Recherche & Développement

Thématiques & Mots clés de la R&D

  • Machine learning & Deep learning (apprentissage supervisé & apprentissage non supervisé)

    • Analyse de séries temporelles & Prédiction de la consommation d'énergie : SARIMAX, reccurent neural network (RNN, GRU, LSTM), modèles composites (RNN+clustering de séries temporelles (K-means & DTW distance)+multilayer perceptron (MLP))

    • Classification (signaux sonores, images, données plus simples) - tection d'anomalies - Maintenance prédictive : régression logistique, perceptron & MLP, convolutional neural network (CNN)

    • Industrialisation de solutions IA en environnement Cloud (Conteneurisation standard Docker, développement & déploiement via Data bricks & MLflow sur Microsoft Azure)

    • Intelligence artificielle embarquée [dans des dispositifs portables (identification/reconnaissance d'utilisateur, etc.), dans des bâtiments & usines connectés/intelligents (maintenance prédictive dans des ascenseurs, moteurs d'usine, etc.)) : CNN dans des microcontrôleurs (STM32 faible consommation, RISCV, ...)

    • Principaux outils : Python (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, matplotlib, seaborn, tslearn, tensorflow, keras, ...), R (lubridate, lme4/nlme, glmnet, ggplot2, dplyr, tidyr, tidyverse, Rcpp, parallel, devtools, roxygen2, R Markdown, ...)

  • Data management / Data processing / Data Visualization

    • Base de données : SQL, MySQL, PostgreSQL, InfluxDB (séries temporelles)

    • Statistique descriptive & Visualisation de données : R (ggplot2), Python (matplotlib, seaborn), MatLab, Monolix

    • Data mining : analyse en composante principale (PCA), calcul de point de rupture, clustering (hierarchical clustering, k-means, EM)

  • Développement Back-end

    • Web sémantique : graphes RDF (W3C), requêtage SPARQL (Java / Jena)

    • Développement : applications Java (en Spring boot) utilisant un langage d'ontologie (OWL, FOAF, etc.), tests via requêtes API (Postman)

  • Autres :

    • Optimisation numérique : choix de design, optimisation de quantités physiques, etc.

    • Cryptographie : AES-128/CBC mode/PKCS5Padding, RSA 2048

    • Analyse numérique : différences finies, éléments finis pour la résolution d'équations différentielles

    • Simulation numérique : génération de données aléatoires suivant une distribution définie / estimée, simulation de comportements spécifiques (rupture d'une éprouvette, etc.), ...

Thématiques & Mots clés de la Recherche fondamentale

  • Statistique

    • Modèles statistiques : modèles de régression non linéaires à effets mixtes, modèles de Markov cachés (HMM), modèles de mélange, modèles de Cox

    • Méthodologies statistiques : statistique descriptive, analyse de survie, calcul de points de rupture, estimation paramétrique, test d'hypothèses, sélection de modèles, estimation de la probabilité d'évènements rares, inférence bayésienne, optimisation mathématique, réduction de dimension (PCA)

    • Algorithmes d'estimation/d'approximation : Expectation Maximization (EM), Stochastic Approximation Expectation Maximization (SAEM), max-EM, Forward-Backward, Belief Propagation (BP), Expectation Propagation (EP), MCMC, Importance Sampling, Importance Splitting

  • Probabilités appliquées

    • Modélisation probabiliste (dynamique des populations) : modèle individu-centré, processus markoviens de saut, processus de naissance et de mort, modèles prédateurs-proies (systèmes Lotka-Volterra), systèmes d'équations différentielles déterministes/stochastiques (paramètres fixes ou aléatoires)

    • Calculs probabilistes : moments & cumulants de processus stochastiques, calcul de transitions de processus stochastique (matrice stoechiométrique & fonction taux), simulation processus stochastique (diffusion)

Projets de recherche (en cours)

with Olivier Bouaziz (Maître de Conférences), Grégory Nuel (Professeur, Directeur de Recherche CNRS) and Vivian Viallon (Maître de Conférences).with Loren Coquille (Maître de Conférences) and A. Leclercq-Samson (Professeur).

Autres projets de recherche

with Loren Coquille and Adeline Leclercq-Samson.
    • Epigenetic & High-Dimension Mediation Data Challenge, Juin 2017, Aussois

The objective of the challenge was to propose solutions and evaluate statistical methods for mediation analysis (mediation analysis, linear regression, Sobel test, FDR control, model selection with elastic net).
    • Semaine d'Etude Maths-Info Entreprises (SEMIE), Octobre 2016, Grenoble

Caractérisation de l'intermittence des sources d'énergies renouvelables pour l'analyse technico-économique des systèmes énergétiques par le biais de la simulation numérique et de l'analyse statistique (series temporelles, Seasonal ARIMA) - Projet CEA-liten

Communication Scientifique

Manifestations scientifiques co-organisées