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Soutenances de thèses et HDR

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Soutenances de thèses et HDR de l’année


Soutenance habilitation Mathématique - 13-12-2020 (14:00) - Salle de conférences IRMA
Florent Schaffhauser (Unistra/Universidad de Los Andes) : Topologie des variétés de représentations de groupes fuchsiens

Jury :

Olivier Guichard (garant)
Carlo Gasbarri (examinateur)
Frank Loray (examinateur)
Vincent Koziarz (examinateur)
Carlos Simpson (rapporteur)
Jean-Yves Welschinger (examinateur)
Anna Wienhard (rapportrice)
Richard Wentworth (rapporteur)


Soutenance de thèse Algèbre et topologie - Mardi 10-12-2019 (14:00) - Salle de conférences IRMA
Viet-Cuong Pham (Strasbourg) : Sur les groupes d'homotopie de la localisation en deuxième K-théorie de Morava d'un spectre fini 2-local

Jury :

Directeur de thèse : Hans-Werner Henn, Professeur, Université de Strasbourg,


Rapporteur : Paul Goerss, Professeur, Northwestern University,


Rapporteur : Geoffrey Powell, Directeur de recherche, CNRS, Université d'Anger,


Examinateur : Christian Ausoni, Professeur, Université Paris XIII,


Examinateur : Pierre Guillot, Maître de Conférence, Université de Strasbourg,


Examinateur : Jean Lannes, Professeur émérite, Université Paris Diderot,


Examinateur : Antoine Touzé, Professeur, Université de Lille,


Examinateur : Christine Vespa, Maître de Conférence, Université de Strasbourg


Soutenance de thèse Doctorants - Mardi 12-11-2019 (14:00) - Salle de conférences IRMA
Emmanuelle Claeys (ICUBE/IRMA) : Clusterisation incrémentale, multicritères, de données hétérogènes pour la personnalisation d'expérience utilisateur.

Jury :

Directeur de recherche : Pierre Gançarski Professeur des universités, Université de Strasbourg ICUBE
Co-encadrante : Myriam Maumy-Bertrand, Université de Strasbourg Maître de conférences, IRMA
Encadrant industriel : Hubert Wassner
Rapporteur : Antoine Cornuèjols, Professeur des universités, AgroParisTech
Rapporteur : Aurélien Garivier, Professeur des universités, E.N.S. de Lyon
Examinateur : Jérémie Mary, Maître de conférences, Senior Research Staff, université de Lille, CRITEO
Examinateur : Cédric Wemmert, Professeur des universités, université de Strasbourg
Invité : Gilbert SAPORTA Professeur émérite C.N.A.M., Paris
Dans de nombreux domaines (santé, vente en ligne, …) concevoir ex nihilo une solution optimale répondant à un problème défini (trouver un protocole augmentant le taux de guérison, concevoir une page Web favorisant l'achat d'un ou plusieurs produits, ...) est souvent très difficile voire impossible. Face à cette difficulté, les concepteurs (médecins, web designers, ingénieurs de production,...) travaillent souvent de façon incrémentale par des améliorations successives d'une solution existante. Néanmoins, définir les modifications les plus pertinentes reste un problème difficile. Pour tenter d'y répondre, une solution adoptée de plus en plus fréquemment consiste à comparer concrètement différentes alternatives (appelées aussi variations) afin de déterminer celle(s) répondant le mieux au problème via un A/B Test. L'idée est de mettre en oeuvre réellement ces alternatives et de comparer les résultats obtenus, c'est-à-dire les gains respectifs obtenus par chacune des variations. Pour identifier la variation optimale le plus rapidement possible, de nombreuses méthodes de test utilisent une stratégie d'allocation dynamique automatisée. Le principe est d'allouer le plus rapidement possible et automatiquement, les sujets testés à la variation la plus performante, par un apprentissage par renforcement. Parmi les méthodes possibles, il existe en théorie des probabilités les méthodes de bandit manchot. Ces méthodes ont montré leur intérêt en pratique mais également des limites, dont en particulier un temps de latence (c'est-à-dire un délai entre l'arrivée d'un sujet à tester et son allocation) trop important, un déficit d'explicabilité des choix et la non-intégration d’un contexte évolutif décrivant le comportement du sujet avant d’être testé. L'objectif global de cette thèse est de proposer une méthode générique d'A/B test permettant une allocation dynamique en temps réel capable de prendre en compte les caractéristiques des sujets, qu'elles soient temporelles ou non, et interprétable a posteriori.


Soutenance de thèse Equations aux dérivées partielles - 27-09-2019 (14:00) - Salle de conférences IRMA
Lorenzo Sala (IRMA UMR 7501, Université de Strasbourg) : Modélisation mathématique et simulation de flux sanguins oculaires et leur interactions

Jury :

Christophe Prud'homme (Université de Strasbourg)
Giovanna Guidoboni (University of Missouri)
Marcela Szopos (Université Paris Descartes)
Angelo Iollo (Université de Bordeaux)
Kent-Andre Mardal (University of Oslo)
Stéphane Cotin (Inria - équipe MIMESIS)
Philippe Helluy (Université de Strasbourg)
Philippe Moireau (Inria - équipe MEDISIM, École Polytechnique)Les neuropathies optiques comme le glaucome sont souvent des maladies tardives, évolutives et incurables. Malgré les progrès récents de la recherche clinique, de nombreuses questions relatives à l’étiologie de ces troubles et à leur physiopathologie restent ouvertes.
De plus, les données sur les tissus postérieurs oculaires sont difficiles à estimer de façon non invasive et leur interprétation clinique demeure difficile en raison de l’interaction entre de multiples facteurs qui ne peuvent pas être facilement isolés. L’utilisation récente de modèles mathématiques pour des problèmes biomédicaux a permis de révéler des mécanismes complexes de la physiologie humaine.
Dans ce contexte très enthousiasmant, notre contribution est consacrée à la conception d’un modèle mathématique et computationnel couplant l’hémodynamique et la biomécanique de l’oeil humain. Dans le cadre de cette thèse, nous avons mis au point un modèle spécifique au patient appelé simulateur virtuel de mathématiques oculaires (OMVS), capable de démêler les facteurs multi-échelles et multi-physiques dans un environnement accessible en utilisant des modèles mathématiques et des méthodes numériques avancés et innovants. De plus, le cadre proposé peut servir comme méthode complémentaire pour l’analyse et la visualisation des données pour la recherche clinique et expérimentale, et comme outil de formation pour la recherche pédagogique.
Dans la première partie de la thèse, nous décrivons l’anatomie de l’oeil et la physiopathologie du glaucome. Ensuite, nous définissons les choix de modélisation et l’architecture mathématique de l’OMVS (partie II). Dans la partie III, nous présentons la complexe géométrie oculaire et le maillage computationnel ainsi que les nouvelles méthodes numériques que nous avons développées, à savoir la méthode de Galerkin Discontinue Hybride avec conditions limites intégrales,et la technique de décomposition d’opérateur pour résoudre les systèmes EDP-EDO couplés. La quatrième partie de la thèse rassemble toutes les bibliothèques C++ qui ont été implémentées pour créer et résoudre l’OMVS. La partie V illustre les résultats de la simulation de l’OMVS, en particulier la stratégie de vérification et de validation, ainsi que certaines expériences virtuelles significatives sur le plan clinique. Ensuite, nous proposons une étude préliminaire de quantification d’incertitude, notamment une analyse sur la propagation des incertitudes et une analyse de sensibilité à l’aide des indices de Sobol (partie VI). Enfin, dans la dernière partie de la thèse, nous en tirons les conclusions et caractérisons différents projets qui pourront être intégrés dans l’OMVS à l’avenir.


Soutenance de thèse Statistique - Jeudi 12-09-2019 (14:00) - Salle de conférences IRMA
Claire Roman (IRMA) : Étude des valeurs extrêmes en présence d'une covariable de grande dimension

Jury :

Armelle Guillou (Université de Strasbourg)
Laurent Gardes (Université de Strasbourg)
Valérie Chavez-Demoulin (Université de Lausanne)
Clément Dombry (Université de Franche-Comté)

Dernière mise à jour le 10-02-2015