Programme de l’édition Rochebrune 2026

Cours quotidien:

Tous les jours de 8h45 à 9h45: Gabriel Victorino Cardoso Using generative priors in traditional Bayesian frameworks.

Lundi

Matin

Réseaux usés

• 9h45 Pierre Gloaguen Inférence bayésienne de réseau dans un modèle de distribution jointe spatialisé
• 10h05 PAUSE
• 10h30 Jeanne Tous Interroger les relations entre processus écologiques et corrélations statistiques dans le cadre des modèles de distributions jointes d’espèces
• 10h50 Pierre Barbillon Disentangling the structure of ecological bipartite networks from observation processes
• 11h10 Louis Lacoste Joint estimation of bipartite network collections. Application to plant-pollinator networks.
• 11h30 Blanche Francheterre Joint network inference comparative study for cancer characterization

Après midi

Un point c’est tout

• 17h30 Anna Bonnet Processus de Hawkes avec covariables pour modéliser des comportements de narvals
• 17h50 Felix Cheysson EM inference for the Hawkes process with random environment
• 18h10 Gabriel Lang Dépendance dans les processus ponctuels : processus bêta-mélangeants.
• 18h30 Adelie Erard Propriétés asymptotiques pour les processus spatiaux dépendant partiellement observés en environnement aléatoire

Mardi

Matin

Espace en profondeur

• 9h45 Antoine Doize A duration-augmented binary Markov chain for spatial rainfall occurrence with long dry spells
• 10h05 PAUSE
• 10h30 Caroline Cognot Génération stochastique de précipitations spatio-temporelles à l’aide d’un HMM à émissions binaires, d’un champ Gaussien conditionné et de distributions EGPD.
• 10h50 Emma Thulliez Krigeage multi-fidélité informé par un modèle physique pour la cartographie du NO2 à fine échelle
• 11h10 Lucia Clarotto Modélisation des aérosols dans l’atmosphère par EDPS d’advection-diffusion sur surfaces maillées
• 11h30 Mike Pereira Smoothing the time-behavior of SPDE-based Gaussian processes using fractional Brownian motions
• 11h50 Denis Allard Modeling and simulating spatio-temporal, multivariate and nonstationary Gaussian Random Fields: a Gaussian mixtures perspective

Après midi

Drôle de mélange

• 17h30 Guillaume Kon Kam King Bayesian nonparametric mixture models and the posterior number of clusters
• 17h50 Nicolas Jouvin Modèles de mélanges finis et régularisation parcimonieuse sur l’espace des mesures
• 18h10 Matthieu Marbac Comment tester la validité d’un clustering probabiliste?
• 18h30 Pauline Rocu TrichTrack : A first state-switching diffusion model

Mercredi

Matin

Extrême, moi non plus

• 9h45 Eric Parent Analyse décisionnelle statistique en ingénièrie du risque d’avalanches
• 10h05 PAUSE
• 10h30 Nicolas Lafon Modélisation des débits extrêmes à partir de données multi-modèles
• 10h50 Juliette Legrand Un Tétris pour générer des précipitations
• 11h10 Rita Maatouk Graphical Models for multivariate extreme events
• 11h30 Thomas Opitz Générer des événements extrêmes et leur dépendance – quelques réflexions

Après midi

Multi-frise

• 17h30 Francois Victor Instance-based domain adaptation for Multi-Environment Trials data
• 17h50 Negar Soleimani Validation de code de calcul par l’estimation du mélange des modèles
• 18h10 Arthur Leroy Apprentissage par processus Gaussiens multi-tâches et multi-outputs
• 18h30 Hugo Gangloff Introduction à la consommation énergétique des GPUs

Jeudi

Matin

Echantillon choisi

• 9h45 Sylvain Le Corff On Forgetting and Stability of Score-based Generative models
• 10h05 PAUSE
• 10h30 Robin Ryder Inférence écologique exacte par Saddlepoint Monte Carlo

Hydre aux gènes

• 10h50 Leo Micollet Entre piqûres et captures : modélisation et inférence pour les populations de moustiques
• 11h10 Camille Coron Contribution génétique des ancêtres dans une population biparentale
• 11h30 Lucas Rey Combiner démographie et génétique en biologie des populations
• 11h50 Pierre Neuvial Inférence post hoc pour la génomique et la neuroimagerie

Après midi

Causons régression

• 17h30 Antoine Barbieri Régression distributionnelle pour la modélisation de données longitudinales hétérogènes
• 17h50 Marie Perrot-Dockes Règles de régression stables et interprétables
• 18h10 Julien Chiquet Sélection de variable dans un cas de signal melant composantes parcimonieuse et dense
• 18h30 Iqraa Meah Formalisation de pratiques épidémiologiques pour l’inférence causale

Cloture

• 18h50 Clôture