Nathalie Villa-Vialaneix

1. Publications

Nathalie Villa-Vialaneix — 2012-03-29T06:03:00Z

Publications list: journal articles, book chapters and proceedings of international and national conferences.

The preprints are available online but they can be different from the published article.

Most of my articles can also be found on HAL: before 2010 and after 2010.

Journal papers

Villa-Vialaneix N., Follador M., Ratto M., Leip A. (2011) A comparison of eight metamodeling techniques for the simulation of N2O fluxes and N leaching from corn crops. Environmental Modelling and Software, 34, 51-66.
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Rossi F., Villa-Vialaneix N. (2011) Représentation d'un grand réseau à partir d'une classification hiérarchique de ses sommets. Journal de la Société Française de Statistique, 152(3), 34-65. [bleu]In French[/bleu].
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Laurent T., Villa-Vialaneix N. (2011) Using spatial indexes for labeled network analysis. Revue I3 (Interaction, Intelligence, Information), 11(1).
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Rossi F., Villa-Vialaneix N. (2011) Consistency of functional learning methods based on derivatives. Pattern Recognition Letters, 32(8), 1197-1209.
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Villa-Vialaneix N., Dkaki T., Gadat S., Inglebert J.M., Truong Q.D. (2011) Recherche et représentation de communautés dans un grand graphe : une approche combinée. Document Numérique, 14(1), 59-80. [bleu]In French[/bleu]
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Hernandez N., Biscay R.J., Villa-Vialaneix N., Talavera I. (2011) A Simulation Study of Functional Density-Based Inverse Regression. Revista Investigacion Operacional, 32(2), 146-159.
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Rossi F., Villa-Vialanei N. (2010) Optimizing an organized modularity measure for topographic graph clustering: a deterministic annealing approach. Neurocomputing, 73(7-9), 1142-1163.
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Boulet R., Jouve B., Rossi F., Villa N. (2008) Batch kernel SOM and related Laplacian methods for social network analysis Neurocomputing, 71(7-9), 1257-1273.
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Comments upon this article can be found on Nature's web site: Nature News.(*)

Ruiz-Gazen A., Villa N. (2007) Storms prediction: Logistic regression vs random forest for unbalanced data. Case Studies in Business, Industry and Government Statistics, 1(2), 91-101.

Villa N., Paegelow M., Camacho Olmedo M.T., Cornez L., Ferraty F., Ferré L., Sarda P. (2007) Various approaches for predicting land cover in mountain areas. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 36(1), 73-86. (Preprint with color maps.)
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Ferré L., Villa N. (2006) Multi-Layer perceptron with functional inputs: an inverse regression approach. Scandinavian Journal of Statistics, 33(4), 807-823.

Villa N., Rossi, F. (2006) Un résultat de consistance pour des SVM fonctionnels par interpolation spline. Comptes Rendus de l'Académie des Sciences, Série I (Mathématiques), 343(8), 555-560. [bleu]partly in French[/bleu]
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Rossi F., Villa N. (2006) Support Vector Machine for Functional Data Classification. Neurocomputing, 69(7-9), 730-742.

Ferré L., Villa N. (2005) Discrimination de courbes par régression inverse fonctionnelle. Revue de Statistique Appliquée, LIII(1), 39-57. [bleu]in French[/bleu]

Paegelow M., Villa N., Cornez L., Ferraty F., Ferré L., Sarda P. (2004) Modélisations prospectives de l'occupation du sol. Le cas d'une montagne méditerranéenne (Prospective modelling of land cover in mediterranean moutain areas). Cybergéo, 295, 6/12/04. [bleu]in French[/bleu]

Editorials

VILLA-VIALANEIX N., LIAUBET L., SANCRISTOBAL M. (2011) What is a good (gene) network? Journal of Animal Breeding and Genetics, 128(1), 1-2.
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Book chapters

PAEGELOW M., CAMACHO OLMEDO M.T., FERRATY F., FERRÉ L., SARDA P., VILLA N. (2008) Prospective modelling of environmental dynamics. A methodological comparison applied to mountain land cover changes. In Modelling Environmental Dynamics, Paegelow & Camacho Olmedo Eds., Springer.

FOLLADOR M., VILLA N., PAEGELOW M., RENNO F., BRUNO R. (2008) Tropical deforestation modelling: a comparative analysis of different predictive approaches. The case study of Peten, Guatemala. In Modelling Environmental Dynamics, Paegelow & Camacho Olmedo Eds., Springer.

International peer-review conferences with proceedings

Hernandez N., Biscay R.J., Villa-Vialaneix N., Talavera-Bustamante I. (2010) A functional density-based nonparametric approach for statistical calibration. In Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications - 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP 2010, Sao Paulo, Brazil, November 8-11. Lecture Notes in Computer Science, 6419, Springer 2010, 450-457.
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Rohart F., Villa-Vialaneix N., Paris A., Canlet C., Molina J., Milan D., Laurent B., SanCristobal M. (2010) Phenotypic prediction based on metabolomic data: lasso vs Bolasso, primary data vs wavelet data. In Proceedings of WCGALP 2010, Leipzig, Germany, August 1-6.

Liaubet L., Villa-Vialaneix N., Gamot A., Rossi F., Chérel P., SanCristobal M. (2010) The structure of a gene network reveals 7 biological functions underlying eQTLs in pig. In Proceedings of WCGALP 2010, Leipzig, Germany, August 1-6.

Villa-Vialaneix N., Follador M., Leip A. (2010) A comparison of three learning methods to predict N2O fluxes and N leaching. In Proceedings of MASHS 2010, Lille, France, June 10-11, p 57-64 (Bienacki C., Masson, E., Lendasse, A. and Séverin, E. eds).
Slides

Rossi F., Villa N. (2009) Topologically ordered graph clustering via deterministic annealing. In proceedings of ESANN 2009, Bruges, Belgium. 529-534, April 2009.

Villa N., Rossi F. (2008) Recent advances in the use of SVM for functional data classification. In proceedings of IWFOS 2008 Toulouse, France, 5/7 Juin 2008.
Published in Functional and Operatorial Statistics, Ferraty, F. and Dabo-Niang S. Eds, Contributions to Statistics series, Springer, p 273-280.

Rossi F., Villa N. (2008) Consistency of derivative based functional classifiers on sampled data. In proceedings of ESANN 2008, Bruges, Belgium, 445-450.

Villa N., Rossi F. (2007) A comparison between dissimilarity SOM and kernel SOM for clustering the vertices of a graph. In proceedings of WSOM 2007, Bielefeld, Germany, September 3-6, 2007.
Best paper award of the conference
Slides.

Villa N., Boulet R. (2007) Clustering a medieval social network by SOM using a kernel based distance measure. In Proceedings of ESANN 2007, Bruges, Belgium, 31-36.
Slides.

Bruno R., Follador M., Paegelow M., Renno F., Villa N. (2006) Integrating Remote Sensing, GIS and Prediction Models to Monitor the Deforestation and Erosion in Peten Reserve, Guatemala. In proceedings of XIth International Congress for Mathematical Geology, IAMG 2006, Liège, Belgium, September 2006.

Rossi F., Villa N. (2005) Classification in Hilbert Spaces with Support Vector Machines. In proceedings of ASMDA 2005, Brest, France, 635-642.

Villa N., Rossi F. (2005) Support Vector Machine for Functional Data Classification. In Proceedings of ESANN 2005, Bruges, Belgium, 467-472.

Invitations to conferences

Rossi F., Villa-Vialaneix N., Hautefeuille F. (2011) ) Exploration of a large database of French notarial acts with social network methods. Digital Diplomatics 2011, Napoli, Italy, September, 29th - October, 1st, 2011.
Abstract and Poster (A0 size).

Rossi F., Villa-Vialaneix N., Hautefeuille F. (2011) Exploration of a large database of French charters with social network methods. International Medieval Congress (IMC 2011), Session 1607 « Problems and Possibilities of Early Medieval Diplomatic, II: Members and Margins », Leeds, OK, July 11-14th, 2011.
Abstract: Although charters are often considered to be ruled by formulae, their evidential value sometimes lies in the ways in which they deviate from norms, whether this be in what they record or how they are recorded. In this session in-groups and out-groups are considered at several levels: Hofmann asks when and why women featured in Carolingian-era charters; Hodge asks whether transaction documents recorded in unconventional contexts can be grouped with more conventional charters; and Rossi describes new computerised approaches that may allow us to depict in-groups and out-groups in social networks in hitherto-impossible clarity, the third paper has been co-authored with Florent Hautefeuille (Université de Toulouse II - Le Mirail) and Nathalie Villa (Université de Toulouse III - Paul Sabatier / Université de Perpignan - Via Domitia).

Villa-Vialaneix N., Rossi F. (2010) Classification and regression based on derivatives: a consistency result. II Simposio sobre Modelamiento Estadístico, Valparaiso, Chile, 2-3 November, 2010.
Slides and Printable slides.

Villa N., Rossi F. (2009) Méthode de classification organisée pour les recherche de communautés dans les réseaux sociaux. Dans Actes des 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Journée satellite STID, Bordeaux, France, 29 mai 2009.
Slides

Villa N., Rossi F., Truong Q.D. (2008) Mining a medieval social network by kernel SOM and related methods. In proceedings of MASHS 2008 (Modèles et Apprentissages en Sciences Humaines et Sociales), Créteil, France, 5/6 Juin 2008.
Slides needing Figures dates and locations.
Comments upon this article on The physics arXiv Blog.

Other conferences

Thibault L., Villa-Vialaneix N. (2012) Analyse de données pour des graphes étiquetés. To appear in: Proceedings of 44èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, Bruxelles, Belgique, 21/25 mai.[bleu]in French[/bleu]

Leip A., Follador M., Tarantola S., Busto M., Villa-Vialaneix N. (2011) Sensitivity of the process-based model DNDC on microbiological parameters. In Nitrogen and Global Change - Key findings & Future challenges, Edinburgh, UK, April, 11-14.
Publisher link - poster

Nathalie Villa-Vialaneix, Laurence Liaubet, Thibault Laurent, Adrien Gamot, Pierre Cherel & Magali Sancristobal (2011) L'analyse d'un reseau de co-expression génique met en valeur des groupes fonctionnels homogènes et des gènes importants relatifs a un phénotype d'intérêt. Proceedings of 43èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, Tunis, Tunisia, May, 23-27. [bleu]in French[/bleu]
Slides [bleu]in English[/bleu]

Thibault Laurent & Nathalie Villa-Vialaneix (2010) Analysis of the inﬂuence of a network on the values of its nodes: the use of spatial indexes. In MARAMI 2010, Toulouse, France, October 11-12, 2010.
Slides

Adrien Gamot, Nathalie Villa, Laurence Liaubet, Fabrice Rossi, Gwenola Tosser-Kopp, Pierre Chérel & Magali SanCristobal (2009) Are gene networks always meaningful? Short communication in EADGENE Days 2009, Paris, France, 13-15 October 2009.
Abstract and Slides (by Magali SanCristobal)

Nathalie Villa, Taoufiq Dkaki, Sébastien Gadat, Jean-Michel Inglebert & Quoc-Dinh Truong (2009) Recherche et représentation de communautés dans des grands graphes. Proceedings of VSST 2009, Nancy, France, 30/31 mars 2009. [bleu]in French[/bleu]

Romain Boulet, Florent Hautefeuille, Bertrand Jouve, Pascale Kuntz, Bleuenn Le Goffic, Fabien Picarougne & Nathalie Villa (2007) Sur l'analyse de réseaux de sociabilité dans la société paysanne médiévale. Proceedings of MASHS 2007, Brest, France, 10-11 Mai 2007. [bleu]in French[/bleu]

Marco Follador, Fernanda Renno, Roberto Bruno, Martin Paëgelow, Nathalie Villa & Jean-François Mas (2007) Remote sensing, GIS and predictive methods: a new approach to environmental and hazard problems. Poster In GeoItalia 2007, Rimini, Italy, September 12-14, 2007.

Nathalie Villa & Fabrice Rossi (2006) SVM fonctionnels par interpolation spline. Proceedings of 38èmes Journées de Statistique, Clamart, France, May/June 2006. [bleu]in French[/bleu]
Slides or Printable version .

Submitted

VILLA-VIALANEIX N., HERNANDEZ N., PARIS A., DOMANGE C., PRIYMENKO N., BESSE P. (2010) On combining wavelets expansion and sparse linear models for regression on metabolomic data and biomarker selection..

HERNANDEZ N., BISCAY R.J., VILLA-VIALANEIX N., TALAVERA I. (2011) Functional density-based inverse regression.

Villa-Vialaneix N., Liaubet L., Laurent T., Cherel P., Gamot A., Rossi F., SanCristobal M. (2011) The structure of a gene co-expression network reveals biological functions underlying eQTLs.

Rossi F., Villa-Vialaneix N., Hautefeuille F. Exploration of a large database of French notarial acts with social network methods.

Co-authors

Co-authors list (by alphabetic order): Rolando J. Biscay, Romain Boulet, Roberto Bruno, Mirko Busto, Maria-Teresa Camacho-Olmedo, Pierre Cherel, Laurence Cornez, Taoufiq Dkaki, Frédéric Ferraty, Louis Ferré, Marco Follador, Sébastien Gadat, Adrien Gamot, Noslen Hernandez, Jean-Michel Inglebert, Bertrand Jouve, Pascale Kuntz, Bleuenn Le Goffic, Florent Hautefeuille, Béatrice Laurent, Thibault Laurent, Adrian Leip, Laurence Liaubet, Martin Paegelow, Alain Paris, Fabien Picarougne, Marco Ratto, Fernanda Renno, Florian Rohart, Fabrice Rossi, Anne Ruiz-Gazen, Magali SanCristobal, Pascal Sarda, Isneri Talavera-Bustamente, Stefano Tarantola, Gwenola Tosser-Klopp, Quoc-Dinh Truong.

1. Publications

2012-03-28T22:00:00Z

Liste des articles dans des revues, des conférences nationales & internationales avec comité de lecture et publication des actes.

Disponibles en ligne : les preprints des articles en version PDF. (Attention ! La version finale peut être différente de la version soumise !)
Vous retrouverez également la plupart de mes articles sur HAL : avant 2010 et après 2010.

Articles de journaux

Villa-Vialaneix N., Follador M., Ratto M., Leip A. (2012) A comparison of eight metamodeling techniques for the simulation of N2O fluxes and N leaching from corn crops. Environmental Modelling and Software, 34, 51-66.
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Laurent T., Villa-Vialaneix N. (2011) Using spatial indexes for labeled network analysis. Revue I3 (Interaction, Intelligence, Information), 11(1).
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Rossi F., Villa-Vialaneix N. (2011) Consistency of functional learning methods based on derivatives. Pattern Recognition Letters, 32(8), 1197-1209.
Lien éditeur

Rossi F., Villa-Vialaneix N. (2010) Optimizing an organized modularity measure for topographic graph clustering : a deterministic annealing approach. Neurocomputing, 73(7-9), 1142-1163.
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Boulet R., Jouve B., Rossi F., Villa N. (2008) Batch kernel SOM and related Laplacian methods for social network analysis Neurocomputing, 71(7-9), 1257-1273.
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Article commenté sur le site web du Magazine Nature, Nature News.(*)

Ruiz-Gazen A., Villa N. (2007) Storms prediction : Logistic regression vs random forest for unbalanced data. Case Studies in Business, Industry and Government Statistics, 1(2), 91-101.

Villa N., Paegelew M., Camacho Olmedo M.T., Cornez L., Ferraty F., Ferré L., Sarda P. (2007) Various approaches for predicting land cover in mountain areas. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 36(1), 73-86. (Preprint avec les cartes en couleurs.)
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Ferré L., Villa N. (2006) Multi-Layer perceptron with functional inputs : an inverse regression approach. Scandinavian Journal of Statistics, 33(4), 807-823.

Rossi F., Villa N. (2006) Support Vector Machine for Functional Data Classification. Neurocomputing, 69(7-9), 730-742.

Ferré L., Villa N. (2005) Discrimination de courbes par régression inverse fonctionnelle. Revue de Statistique Appliquée, LIII(1), 39-57.

Éditoriaux

VILLA-VIALANEIX N., LIAUBET L., SANCRISTOBAL M. (2011) What is a good (gene) network ? Journal of Animal Breeding and Genetics, 128(1), 1-2.
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Chapitres d'ouvrages collectifs

FOLLADOR M., VILLA N., PAEGELOW M., RENNO F., BRUNO R. (2008) Tropical deforestation modelling : a comparative analysis of different predictive approaches. The case study of Peten, Guatemala. In Modelling Environmental Dynamics, Paegelow & Camacho Olmedo Eds., Springer.

Conférences internationales avec comité de lecture et publication des actes

Hernandez N., Biscay R.J., Villa-Vialaneix N., Talavera-Bustamante I. (2010) A functional density-based nonparametric approach for statistical calibration. In Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications - 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP 2010, Sao Paulo, Brésil, 8-11 Novembre. Lecture Notes in Computer Science, 6419, Springer 2010, 450-457.
lien éditeur

Rohart F., Villa-Vialaneix N., Paris A., Canlet C., Molina J., Milan D., Laurent B., SanCristobal M. (2010) Phenotypic prediction based on metabolomic data : lasso vs Bolasso, primary data vs wavelet data. In Proceedings of WCGALP 2010, Leipzig, Allemagne, 1-6 Août.

Villa-Vialaneix N., Follador M., Leip A. (2010) A comparison of three learning methods to predict N2O fluxes and N leaching. In Proceedings of MASHS 2010, Lille, France, 10-11 Juin, p 57-64 (Bienacki C., Masson, E., Lendasse, A. and Séverin, E. eds).
Présentation

Rossi F., Villa N. (2009) Topologically ordered graph clustering via deterministic annealing. In proceedings of ESANN 2009, Bruges, Belgique. 529-534, Avril 2009.

Villa N., Rossi F. (2008) Recent advances in the use of SVM for functional data classification. In proceedings of IWFOS 2008 Toulouse, France, 5/7 Juin 2008.
Paru dans Functional and Operatorial Statistics, Ferraty, F. and Dabo-Niang S. Eds, Contributions to Statistics series, Springer, p 273-280.

Rossi F., Villa N. (2008) Consistency of derivative based functional classifiers on sampled data. In proceedings of ESANN 2008, Bruges, Belgique, 445-450.

Villa N., Rossi F. (2007) A comparison between dissimilarity SOM and kernel SOM for clustering the vertices of a graph. In proceedings of WSOM 2007, Bielefeld, Allemagne, 3/6 Septembre 2007.
Best paper award of the conference
Présentation : Diaporama.

Villa N., Boulet R. (2007) Clustering a medieval social network by SOM using a kernel based distance measure. In Proceedings of ESANN 2007, Bruges, Belgique, 31-36.
Présentation : Diaporama.

Rossi F., Villa N. (2005) Classification in Hilbert Spaces with Support Vector Machines. In proceedings of ASMDA 2005, Brest, France, 635-642.

Villa N., Rossi F. (2005) Support Vector Machine for Functional Data Classification. In Proceedings of ESANN 2005, Bruges, Belgique, 467-472.

Conférences invitées

Rossi F., Villa-Vialaneix N., Hautefeuille F. (2011) ) Exploration of a large database of French notarial acts with social network methods. Digital Diplomatics 2011, Naples, Italie, 29 Septembre - 1er Octobre 2011.
Résumé et Poster (format A0).

Rossi F., Villa-Vialaneix N., Hautefeuille F. (2011) Exploration of a large database of French charters with social network methods. International Medieval Congress (IMC 2011), Session 1607 « Problems and Possibilities of Early Medieval Diplomatic, II : Members and Margins », Leeds, Royaume-Unis, 11-14 Juillet 2011.
Résumé : Although charters are often considered to be ruled by formulae, their evidential value sometimes lies in the ways in which they deviate from norms, whether this be in what they record or how they are recorded. In this session in-groups and out-groups are considered at several levels : Hofmann asks when and why women featured in Carolingian-era charters ; Hodge asks whether transaction documents recorded in unconventional contexts can be grouped with more conventional charters ; and Rossi describes new computerised approaches that may allow us to depict in-groups and out-groups in social networks in hitherto-impossible clarity, the third paper has been co-authored with Florent Hautefeuille (Université de Toulouse II - Le Mirail) and Nathalie Villa (Université de Toulouse III - Paul Sabatier / Université de Perpignan - Via Domitia).

Villa-Vialaneix N., Rossi F. (2010) Classification and regression based on derivatives : a consistency result. II Simposio sobre Modelamiento Estadístico, Valparaiso, Chile, 2-3 Novembre 2010.
Présentation : Diaporama and Version imprimable.

Villa N., Rossi F., Truong Q.D. (2008) Mining a medieval social network by kernel SOM and related methods. In proceedings of MASHS 2008 (Modèles et Apprentissages en Sciences Humaines et Sociales), Créteil, France, 5/6 Juin 2008.
Présentation : Diaporama à accompagner des Figures dates et lieux.
Article commenté sur The physics arXiv Blog.

Autres conférences

Thibault L., Villa-Vialaneix N. (2012) Analyse de données pour des graphes étiquetés. À paraître dans : Actes des 44èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, Bruxelles, Belgique, 21/25 mai.

Nathalie Villa-Vialaneix, Laurence Liaubet, Thibault Laurent, Adrien Gamot, Pierre Cherel & Magali Sancristobal (2011) L'analyse d'un reseau de co-expression génique met en valeur des groupes fonctionnels homogènes et des gènes importants relatifs a un phénotype d'intérêt. Actes des 43èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, Tunis, Tunisie, 23-27 Mai.
Présentation

Thibault Laurent & Nathalie Villa-Vialaneix (2010) Analysis of the inﬂuence of a network on the values of its nodes : the use of spatial indexes. In MARAMI 2010, Toulouse, France, 11-12 Octobre, 2010.
Présentation

Adrien Gamot, Nathalie Villa, Laurence Liaubet, Fabrice Rossi, Gwenola Tosser-Kopp, Pierre Chérel & Magali SanCristobal (2009) Are gene networks always meaningful ? Short communication in EADGENE Days 2009, Paris, France, 13-15 Octobre 2009.
Résumé et Présentation (par Magali SanCristobal)

Nathalie Villa, Taoufiq Dkaki, Sébastien Gadat, Jean-Michel Inglebert & Quoc-Dinh Truong (2009) Recherche et représentation de communautés dans des grands graphes. In Proceedings of VSST 2009, Nancy, France, 30/31 mars 2009.

Romain Boulet, Florent Hautefeuille, Bertrand Jouve, Pascale Kuntz, Bleuenn Le Goffic, Fabien Picarougne & Nathalie Villa (2007) Sur l'analyse de réseaux de sociabilité dans la société paysanne médiévale. Actes des journées MASHS 2007, Brest, France, 10-11 Mai 2007.

Marco Follador, Fernanda Renno, Roberto Bruno, Martin Paëgelow, Nathalie Villa & Jean-François Mas (2007) Remote sensing, GIS and predictive methods : a new approach to environmental and hazard problems. Poster dans GeoItalia 2007, Rimini, Italie, 12/14 Septembre 2007.

Nathalie Villa & Fabrice Rossi (2006) SVM fonctionnels par interpolation spline. Actes des 38° Journées de Statistique, Clamart, France, Mai/Juin 2006.
Présentation : Diaporama ou Transparents .

Soumis

VILLA-VIALANEIX N., HERNANDEZ N., PARIS A., DOMANGE C., PRIYMENKO N., BESSE P. On combining wavelets expansion and sparse linear models for regression on metabolomic data and biomarker selection..

HERNANDEZ N., BISCAY R.J., VILLA-VIALANEIX N., TALAVERA I. Functional density-based inverse regression.

Villa-Vialaneix N., Liaubet L., Laurent T., Cherel P., Gamot A., Rossi F., SanCristobal M. The structure of a gene co-expression network reveals biological functions underlying eQTLs.

Rossi F., Villa-Vialaneix N., Hautefeuille F. Exploration of a large database of French notarial acts with social network methods.

Co-auteurs

Liste de mes co-auteurs (par ordre alphabètique) : Rolando J. Biscay, Romain Boulet, Roberto Bruno, Mirko Busto, Maria-Teresa Camacho-Olmedo, Pierre Cherel, Laurence Cornez, Taoufiq Dkaki, Frédéric Ferraty, Louis Ferré, Marco Follador, Sébastien Gadat, Adrien Gamot, Noslen Hernandez, Jean-Michel Inglebert, Bertrand Jouve, Pascale Kuntz, Bleuenn Le Goffic, Florent Hautefeuille, Béatrice Laurent, Thibault Laurent, Adrian Leip, Laurence Liaubet, Martin Paegelow, Alain Paris, Fabien Picarougne, Marco Ratto, Fernanda Renno, Florian Rohart, Fabrice Rossi, Anne Ruiz-Gazen, Magali SanCristobal, Pascal Sarda, Isneri Talavera-Bustamente, Stefano Tarantola, Gwenola Tosser-Klopp, Quoc-Dinh Truong.

Voir aussi :

La liste des publications sur HAL : avant 2010 et après 2010.
La liste des articles citant un de mes articles.

(*) Article également commenté dans Le Figaro du 29 mai 2008 et dans le Journal du CNRS.

2. Séminaires

2012-02-24T09:00:00Z

Exposés 2002 : Mémoire de DEA
Séminaire GEODE

Exposés 2003 : 1° Journée MASH

Exposés 2004 : Séminaire GRIMM/SMASH (deux fois)

Exposés 2005 : SAMOS, Université Paris I ;
Séminaire de statistique du LSP, Université Toulouse III ;
Séminaire de l'"Instituto de Territorio y Patrimonio Historico", Université de Grenade, Espagne ;
Soutenance de thèse ;
Séminaire du groupe de travail MAFIA, Université Toulouse III ;
Séminaire du LOG, ENAC, Toulouse.

Exposés 2006 : Séminaire du GREMAQ, Université Toulouse I.

Exposés 2007 : Journée FREMIT, Université Toulouse III ;
Séminaire Biopuces, Université Toulouse III.
Séminaire CANSO, XLim, Univerité de Limoges.

Exposés 2008 : Séminaire Groupe de travail STAPH->, Institut de Mathématiques de Toulouse ;
Rencontres BoSanTouVal, Castro Urdiales, Espagne ;
Séminaire de l'Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle, INRA, Castanet Tolosan.
Short lectures on functional data analysis and statistical learning (4 presentations) in Havana, Cuba.
Séminaire de Statistique du GREMAQ, Toulouse School of Economics.
Journées FREMIT
Séminaire de statistiques et applications, Institut de Mathématiques de Luminy

Exposés 2009 : Dagstuhl seminar on "Similarity-based learning on structures ", Shloss Dagstuhl, Germany
Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville
Department seminar, Toulouse School of Economics
Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville
Journée HélioSPIR 2009, École d'Ingénieurs de Purpan
Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville
Séminaire de probabilités et statistique de Montpellier, Université Montpellier 2
Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville

Exposés 2010 : Workshop on "Challenging problems in Statistical Learning", Équipe SAMM, Université Paris 1
Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville (x2)
Seminar at Climate Change Unit, European Commission, Ispra, Italy
Séminaire BioMaths, INRA d'Auzeville
Séminaire du LJK, Grenoble
Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville (2x)
Journées FREMIT 2010, IRIT, Université Toulouse 3 (Paul Sabatier).

Exposés 2011 : Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville
12ème Journées MSTGA, INRA d'Auzeville
Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville

Exposés 2012 : Séminaire de Probabilités et Statistique de l'Institut de Mathématiques de Bordeaux
Les cafés de l'IMT, Institut de Mathématiques de Toulouse
Groupe de travail Graphes, SAMM, Université Paris 1
Dagstuhl seminar « Information visualization, visual data mining and machine learning », Schloss Dagstuhl, Germany

2012

February 21st, 2012 : Clustered graph, visualization, hierarchical visualization, Dagstuhl seminar « Information visualization, visual data mining and machine learning », Schloss Dagstuhl, Germany (2012/02/19-24).

Abstract : Clustering is a useful approach to provide a simplified and meaningful representation of large graphs. By extracting dense communiites of nodes, the "big picture" of the network organizatin is enlighten. Moreover, hierarchical clustering may help the user to focus on some parts of the graph which is of interest for him and which can be displayed with finer and finer details. This talk will try to present some open issues with graph visualization based on a hierarchical nodes clustering. These issues include displaying the clusters in a coherent way between the different layers of the hierarchy or integrating information about the clustering evaluation in the visualization.

February 17th, 2012 : Reading revue of « Inferring Multiple Graphical Structures », Groupe de travail Graphes, SAMM, Université Paris 1. [bleu]password protected[/bleu]

January 19th, 2012 : Des réseaux sociaux aux réseaux historiques, Les cafés de l'IMT, Institut de Mathématiques de Toulouse (diaporama à accompagner de la vidéo à placer dans un sous-répertoire "video").

Résumé : Des actes notariés du Moyen-Age aux réseaux sociaux actuels, l'oratrice nous montrera l'utilité des outils mathématiques que sont les graphes dans l'étude de ce type de données. Au-delà de l'aspect mathématique, c'est donc à un voyage dans le temps que l'oratrice nous convie.

January 12th, 2012 : Combiner classification et visualisation pour l'exploration de grands réseaux, Séminaire de Probabilités et Statistique de l'Institut de Mathématiques de Bordeaux (diaporama à accompagner de la vidéo à placer dans un sous-répertoire "video").

Résumé : Les graphes (ou réseaux) sont devenus des outils courants de modélisation des données relationnelles dans de nombreuses applications. Or, lorsque le nombre de sommets dépasse quelques centaines, la visualisation du graphe dans son ensemble, qui est un outil important de compréhension du réseau, est un problème complexe : les approches traditionnelles, basées sur des algorithmes de forces, s'avèrent coûteuses en temps de calcul et ne mettent pas bien en valeur la structure du réseau en parties denses (souvent appelées communautés). Dans cet exposé nous présentons plusieurs méthodes de visualisation basée sur des classifications des sommets d'un graphe : certaines combinent classification et visualisation, d'autres procèdent en deux temps mais permettent d'obtenir une visualisation hiérarchique du réseau qui autorise une exploration avec un niveau de détail progressif. Nous illustrerons ces approches sur plusieurs jeux de données publics ou bien réels.

2011

December 16th, 2011 : Large network analysis : visualization and clustering, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville. [bleu]password protected[/bleu]

November 8th, 2011 : Combiner classification et visualisation pour l'exploration de grands réseaux, 12èmes Journées MSTGA, INRA d'Auzeville.

January 15th, 2011 : Définition et analyse de graphes d'interactions de gènes pour la qualité de la viande de porc ; relations avec le PH, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.

2010

September 21st, 2010 : Graphes, multigraphes et recherche d'information, Journées FREMIT 2010, IRIT, Université Toulouse 3 (Paul Sabatier).

June 25th, 2010 : Définition et analyse de graphes d'interactions de gènes pour la qualité de la viande de porc, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.

May 21st, 2010 : Metabolomic data : combining wavelet representation with learning approaches, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.

April, 10th, 2010 : Discrimination et régression pour des dérivées : un résultat de consistance pour des données fonctionnelles discrétisées, Séminaire du LJK, Grenoble.

Résumé : L'utilisation de la dérivée est une pratique courante, notamment en spectrométrie, pour améliorer les performances dans des problèmes de discrimination ou de régression dont la variable explicative est fonctionnelle. Nous nous proposons de présenter un résultat qui prouve que, dans certaines conditions, l'utilisation des dérivées permet également d'approcher asymptotiquement l'erreur optimale, sous des hypothèses assez générales.

March 30th, 2010 : Comparaison de méthodes de classiﬁcation de sommets dans un réseau biologique, Séminaire BioMaths, INRA d'Auzeville.

March 18th, 2010 : A comparison of three learning methods to predict N2O fluxes and N leaching, Seminar at Climate Change Unit, European Commission, Ispra, Italy.
Web page of the seminar

March 12th, 2010 : Données métabolomiques : Apprentissage et ondelettes, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.

February 12th, 2010 : Compte-rendu bibliographique sur les réseaux biologiques (III), Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.
Sujet abordé : Classification de sommets

January, 28th, 2010 : Visualization of graphs by organized clustering : application to social and biological networks, Workshop on "Challenging problems in Statistical Learning", Équipe SAMM, Université Paris 1.
Abstract and Slides.
Full presentation (with sound)

2009

November 6th, 2009 : Compte-rendu bibliographique sur les réseaux biologiques, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.
Sujet abordé : Structure des réseaux biologiques et recherche de motifs

October 19th, 2009 : Discrimination et régression non paramétriques pour des dérivées : un résultat de consistance pour des données fonctionnelles discrétisées, Séminaire de probabilités et statistique de Montpellier, Université Montpellier 2.

Résumé : Lors de l'analyse de données fonctionnelles, il est bien connu que les problèmes de discrimination et de régression sont parfois mieux résolus si on utilise les dérivées plutôt que les fonctions observées. Nous nous proposons de présenter un résultat qui prouve que, dans certaines conditions, l'utilisation des dérivées permet également d'approcher asymptotiquement l'erreur optimale, pour des méthodes de discrimination ou de régression très générales.

October 9th, 2009 : Compte-rendu bibliographique sur les réseaux biologiques, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.
Sujet abordé : Inférence de graphes

September 30th, 2009 : Application de l'analyse des données fonctionnelles à l'identification de blé dur fusarié, moucheté et mitadiné, Journée HélioSPIR 2009, École d'Ingénieurs de Purpan.

June 5th, 2009 : Representation of metabolomic data with wavelets, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.

April 29th, 2009 : Classification and regression based on derivatives : a consistency result for sampled functions, Department Seminar, Toulouse School of Economics.

Abstract : In some applications, curve classifiers achieve better performances if they work on the derivatives of order m of their inputs. Although the use of derivatives is a common practice, no theoretical result proves that this approach is relevant. More precisely, this paper proves that the use of the derivatives instead of the function itself does not lead to a dramatic loss of information and that it has no consequence for the convergence of the method to the Bayes function. To that aim, we rely on a smoothing spline based approach that gives a strong theoretical background to the common practice of using derivatives in the realistic case where the observed functions are only known by their values on a discrete sampling grid. The consistency of a very general derivative based classifier or regression scheme is proved.

24 avril 2009 : Fouille de données sur des graphes : Introduction, Groupe de travail BioPuces, INRA d'Auzeville.

February 19th, 2009 : Topographic graph clustering with kernel and dissimilarity methods, Dagstuhl seminar on "Similarity-based learning on structures ", Shloss Dagstuhl, Germany.

Abstract : Finding meaningful communities in social network, or, to use a more classical vocabulary, clustering a graph, is a very important problem in social network analysis. For very large graphs, a fast clustering algorithm provides a coarse graining of the graph and can be considered a preprocessing phase before time consuming algorithms. For small to medium size graphs, communities can be analyzed manually (or at least semi-automatically) by specialists in order to figure out the global organization of the underlying social network.
This talk focuses on the second case, when the goal is to display to an end user a visual representation of a social network. The main idea of our work is to find communities that can be displayed easily on a plane. Our method is based on the self-organizing map paradigm.
We first recall briefly some extension of the self-organizing map to kernel and dissimilarity data. Then we give examples of kernels and dissimilarities that can be constructed to compare the nodes of a graph using its link structure. We show what type of results can be obtained in this framework on real world graphs and outline advantages and drawbacks of the method.

2008

18 décembre 2008 : Fouille de données pour des grands graphes, Séminaire de statistiques et applications, Institut de Mathématiques de Luminy.

Résumé : La recherche de groupes de sommets d'un grand graphe fortement liés et l'étude des relations existant entre ces groupes est une thématique d'intérêt dans plusieurs domaines applicatifs : réseaux sociaux, réseaux biologiques, recherche d'information, etc. Dans cette optique, nous présenterons des méthodes d'organisation de sommets sur des cartes de faibles dimensions. Ces méthodes sont soit des adaptations d'algorithmes de cartes auto-organisatrices à des données non vectorielles par le biais de noyaux, soit des algorithmes stochastiques ou déterministes de recuit conduisant à l'optimisation d'un critère de qualité de l'organisation du graphe. Nous illustrerons notre propos sur des réseaux sociaux réels.

8 décembre 2008 : Fouille de données pour de grands graphes. Recherche de communautés et organisation, Journées FREMIT.

6 octobre 2008 : Fouilles de données pour des grands graphes, séminaire de statistique du GREMAQ, Toulouse School of Economics.

Résumé : La notion de graphes intervient de manière naturelle dans plusieurs domaines applicatifs : réseaux sociaux, réseaux biologiques, recherche d'information, réseaux d'entreprises, ... Dans ces contextes, la recherche de groupes de sommets qui soient fortement liés et l'étude des relations existant entre ces groupes est souvent une thématique d'intérêt majeur. Je présenterai ici un travail pour l'étude d'un réseau social réel issu d'archives médiévales pour lequel nous avons développé une méthode de type "carte de Kohonen" adapté à des données non vectorielles par l'utilisation d'un noyau construit à partir du Laplacien du graphe.

15/18 september, 2008 : Short courses on functional data analysis and statistical learning in Havana, Cuba.

Presentation 1 : Introduction to FDA and linear models. slides and article versions.
Abstract : This first presentation first introduces Functional Data Analysis (FDA) on a practical point of view (which kind of data/problems are concerned by this field ?) and on a theoretical point of view (how can we modelize it and what are the issues of this model ?). Then, we present in details two linear tools that have been adapted to FDA : the PCA and the linear regression model. Several methodologies have been proposed and theoretically studied to answer these two problems in the functional context, including dimension reduction and smoothing. A review of these methods will be made, giving an overview of the first common practices in FDA.

Presentation 2 : Several nonlinear models and methods for FDA. slides and article versions.
Abstract : This second presentation gives an overview of several nonlinear methods for FDA. The first one is a nonparametric method, the nonparametric regression kernel. After introducing its spirit in the multidimensional context, we show how it has been adapted to functional data, either in the regression and in the classification context and we present several results on its performances. Then, we focus on neural networks (multilayer perceptrons) that have become a popular tools the past years. Also, we give an overview of the practical and theoretical aspects of this tool in the functional context. Finally, we will introduce a semiparametric model, namely the Functional Inverse Regression. We present several versions of this model and provide a presentation of its links with the Factorial Discriminant Analysis. Finally, an application to the use of neural networks in the functional context is developped.

Presentation 3 : FDA and Statistical learning theory. slides and article versions.
Abstract : This third presentation focuses on the main points of statistical learning theory. After giving a simple presentation of several aspects of this theory, we introduce SVM tools in the multidimensional context and develop several results about this model. Then a first generalization of a consistency result to the functional context is presented for the k-nearest neighbors method. We then show how this can be applied also to SVM and, more generally, how SVM can be used to classify curves by defining relevant kernels.

Presentation 4 : Influence of the sampling on Functional Data Analysis. slides and article versions.
Abstract : This last presentation will provide several results about the problem of a partial information about the curves due to the fact that, in applications, only a discrete sampling of the curves is known. First, are presented several methods for estimating the true observed curves and among others, a focus on splines approaches and Sobolev spaces is given. Then, a general method to define consistent classifiers or regression function is presented, providing the fact that only a discrete sampling of the data is known. Finally, this method (still under development) is presented for SVM and several open questions related to it are also reviewed.

21 mars 2008, Séminaire de l'Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle : Fouille de données issues d'un grand graphe par carte de Kohonen à noyau à accompagner avec les fichiers images 1clusters.jpg, 2dates.jpg, 3clusters-dates.jpg, 4lieux.jpg et 5clusters-lieux.jpg.

Résumé : La recherche de groupes de sommets d'un grand graphe fortement liés et l'étude des relations existant entre ces groupes est une thématique d'intérêt dans plusieurs domaines applicatifs : réseaux sociaux, réseaux biologiques, recherche d'information, etc. Dans ce but, nous avons proposé une méthode de type "carte de Kohonen" adapté à des données non vectorielles, de type graphe, par l'utilisation d'un noyau construit à partir du Laplacien du graphe. Cette méthode a été utilisée pour l'étude d'un réseau social réel issu d'archives médiévales.

1 février 2008, Rencontres BoSanTouVal : Graph mining with kernel self-organizing map.

14 janvier 2008, Groupe de travail STAPH : Carte de Kohonen par noyau et application a la classification de sommets de graphes : Résumé et Diaporama à accompagner avec les fichiers images 1clusters.jpg, 2dates.jpg, 3clusters-dates.jpg, 4lieux.jpg et 5clusters-lieux.jpg.

2007

23 novembre 2007, Séminaire CANSO, XLim, Université de Limoges : Analyse de données fonctionnelles par Machines à Vecteurs de Support (SVM) : diaporama

Résumé : L'analyse des données fonctionnelles a pour objet l'étude de données qui se présentent sous la forme de courbes discrétisées. Nous nous intéressons ici plus particulièrement à la classification de courbes par Machines à Vecteurs de Support (SVM) et présentons diverses stratégies applicables dans ce cadre. Nous démontrons pour celles-ci des résultats de convergence et les illustrons au travers d'exemples issus de situations réelles. Enfin, nous élargirons le champ de cet exposé en montrant les liens qui peuvent exister entre cette thématique et celles du traitement du signal et de l'automatique ainsi qu'en esquissant les ouvertures prévues dans ces domaines.

12 novembre 2007, Séminaire Biopuces, Université Toulouse III : Introduction à l'étude des grands graphes : diaporama à accompagner avec les fichiers images 1clusters.jpg, 2dates.jpg, 3clusters-dates.jpg, 4lieux.jpg et 5clusters-lieux.jpg
Rq : Le film présent en page 20 n'est pas inclu dans le document PDF mais vous pouvez le visualiser ici.

16 octobre 2007, Journée FREMIT, Université Toulouse III : Graphes, noyaux et cartes de Kohonen : diaporama

Résumé : De nombreux problèmes concrets peuvent être modélisés de manière naturelle par l'utilisation de graphes : c'est le cas, notamment, de la structure du Web, de l'étude de divers réseaux sociaux, de l'extraction d'information, de la confrontation des connaissances. L'objectif du projet est de proposer des méthodes permettant à la fois la classification pertinente de sommets de graphes en groupes ``homogènes'' et la visualisation globale des interactions existants entre ces groupes. Ceci peut être réalisé au travers de l'algorithme de cartes de Kohonen par l'utilisation d'un noyau résumant les informations de proximités entre sommets. Cette méthodologie doit être généralisée aux graphes orientés ainsi qu'à la comparaison de graphes.

2006

7 avril 2006, Séminaire du GREMAQ, Université Toulouse I : Discrimination de courbes par SVM : version diaporama ou version imprimable

Résumé : Dans de nombreuses applications, les variables explicatives sont des fonctions discrétisées et beaucoup de méthodes d'analyse statistique des données ont été transposées au cadre fonctionnel. Nous nous proposons ici de présenter l'utilisation des SVM, connus pour leurs bonnes capacités de généralisation, pour la discrimination de courbes. Nous introduisons divers noyaux permettant d'aboutir à des procédures consistantes (basés sur des bases hilbertiennes ou s'appuyant sur la structure de RKHS des espaces de Sobolev) et illustrons notre propos par plusieurs expériences sur données réelles ou simulées.

2005

24 novembre 2005, Séminaire du laboratoire d'optimisation globale, ENAC, Toulouse : Discrimination de courbes par SVM : version diaporama ou version imprimable

Résumé : Dans de nombreuses applications, les variables explicatives sont des fonctions discrétisées et non des données multidimensionnelles classiques. Beaucoup de méthodes d'analyse statistique des données ont été transposées au cadre fonctionnel sous le nom générique de FDA (Fonctional Data Analysis). Nous nous proposons ici de présenter l'utilisation des SVM, connus pour leurs bonnes capacités de généralisation, pour la discrimination de courbes. Nous montrons comment des noyaux simples peuvent prendre en compte la nature fonctionnelle des données et produire des classifieurs consistants. Nous illustrons notre propos par diverses expériences sur données réelles ou simulées.

16 novembre 2005, Séminaire du groupe de travail MAFIA, Laboratoire de statistique et probabilités, Université Paul Sabatier, Toulouse : Discrimination de courbes par SVM : version diaporama ou version imprimable

21 octobre 2005 : Soutenance de thèse : Éléments d'apprentissage en statistique fonctionnelle - Classification et régression fonctionnelles par réseaux de neurones et Support Vector Machine.

Résumé : Le développement des capacités de calcul des ordinateurs a permis l'émergence de nouvelles méthodes de traitement des données dont les réseaux de neurones et les Support Vector Machine font partie. Ainsi, un nombre croissant de travaux scientifiques s'intéressent à ces deux outils. Dans cette thèse, nous présentons d'abord les résultats d'un travail inter-disciplinaire dans lequel nous avons utilisé les capacités d'adaptation des perceptrons multi-couches pour la prévision de cartes géographiques d'occupation du sol. Ensuite, nous nous focalisons sur la généralisation de l'utilisation des réseaux de neurones et des SVM au traitement de données fonctionnelles. Le but est de disposer d'outils non linéaires pour le traitement de ce type de données. Une partie de nos travaux est basée sur une approche semi-paramétrique utilisant une généralisation de la méthode de régression inverse au cadre fonctionnel. Enfin, nous explorons une approche différente par la construction de noyaux pour SVM qui prennent en compte la nature spécifique des données. Dans tous ces travaux, la théorie de l'apprentissage statistique joue un rôle important et nous nous attachons, autant que possible, à expliciter des résultats de convergence des méthodes décrites.

30 mai 2005 : Séminaire de l'Instituto de Territorio y Patrimonio Historico, Université de Grenade, Espagne : Modélisation de la dynamique d'occupation du sol par réseaux de neurones dans le cadre d'un séjour de recherche (une semaine) à l'université de Grenade.

16 mai 2005 : Séminaire du Laboratoire de Statistique et Probabilités, Université Toulouse III : Traitement de données fonctionnelles par Support Vector Machine

4 février 2005 : Séminaire du SAMOS, Université Paris I : Réseaux de neurones et SVM à entrées fonctionnelles : une approche par régression inverse

Résumé : Dans le domaine de l'analyse des données fonctionnelles, les méthodes statistiques classiques sont confrontées à des problèmes nouveaux dus au fait que les variables aléatoires étudiées vivent dans des espaces de dimension infinie. Beaucoup de méthodes statistiques classiques ont donc été repensées pour s'adapter aux données fonctionnelles. Nous nous intéressons ici à l'utilisation des perceptrons multi-couches pour traiter des problèmes de régression et de classification à entrées fonctionnelles : la méthode proposée est basée sur une approche par régression inverse permettant d'obtenir un pré-traitement pertinent des données ; des résultats théoriques et des applications sur données réelles montrent l'efficacité de cette approche. Nous expliquons également comment cette méthodologie peut être adaptée à d'autres types de traitements statistiques et, notamment, aux Support Vector Machine ; là aussi, des simulations illustrent notre propos.

2004

22 octobre 2004 : Séminaire GRIMM/SMASH, Université Toulouse II : Théorie de l'apprentissage et SVM : présentation rapide et premières idées dans le cadre fonctionnel

8 octobre 2004 : Séminaire GRIMM/SMASH, Université Toulouse II : Réseaux de neurones à entrées fonctionnelles

Résumé : Nous proposons une méthode pour l'extension de l'utilisation des réseaux de neurones multi-couches (perceptrons) à des entrées fonctionnelles. L'originalité de la méthode est basée sur un pré-traitement des données permettant d'obtenir une base de projection pertinante. Nous démontrons alors la convergence des paramètres empiriques du réseau vers les paramètres optimaux. Enfin, nous illustrons le modèle au travers d'exemples à partir de données réelles et simulées.

2003

8 avril 2003 : Premières Rencontres MASH, Université Toulouse II : Dynamique de l'occupation des sols de la région des Garrotxes

Résumé : La projet vise à analyser et à modéliser la dynamique spatio-temporelle de l'occupation du sol du milieu montagnard méditerranéen en prenant appui sur une zone d'étude située dans les Pyrénées Orientales : le bassin versant des Garrotxes. L'objectif est de développer des scénarii d'évolution raisonnés pour apporter une aide à la décision et à la gestion de ces milieux ; plusieurs approches ont été développés dans un but de confrontation et de synthèse : entre autres, une méthode SIG (Système d'Information Géographique) et une méthode par réseaux de neurones.

2002

Octobre 2002 : Séminaire GEODE : Dynamique de l'occupation des sols de la région des Garrotxes

Juin 2002 : Soutenance de DEA : Réseaux de neurones. Réseaux de neurones et statistique, utilisation pour des variables aléatoires fonctionnelles

Coordonnées

2012-02-07T23:00:00Z

Adresses, numéros de téléphone, mails pour mon rattachement administratif (Université de Perpignan, IUT de Carcassonne, Département STID) et mon équipe de recherche (SAMM, Université Paris 1).

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Nathalie Villa-Vialaneix
IUT de Carcassonne, Département STID
Domaine Universitaire d'Auriac
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Fax : +33 (0)4.68.47.71.63

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Recherche

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AQIABgUCTzLHYQAKCRCIOYSNnAIp1hl9CACNnXpG7ALK6NRI++SbtFjcPvHZGQQM qYMHQ6Kn3WwNg/a8QUbq9ABeCAzkSSIrcbtz13nxANf3GVYWt4wt3mS7/Dnc/6h3 VJYWOEYckq11UxmJFdmWXO2/5twvahwm9zLdcF7iH/C8SsxUxcK+E6zV8wlPF4pV 92vY9EUVAVnLsl2bSeiHt1uG5IhjEXk5igFa4qL5agdbMLMMrZUKXCeDS3ZrjTei 5ttSTUH5KdvnhPyQUV3cOi+ma3mq6lV+x7KOCmtjpzOUdGXvzh7VL7c8GXRPwkbn sVW/QJmSOTEubz37YttY6hnAMKZVNGiXX8r/HeHEkvtTEuN8pP2UXLiftDVOYXRo YWxpZSBWaWxsYS1WaWFsYW5laXggPG5hdGhhbGllQG5hdGhhbGlldmlsbGEub3Jn PohiBBMRAgAiBQJOSWOiAhsDBgsJCAcDAgYVCAIJCgsEFgIDAQIeAQIXgAAKCRD8 kNWoNyZhHkmnAKDIqDeGXR3Iu58GxxF6w+DcjyyIMQCfVDVDEIOEwW7DFu91Km3L HZrzROOIRgQQEQIABgUCTzGX6AAKCRC+cZj0xE7M7LYIAJ9Ou28DlrssMt0Cuzkq hKqUFXrCywCcDGD2Ce0mO/fiU2dodGIRoDMHt52IRgQQEQIABgUCTzJRkAAKCRBp wpHYafHiiG2WAKCRfYDRTZ3Cx5mGtV8f2s0PVsnM9wCeNskuJ/LMuVscy9tAPEqN BVfAmSiJARwEEwECAAYFAk8yx2EACgkQiDmEjZwCKdZKUQf/cBGHN8VN3zF6lanT 3BL3Z+1DGDBYJbKVjarSFVu3nt97nj4vSDwxSb16xEhiPcngx3wZoS12UIkkMWyZ cvPcALjs/L+HYsQ77W37vZJ/7qSlJuWpG0yh46tjuIeJe0MLiMKCfRJado+iAQzC 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N5oTJVxZ1P2Jf2+rZbQ/TmF0aGFsaWUgVmlsbGEtVmlhbGFuZWl4IDxuYXRoYWxp ZS52aWxsYUBtYXRoLnVuaXYtdG91bG91c2UuZnI+iGAEExECACAFAkjI8Z8CGwMG CwkIBwMCBBUCCAMEFgIDAQIeAQIXgAAKCRD8kNWoNyZhHnWVAKCkAdEUbiJ9qxdM XAjzvYRDxUFQ/gCeMCA51CoJGgb+174yNFfGeVKhMQiIRgQQEQIABgUCTzGX6AAK CRC+cZj0xE7M7AbxAKCRfuM8Kq3LAux/vWZ4qPEPul6/tACfWhZdyxUo80SQcOjX nmYasuuWRpeIRgQQEQIABgUCTzJRkAAKCRBpwpHYafHiiHgoAJ41a7ps/dhTMXsF tt1O43MPbp9XdQCggfr/VeXU5zaI4xskGZYFd9eTRnqJARwEEwECAAYFAk8yx2EA CgkQiDmEjZwCKdb2dggAzVJnMvQKqZHamYWeh1xQ2yF0VuC1Ax97fLYHZiObGIYt zL+nwkBqXJ+XHbj8XAXpwpNgSMJi42DHlzhuvM3ANSkhKSZy+WD+kh1e9J7HRbU6 TDIpV9jcoVM7dmjOV6vO3C9/fYs2huKjz0FWpNS4NrP+tAv19K/sseZDjsxbvlYi ydrs79O0Um/v4m4W4g//JToghdTKF7hyzWM+VXTghqNCO1sXKCD5KxOLmO/XFbiQ +0MzexH56u75BWGf7tsCjQOPstEdo7lNiOHf42Rg+uvZ6LsEauKcxzO1ys3LRaI7 uEzNie1G9VPhDexfIZvabdqo5B1ne72NcKU15JxoHbQ1TmF0aGFsaWUgVmlsbGEt VmlhbGFuZWl4IDxuYXRoYWxpZS52aWFsYW5laXhAZnJlZS5mcj6IYAQTEQIAIAUC SMFfmQIbAwYLCQgHAwIEFQIIAwQWAgMBAh4BAheAAAoJEPyQ1ag3JmEertkAn1qj jgEPS9Fa1QKjHz2ReQwYo/ALAJ9YUJXOBn0VRYwUasxUC3RNxv++jIhGBBARAgAG BQJPMZfoAAoJEL5xmPTETszsRoIAn2BxSdhLPDfiknD9FHD2uaulDJTbAJ9p1LhM 3r+q3cBY3MduqdnGNeE2nIhGBBARAgAGBQJPMlGQAAoJEGnCkdhp8eKIQ2sAn29L Y1MVB7DqmM0LDoWG/POh4MEUAKCCKF+sQzRNvA7OM9XKBG/g8GZxGIkBHAQTAQIA BgUCTzLHYQAKCRCIOYSNnAIp1u9kB/4x/aIJNPKySGVn1ZWJ0bBur1QzIv/N6Zv3 ertIQwcCuKToN+mlqjKCyu++zwqhjfkEknXwCHYaQv3B5TXof4BnBYXNj8Dn9Iz2 dN2Uf0E9NvuK3kzJJXdEj4P/Fvhv/pK4uJTwrxMxp38TTvjxenG3AbjFoG8xQzcq 2+gwt8AtEI+wUcsCJ9Fdsl7tu17XY6bcBheJ/ZVi+egDRRX9HWtX+3ejUsQuUkdA 42lBB6N6sjHDpII1mLeH2Q6nD3SnIKy6aohDpaa/CNzy6LNQYjjVOcEQ8FqmECKq NxGg4HaafLKGDBb4tPBlVVM3HhAH1yunQylQe0uynEYAnj5/qz29tDhOYXRoYWxp ZSBWaWxsYS1WaWFsYW5laXggPG5hdGhhbGllLnZpbGxhQHVuaXYtcGFyaXMxLmZy PohiBBMRAgAiBQJOiIqZAhsDBgsJCAcDAgYVCAIJCgsEFgIDAQIeAQIXgAAKCRD8 kNWoNyZhHqUkAJ4lmlq8+onJ9AP5cHbrvePp8nJiyQCgjoB4ANSdvecXASO6dJjO 4o/l/rWIRgQQEQIABgUCTzGX4wAKCRC+cZj0xE7M7L4zAJ9cjKL8OYnj/VGUlQ9U 9I/XhkDs0gCfWgW6LD2+cI2TmqBqMbwW3Up0pZyIRgQQEQIABgUCTzJRkAAKCRBp wpHYafHiiPuoAJ4kbsUOmu7lJ/WOYcB+W2We/bM5LACgwlCKo3rLPNAf/qc/W2BV mKh5yWaJARwEEwECAAYFAk8yx1oACgkQiDmEjZwCKdaX2Af/e7woNXEjs5NUP/jA TnqK4ifLA2+k/MQ2YDiAQAGHdFuxOCjPz8nc0aRnxVznl3ZbyoUWFgiPVnuZR9yn pCRLXP6pnHF8sqp/uKAsN2BQBOFZdTUHtf7ab2XhrETB1+7P8XGKaozFqbeXKG6y WPgBh0EufIFdd4eM3rGdEnoq1f7u1+sbfLhEInwmZBd5NlOmV7TZkioj6p7JMyTh uir2/Hb7e/jSdkynT82qlPRMPw8f7NUpYah/v7Au8odV+b+ZCW4HAytypJSv2F1I r3FSSGx9FEDXTf3EAetFbphzV5vsLOjtQyVK3jM2CCftDUAVNLJPs4AfOrfsc+Ik 4yl71LkCDQRIwV+kEAgA/eYoKmxB9rbEb4et0wxughOKAcwp/q4ptJ2KwUm8vA+C HvqilJ6e0SHXebMoP1RtMmdKpIZzbd5JNfFI/vv3lkqocl+EyXYJCjIrdVYVKetv 2wGdVcM3KRSt9OzDooyb4qk78/ajqxDBLDwAzPnbDNOUXBHkPi5TlDmdL9RSLbPl ZLrjb9S/e+mahMDin+oEoein29JPKqlXMfwIHWNI5jvgyU5KswshDA0+xDeliIOG KXThoXLae9E2C+qLyiF4CluOAL6BydcSC+YGAhFM7lnQFMllWffHXXVTJCv8jpyT BpkhRvVJVwD3Yu4SogEhujLuYkqtc5WNE3alO6lOZwAFFwgA99EHhHems697NFRT e1QejO1FGWh4nLHdBvdH0v9ENE9KcmbJ2Pz8WkfjNUq3MED5IVbFv1HnQTdZ5u68 iMR/tpZPIibYye2aQaTzjEv8EhH2CARJ+lStx2txjj8SzrMZ6wM/0lPpTtChe86l eXV+uCMO1R3pvr7IKZt6q826+46NUzoVhOwkAO6lGuBEWdDW3iag92+MFwqMzSc7 lfxO6NOaUXF29phEhBo1ObitZUWJiuRDzzQNJRWlTqe1/bsqp4WR1ib6MdNojzNs 5Km1b2Zu84OzSlbPxnHbUGI846hv9B3mE7efcEEtE+pmRHuwFQwYzXnmsBi68tb2 e0H+lIhJBBgRAgAJBQJIwV+kAhsMAAoJEPyQ1ag3JmEe4S8AoKYUQzcHROQZPHdy Yir4X0ToARkVAJ9Oa0hIFxhkzIbNa7GB6KwpI4F1bQ== =gLNT

END PGP PUBLIC KEY BLOCK-----

Statistique descriptive

2012-01-09T23:06:00Z

Nom du module : Statistique descriptive
Thématique : Statistique descriptive univariée et bivariée
Programme : Introduction et généralités sur la statistique, représentation graphique d'une variable, caractéristiques numériques de tendance centrale, de dispersion et de forme, distributions conjointes, marginales et conditionnelles de deux variables, liaison entre deux variables qualitatives (), liaison entre une variable qualitative et une variable quantitative, corrélation linéaire entre deux variables quantitatives.
Nombre d'heures : 15 semaines de 4,5 heures hebdomadaires
Public : IUT STID, 1 année et année spéciale

Enseignante dans ce module : 2006/...

Accéder aux :
Feuilles distribuées en cours
Devoirs (à rendre ou faits en classe)
Archives

[orange]Quel métier formidable ![/orange]

Ref : http://www.phdcomics.com/comics.php ?f=1403

Travail à faire

rien pour le moment...

Devoirs

TP du 9 janvier 2012 : L'énoncé (PDF), la feuille de réponse (au format OOo), les données (Rdata), le script R de réponse, le barème et les notes : elles sont données à titre indicatif, sans aucune garantie et n'ont aucune valeur officielle avant le jury ; elles peuvent éventuellement contenir des erreurs susceptibles d'être corrigées.

Devoir 2 du 9 janvier 2012 : L'énoncé du devoir, des éléments de correction et le barème. Vous pouvez consulter les notes : elles sont données à titre indicatif, sans aucune garantie et n'ont aucune valeur officielle avant le jury ; elles peuvent éventuellement contenir des erreurs susceptibles d'être corrigées.

Devoir 1 du 16 novembre 2011 : L'énoncé du devoir, des éléments de correction et le barème. Vous pouvez aussi consulter les notes.

Documents distribués en cours

[orange]Compléments de cours[/orange]

Fichier de données
Généralités sur la statistique descriptive : Document de cours 1
Graphiques : Document de cours 2
Caractéristiques numériques : Document de cours 3
Généralités sur la statistique bivariée : Document de cours 4
Représentations graphiques bivariées : Document de cours 5
Corrélation entre une variable qualitative et une variable quantitative : Document de cours 7
Corrélation entre deux variables qualitatives : Document de cours 6
Corrélation entre deux variables quantitatives : Document de cours 8

[orange]Feuilles d'exercices[/orange]

Généralités sur la statistique descriptive : Feuille d'exercices 1
Graphiques : Feuille d'exercices 2
Caractéristiques numériques : Feuille d'exercices 3
Généralités sur la statistique bivariée : Feuille d'exercices 4
Représentations graphiques bivariées : Feuille d'exercices 5
Corrélation entre une variable qualitative et une variable quantitative : Feuille d'exercices 7
Corrélation entre deux variables qualitatives : Feuille d'exercices 6
Corrélation entre deux variables quantitatives : Feuille d'exercices 8

[orange]TP R[/orange]

Tutoriel d'installation de R

Le fichier de données desbois.csv concernant l'article disponible ici
TP1 (du 14/09/2011 importation, exportation et mise en forme des données avec R) : TP1.R.zip (script R commenté ; compressé) et fichier de données mis en forme donnees-clean.Rdata.zip (compressé) ; TP1.pdf (énoncé)
TP2 (du 26/09/2011 traitement de variables qualitatives avec R) : TP2.R.zip (script R commenté ; compressé) ; TP2.pdf (énoncé)
TP3 (du 13/10/2011) traitement de variables quantitatives avec R) : TP3.R.zip (script R commenté compressé) ; donnees-subsets.RData.zip (données compressées) et TP3.pdf (énoncé)
TP4 (du 03/11/2011) traitement de variables quantitatives avec R) : TP4.R.zip (script R commenté compressé)
TP5 (du 17/11/2011) liaison entre deux variables qualitatives avec R) : TP5.R.zip (script R commenté compressé)
TP6 (du 30/11/2011) représentation graphique de la liaison entre deux variables TP6.R.zip (script R commenté compressé)
TP7 (du 07/12/2011) corrélation entre une variable qualitative et une variable quantitative TP7.R.zip (script R commenté compressé)
TP8 (du 14/12/2011) corrélation entre deux variables quantitatives TP8.R.zip (script R commenté compressé)
Révisions (séance du 3/01/2012) : l'énoncé et la correction.

[orange]TP Tableurs[/orange]

TP1 (du 21/09/2011 importation, exportation et mise en forme des données avec un tableur) : TP1.ods
TP2 (du 03/10/2011 graphiques pour des variables qualitatives) : TP2.ods
TP3 (du 20/10/2011 regroupement en classes et caractéristiques numériques pour des variables quantitatives) : TP3.ods
TP4 (du 10/11/2011 statistique bivariée : tables de contingence et diagramme en barres) : TP4.ods

Archives des devoirs

2010/2011

Interrogation 1 (à faire à la maison) : énoncé relatif aux données du fichier desbois.ods (tableur au format OpenOffice.org) et à l'article desbois.pdf. Correction et barème.
Devoir 1 - devoir du 4 novembre 2010 : énoncé, correction et barème.
Interrogation 2 (à faire à la maison) Énoncé et Feuille de réponse à compléter et à me renvoyer.Correction et Barème.
Devoir 2 du 12 Janvier 2011 : énoncé, correction et barème.
TP noté du 13 Janvier 2011 (APPC seulement) : énoncé et fichier de données (tiré du "Mozilla Labs"), fichier de réponses à compléter, correction et barème.

2009/2010

Interrogation 1 (à faire à la maison) : Énoncé concernant l'article disponible ici - Correction et barème.
Interrogation 2 (à faire à la maison) : Étude comparée de la taille et du nombre de visites chez le médecin généraliste (ou chez le dentiste ou chez l'infirmière) dans les mutuelles ouvertes et restreintes. - Barème et éléments de correction.
Interrogation 3 : Étude comparée de la régression du nombre de visites chez le généraliste en le nombre de bénéficiaires ou le nombre de cas d'hypertension. - Barème et éléments de correction.
Partiel 1 - Devoir 1 du 5 novembre 2009 (Statistique univariée) : Programme de révision, Énoncé, Correction, Barème.
Devoir 2 (final) du 13 janvier 2010 : Énoncé, Correction et Barème indicatif.

2007/2008

Devoir 1 (statistique descriptive univariée) : Programme de révision - Énoncé - Correction - Barème.
Devoir 2 (statistique descriptive uni- et bi-variée) : Programme de révision - Énoncé - Correction - Barème.

2006/2007

Devoir 1 (statistique descriptive univariée) : Énoncé - Correction - Barême

En savoir plus :
Site STID France sur la formation DUT STID en France

Compléments de statistique (Enquêtes)

Nathalie Villa-Vialaneix — 2012-01-09T06:32:00Z

Nom du module : Compléments de statistique
Thématique : Utilisation de logiciels statistiques/Enquêtes
Programme : LimeSurvey, Le Sphinx, R
Nombre d'heures : 15 semaines de 1,5 heures hebdomadaires
Public : IUT STID, 1 année

Enseignante dans ce module : 2009/...

Si après un semestre de cours intensifs sous R, vous vous demandez toujours [orange]pourquoi il faut mettre une légende sur les axes de ses figures[/orange], la réponse est là :
Ref : http://xkcd.com/833 (& NE)

Devoir

Devoir (TP) du 9 Janvier 2012 : énoncé (PDF) et feuille de réponses ; données :

pour la partie 1 : fichier csv issu de limesurvey et script R issu de limesurvey ;
pour la partie 2 : fichier Rdata ;
éléments de correction et barème. Vous pouvez aussi consulter les notes : elles sont données à titre indicatif, sans aucune garantie et n'ont aucune valeur officielle avant le jury ; elles peuvent éventuellement contenir des erreurs susceptibles d'être corrigées.

Documents issus des TP

questionnaire-partie1.odt : questionnaire (première partie) au format .odt

questionnaire.odt : questionnaire au format .odt

questionnaire-2.odt : questionnaire en version finale au format .odt

Script R compressé pour le traitement de l'enquête : traitement-enquete.R.zip

17 novembre 2011 : script R traitement-enquete-17-11.R.zip (commenté compressé : analyse de la variable "sexe" et rapport OpenOffice.org rapport-17-11.odt

TP d'entrainement en vue de la préparation du devoir : énoncé et correction.

Archives des devoirs

2010/2011

Interrogation 1 à faire à la maison : Énoncé et Barème.
Interrogation 2 à faire à la maison : Énoncé, Correction.
Devoir du 12 Janvier 2011 : Énoncé (relatives aux données FirefoxSurvey.RData provenant des données de Mozilla Labs), Fichier de réponses, Correction et Barème.

2009/2010

Les interrogations concernent les données d'une enquête (non fournies).

[orange]Interrogation 1[/orange] (à faire à la maison) : Consignes, Barème, Correction (et le fichier PDF du formulaire mis en forme).
[orange]Interrogation 2[/orange] (à faire à la maison) : Analyse du mode de transport des lycéens Barème (avec éléments de correction).
[orange]Interrogation 3[/orange] (à faire à la maison) : Analyse de la corrélation entre type de post-bac et filière d'études Barème (avec éléments de correction).
[orange]Devoir final[/orange] du 13 janvier 2010 : Énoncé, Correction et Barème.

Site STID France sur la formation DUT STID en France

CV

2011-12-01T00:00:00Z

Descriptif détaillé de mes activités de recherche et d'enseignement, de cursus universitaire et professionnel (version abrégée en ligne et version complète téléchargeable au format PDF).

Actuellement

Poste : Maîtresse de conférences à l'Université de Perpignan (IUT, Département STID, Carcassonne).
J'enseigne la statistique et l'utilisation du logiciel libre R.
Membre de l'équipe SAMM (Statistique, Analyse, Modélisation Multidisciplinaire - EA 4543).
Mes thèmes de recherche sont :
- L'analyse des données fonctionnelles ;
- La fouille de données sur de grands graphes ;
- Statistique appliquée aux sciences humaines (histoire, géographie, réseaux sociaux), à la biologie (analyse de données génomiques, analyse de données spectrométriques)...

Depuis le 1er septembre 2009, je suis titulaire de la PEDR.

Membre et webmistress de la Société Française de Statistique.

Membre de l'association Femmes et Mathématiques.

Membre du bureau du GDR MASCOT-NUM
Rédactrice en chef adjointe de la revue Statistique et Enseignement.
Membre élue du CNU 26ème section

Formation

2002/2005 : Doctorat de Mathématiques à l'Université Toulouse Le Mirail. Thèse soutenue le 21 octobre 2005 (réalisée sous la direction de Louis Ferré). (Mention Très Honorable)
C'est quoi une thèse ?
2000/2002 : DEA de Mathématiques Appliquées à l'Université Paul Sabatier, Toulouse. (Mention B)
1999 : Agrégation de Mathématiques. (Classée 22/368)
1997/1998 : Maîtrise de Mathématiques Fondamentales à l'Université Paul Sabatier. (Mention TB)
1994 : Baccalauréat C. (Mention TB)

Postes occupés

2006-... : Maître de conférences à l'Université de Perpignan (IUT, Département STID, Carcassonne).
Juin 2003 : Membre du jury CRPE Toulouse pour l'épreuve de préprofessionnalisation.
2000/2006 : PRAG au département de Mathématiques et Informatique, Université Toulouse Le Mirail.
1999/2000 : Stage de formation à l'enseignement secondaire, Lycée Bellevue à Toulouse.

A télécharger / Download
CV version complète (au 5 mars 2011)

Biostatistique : Traitement statistique de données "Biopuces"

Nathalie Villa-Vialaneix — 2011-11-16T08:17:00Z

Nom du module : Biostatistique : Traitement de données "Biopuces"
Thématique : Traitement de données "Biopuces"
Programme : Technologie "Biopuces", importation et normalisation des données, recherche de gènes différentiellement exprimés, puces double couleurs, puces affymetrix, utilisation de R.
Nombre d'heures : 6 fois 4 heures
Public : LP Bioinformatique

Enseignante dans ce module : 2010/...

[orange]Installer R sur son ordinateur personnel[/orange] : Guide d'installation pour une installation par internet ; pour une installation sans connexion internet, me contacter (replacer "AT" par @) : je peux vous fournir un CD d'installation à condition que vous me procuriez un CD vierge à graver.

Devoir

L'énoncé, la correction et le barème du devoir seront disponibles quand l'intégralité des étudiants auront été évalués. Pour patienter, voici les notes.

Présentation générale

[orange]Diaporama[/orange] : Présentation des puces à ADN : version diaporama et version imprimable

Importation et normalisation des données

[orange]Liens utiles[/orange] (packages R) :

Site web du projet Bioconductor ;
Package limma : Site web et page de téléchargement ;
Package affy ;
Package simpleaffy ;
Package affyPLM ;
Pour information : interfaces graphiques pour limma et affyPLM : limmaGUI et affylmGUI ;
Package multcomp.

[orange]Données de type Agilent[/orange] :

Cours sur la normalisation des données de biopuces double couleur type "Agilent" : version diaporama et version imprimable ;
DonneesAgilentBrutes.zip (compressées) ;
Script R : CodeR.R.zip (compressé) ;
Script R pour représenter une lame : Representation.R.zip

[orange]Données de type Affymetrix[/orange] :

Cours sur la normalisation des données de biopuces type "Affymetrix" : version diaporama et version imprimable ;
DonneesAffymetrixBrutes.zip (compressées) ;
Script R : CodeR.R.zip (compressé).

[orange]Modèle linéaire[/orange] :

Cours sur le modèle linéaire : version diaporama et version imprimable ;
Les données : donneesnormalises.RData.zip (données d'expression pré-traitées) et facteurs.csv (données phénotypiques et génotypiques) ;
Script R : CodeR.R.zip.

Domaine d'application de la statistique (apprentissage)

Nathalie Villa-Vialaneix — 2011-11-04T08:54:00Z

Nom du module : Domaine d'application de la statistique
Thématique : Apprentissage statistique
Programme : Régression, étude de cas
Nombre d'heures : 15 heures
Public : IUT STID, 2 année
Enseignante dans ce module : 2011/...

Packages R à installer

Semaine du 5 septembre : ellipse
Semaine du 12 septembre : MASS
Semaine du 19 septembre : nnet et e1071
Semaine du 3 octobre : rpart
Semaine du 10 octobre : randomForest