Scientific Committee
Comité scientifique
Florence Forbes (INRIA Grenoble – Rhône-Alpes)
Sylvia Frühwirth-Schnatter (Vienna University of Economics and Business)
Olivier Gimenez (CEFE)
Éric Parent (AgroParis Tech)
Igor Pruenster (Boccoli University)
Christian Robert (Université Paris Dauphine-PSL)
Judith Rousseau (Université Paris Dauphine)
Organizing Committee
Comité d’organisation
Sophie Ancelet (IRSN, Université Paris Sud (Paris XI)
Julyan Arbel (INRIA Grenoble – Rhône-Alpes)
Rémi Bardenet (Université de Lille)
Anna Bonnet (Sorbonne Université)
Marie-Pierre Étienne (Université Rennes 1)
Sarah Filippi (Imperial College London)
Pierre Jacob (ESSEC Business School, Paris)
Guillaume Kon Kam King (INRAE)
Robin Ryder (Université Paris Dauphine-PSL)
IMPORTANT WARNING: Scam / Phishing / SMiShing ! Note that ill-intentioned people may be trying to contact some of participants by email or phone to get money and personal details, by pretending to be part of the staff of our conference center (CIRM). CIRM and the organizers will NEVER contact you by phone on this issue and will NEVER ask you to pay for accommodation/ board / possible registration fee in advance. Any due payment will be taken onsite at CIRM during your stay.
Thanks to recent methodological and theoretical advances, to the advent of large data sets, and to the development of ever more powerful computational schemes, Bayesian statistics have become the powerhorse of many real-world quantitative problems. The Bayesian approach is common and well accepted in areas as diverse as Genetics, Astrophysics, Linguistics, Economics, Climate sciences, etc. Bayesian methods allow for robust quantification of uncertainty of statistical inference, by computing or approximating the posterior distribution of parameters of interest in a stochastic model. They are especially attractive for complex problems where defining a prior distribution allows to add structure to parameters of large dimension, either by eliciting prior expertise on the stochastic process at hand or by using generic modelling tools such as Gaussian processes.
The objective of this autumn school is to provide a comprehensive overview of Bayesian methods for complex settings: modelling techniques, computational advances, theoretical guarantees and practical implementation. A specific focus will be given on challenging applications to foster collaborations with domain experts, to identify relevant objectives and increase the impacts of all designed algorithms and presented solutions during the week.
Grâce à des avancées méthodologiques et théoriques récentes, à l’arrivée de données massives, et au développement de schémas numériques de plus en plus puissants, la statistique bayésienne est devenue un outil essentiel pour de nombreux problèmes quantitatifs réels. L’approche bayésienne est bien acceptée et communément utilisée dans des domaines d’application aussi divers que la génétique, la linguistique, l’astrophysique, l’économie, les sciences du climat, etc. Les méthodes bayésiennes permettent une quantification robuste de l’incertitude d’une inférence statistique, en calculant ou en approchant la loi a posteriori des paramètres d’un modèle stochastique. Elles sont particulièrement attrayantes pour des problèmes complexes, dans lesquels la définition d’une loi a priori permet d’ajouter de la structure à des paramètres de grande dimension, soit en utilisant une expertise a priori sur le processus stochastique sous-jacent, soit via des outils génériques comme les processus gaussiens.
L’objectif de cette école d’automne est de donner une vue d’ensemble des méthodes bayésiennes dans des cadres complexes : techniques de modélisation, avancées computationnelles, garanties théoriques, et implémentation en pratique. Une attention particulière sera accordée à des applications stimulantes afin de développer des collaborations avec des experts d’autres domaines, d’identifier les objectifs pertinents, et d’augmenter l’impact des algorithmes et solutions présentés au cours de la semaine.
MASTER CLASSES (2 x 1h 30 each)
Nicolas Chopin (ENSAE Paris)
Silvia Chiappa (DeepMind London)
TUTORIALS
Gabriel Cardoso (Télécom SudParis)
Yazid Janati (Télécom SudParis)
INVITED SPEAKERS (1H)
François Caron (University of Oxford)
Marta Catalano (University of Warwick)
Sophie Donnet (MIA Paris Saclay)
Jean-Michel Marin (Université de Montpellier)
Fabrizia Mealli (University of Florence)