TBA
GT IA
Séminaire PAS
Responsables : Jonathan Husson, Christoph Kriegler et Catherine Aaron
Les séminaires seront aussi accessibles à distance en cliquant sur le lien suivant : séminaire PAS | Microsoft Teams | Meetup-Join
Mai 2027
Avril 2027
Nicolas Schreuder
Mars 2027
TBA
GT IA
Janvier 2027
TBA
GT IA
Décembre 2026
Laurence Reboul
TBA
TBA Groupe reflexion IA
TBA Groupe reflexion IA
Novembre 2026
TBA
GT IA
Simon Coste
Alexis Imbert
Andrzej Stos
TBA Groupe reflexion IA
Octobre 2026
émilien zabeth
Intervalles de prédiction conforme pour la saturation en oxygène chez les athlètes de haut niveau. Résumé:
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Je présenterai les travaux réalisés ces derniers mois en collaboration avec le CNEA (Centre national d’entraînement en altitude). L’objectif est de construire, pour chaque athlète et chaque nuit, un intervalle de référence dans lequel la SpO2 nocturne devrait se situer compte tenu des covariables observées. La cohorte comprend 51 triathlètes ayant effectué des stages d’entraînement entre 2020 et 2026, au cours desquels ils dormaient en chambre hypoxique, l’altitude simulée étant ajustée par le staff.
Nous appliquons pour cela la régression quantile conformalisée (Romano, Patterson & Candès, 2019). Cette méthode produit des intervalles de prédiction dont la couverture marginale est garantie en échantillon fini, sans hypothèse sur la loi de la réponse, sous la seule condition d’échangeabilité entre l’échantillon de calibration et l’observation testée.
En fournissant des plages de référence individualisées et statistiquement calibrées, cette approche pourrait aider à affiner les protocoles d’acclimatation à l’altitude pour chaque athlète, à étayer les décisions concernant les paliers d’altitude et la charge d’entraînement, ainsi qu’à détecter des réponses physiologiques atypiques pouvant signaler une acclimatation inadéquate ou nécessiter une surveillance accrue.
Nous appliquons pour cela la régression quantile conformalisée (Romano, Patterson & Candès, 2019). Cette méthode produit des intervalles de prédiction dont la couverture marginale est garantie en échantillon fini, sans hypothèse sur la loi de la réponse, sous la seule condition d’échangeabilité entre l’échantillon de calibration et l’observation testée.
En fournissant des plages de référence individualisées et statistiquement calibrées, cette approche pourrait aider à affiner les protocoles d’acclimatation à l’altitude pour chaque athlète, à étayer les décisions concernant les paliers d’altitude et la charge d’entraînement, ainsi qu’à détecter des réponses physiologiques atypiques pouvant signaler une acclimatation inadéquate ou nécessiter une surveillance accrue.
TBA
GT IA (14h-16h30)
Rémi Boutin
Introduction à l'IA
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Cet exposé vise à introduire les différentes notions qui composent ce que l'on appelle communément l'intelligence artificielle. Je commencerai par présenter quelques bases de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, puis j'aborderai la brique élémentaire des modèles de langage, appelée mécanisme d'attention, avant de prendre du recul pour adopter une vision plus globale des grands modèles de langage (encodeurs-décodeurs, BERT, GPT). Cette présentation, qui se veut proche de la pratique, évoquera également les avancées logicielles récentes ayant contribué à l'amélioration des capacités de ces modèles en matière de résolution de problèmes mathématiques.
Septembre 2026
Pierre Druilhet
Les deux paradigmes Bayésiens et leurs paradoxes.
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Nous montrons qu'un prior peut être vu comme deux objets mathématiques distincts ayant des propriétés différentes, selon qu'on se place d'un point de vue objectif ou subjectif.
Dans certaines situations, ne pas prendre en compte cette distinction peut engendrer des comportements paradoxaux, comme en choix de modèle ou test. Nous donnons également des contre-exemples à la conjecture de Berger, Bernardo et Sun (2009, aos) selon laquelle la notion d’expected logarithmic convergence serait indépendante du choix de la suite de compacts utilisée pour approcher la loi a priori. Enfin, nous établissons que cette conjecture est vérifiée lorsqu’il y a incohérence (strong inconsistency) entre les inférences bayésienne et fréquentiste.
(travail en collaboration avec Erwan Saint Loubert Bié).
Dans certaines situations, ne pas prendre en compte cette distinction peut engendrer des comportements paradoxaux, comme en choix de modèle ou test. Nous donnons également des contre-exemples à la conjecture de Berger, Bernardo et Sun (2009, aos) selon laquelle la notion d’expected logarithmic convergence serait indépendante du choix de la suite de compacts utilisée pour approcher la loi a priori. Enfin, nous établissons que cette conjecture est vérifiée lorsqu’il y a incohérence (strong inconsistency) entre les inférences bayésienne et fréquentiste.
(travail en collaboration avec Erwan Saint Loubert Bié).
tous
Réunion Equipe PAS
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A partir de 12h30 (et dès que possible pour ceux ayant cours jusque 12h45) nous nous réunirons autour d'une collation afin d’accueillir nos nouveaux membres : Louise Alamichel qui nous rejoint en MCF stat, Rodolphe Loubaton de Vetagrosup qui rejoindra certainement notre équipe de recherche et Eya Zougar qui rejoint le BUT a Aurillac. Nous en profiterons pour que Pierre fasse le bilan de l'an passé et pour préparer l'avenir.