Journée des doctorants

Le 9 décembre, les doctorants de l’ENSAI ont présenté leurs travaux à leurs pairs ainsi qu’aux enseignants-chercheurs et au personnel, dans le cadre du “PhD Day” annuel.  

Les travaux de thèse menés en mathématiques, économie, et leurs interactions avec la Science des données, souvent inspirés par des enjeux concrets, couvrent une large gamme de sujets. La majorité des doctorants encadrés ou co-encadrés à l’ENSAI sont affiliés au laboratoire CREST (UMR 9194), tandis que certains, dans le cadre de conventions CIFRE, allient recherche académique et immersion en entreprise.  

La journée a débuté par une présentation des différentes étapes du doctorat au sein de l’école doctorale Matisse (Mathématiques, Télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique) et des règles de gestion associées. Elle s’est poursuivie par une session d’information au sujet des opportunités de mobilité internationale pour les doctorants.  

Les thèses en cours à l’ENSAI

Les doctorants ont exposé l’avancement de leurs recherches, avant un temps de questions/réponses avec l’assemblée. 

Ingénieur diplômé de l’ENSAI en 2024, Louis Allain a débuté une thèse CIFRE chez Safran, sous la direction de Sébastien Da Veiga (ENSAI-CREST). Ses travaux portent sur le développement de région de confiance adaptatives et scalables autour des prédictions construites par une approche d’inférence conforme en “machine learning”. 

La thèse de Koffi Amezouwui est co-financée par le CREST et l’EUR Digisport. Ses travaux sont dirigés par Matthieu Marbac-Lourdelle (Université Bretagne Sud) et co-encadrés par Brigitte Gelein (IRMAR-ENSAI) et Anthony Sorel (Université Rennes 2-M2S). Koffi Amezouwui travaille sur une approche de clustering avec application au déroulement d’un match de football. L’approche modélise les possessions du ballon à l’aide des mélanges de processus ponctuels spatio-temporels marqués.  

Sous la direction de François Portier (ENSAI-CREST) et Adrien Saumard (ENSAI-CREST), Jérémy Bettinger, diplômé de l’ENS Rennes, étudie les arbres de Wager, dans le cadre d’une thèse académique. Ses travaux explorent leurs propriétés de convergence pour l’estimation de régressions, et révèlent leur sous-optimalité en régression lorsque les directions de coupe sont indépendantes des données, tout en mettant en lumière les conditions nécessaires pour atteindre l’optimalité minimax. 

La thèse académique de Mohamed El Hasnaoui, sous la direction de Matthieu Marbac-Lourdelle (Université Bretagne Sud) porte sur l’estimation semi-paramétrique des densités à l’aide des mélanges des densités dans une classe des densités déterminée par une densité de référence inconnue et un paramètre d’espérance. L’approche d’estimation est une par projection dans une base appropriée obtenue à partir des fonctions propres d’un opérateur de covariance de Matérn.  

Imad Hamri est doctorant à la Fédération Française d’Athlétisme. Sous la direction de Frédéric Lavancier (ENSAI-CREST) et d’Adrien Sedeaud (Université Paris Cité), il travaille sur le développement de modèles stochastiques pour l’estimation et l’orientation de hauts potentiels en athlétisme. Il étudie notamment les corrections appropriées pour l’effet d’âge relatif au sein d’une catégorie d’âge en compétition à l’aide des régressions quantiles.  

Dans le cadre d’une thèse académique, les travaux de Gabriel Mastrilli, diplômé de l’ENS Rennes, portent sur l’estimation du spectre d’un processus ponctuel spatial. Il propose une classe d’estimateurs “multitapers” optimaux au sens du minimax, et il introduit une méthode par validation croisée pour le choix leurs hyper-paramètres. La méthode est illustrée par des simulations. Gabriel est co-encadré par Frédéric Lavancier (ENSAI-CREST) et Bartłomiej Błaszczyszyn (INRIA).  

Nassouradine Mahamat Hamdan est doctorant au CREST et au CEA Paris-Saclay. Sa thèse “Prédiction de champs physiques sous contraintes linéaires : quantification de l’incertitude pour la simulation RANS du diffuseur Buice–Eaton” est co-encadrée par Sébastien Da Veiga (ENSAI-CREST), Clément Gauchy (CEA, Saclay) et Pierre-Emmanuel Angeli (CEA, Saclay). Dans sa thèse avec applications industrielles aux problématiques de quantification de l’incertitude, il propose une solution au problème de l’utilisation des sorties de simulations en grande dimension devant satisfaire des contraintes linéaires imposées par les connaissances physiques préalables. 

Théo Paquier, ingénieur diplômé de l’ENSAE Paris, a rejoint le laboratoire CREST en septembre. Sous la direction d’Alexandre B. Tsybakov (ENSAE Paris), François Portier (ENSAI-CREST), et Mohammadreza Mousavi-Kalan (ENSAI -CREST), sa thèse académique porte sur les bornes minimax pour le regret cumulé.  

Pauline Rocu a débuté une thèse intitulée “Test et application de méthodes pour l’analyse bayésienne de séquences génétiques géoréférencées : application au virus de la panachure jaune du riz (RYMV)” au sein du CREST en novembre. Ses travaux sont co-dirigés par Marie-Pierre Etienne (ENSAI-CREST), Marie du Roy de Chaumaray (Université Rennes 2) et Vincent Calcagno (Inrae, Sophia Antipolis). 

Simon Viel, diplômé de l’ENS Rennes, propose une nouvelle approche pour l’estimation de l’espérance d’une fonction de régression pondérée par un ratio de densités. Ce problème apparaît naturellement dans l’apprentissage par transfert, mais aussi en économétrie lorsqu’on étudie l’effet moyen de traitement.  Simon propose des conditions générales et facilement interprétables sur les distributions source et cible qui permettent d’étudier le biais des estimateurs d’appariement. La thèse de Simon Viel est encadrée par Lionel Truquet (ENSAI-CREST), Ikko Yamane (ENSAI-CREST).  

Sous la direction de Guillaume Chauvet (ENSAI, IRMAR), Jean Rubin, ingénieur diplômé de l’Ecole Polytechnique, mène des travaux portant sur les applications de Bootstrap dans la théorie de l’échantillonnage des enquêtes. Il applique ses méthodologies pour analyser les résultats de d’Enquête Histoire de Vie et Patrimoine, notamment pour l’estimation de variance pour les estimations transversales. 

Tsveta Panayotova débute un doctorant en économie. Sous la direction de Marion Goussé (ENSAI-CREST), elle étudie les évolutions du genre dans l’enseignement supérieur et leur impact sur le marché matrimonial français.  

Robin Lelarge, diplômé du Master Actuariat, de l’Ecole d’Actuariat de l’Institut du Risque et de l’Assurance du Mans, débute en décembre une thèse sous la direction de Valentin Patilea (ENSAI-CREST) et la co-direction de Olivier Lopez (ENSAE-CREST ). Le sujet de la thèse est la modélisation de l’impact du climat et de l’environnement sur l’assurance santé. La thèse se déroulera dans une cadre d’un CIFRE avec Generali France.  

D’ingénieur à doctorant

En troisième année, les élèves-ingénieurs de l’ENSAI qui envisagent une carrière dans la recherche ont la possibilité de suivre, en complément de leur formation, un Master Recherche, notamment à l’Université de Rennes. Ce parcours facilite leur transition vers un doctorat, en les préparant progressivement au monde de la recherche après leur cursus en école d’ingénieur.  

Le Master for Smart Data Science offre également aux étudiants les plus motivés l’opportunité de poursuivre en doctorat. 

En savoir plus sur le doctorat et sur la recherche à l’ENSAI.