Alex Podgorny

Présentation

Je suis doctorant en statistique à l'Institut de Recherche Mathématique Avancée de Strasbourg, sous la direction de Laurent Gardes. Mes recherches portent sur l’analyse des quantiles extrêmes conditionnels en grande dimension, la réduction de dimension pour l'estimation d'indices de queue, et les approches de machine learning pour l’étude d’événements rares.

Mon CV est disponible ici (PDF).

Recherche

Résumé

Ma thèse s’inscrit dans le domaine de la statistique des valeurs extrêmes et s’intéresse plus particulièrement à l’étude et à l’estimation des quantiles extrêmes de distributions conditionnelles en grande dimension. Elle repose sur trois axes principaux : (1) la construction d’intervalles de confiance pour les quantiles extrêmes dans les domaines d’attraction généraux, (2) le développement d’une méthode originale de réduction de dimension pour l’estimation de l’indice de queue conditionnel, et (3) une étude comparative de différentes approches modernes (machine learning, réduction de dimension) pour l’estimation de quantiles conditionnels extrêmes.

Articles

• Gardes, L., Maistre, S., and Podgorny, A. (2025). Asymptotic confidence intervals for extreme quantiles in a maximum domain of attraction, Electronic Journal of Statistics, 19(1), 1103–1132. [HAL]
• Gardes, L., and Podgorny, A. (2025). Dimension reduction for the estimation of the conditional tail-index, Scandinavian Journal of Statistics, à paraître. [HAL]
• Gardes, L., and Podgorny, A. (2025). Extreme Conditional Quantile Estimation in High Dimensions: A Comparative Study, Preprint. [HAL]

Conférences

• A. Podgorny. Asymptotic confidence interval for extreme quantiles, 13th International Conference on Extreme Value Analysis (EVA 2023), Université de Milan, mai 2023.
• A. Podgorny. Réduction de dimension pour l’estimation de l’indice des valeurs extrêmes conditionnel, 55e Journées de Statistique (JdS 2024), Université de Bordeaux, mai 2024.

Enseignement

J’ai enseigné la biostatistique à l'université de Strasbourg :

• En Licence 2, de 2022 à 2025
• En Licence 3, de 2022 à 2024