Les processus ponctuels répulsifs récompensés par la médaille de bronze du CNRS de Rémi Bardenet

Ce n’est pas de la divination et pourtant, en jetant des points au hasard, Rémi Bardenet retrouve des sons lointains perdus dans le bruit et évalue des médicaments. Il se place à la croisée des statistiques computationnelles, de l’intelligence artificielle et du traitement du signal pour traiter une grande variété d’applications. En effet, de nombreuses tâches de prédiction se ramènent en pratique à estimer numériquement un volume abstrait en grande dimension. Ces travaux ont valu à ce chargé de recherche CNRS au laboratoire CRIStAL la médaille de bronze du CNRS.

« Mon cheval de bataille est un objet mathématique très particulier : les processus ponctuels répulsifs, précise Rémi Bardenet. Afin de bien répartir des points, on les envoie aléatoirement dans l’espace en les forçant à s’éloigner les uns des autres. Ce principe est décliné en outils d’intégration numérique qui servent à calculer des volumes abstraits en grandes dimensions, très utilisés dans les statistiques bayésiennes. »

Publié avec Adrien Hardy, son article Monte Carlo with determinantal point processes présente la genèse de ses travaux sur les processus ponctuels répulsifs, qu’il associe à des outils statistiques tels que les méthodes Monte Carlo. Les travaux de Rémi Bardenet sont financés par une bourse ERC via le projet Blackjack, qui court jusqu’en 2025. Il détient également une chaire nationale en IA nommée Baccarat. Si les calculs de volumes en grandes dimensions sont très utiles aux statistiques, ils restent très gourmands en ressources. Le jeune chercheur veut réduire l’incertitude, la variance et les erreurs en optimisant la répulsion entre les points pour qu’ils se répartissent mieux dans l’espace du volume à mesurer.

 

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