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Mia-Paris (Mathématiques et informatique appliquées - Paris)

UMR AgroParisTech/Inra

Orientation scientifique générale

L’unité mixte Inra/AgroParisTech “Mathématiques et Informatique Appliquées - Paris” regroupe des statisticiens et des informaticiens spécialisés dans la modélisation et l’apprentissage statistique et informatique pour la biologie, l’écologie, l’environnement, l’agronomie et l’agro-alimentaire. Leurs compétences portent sur les méthodes d’inférences statistiques (modèles complexes, modèles à variables latentes, inférence bayésienne, apprentissage, sélection de modèle), et algorithmiques (généralisation, transfert de domaine, représentation des connaissances).
L’unité développe des méthodes statistiques et informatiques originales génériques ou motivées par des problèmes biologiques précis. Ses activités s’appuient sur une bonne culture dans les disciplines destinatrices : écologie, environnement, biologie moléculaire et biologie des systèmes.

Champs de recherche

L’unité est structurée en trois équipes de recherche :

Équipe Statistique et génome
- Créer et développer des méthodes statistiques originales, principalement orientées vers les technologies à haut débit issues de la biologie moléculaire.

Thèmes de recherche :
- segmentation et détection de ruptures ;
- modélisation de séries temporelles ;
- modèles de mélange et modèles à structures cachées ;
- analyse et inférence de graphes aléatoires, détection de motifs ;
- apprentissage statistique (sélection de modèles, sélection de variables).

Équipe Modélisation et risque en statistique environnementale (Morse)
- Étudier les risques environnementaux et climatiques, notamment dans les domaines de la pollution et de l’hydrologie.
- Contribuer à développer des méthodes statistiques permettant d’aborder des domaines où les données sont de plus en plus complexes comme en écologie.

Thèmes de recherche :
- statistiques spatiales et spatio-temporelles (modèles hiérarchiques bayésiens ;
- processus ponctuels, étude de la dépendance, simulations conditionnelles de processus) ;
- extrêmes multivariés et spatialisés ;
- expériences numériques, propagation d’incertitude et théorie de la décision bayésienne ;
- analyse et inférence de graphes aléatoires.

Domaines d’application :
- climat et météo ;
- environnement, écologie et biodiversité ;
- applications industrielles (fiabilité).

Équipe Link Learning and Integration of Knowledge (Link)
L’équipe Link est composée d’informaticiens modélisateurs en apprentissage automatique et en ingénierie des connaissances, travaillant sur la modélisation, le traitement et l’analyse de données issues de sources multiples, hétérogènes, incertaines et souvent imprécises dans un contexte qui peut être évolutif. Ses principales questions de recherche portent sur le choix de représentations sémantiques partagées et multi-échelles ainsi que sur l’optimisation du transfert d’information pour lequel les approches dites « collaboratives » entre méthodes et techniques d’apprentissage avec transfert entre tâches se sont imposées ces dernières années.

Thèmes de recherche :
- modélisation et analyse de données hétérogènes multi-sources ;
- multi-expertise humaine et machine (prise en compte de la sémantique) ;
- méthodes collaboratives et incrémentales.

Domaines d’application :
Les domaines étudiés par l’équipe impliquent une forte composante d’analyse multi-échelles ainsi que des aspects multitâches. L’équipe a en particulier acquis une solide expérience dans le domaine alimentaire et en particulier sur le risque alimentaire. Elle étudie également plusieurs procédés de transformation tels que ceux sur les emballages bio dégradables, la bio raffinerie, les gels laitiers, ou encore les levures. Elle s’est également investie depuis quelques années dans le domaine de l’environnement.

En savoir plus
www.agroparistech.fr/mia
mia518 chez agroparistech.fr
+ 33 (0)1 44 08 16 64
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AgroParisTech
16 rue Claude Bernard
F-75231 Paris Cedex 05
Tel: 33 (0) 1 44 08 18 43
Fax: 33 (0) 1 44 08 16 00
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