[SFdS] Atelier Statistique Détection de ruptures et méthodes de segmentation, les 3 et 4 octobre 2017 à Paris (IHP) Chères et chers collègues, Cette année, le thème des Ateliers Statistiques de la SFdS a trait à la détection d’anomalies et aux systèmes de recommandations. Les trois ateliers seront consacrés au machine Learning appliqué aux systèmes de recommandation, à la détection de ruptures et à la segmentation, et à la détection d’anomalies. Un premier Atelier a eu lieu les 29 et 30 juin sur les systèmes de recommandations. Ce deuxième Atelier est consacré à la détection de ruptures et à la segmentation de signaux. Tout d’abord, ces méthodologies seront motivées par des exemples d’applications et le principe général de la détection de ruptures dans des séries Puis, les aspects algorithmiques seront introduits, notamment à l’aide de la programmation dynamique ainsi que la formalisation de la sélection de modèles dans le cadre de la segmentation. Ce type d’approches sera étendu au traitement de plusieurs séries. Une deuxième partie détaillera la détection de ruptures à l’aide d’approches non paramétriques par noyaux et offrira des outils de garanties de performance. Enfin, une méthode de segmentation sera développée à l’aide d’une approche exploratoire, sans a priori, et sera appliquée comme pré-traitement pour résoudre différentes problématiques : classification, modèles à équations structurels, évaluation des poids de prédicteurs dans un modèle. La plupart de ces approches seront mises en œuvre à l’aide de packages R. Ce cours sera dispensé par trois spécialistes connus et reconnus dans ce domaine : Emilie Lebarbier (AgroParistech), Alain Célisse (Université de Lille 1) et Christian Derquenne (EDF R&D). Cet Atelier Statistique nommé "Détection de ruptures et méthodes de segmentation", organisé par la SFdS (Société Française de Statistique, reconnue d'utilité publique), aura lieu les 3 et 4 octobre 2017 à l'Institut Henri Poincaré à Paris. Outre, le support théorique fourni dans ce cours, celui-ci sera largement illustré par des exemples d'applications. Ce cours a pour vocation d'être le plus pédagogique possible dans le sens où les différentes méthodes introduites seront accompagnées de nombreux exemples d'application montrant la nécessité d'utiliser ce type de méthodes dans différents domaines. Le principal objectif de ce cours est de faire profiter les statisticiens et les utilisateurs de la statistique, de démarches et méthodes qui leur permettront d'améliorer leurs connaissances et, de fait, leur capacité à résoudre des problèmes posés dans leurs entreprises. Statistiquement vôtre, Christian Derquenne Responsable de la formation à la SFdS Chercheur Senior à EDF R&D SFdS - Société Française de Statistique ©2025 SFdS