Maths en Mouvement 2015

La septième édition de Mathématiques en Mouvement a eu lieu le samedi 6 juin 2015 à l'Institut Henri Poincaré

Nouveautés par rapport aux éditions précédentes :
 - cette journée de Mathématiques en Mouvement était organisée en partenariat avec Mathematic Park,
 - un 
speed meeting était organisé à la pause déjeuner afin de permettre aux jeunes de rencontrer et d'échanger avec des doctorants en sciences mathématiques et des chercheurs,
- la journée s'est terminée avec une 
table ronde animée par Gautier Cariou, journaliste scientifique au magazine La Recherche, avec l'intervention des conférenciers Mathilde Mougeot (LPMA, Université Paris-Diderot) et Julien Cornebise (Google DeepMind).

Programme détaillé

Des exposés sur le thème du Big Data

Quelques enjeux mathématiques et statistiques du "Big Data" (Mathilde Mougeot / LPMA - Université Paris Diderot Paris 7)

Les progrès récents de l'informatique ont permis de diminuer considérablement les coûts de production et de stockage des données numériques. Aujourd'hui, les données numériques sont partout, sur internet, dans le "Cloud", dans notre téléphone portable dernière génération... Les capacités d'exploitation et d'analyse automatique de ces masses de données posent des problèmes mathématiques profonds, souvent liés à la malédiction de la très grande dimension. En partant de quelques exemples, nous illustrerons les enjeux mathématiques et statistiques de l'exploitation des données de type "Big Data".
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Quelques enjeux mathématiques et statistiques du "Big Data" (Mathilde Mougeot / LPMA - Univ. Paris Diderot) from Contact FSMP on Vimeo.


Quelques problèmes statistiques dans les jeux vidéos (Thibault Allart / Ubisoft, LSTA - UPMC, CNAM)

Les mathématiques ont toujours été au cœur des jeux vidéo : simulation d'un univers virtuel, modélisation 3D, optimisation, ... Dans cet exposé, nous montrerons comment l'industrie du jeu vidéo utilise le Big Data pour améliorer l’expérience utilisateur, faisant de la Statistique un outil de plus en plus présent dans l'aide au Game Design.
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Quelques problèmes statistiques dans les jeux vidéos (Thibault Allart / Ubisoft, LSTA - UPMC, CNAM) from Contact FSMP on Vimeo.


L'identification de profils, applications en santé et en économétrie (Christophe Geissler / Quinten et Advestis)

Problème posé en santé, en économie, en assurance : détecter des profils remarquables dans une population, caractérisés 'simplement'.
La caractère remarquable qualifie ici des sous-groupes dont la moyenne sur un critère donné (réponse à un traitement médical, taux de sinistres, ...) diffère significativement de la moyenne générale.
D'un point de vue mathématique, cette approche demande d'avoir résolu les questions suivantes :
- Au regard d'un critère donné, à partir de quel écart peut-on dire qu'un sous-groupe diffère de l'échantillon général ?
- Comment trouver de tels sous-groupes ou profils remarquables sans risquer le sur-apprentissage, ou adaptation excessive à un échantillon particulier ?
Nous ferons un tour d'horizon des méthodes utilisées pour répondre à ces questions.

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L'identification de profils, applications en santé et en économétrie (Christophe Geissler / Quinten et Advestis) from Contact FSMP on Vimeo.


Quelques exemples d'application du Big Data : santé, finance, web-display (Stéphane Gaïffas / CMAP - Ecole polytechnique)

Nous allons décrire quelques applications des mathématiques à la science des données en santé, finance, et publicité en ligne. Nous parlerons en particulier de certains outils qui exigent des notions dans différents domaines des mathématiques, et nous détaillerons les solutions qu’apportent ces outils pour les applications précédemment citées.

Quelques exemples d'application du Big Data : santé, finance, web-display (Stéphane Gaïffas / CMAP - Ecole polytechnique) from Contact FSMP on Vimeo.


Reconstruction de phase pour le traitement de signaux audio (Irène Waldspurger / Département d'Informatique - École normale supérieure)

En traitement du son, on représente fréquemment les signaux audio par l'énergie qu'ils contiennent à chaque instant dans chaque bande de fréquences. Je décrirai l'intérêt de cette représentation pour l'analyse automatique des signaux ainsi qu'une manière de la calculer. Je parlerai ensuite du problème qui consiste à reconstruire un signal à partir de l'énergie et le relierai à une classe bien étudiée de problèmes mathématiques, les problèmes de reconstruction de phase.
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Reconstruction de phase pour le traitement de signaux audio (Irène Waldspurger / DI - ENS) from Contact FSMP on Vimeo.


Vers l'intelligence artificielle générale : apprentissage par renforcement et réseaux de neurones (Julien Cornebise / Google DeepMind)
Fondé en 2011 à Londres, Google DeepMind est un environnement unique permettant de développer une recherche à long-terme ambitieuse. Cet exposé donnera une vue d'ensemble de la façon dont son équipe inter-disciplinaire a effectué un certain nombre d'avancées remarquées vers l'intelligence artificielle générale,  combinant les meilleures techniques de deep learning, d'apprentissage par renforcement, et de neuroscience des systèmes afin de construire d'efficaces algorithmes d'apprentissage général.
Vidéo et diapositives non disponibles pour des raisons de confidentialité. 

Table ronde : les applications et les débouchés du Big Data

Gautier Cariou (La Recherche)Mathilde Mougeot (LPMA, Université Paris-Diderot) et Julien Cornebise (Google DeepMind).
 

Table ronde : applications du Big Data from Contact FSMP on Vimeo.