19ème École d'Été en Traitement du Signal et des Images

19ème Édition de l'École d'Été en Traitement du Signal et des Images

Le thème 2025

L'édition 2025 qui aura lieu du 22 au 28 juin 2025 a pour thématique principale :

Quantification d’incertitude : fondamentaux et avancées récentes

Résumé

Le thème de la quantification d’incertitude — UQ en anglais — s’est progressivement constitué en tant que communauté scientifique au cours des vingt dernières années, quelque part à l’intersection des statistiques, de l’apprentissage, des mathématiques appliquées et de l’ingénierie. En permettant de comprendre et de gérer les incertitudes inhérentes aux données et aux modèles, qu’ils soient mécanistes ou empiriques (data-driven), les techniques de quantification d’incertitudes jouent ou sont appelées à jouer un rôle fondamental dans l’analyse des modèles numériques, l’apprentissage automatique et la prise de décision en contexte incertain.

Les questions abordées dans ce domaine sont variées, et continuent de faire l’objet de recherches actives : Comment évaluer la sensibilité d’un modèle à ses différentes entrées ? Comment intégrer les données et les connaissances préalables dans une approche probabiliste cohérente ? Comment garantir des prédictions fiables dans des contextes où les hypothèses classiques sont mises à mal ? Comment prendre en compte l’incertitude induite par l’utilisation de modèles de substitution (ou méta-modèles) lorsque les modèles numériques ou les expériences physiques sont coûteux ? Comment, compte tenu des incertitudes, collecter efficacement des données dans un contexte ou celles-ci sont rares ou coûteuses à obtenir ?

Pour répondre à ces défis, une palette de méthodes avancées a émergé, incluant l’analyse de sensibilité globale, les approches bayésiennes, les techniques de prédiction conforme, et l’utilisation de modèles probabilistes flexibles — tels que les processus gaussiens — pour la méta-modélisation, l’optimisation et plus généralement l’exploration séquentielle de modèles numériques. Ces méthodes trouvent des applications dans une grande variété de domaines: modélisation environnementale, ingénierie, biostatistique, intelligence artificielle…

Cette école d’été a pour objectif de présenter quelques aspects importants du domaine de la quantification d’incertitude, en mettant l’accent à la fois sur les fondements théoriques et sur la mise en œuvre pratique des méthodes. Sur chaque sujet, les intervenants s’attacheront à présenter à la fois les méthodes classiques et des avancées récentes. En complément, des sessions ouvertes permettront aux participants de présenter leurs travaux, d’échanger sur leurs expériences et de confronter leurs idées.

Afin de faire un point sur ces questions, l'École comporte à la fois des cours tutoriaux et des sessions ouvertes permettant aux participants de présenter leurs travaux et de confronter leurs idées.

L'école 2025

Inscription

Le nombre de places étant limité, une phase de préinscription et de sélection est nécessaire avant de réaliser l'inscription définitive à l'école

Si le nombre de préinscriptions dépasse la capacité d'accueil du site, le comité d'organisation donnera priorité aux doctorants, aux chercheurs en début de carrière et aux industriels partenaires du GdR ISIS.

Si votre préinscription est retenue, vous serez contacté directement par le comité d'organisation afin de valider votre inscription définitive et régler les frais d'inscription.

Pour être inscrit à l'Ecole, une participation aux frais sera demandée. Celle-ci est destinée à couvrir l'assistance aux cours ainsi que les frais d'hébergement et de restauration assurés sur place.

Les préinscriptions pour l'édition 2025 sont ouvertes jusqu'au 09 mars 2025.
Inscrivez-vous

Informations

L'essentiel

Les principales dates

  • 20 déc. 2024 : Ouverture des inscriptions.
  • 09 mars 2025 : Cloture des demandes d'inscription.
  • 21 mars 2025 : Notification des inscriptions.
  • 09 mai 2025 : Fermeture des inscriptions définitives.

Contact

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N'hésitez pas à nous contacter !

Contactez-nous

Le programme prévisionnel

  • Approche bayésienne : de la décision optimale aux algorithmes d’échantillonnage (5 h)
    Jean-François Giovannelli, Professeur des Universités, IMS, Univ. Bordeaux
  • Analyse de sensibilité de modèles numériques (5 h)
    Bertrand Iooss, Chercheur Senior, EDF R&D, SINCLAIR AI Lab
  • Prédiction conforme, quels défis pour les modèles numériques (5 h)
    Sébastien Da Veiga, Professeur associé, CREST, ENSAI
  • Introduction à la quantification d’incertitude : enjeux en traitement du signal et des images à l'ONERA (2 h)
    Sidonie Lefebvre, Ingénieur de Recherche, ONERA
  • Régression par processus gaussiens (2 h)
    Victor Picheny, Directeur de la recherche, Secondmind
  • Apprentissage séquentiel : optimisation bayésienne et approches dérivées (2 h)
    Mickaël Binois, Chargé de recherche, Centre Inria d'Université Côte d'Azur

Le comité d'organisation

Présidence
  • André Ferrari, Professeur des Universités, Laboratoire Lagrange, Univ. Côte d’Azur
  • Guillaume Ginolhac, Professeur des Universités, LISTIC, Univ. Savoie Mont Blanc
Direction scientifique