PhD Day 2021 : le séminaire des doctorants ENSAI

Jeudi 18 novembre, les doctorants de l’ENSAI se sont réunis afin de présenter leurs travaux à leurs pairs ainsi qu’aux enseignants-chercheurs et personnel de l’ENSAI. Leurs thèses, orientées vers la méthodologie ou vers les applications, relèvent de la statistique ou de l’informatique, dans une grande variété de sujets. 

Les dix doctorants encadrés ou co-encadrés à l’ENSAI sont, en très grande majorité, rattachés au laboratoire CREST (UMR 9194).

Après une intervention de Cécile Terrien, coordinatrice pédagogique du doctorat à l’ENSAI, Valentin Patilea, directeur de la recherche, a introduit les présentations des doctorants.

“Nos étudiants en thèse, de plus en plus nombreux, sont un atout certain pour l’ENSAI. Climat, énergie, écologie, sport, finance, cybersécurité… je me réjouis de la diversité des champs d’application de leurs travaux.”

Les doctorants « seniors » ont disposé de 15 minutes pour présenter l’avancée de leurs travaux. Les étudiants ayant commencé leur thèse à partir de l’été 2021 se sont exprimés de manière plus concise sur leurs projets de recherche.

Les thèses en cours à l’ENSAI

Edouard Genetay, en thèse Cifre chez LumenAI est co-encadré par Adrien Saumard. Sa thèse, “K-bMOM: a robust K-means-type procedure” porte sur la classification, les algorithmes robustes à l’aide de l’approche par médianes des moyennes.

Camille-Sovanneary Gauthier, co-encadrée par Romaric Gaudel, est en thèse Cifre chez Louis Vuitton. L’ingénieure diplômée de l’ENSAI en 2018 travaille sur les systèmes de recommandation multi-propositions et les bandits comportementaux.

Sous la direction de Lionel Truquet, la thèse de Zinsou Max Debaly, “Multivariate time series model for mixed data” porte sur les séries temporelles multivariées. Zinsou Max a pris part au programme OFPR (Option de Formation par la Recherche) en parallèle de la troisième année de son cursus ingénieur à l’ENSAI.

En thèse en entreprise chez Orange, Elie Chedemail se consacre aux domaines de la cybersécurité et du machine learning. Sa thèse “Adaptive filtering of large graph signal” est co-encadrée par Basile de Loynes.

Guillaume Flament, ENSAI 2020 et OFPR, a débuté sa thèse Cifre en mai 2021. Sous la direction de Valentin Patilea et au sein du cabinet AdWay Conseil, il travaille sur la modélisation des risques de crédit dus aux changements climatiques.

Auparavant Data Scientist à la Banque Centrale Européenne, Daphné Aurouet a rejoint l’ENSAI pour une thèse en statistique, encadrée par Valentin Patilea. Ses travaux portent sur l’analyse des données fonctionnelles avec application à la qualité des billets de banque grâce à des données de lecture numérique de machines.

Guillaume Franchi, récemment diplômé du Master in « Statistics for Smart Data »  de l’ENSAI, a commencé une thèse en octobre, aux côtés de Lionel Truquet, avec un co-financement de Région. Avec sa thèse “Dynamic modeling of abundance data in ecology”, il vise à créer des modèles de prédiction de l’abondance en écologie en incluant des variables externes telles que le changement climatique ou l’augmentation de la pollution.

Encadré par Eftychia Solea et Valentin Patilea, Sunny Wang s’intéresse à l’analyse de données fonctionnelles complexes dans le domaine du sport. Sa thèse est co-financée par l’école universitaire de recherche Digisport.

Hassan Maissoro vient d’achever ses études à l’ENSAI et son programme OFPR. Après avoir suivi le parcours recherche, en collaboration avec l’Université de Rennes 1, il a rejoint DataStorm pour une thèse en entreprise portant sur l’analyse des données fonctionnelles dans le domaine de la météorologie : “Robust approaches to functional data modeling with application to hydrometric station monitoring and electric load curves forecasting”. Il sera co-encadré par Myriam Vimond et Valentin Patilea.

Enfin, Camille Méneur a clos la session de présentations en évoquant sa future thèse Cifre chez Lim, co-encadrée par Gilles Stupfler et Matthieu Marbac-Lourdelle : “Arrythmia : Development of a statistical model for the detection and classification of cardiac anomalies in sport horses”.

Devenir doctorant à l’ENSAI

L’ENSAI est habilitée à co-délivrer le diplôme de doctorat dans le cadre de l’école doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (MathSTIC), dans le domaine « Mathématiques et Interactions ».

En troisième année, les élèves-ingénieurs de l’ENSAI intéressés par une carrière dans la recherche peuvent intégrer, parallèlement à leurs études, un Master 2 dans le cadre de l’Option Formation Par la Recherche, notamment à l’Université de Rennes 1. La poursuite en thèse est possible avec le diplôme d’ingénieur de l’ENSAI, toutefois intégrer un Master 2 orienté recherche pendant sa troisième année ENSAI permet de mieux se préparer pour le doctorat. Le Master in « Statistics for Smart Data » permet également aux étudiants les plus motivés de poursuivre en doctorat.