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AgroParisTech

Le Vivant, notre vocation

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Mia-Paris (Mathématiques et informatique appliquées - Paris)

UMR 518 AgroParisTech/Inra

Orientation scientifique générale

L’unité Mia-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 précis en science du vivant. Ses activités s’appuient sur une bonne culture dans les disciplines destinatrices : écologie, environnement, agro-alimentaire, biologie moléculaire et biologie des systèmes.

Champs de recherche

L’unité est structurée en trois équipes de recherche :

Équipe Modélisation et risque en statistique environnementale (MoRSE) Responsable : Gabriel Lang

  • 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 ;
  • modélisation des trajectoires.

Équipe Statistique & génome
Responsable : Céline Lévy-Leduc

  • 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, classification).

Équipe LInK (Learning and Integration of Knowledge)
Responsable : Antoine Cornuéjols

  • Permettre l’exploitation de données issues de sources multiples et hétérogènes en s’appuyant sur le choix éclairé de représentations sémantiques partagées et multi-échelles, et ceci dans le champ des sciences de l’alimentation et du vivant.
  • Etudier et utiliser des méthodes d’apprentissage automatique capables de traiter des données en flux, éventuellement issues d’environnements changeants ou de tâches différentes. Un objectif étant de contribuer à l’enrichissement des connaissances expertes.

Thèmes de recherche :

  • modélisation et analyse de données hétérogènes multi-sources ;
  • multi-expertise humaine et machine (prise en compte de la sémantique) ;
  • méthodes d’apprentissage collaboratives et incrémentales.

En savoir plus
www.agroparistech.fr/mia
mia518 chez agroparistech.fr
+ 33 (0)1 44 08 16 64
http://www6.inra.fr/mia-paris
Consulter la production scientifique de MIA-Paris

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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