Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation (LPSM, UMR 8001)




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).

Actualités

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5.6.2025
Lorenzo Zambotti vient d'être nommé membre Senior de L'Institut Universitaire de France à compter du 1er octobre: https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/bo/2025/Hebdo23/MENS2514954A

Félicitations Lorenzo !

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31.3.2025
Le projet SEEDLING, porté par Aurélie Fischer a été sélectionné pour un financement du PEPR “Maths-VivES”. Félicitations Aurelie!

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18.12.2024
Gérard Biau est élu à l'Académie des Sciences: lien. Félicitations Gérard!


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

Événements

Séminaire de statistique
Mardi 10 juin 2025, 10 heures 45, Jussieu en salle 15-16 201
Toby Dylan Hocking (Université de Sherbrooke) Non encore annoncé.

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 11 juin 2025, 14 heures 15, Sophie Germain 1013
Laure Coutin (Université Paul Sabatier) Quantification pour les théorèmes limite de processus de Hawkes instables

Les processus de Hawkes sont des processus de comptage dont l'intensité dépend du processus lui même au travers d'une convolution avec un noyau $\phi.$ Utilisés initialement pour modéliser les répliques des tremblements de terre, ils fournissent de bons modèle tant pour des application à la biologie qu'en assurance ou en mathématiques financière. En 2015, Jaisson and Rosenbaum ont montré que lorsque l'intégrale du noyau converge vers 1, l'intensité re normalisée du processus de Hawkes converge vers un processus de Cox-Ingersoll-Ross en loi. Dans cet exposé ont présentera une borne sur la vitesse de convergence dans ce cadre, ainsi que des idées de preuve. cela repose en particulier sur la construction d'un couplage entre un drap brownien et une mesure martingale de Poisson. cet exposé s'appuye sur des travaux réalisés avec L. Decreusefond, B. Massat et A. Reveillac.

Séminaire Modélisation aléatoire du vivant
Mercredi 11 juin 2025, 11 heures, 16-26.209
Roland Sogan (LPSM) Non encore annoncé.

Soutenances de thèse
Jeudi 12 juin 2025, 14 heures, Salle 105 (Salle des thèses) bâtiment Olympe de Gouges, Campus Grands Moulins de l’Université Paris Cité et visioconférence
Pablo López Rivera (LPSM) Processus stochastiques, transport de mesures et inégalités fonctionnelles

Séminaire de Probabilités
Mardi 17 juin 2025, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Grégory Miermont (ENS Lyon) A venir

Les probas du vendredi
Vendredi 20 juin 2025, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Thomas Jaffard (LPSM) À venir

Séminaire de statistique
Mardi 24 juin 2025, 10 heures 45, Jussieu en salle 15-16 201
Emilia Siviero (Università Ca' Foscari) Statistique spatiale : Méthode d’inférence pour les processus de Hawkes spatio-temporels et fondements théoriques du krigeage

À l'époque des grandes données, de nombreux ensembles de données présentent des structures de dépendance spatiale ou spatio-temporelle complexes. Notre objectif est de développer des méthodes statistiques capables d’exploiter efficacement ces dépendances. En un premier temps, nous nous concentrons sur les processus de Hawkes spatio-temporels. De nombreuses données spatio-temporelles, notamment en sociologie ou épidémiologie, présentent des dynamiques auto-excitantes que les processus de Hawkes permettent de modéliser de manière précise et efficace. Pour faire face aux défis posés par les grands volumes de données, nous proposons une méthode d’inférence paramétrique rapide et flexible pour estimer les paramètres de la fonction d’intensité. Notre approche statistique repose sur trois ingrédients clés : (1) l'utilisation de fonctions noyaux à support fini, (2) la discrétisation du domaine spatio-temporel, et (3) des pré-calculs efficaces, éventuellement approximatifs. Nous présentons des expériences numériques sur des données spatio-temporelles, synthétiques et réelles (issues de la sismologie et de la criminologie). Dans un second temps, nous analysons le Krigeage simple sous l’angle de l’apprentissage statistique, en cherchant à prédire un champ aléatoire de covariance inconnue à partir d’un échantillon fini, tout en minimisant le risque quadratique. Du fait de la dépendance spatiale, l’analyse de la capacité de généralisation est un défi complexe. Nous établissons des bornes non asymptotiques sur l’excès de risque d’une règle plug-in, illustrées par des expériences numériques sur des données simulées.

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 25 juin 2025, 14 heures 15, Sophie Germain 1013
Serguei Popov (CMUP Porto) Semi-infinite particle systems with exclusion interaction.

Abstract: We study semi-infinite particle systems on the one-dimensional integer lattice, where each particle performs a continuous-time nearest-neighbour random walk, with jump rates intrinsic to each particle, subject to an exclusion interaction which suppresses jumps that would lead to more than one particle occupying any site. We review some results we have in collaboration with Mikhail Menshikov and Andrew Wade; these are mainly about the behaviour of the leftmost particle (namely, its transience/recurrence properties), and the rate of escape to infinity (in the transient case). Also we study this process in a random environment, i.e., when these parameters are chosen at random with some common distribution for all the particles, independently; then, we obtain results about the stable cloud decomposition of the system.

Séminaire Modélisation aléatoire du vivant
Mercredi 2 juillet 2025, 11 heures, 16-26.113
Laura Kanzler (CNRS - LJLL) Non encore annoncé.

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