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Conférence StatMod2022 - Statistical Modeling with Applications (October 14-15, 2022, Bucharest and ONLINE)

The objective of this workshop is to bring together international experts on statistical modeling, considering both theoretical and applied points of view. The presentations aim at reporting on the latest scientific advances in the field, discussing the major issues and the main future directions on the topic.

For more details, please visit the conference page !

Atelier Statistique 2022 : Quantification et traitement des incertitudes de mesure, les 14, 15, 16 septembre 2022 à l'IHP (Paris)

Le prochain atelier statistique SFdS portera sur la quantification et le traitement des incertitudes de mesure. L’atelier débutera par une journée portant sur les incertitudes de mesure en métrologie (démarche classique, évolutions et tendances du GUM, comparaison inter-laboratoires, cadre bayésien). La deuxième journée sera consacrée au traitement statistique des erreurs de mesure sur covariables (typologie des erreurs de mesure, effets des erreurs sur l'inférence statistique, méthodes de correction). Enfin, la troisième journée portera sur l’analyse de sensibilité (méthodes de criblage, mesures d'importance dans le cadre linéaire, indices de Sobol' et extensions). Chaque partie du cours sera illustrée par des travaux pratiques avec le logiciel R. Le programme détaillé de l'atelier est disponible en cliquant ici .

L’atelier sera animé par Nicolas Fisher (LNE), Sabine Hoffmann (Université Louis-et-Maximilien de Munich) et Bertrand Iooss (EDF R&D).

La plaquette d'annonce de cette formation est téléchargeable en cliquant ici : elle inclut le montant des droits d'inscription ainsi que le bulletin d'inscription à compléter puis à retourner au secrétariat de la SFdS (email: sfds@ihp.fr ) avant le 9 septembre 2022.

IL RESTE ENCORE DES PLACES. N'hésitez donc pas à vous inscrire!

En espérant vous accueillir nombreux pour cet atelier statistique,

Sophie ANCELET
Responsable des Ateliers Statistiques de la SFdS

SFdS Journée cas d'étude (31 mars 2022)

Trois cas d'études ont été présentés lors de cette journée qui s'est déroulée au Laboratoire national de métrologie et d'essais (LNE) :

Cas d’étude 1 : SNCF - SIMULATION DU GABARIT

Solution proposée : propagation par Monte-Carlo d’incertitudes sur le calcul du gabarit.

Cas d’étude 2 : EDF - Modélisation des incertitudes sur la ressource en vent pour la quantification du productible éolien

- modélisation des séries temporelles de vitesses de vent et propagation à travers la chaîne de calcul du productible


Solutions proposées :

- factorisation spectrale ou bootstrap adapté

Cas d’étude 3 : LNE - propagation of calibration uncertainty through models (CEA, LNE)

Propagation d’ondes infrasonores dans l’atmosphère et à la surface de la Terre

- travail dans le cadre de la surveillance de la non prolifération atomique


Questions :

- comment quantifier l’incertitude sur l’étalonnage fait en labo ?

- comment tenir compte des dérives en exploitation ?


Solution proposée :

- Propagation des incertitudes d’étalonnage par Monte-Carlo, en simulant des signaux latents correspondant au « vrai » signal

Journée Big Ideas for Small Data

Le 13 mai 2019, de 9h00 à 17h30, le Groupe Spécialisé Fiabilité et Incertitudes co-organise avec le GdR MASCOT-NUM une journée "Big Ideas for Small Data" à Paris, à l'AgroParisTech, 16, rue Claude Bernard, 75005, Paris, Amphithéâtre Tisserand (ATTENTION : changement de lieu !).

A l’heure du "Big Data", sont mises à l’honneur les méthodes permettant d’extraire l’information utile de bases de données gigantesques. Pour autant, beaucoup de praticiens, que ce soit en milieu industriel ou académique, sont également confrontés à la problématique inverse de devoir exploiter au mieux le peu de données dont ils disposent, soit qu’elles sont issues d’expériences coûteuses à mettre en place, ou bien qu’elles proviennent de l’observation de phénomènes rares. Dès lors, ils sont confrontés à deux types de défis :
- planifier au mieux les expériences permettant de collecter les données lorsqu’on dispose d’un budget limité
- quantifier les incertitudes sur les quantités d’intérêts estimées à partir d’un faible jeu de données, et donc sans pouvoir faire appel aux résultats asymptotiques usuels (TCL…).

L’idée de cette journée est d’offrir un aperçu des méthodes permettant d’aborder ces problématiques, à travers des exposés de fond (assurés par des intervenants du monde académique), qui seront ensuite illustrés sur des cas d’applications concrets (présentés par des professionnels du milieu industriel).

Programme (cliquer sur les titres pour télécharger la présentation) :
Matin : Fondements mathématiques
Introduction Journée 'Big Ideas for Small Data', Merlin Keller (EDF R&D) & Mitra Fouladirad (UTT)
- 09h00-09h45 : Bayesian Ideas for small data, Eric Parent, AgroParistech
- 09h45-10h30 : Estimation robuste en théorie des valeurs extrêmes, Armelle Guillou, Université Strasbourg
- 10h30-11h00 : Pause café
- 11h00-11h45 : Randomisation pour (petits) plans d'expériences, Hervé Monod, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
- 11h45-12h30  : Small-sample properties for experimental design in nonlinear models, Luc Pronzato, Centre Nationale de la Recherche Scientifique (CNRS), Sophia-Antipolis

Après-midi : Applications en milieu industriel
- 14h30-15h00 : Le cas de la métrologie : estimation de fonctions d'étalonnage avec quelques points de mesure, Nicolas Fischer, Laboratoire de Métrologie et d'Essais (LNE)
- 15h00-15h30 : Statistical tools for sparse data: when past testimonies are used to compute earthquakes magnitudes, Kévin Manchuel / Paola Traversa / Emmanuelle Nayman, EDF, Département Technique d’Essais en Géologie, Géotechnique et de Génie civil (TEGG)
- 15h30-16h00 : Bayesian contributions to dose estimation in biological retrospective dosimetry, Sophie Ancelet, Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire (IRSN)
- 16h00-16h30 : Pause café
- 16h30-17h00 : Modélisation stochastique de dégradation : estimation robuste par bootstrap, Quentin Chatenet, Institut de Recherche d’Hydro-Québec (IREQ), Ecole de Technologie Supérieure de Montréal (ETS), Université technologique de Troyes (UTT), EDF R&D
- 17h00-17h30 : Statistical characterization for nuclear dismantling applications with small data sets, Bertrand Iooss, EDF R&D

Les inscriptions sont gratuites mais obligatoires, le nombre de places étant limité : merci de suivre ce lien.

En espérant vous voir nombreux !

Cette journée est également sponsorisée par :