Ces séminaires proposés par le département statistique de l’ENSAI permettent aux chercheurs invités de présenter leurs travaux. Ils sont ouverts au public, sur inscription.
2026
6 février 2026 : « Inference after human genetic clustering » par Javier González-Delgado (CREST-ENSAI)
20 février 2026 : « Transfer Learning Beyond Classical Notions of Distance » par Samory Kpotufe (Columbia University)
27 mars 2026 : “Leveraging Citizen Science and machine learning for Plant Identification: Challenges from Pl@ntNet” par Joseph Salmon (INRIA)
30 avril 2026, de 14 à 15h : « Projection-based Riemannian federated learning with partial participation » par Thibault Pautrel (L2S)
5 mai : Annika Tilander, Louis Ohl, Bertil Wegmann (Linköping University)
22 mai 2026 : Olga Klopp (plus d’informations à venir)
12 juin 2026 : Paul Doukhan (plus d’informations à venir)
2025
12 septembre 2025, 11h-12h: « Uncertainty Quantification through Calibration in Classification Problems » par Futoshi Futami
26 septembre 2025 : « Score-based generative models and applications in (Bavesian) statistics » par Gabriel Victorino Cardoso (Mines Paris)
10 octobre 2024, 11h-12h : « Some results on the bias of self-normalized importance sampling” par Pierre Jacob (ESSEC)
17 octobre 2025, 11h-12h : « One model, many methods: the NIMBLE platform for hierarchical statistical modelling » Perry de Valpine (Berkeley University)
2024
20 septembre 2024, 11h-12h : « Classement des lignes d’une matrice isotone permutée en présence de bruit » par Emmanuel Pilliat (ENSAI)
1er et 2 octobre 2024, 10h-12h : « Introduction aux processus ponctuels » par Frédéric Lavancier (ENSAI)
4 octobre 2024, 11h-12h : « Quantum workers in Bernoulli factories » par Rémi Bardenet (CNRS)
18 octobre 2024, 10h40-12h : « Construction de couplages attractifs de processus déterminantaux à l’aide de noyaux non symétriques » par Arnaud Poinas (Université de Poitiers)