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Thèses en cours et soutenues dans l'unité



2024


BATARDIERE Bastien : Apprentissage statistique pour l’analyse multivariée de données de comptage de grande dimension (Thèse) - EDMH -

Directeur.trice : Julien Chiquet - Encadrant(s) : Julien Chiquet, Joon Kwon - Equipe(s) : SOLsTIS


COURTEILLE Léa : Développement d’un dispositif numérique d’évaluation participative de la qualité des sols (Thèse) - STIC -

Directeur.trice : - Encadrant(s) : Evelyne Lutton, Nadia Boukhelifa - Equipe(s) : EkINocs


NAVEAU Marion : High-dimensional variable selection procedures in nonlinear mixed effects models Application in plant breeding (Thèse) - EDMH -

Directeur.trice : - Encadrant(s) : Laure Sansonnet, Maud Delattre - Equipe(s) : SOLsTIS


SAVINO Mary : Méthodes d'apprentissage statistique pour la simulation de problèmes fortement non linéaires en milieu poreux (Thèse) - EDMH -

Directeur.trice : C. Lévy-Leduc - Encadrant(s) : C. Lévy-Leduc - Equipe(s) : SOLsTIS



2023


CHAGNEUX Mathis : Calibration de modèles géospatiaux robustes pour le comptage, le suivi et la localisation de déchets plastiques (Thèse) - EDMH -

Directeur.trice : - Encadrant(s) : Pierre GLOAGUEN - Equipe(s) : SOLsTIS


CHAKHCHOUKH Mehdi : Interaction collaborative modèle-humain pour soutenir la prise de decision multi-critères en agronomie (Thèse) - STIC -

Directeur.trice : - Encadrant(s) : Nadia Boukhelifa - Equipe(s) : EkINocs


GOMTSYAN Marina : Méthodes de sélection de variables dans les modèles GLARMA parcimonieux (Thèse) - EDMH -

Directeur.trice : - Encadrant(s) : Céline Lévy-Leduc, Sarah Ouadah, Laure Sansonnet - Equipe(s) : SOLsTIS


LE MINH Tam : Modèles à blocs latents pour l'analyse de réseaux mutualistes, comparaison de réseaux (Thèse) - EDMH -

Directeur.trice : Sophie Donnet, François Massol, Stéphane Robin - Encadrant(s) : - Equipe(s) : SOLsTIS


LOISEL Julie : Détection des ruptures de la chaîne du froid par une approche d'apprentissage automatique (Thèse) - ABIES -

Directeur.trice : - Encadrant(s) : Antoine Cornuejols - Equipe(s) : EkINocs


NODET Pierre : Apprentissage faiblement supervisé pour la détection d'anomalies (Thèse) - STIC -

Directeur.trice : - Encadrant(s) : Antoine Cornuejols - Equipe(s) : EkINocs