Actualités
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Séminaire périodique "All About That Bayes"
All About that Bayes est un séminaire périodique axé sur la modélisation et la statistique (computationnelle) bayésienne. Organisé (3 à 4 fois par an) sous forme d'après-midi thématiques par notre groupe, on y explore des solutions à des problèmes de modélisation et d'apprentissage complexes issus d'une large gamme d'applications, telles que l'écologie, la génétique des populations, le traitement du signal ou encore l'optimisation énergétique, pour n'en citer que quelques-unes. Le programme complet est disponible sur All About that Bayes. Pour recevoir toutes les informations concernant ce séminaire, n'oubliez pas de vous inscrire à l'info lettre du groupe ou à celle dédiée au séminaire : s'abonner.
Événements à venir
• Séminaire "All About that Bayes"
- 29 mai 2026 (14h00-17h30) ; Salle Maryam Mirzakhani, Institut Henri Poincaré (Paris)
Thème : Statistiques bayésiennes non paramétriques
3 orateurs invités :
Judith Rousseau (Professor at University of Oxford & CEREMADE, CNRS, Université Paris-Dauphine, PSL University)
Louise Alamichel (Post-doctoral researcher at Bocconi University in Milan)
Dimitri Konen (Research Associate at Department of Pure Mathematics and Mathematical Statistics, University of Cambridge)
L’après-midi est accessible à toutes et tous, mais merci d’indiquer votre participation en vous inscrivant via ce lien.
• Journée APPLIBUGS
- 19 juin 2026 ; EDF Lab Paris Saclay (7 boulevard Gaspard Monge, 91120 Palaiseau)
Journée scientifique d’échanges et d’informations sur les connaissances, les techniques et les applications des méthodes statistiques bayésiennes dans tous les secteurs de la statistique comme la santé et l'environnement.
Séminaire exceptionnellement co-organisé avec le GS statistique bayésienne de la SFdS.
Programme scientifique disponible ici
Inscription gratuite mais obligatoire via ce lien
Événements passés
• Séminaires "All About that Bayes"
- 13 février 2026 ; IHP (Paris) – Thème : Modèles de mélange bayésiens
3 orateurs invités :
Darren Wraith (School of Public Health and Social Work, Center for Data Science, Queensland Institute of Technology) - Efficient adaptive importance sampling in challenging geometric and high dimensional settings
Jackie Rao (MRC Biostatistics Unit, University of Cambridge) - Federated Variational Inference for Bayesian Mixture Models
Martin Metodiev (Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal, Université Clermont Auvergne) - Easily Computed Marginal Likelihoods for Multivariate Mixture Models Using the THAMES Estimator
- 7 novembre 2025 ; IHP (Paris) – Thème : Challenges in High Dimensional Bayesian Modelling
3 orateurs invités :
Julyan Arbel (Inria, Université Grenoble Alpes) - Bayesian deep learning, overview and challenges
Marion Naveau (Institut Agro Rennes-Angers) - High-dimensional variable selection in non-linear mixed effects models. Application in plant breeding
Nicolas Chopin (ENSAE, institut Polytechnique de Paris) - Saddlepoint Monte Carlo and its Application to Exact Ecological Inference
• Autumn School on recent advances in Machine Learning
- 16 Novembre 2025 - 21 Novembre 2025 . Centre Paul Langevin (Aussois).
