|
Caen (France)
|
|
|
|
Prochaines journéesLes prochaines journées auront lieu à Caen. Le 31 mars 2026 aura lieu la journée des Fédérations de mathématiques et informatique normandes, pour laquelle l'inscription est gratuite mais obligatoire. Le 30 mars 2026, les exposés du GTauront lieu dans l'amphi 044 Bâtiment S3, avec les orateurs suivants : 14h Romain Azais, INRIA , Lyon Inférence des chaînes de Markov guidée par le modèle
Les chaînes de Markov jouent un rôle central dans la modélisation de nombreux phénomènes réels issus des sciences sociales ou naturelles. Dans cet article on s'intéresse à l'estimation de la loi stationnaire d'un tel processus lorsqu'on a accès à la loi des transitions locales le long des observations. Nous proposons dans ce cadre un nouvel estimateur dont les performances asymptotiques améliorent celles de l’estimateur empirique classique. Dans un second temps, on fait l'hypothèse plus réaliste d'un modèle paramétrique pour décrire les transitions locales. Notre méthode d'inférence de la loi stationnaire est alors en deux temps : elle passe d'abord par l'estimation des paramètres du noyau de transition. Sous des hypothèses faibles, on montre que l'estimateur ainsi obtenu améliore les performances de l'estimateur empirique. Enfin, on exhibe une situation où les hypothèses susmentionnées sont vérifiées alors que l'estimateur plug-in naturel de la loi stationnaire n'est pas défini.
14h45 Julien Béguinot, UCL, Louvain-la-Neuve, Belgique Comment évaluer les fuites d'information dans des systèmes à secret réparti ? Dans cette présentation on s'intéresse à l'évaluation des fuites d'information sur une clé secrète liés au calculs réalisés par un crypto-système. On partira d'une mesure d'information générique puis on établira les propriétés requises pour réussir a borner la fuite globale du crypto-système à partir de mesures de fuite locale du dit système. En particulier, on verra comment utiliser le lemme de Mrs Gerber et ses généralisations aux entropies de Rényi. On présentera également comment le coefficient de Doeblin peut être utilisé pour simplifier les évaluations en factorisant un canal en un canal à effacement suivi d'un canal dit de dégradation. 15h30 Stephan Berhinger, Universität Bielefeld, Allemagne Valeur de l’information en finance : de la théorie de Shannon-Stratonovich aux mesures de risque cohérentes. 16h15 Pause Café 16h30 Justine Lequesne, Centre Baclesse, Caen Analyse du bénéfice-risque des nouvelles thérapeutiques en cancérologie L’évaluation du rapport bénéfice–risque de nouvelles thérapeutiques constitue un enjeu majeur de la recherche clinique en cancérologie. Si l’analyse de l’efficacité repose sur des méthodes statistiques bien établies, les données de tolérance sont le plus souvent résumées par de simples tableaux d’incidence des événements indésirables, qui ne prennent pas en compte leur évolution dans le temps. Cette limite est particulièrement importante pour les thérapies modernes, telles que les thérapies ciblées et les inhibiteurs de points de contrôle immunitaire, administrées sur de longues périodes et susceptibles d’entraîner des toxicités persistantes ou récurrentes, pouvant impacter la qualité de vie des patients. Plusieurs approches méthodologiques ont été proposées pour intégrer la dimension temporelle de la toxicité, notamment l’approche Toxicity over Time, les modèles multi-états basés sur la prévalence ou encore le Toxicity Index. Parallèlement, des méthodes de survie ajustées sur la qualité de vie, telles que Q-TWiST et QA-PFS, permettent d’intégrer efficacité et qualité de vie des patients. Dans cet exposé, ces différentes approches seront illustrées à partir des données de l’essai clinique PAOLA-01, évaluant un traitement d’entretien par inhibiteur de PARP dans le cancer de l’ovaire avancé. Cette présentation permettra de discuter les limites des méthodes existantes et de mettre en évidence le besoin de nouvelles approches statistiques pour une évaluation intégrée du rapport bénéfice–risque prenant en compte l’évolution temporelle de la toxicité et les modifications de traitement. 17h15 Philippe Regnault, URCA, Reims Modélisation Prédictive des Flux de Patients dans les Services Accueil d’Urgences du Grand Est Les tensions hospitalières dans les Services Accueil d’Urgences (SAUs) ont augmenté ces dernières années et sont largement médiatisées. Des facteurs organisationnels, structurels ou conjoncturels peuvent expliquer cette situation, qui doivent être pris en compte pour anticiper les flux de patients.
|
