Bienvenue

Le LPSM est une unité mixte de recherche (UMR 8001) dépendant du CNRS, de Sorbonne Université et de l’Université Paris Cité. Le laboratoire compte environ 200 personnes (dont env. 90 permanents), répartis sur deux sites (Campus P. et M. Curie de Sorbonne Université et Campus Paris Rive Gauche de l’Université Paris Cité).

Les activités de recherche du LPSM couvrent un large spectre en Probabilités et Statistique, depuis les aspects les plus fondamentaux (qui incluent notamment l'Analyse Stochastique, la Géométrie Aléatoire, les Probabilités Numériques et les Systèmes Dynamiques) jusqu’aux applications à la Modélisation dans diverses disciplines (Physique, Biologie, Sciences des Données, Finance, Actuariat, etc), applications qui incluent des partenariats en dehors du monde académique.

Le LPSM est un laboratoire relativement récent. Cependant, ses composantes sont anciennes et proviennent du développement des « mathématiques du hasard » dans le centre de Paris, depuis le premier quart du 20ième siècle (voir ici pour plus de détails).

NB: Site largement inspiré de celui de l'IRIF (merci à eux pour la mise à disposition de leur maquette).

20.4.2026
La collaboration entre le LPSM et la start-up Califrais, à l'occasion de la visite du ministre de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Espace dans les locaux de l'entreprise, est mise en avant par le CNRS: https://www.cnrs.fr/fr/presse/la-start-francaise-califrais-sallie-avec-la-recherche-academique-pour-une-supply-chain

9.12.2025
L'Académie des Sciences a décerné à Nicole El Karoui la médaille de section “Applications des Sciences”. Félicitations!

5.2.2026
Nous apprenons avec tristesse le décès de Paul Deheuvels, membre de l'Académie des Sciences, professeur émérite à Sorbonne Université et membre du LPSM, survenu le 30 janvier 2026. Voici une notice biographique en français, et en anglais.

9.12.2025
L'équipe composée de Claire Boyer (Saclay), Francis Bach (Inria) et Gérard Biau (LPSM) est lauréate de l'AAP “Mathématiques de l'apprentissage profond” du PEPR IA, pour le projet Géné-Pi. Félicitations!

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(Ces actualités sont présentées selon un classement mêlant priorité et aléatoire.)

Séminaire du LPSM
Lundi 4 mai 2026, 9 heures 30, Amphi Durand (bâtiment Esclangon)
Tom Hutchcroft (Caltech) Critical long-range percolation

It is conjectured that many models of statistical mechanics have a rich, fractal-like behaviour at and near their points of phase transition, with power-law scaling governed by critical exponents that are expected to depend on the dimension but not on the small-scale details of the model such as the choice of lattice. This is now reasonably well understood in two dimensions and in high dimensions, but remains poorly understood in intermediate dimensions (e.g. d=3). I will overview the conjectures around this area and describe recent progress on related problems for models with long-range interactions.

Séminaire sur les processus de Hawkes
Lundi 4 mai 2026, 15 heures, Jussieu, Paul Lévy 16-26 second floor
Felix Cheysson (LAMA Université Gustave Eiffel) Non encore annoncé.

Séminaire doctoral du LPSM
Mardi 5 mai 2026, 17 heures 30, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Lilian Say + Benjamin Massat Integrating Differential Privacy and Demographic Parity in Multi-class Classification (L. Say) + Quantification of limit theorem for nearly unstable Hawkes processes (B. Massat)

The increasing use of machine learning in sensitive applications demands algorithms that simultaneously preserve data privacy and ensure fairness across potentially sensitive subpopulations. While privacy and fairness have each been extensively studied, their joint treatment remains poorly understood. This talk will begin with an introduction to the key notions of fairness in machine learning and differential privacy, highlighting their objectives and the challenges involved in combining them. I will then present our recent work, in which we explore how privacy-preserving mechanisms can be incorporated into fairness-aware pipelines. In particular, we propose a post-processing approach, and we evaluate its performance in terms of the trade-offs between accuracy, fairness, and privacy. The results illustrate that it is possible to balance these objectives effectively in practice.

Hawkes processes are a popular model for self-exciting phenomena, from earthquakes to finance. In this talk, I will first present them in a simple way, using a Poisson imbedding construction. I will then review what is known about their long-time behavior, through limit theorems for both linear and non-linear cases. The focus will be on three regimes that appear when the process has a long memory and the branching ratio gets close to or above one: the Nearly Unstable, the Weakly Critical, and the Supercritical Nearly Unstable Hawkes processes. These regimes have been studied qualitatively, but quantitative convergence results have been missing. I will explain how we obtain explicit convergence rates, relying on a coupling with a Brownian sheet, Fourier analysis, and a careful approximation of the absolute value function.

Séminaire Modélisation aléatoire du vivant
Mercredi 6 mai 2026, 11 heures, 16-26.209
Alexandre Chaussard (LPSM (MAV)) Independent Component Discovery in Temporal Count Data

in data collection are producing growing volumes of temporal count observations, making adapted modeling increasingly necessary. In this work, we introduce a generative framework for independent component analysis of temporal count data, combining regime-adaptive dynamics with Poisson log-normal emissions. The model identifies disentangled components with regime-dependent contributions, enabling representation learning and perturbations analysis. Notably, we establish the identifiability of the model, supporting principled interpretation. To learn the parameters, we propose an efficient amortized variational inference procedure. Experiments on simulated data evaluate recovery of the mixing function and latent sources across diverse settings, while an in vivo longitudinal gut microbiome study reveals microbial co-variation patterns and regime shifts consistent with clinical perturbations.

Séminaire de Probabilités
Mardi 12 mai 2026, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Baptiste Cerclé (LPTHE, Sorbonne Université) A venir

Séminaire de statistique
Mardi 12 mai 2026, 10 heures 45, Sophie Germain en salle 2018
François Roueff (Télécom Paris) Non encore annoncé.

Séminaire doctoral du LPSM
Mardi 19 mai 2026, 17 heures 30, Sophie Germain - Salle 1013 (1er étage)
Tba + Tba TBA + TBA

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 20 mai 2026, 14 heures 15, Sophie Germain 1013
Raphael Lefevere (LPSM) Non encore annoncé.

Les probas du vendredi
Vendredi 22 mai 2026, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Elias Nohra (LPSM) à venir

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 27 mai 2026, 14 heures 15, Sophie Germain 1013
Saverio Palazzi (Université Paris Cité) Non encore annoncé.

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