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Pierre BELLEC

Lauréat de la deuxième édition du prix de thèse du laboratoire de mathématiques Blaise Pascal

Affiche du prix 2017 Pierre BELLEC en photo Une photo de la médaille et de la thèse

Le prix de thèse du laboratoire de mathématiques Blaise Pascal

À son décès, un mathématicien a légué un important capital au la­boratoire de mathématiques Blaise Pascal (LMBP, CNRS et université Clermont Auvergne). Par testament, il demandait que le fond alloué soit utilisé pour encourager un jeune mathématicien.

Le laboratoire a décidé d'utiliser ce fond pour récompenser chaque année une thèse en mathématiques, alternativement en mathématiques fondamentales et en mathéma­tiques appliquées.

Chaque année, un jury international a donc la tâche de sélectionner une thèse de ma­thématiques soutenue au cours des deux années précédentes dans un laboratoire fran­çais.


Le prix 2017

En 2017 Le jury était constitué de

Le jury a reçu plus de soixante thèses relevant des mathématiques appliquées et soutenues en 2015 ou 2016.


Le lauréat 2017

Le lauréat est Pierre Bellec, professeur assistant à l'université de Rutgers aux États-Unis d'Amérique. Il a été distingué pour une thèse intitulée Sharp oracle inequalities in aggregation and shape restricted regression. Une cérémonie de remise du prix, d'un mon­tant de 4000 euros, est organisée au laboratoire de mathématiques Blaise Pascal lundi 18 décembre 2017. Le prix sera remis par Clotilde Fermanian, directrice adjointe scientifique de l'Institut national des sciences mathématiques de leurs interactions. À cette occasion, Pierre Bellec donnera une conférence sur ses travaux mathématiques.

Pierre Bellec est un expert des statistiques non paramétriques. Sa thèse porte essentiellement sur les problèmes d'agrégation et la régression sous contrainte de forme. Elle constitue un remarquable travail dans un domaine qui a reçu une attention considérable ces dernières années. L'agrégation d'estimateurs est le problème suivant. Lorsque plusieurs méthodes sont proposées pour le même problème statistique dans un domaine, chacune étant optimale dans un certain sous-domaine, comment construire une nouvelle méthode sur tout le domaine qui, dans chaque sous-domaine, soit aussi performante que la meilleure pour ce sous-domaine parmi les méthodes proposées.

Thése de Pierre Bellec.