LASSERRE Marvin

Docteur
Équipe : DECISION
    Sorbonne Université - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 26-00, Étage 4, Bureau 401
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05

Tel: 01 44 27 70 07, Marvin.Lasserre (at) nulllip6.fr
https://lip6.fr/Marvin.Lasserre

Direction de recherche : Christophe GONZALES

Co-encadrement : WUILLEMIN Pierre-Henri, LEBRUN Régis

Apprentissages dans les Réseaux Bayésiens à Base de Copules Non-Paramétriques

La modélisation de distributions continues multivariées est une tâche d'un intérêt central en statistique et en apprentissage automatique avec de nombreuses applications en sciences et en ingénierie. Cependant, les distributions de grandes dimensions sont difficiles à apprendre et peuvent conduire à des calculs coûteux en temps et en ressources.
Les réseaux bayésiens de copules (CBNs) tirent parti à la fois des réseaux bayésiens (BNs) et de la théorie des copules pour représenter de manière compacte de telles distributions multivariées. Les réseaux bayésiens s'appuient sur les indépendances conditionnelles afin de réduire la complexité du problème, tandis que les fonctions copules permettent de modéliser les relations de dépendance entre les variables aléatoires.
L'objectif de cette thèse est de donner un cadre commun aux deux domaines et de proposer de nouveaux algorithmes d'apprentissage pour les réseaux bayésiens de copules. Pour ce faire, nous utilisons le fait que les CBNs possèdent le même langage graphique que les BNs ce qui nous permet d'adapter leurs méthodes d'apprentissage à ce modèle.
De plus, en utilisant la copule empirique de Bernstein à la fois pour concevoir des tests d'indépendance conditionnelle et pour estimer les copules, nous évitons de faire des hypothèses paramétriques, ce qui donne une plus grande généralité à nos méthodes.

Soutenance : 11/03/2022 - 09h30 - Campus Pierre et Marie Curie, salle Jacques Pitrat (25-26/105)

Membres du jury :

Sébastien Destercke, chargé de recherche, CNRS, Université de Technologie de Compiègne [rapporteur]
Simon de Givry, chargé de recherche, CNRS, INRAE MIAT [rapporteur]
Gregory Nuel, Directeur de recherche, CNRS, Sorbonne Université
Patrice Perny, Professeur, Sorbonne Université
Clémentine Prieur, Professeur, Université Grenoble Alpes
Christophe Gonzales, Professeur, Université Aix Marseille
Pierre-Henri Wuillemin, Maitre de conférence, Sorbonne Université
Régis Lebrun, Senior scientist, Airbus Central Research & Technology

Publications 2018-2022