyse d'images et les sciences des réseaux. Avant d'occuper son poste actuel, Radu Stoica était professeur associé à l'université de Lille (France). Il a également travaillé comme chercheur à l'INRAe d'Avignon (France), à l'université Jaume I (Espagne) et au CWI d'Amsterdam (Pays-Bas).

• 10h - 10h30 | Pause café

• 10h30 - 11h30 | Keynote 2 : Pietro Congedo (Inria Saclay, CMAP) 

• 11h30 - 12h15 | Short contributive talks (20mn)

• 12h15 - 13h45 | Pause déjeuner

• 13h45 - 14h45 | Keynote 3 : Yingzhen Li (Imperial College London, UK)

• 14h45 - 15h30 | Pause goûter

• 15h30 - 17h | Short contributive talks (20mn)