[SFdS] Programme Ateliers Statistiques 2022


Chères et chers collègues,

L’année 2022 approche à grands pas… Il est donc temps de vous faire part du programme prévu pour les Ateliers Statistiques SFdS 2022 !

Pour rappel, les Ateliers Statistiques de la SFdS sont des cours thématiques annuels en science des données destinés avant tout aux ingénieurs, chercheurs, doctorants et post-doctorants. Le principal objectif de ces Ateliers est de leur faire profiter de méthodes et outils qui leur permettront d’améliorer leurs connaissances dans ce domaine et, de fait, leur capacité à résoudre les problèmes posés dans le cadre de leur activité professionnelle. Les exemples, applications sur données réelles et travaux pratiques sur ordinateur sont essentiels dans le cadre de ces Ateliers.

Trois Ateliers Statistiques SFdS sont prévus en 2022. Les deux premiers viendront achever la série d’Ateliers débutée fin 2020 portant sur le traitement statistique de données incertaines :


  • Session 1 : Traitement statistique des valeurs extrêmes

    • Dates : jeudi 31 mars et vendredi 1er avril 2022 (2 jours)

    • Formateurs confirmés : Thomas Opitz (INRAE) et Nicolas Meyer (Univ. Montpellier)

    • Programme prévisionnel : Extrêmes en univarié et dépendances entre valeurs extrêmes

  • Session 2 : Quantification et traitement des incertitudes de mesure

    • Dates : du mercredi 14 septembre au vendredi 16 septembre 2022 (3 jours)

    • Formateurs confirmés : Nicolas Fischer (LNE), Sabine Hoffmann (Université Ludwig-Maximilians) et Bertrand Iooss (EDF R&D)

    • Programme prévisionnel : Incertitudes de mesure en métrologie, Typologie des erreurs de mesure et méthodes statistiques pour leur correction, Analyses de sensibilité

Par ailleurs, à la demande de nombreux participants des précédents Ateliers Statistiques, la session exceptionnelle suivante aura lieu fin 2022 :

  • Session 3 : Les fondamentaux du Machine Learning

    • Dates : du mercredi 30 novembre au vendredi 2 décembre 2022 (3 jours)

    • Formateurs confirmés : Christine Keribin (Univ. Paris Saclay), Robin Genuer (Univ. Bordeaux)

    • Programme prévisionnel : Qu’est-ce que le Machine Learning ?, Classification non supervisée, Différentes approches supervisées (SVM, K plus proches voisins, etc…), Forêts aléatoires

En espérant vous accueillir nombreux lors de ces différents ateliers, je vous souhaite à toutes et tous d'excellentes fêtes de fin d’année... bien méritées !

Sophie ANCELET
Responsable des Ateliers Statistiques de la SFdS

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