Maître de Conférences en mathématiques appliquées Université de Bordeaux - MARS

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1 MARIE CHAVENT Maître de Conférences en mathématiques appliquées Université de Bordeaux - MARS Mariée, 2 enfants, Née le 5 mai 1969 à Versailles, Nationalité Française Web : Courriel : marie.chavent@u-bordeaux.fr Situation actuelle Maître de Conférences HDR en mathématiques appliquées à l'université de Bordeaux, collègue Sciences et Technologie. Titulaire de la PES depuis octobre Qualifiée PR en section 26 en 2009 et Membre de : - l équipe Probabilités et Statistique de l Institut de Mathématiques de Bordeaux, UMR l équipe projet CQFD, INRIA Bordeaux Sud-Ouest. Expérience professionnelle Maître de Conférences à l Université de Bordeaux, Collège Sciences et Technologie, UF Mathématique et interactions Délégations INRIA de 6 mois au sein de l'équipe projet CQFD Maître de Conférences à l Université Bordeaux 2, UFR Sciences et Modélisation Délégation CNRS de 6 mois à l Institut de Mathématiques de Bordeaux Délégation CNRS de 6 mois à l Institut de Mathématiques de Bordeaux Maître de Conférences à l IUT Michel de Montaigne, Université Bordeaux ATER à l Université Panthéon-Assas Paris-II.

2 Titres et diplômes 2008 Habilitation à diriger les recherches, Université Bordeaux 1. Contributions en classification automatique et en réduction de dimension. Rapporteurs : A. Bar-Hen Université Paris V P. Besse INSA de Toulouse G. Govaert Université de Technologie de Compiègne 1997 Doctorat de Mathématiques Appliquées, Université Paris-IX Dauphine. Analyse des données symboliques, une méthode divisive de classification. Rapporteurs : A. Guénoche Institut de Mathématiques de Luminy G. Saporta CNAM Directeurs de thèse : E. Diday (Université Paris IX) et Yves Lechevallier (Inria Rocquencourt) 1993 DEA MAI, Mathématiques Appliquées à l Ingénierie, Université Paris-IX Dauphine DEUG, Licence et Maîtrise MASS, Université Paris-IX Dauphine. Responsabilités collectives Responsabilités administratives locales Créatrice et responsable avec F. Caron, R. Genuer et A. Todeschini du groupe de lecture SMILING in Bordeaux (Statistical MachIne LearnING Reading Group) Responsable avec B. Bercu de la spécialité de master Modélisation Statistique et Stochastique (Master MIMSE) de l Université de Bordeaux Membre de la commission de spécialistes section 26 de l Université Bordeaux Responsable du séminaire Probabilités-Statistique de l Institut de Mathématiques de Bordeaux Elue au conseil du laboratoire de Mathématiques Appliquées de Bordeaux (MAB). Responsabilités et mandats nationaux Membre élue au Conseil National des Universités (CNU) en 26ème section Membre élue au Conseil de la Société Française de Statistique (SFdS) en tant que secrétaire adjointe ( ) et webmestre ( ). Organisation de colloques, conférences, journées d étude 2013 Membre du comité d organisation de Statlearn 13, 8-9 avril à Bordeaux Présidente du comité d organisation des Premières Rencontres R, 2-3 Juillet 2012 à Bordeaux Trésorière adjointe des 41èmes Journées de Statistique, mai 2009 à Bordeaux

3 2004 Présidente du comité d organisation des 11èmes rencontres de la Société Francophone de Classification. Comités de programme 2014 Membre du comité de programme des 3èmes Rencontres R, Montpellier Membre régulière du comité de programme des rencontres de la Société Francophone de Classification Membre du comité de programme des journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances. Comités de sélection et jurys 2014 Membre du jury du concours CR2 INRIA Bordeaux Sud-Ouest Membre de trois comités de sélection MCF 26 (IUT de Vannes, Université de Poitiers, ISPED, Université Bordeaux 2) Membre d'un comité de sélection MCF 26 à l'université Toulouse Membre expert du jury du concours externe CNRS d ingénieur d étude. Responsabilités éditoriales Activité de rapporteur : Advances in Data Analysis and Classification (ADAC), Computational Statistics and Data Analysis (CSDA), Neural Processing Letters (NEPL) Pattern Recognition Letters, IEEE Trans. on Fuzzy System, Mathématiques et Sciences Humaines, Revue des Nouvelles Technologies de l'information (RNTI) Co-éditrice invitée du numéro spécial Classification et Fouille des Données de la Revue des Nouvelles Technologies de l'information. Invitations Invitations internationales Mai 2015 : Invitée une semaine à l université de Porto par P. Brito. Janvier 2014 : Invitée une semaine à l Université du Queensland par B. Liquet. Juin 2008 : Conférencière invitée (dans une session invitée) 18th International Conference on Computational Statistics, Porto, Portugal. Invitation nationale Mai 2014 : GDR MASCOT-NUM, working meeting «Mixed-Data», IHP Paris. Avril 2014 : Journée thématique de la SFC, Stratégies de Classification Non-Supervisées, IHP Paris. Fév : Séminaire du SAMM, Paris 1. Juin 2008 : Groupe de travail ECAIS, Journée Méthodes Statistiques et Pollution, INSA Rouen. Nov : Séminaire académique du Master ECD, Université Lyon2. Janv : Séminaire de Probabilité et Statistique du LMA, Université de Pau

4 Valorisation de la recherche Programmes de recherche et contrats Projet InterLabex CPU-TRAIL - Sujet : Méthodes statistiques avancées pour l analyse de base de données multidimensionnelles d imagerie cérébrale. - Porteurs : J. Saracco (IMB) et B. Mazoyer (Groupe d Imagerie Neurofonctionnelle). - Financement du post-doctorat de Solveig Badillo ANR ADAPTEAU : Adaptation aux Variations des Régimes Hydrologiques dans l Environnement Fluvio-Estuarien de la Garonne-Gironde. - Programme : changements Environnementaux Planétaires et Sociétés (CEP&S). - Tâche 3 : Modélisation et intégration des variables environnementales, sociodémographiques et socio-économiques. - Porteur : D. Salles (Irstea). - Financement de la thèse d Amaury Labenne Projet région PSI : Psychology and Sounds Interactions. - Sujet : Prédiction de l état de vigilance à partir de signaux électroencéphalographiques (EEG). - Porteur : P. Legrand (Université de Bordeaux et Inria). - Financement de la thèse de Laurent Vézard Air Breizh : organisme de surveillance de la qualité de l air en Bretagne Danone - Sujet : Identification et recherche de la contribution de sources de particules fines sur l agglomération de Saint Malo. - Porteurs : M. Chavent et H. Guégan (ARCANE-CENBG). - Tâche : contrat d accompagnement du monitorat conseil de V. Kuentz. - Porteurs : M. Chavent et J. Saracco (Institut Polytech. Bordeaux) VNF : Voies Navigables de France APR Particules - Sujet : Définition de la méthodologie statistique d une enquête par sondage des navigants plaisanciers sur le canal des deux mers. - Porteur : J. Saracco (Inst. Polytech. Bordeaux). - Programme : PRIMEQUAL/PREDIT du MEDAD et de l'ademe. - Sujet : Développement de modèles source-récepteur adaptés à la quantification des sources de pollution atmosphérique. - Porteur : M. Chavent et H. Guégan (ARCANE-CENBG) MAAPAR : Ministère de l'agriculture, de la Pêche et des Affaires Rurales. - Sujet : Traitement statistique des informations sur les incendies de forêts. - Porteur : M. Chavent

5 CEA-CESTA - Sujet : Recherche de règles de décision par discrimination et régression non standard. - Porteur : M. Chavent Projet européen SODAS : Symbolic Official Data Analysis System. - Implémentation du programme de classification divisive de ma thèse au prototype de logiciel d'analyse de données symboliques SODAS. Développement de packages R - Le package ClustOfVar dédié au clustering de variables quantitatives, qualitatives ou mixtes. - Le package PCAmixdata dédié à l'analyse factorielle de données mixtes. Encadrement de thèses et autres travaux Encadrement du post-doctorat de Solveig Badillo Titre : Advanced statistical methods for analysis of multidimensional databases of human brain imaging. Financement : projet InterLabex CPU-TRAIL. Co-encadrants : J. Saracco (Inst. Polytech. Bordeaux et Inria), B. Mazoyer (Groupe d'imagerie Fonctionelle GIN) Encadrement de la thèse d'adrien Todeschini Titre : Elaboration et validation d'un système de recommandation bayésien. Financement : Co-encadrant : Evollis-INRIA. F. Caron (Université d'oxford et Inria) Encadrement de la thèse d'amaury Labenne Titre : Approche Statistique du diagnostic territorial par la notion de qualité de vie. Financement : ANR ADAPT'EAU et Irstea. Co-encadrants : V. Kuentz (Irstea), J. Saracco (Inst. Polytech. Bordeaux et Inria) Encadrement de la thèse de Laurent Vézard Titre : Réduction de dimension en apprentissage supervisé. Application à l'étude de l'activité cérébrale. Financement : projet région Aquitaine PSI. Co-encadrants : P. Legrand (Université de Bordeaux et Inria), F. Faïta (Université de Bordeaux). Thèse soutenue en décembre 2013 à l'université Bordeaux 1. Laurent Vézard est actuellement Dataminer engineer chez Ezakus

6 Encadrement de la thèse de Vanessa Kuentz Titre : Contribution à la réduction de dimension. Financement : bourse MENRT. Co-encadrant : Jérôme Saracco (Inst. Polytech. Bordeaux et Inria). Thèse soutenue en novembre 2009 à l Université Bordeaux 1. Vanessa Kuentz est ingénieur de recherche à Irstea. Présentation synthétique des enseignements Depuis 2007, j ai effectué les enseignements suivants : Bases en Statistique 36 h TD L1 MIASH (2008- ) Modélisation Statistique 18h C + 18h TD L3 MASS (2013- ) Modèles de Régression 10h C + 12h TD M1 MIMSE ( ) Analyse de la Variance 10h C + 12h TD M1 MIMSE ( ) Analyse des données quantitatives 10h C + 12h TD M1 MIMSE ( ) Analyse des données qualitatives 10h C + 10h TD M2 MIMSE ( ) Scoring 14h C M2 MIMSE (2010- ) Logiciel SAS 14h cours/tp M1 MIMSE ( ) Projet Informatique 12h TD M2 MIMSE ( ) TER 12h TD M1 MIMSE ( ) Encadrement de stage de M2 1 à 3 / an M2 MIMSE Avant 2007, en tant que maître de conférences à l IUT Michèle de Montaigne et ATER à l Université Panthéon-Assas, j ai effectué les enseignements suivants : Statistique et informatique de base ( ) Analyse ( ) discriminante Cours-TD Cours-TD Filière Bibliothèques-Médiathèques, IUT Michel de Montaigne, Bordeaux 3 Master Modélisation UFR Sciences et Modélisation, Bordeaux 2 Statistiques ( ) Cours-TD Institut EGID (Environnement, Géo-Ingénierie et Développement), Bordeaux 3 Introduction à l analyse des données ( ) Cours Master et DIU Médecine Tropicale, Bordeaux 2 Mathématiques (1996) TD DEUG Sciences Economiques, Paris II Statistiques (1996) TD DEUG AES, Paris II - 6 -

7 Thèmes de recherche Mes thèmes de recherche en statistique appliquée s articulent autour de la réduction de dimension, la classification et l analyse de données multidimensionnelles. Mon activité de recherche sur ces thématiques a donné lieu à plusieurs collaborations pluridisciplinaires, projets de recherches et contrats. Mes principales thématiques sont : - L analyse factorielle de données mixtes (quantitatives et qualitatives).! 1 article publié, 1 article soumis, 1 package R. - La classification de variables.! 2 articles, 1 acte de conférence, 1 package R. - Sélection de variables et classification de signaux électroencéphalographiques (EEG).! 1 article, 3 actes de conférences et 1 package R en préparation. - La régression semi-paramétrique au moyen de méthodes de type SIR (Sliced Inverse Regression).! 3 articles. - La gestion des données manquantes en Analyse des Correspondances Multiples par des méthodes itératives d approximation de matrices.! 1 article. - La classification de données décrites par des intervalles.! 4 articles et 4 actes de conférences. - La classification hiérarchique descendante monothétique.! 3 articles et 2 actes de conférences. Collaborations pluridisciplinaires 2012 Application de la rotation orthogonale en Analyse des Correspondances Multiples en sociologie culturelle. Collaboration avec Z. Lakatos (Université Polytechnique et Economique de Budapest). 2 communications orales et publication des résultats dans sa thèse de doctorat Application de la méthode DIVCLUS-T en comptabilité financière. Collaboration avec C. Bessieux-Ollier et E. Walliser de l Université de Montpellier. 2 articles : Rev. Française de Gestion, Int. J. Account., Auditing and Performance Evaluation Classification sous contraintes de contiguïté pour la définition d échelles spatiales et le calcul d indicateurs de risque phytosanitaire. Collaboration avec F. Vernier (Irstea) et Y. Lechevallier (Inria Rocquencourt). 1 article dans les actes de COMPSTAT Identification et quantification de sources de pollution par des méthodes de factorisation de matrices sous contraintes de positivité. Collaboration avec H. Guégan (ARCANE - CENBG). 2 articles : Environmetrics et CSBIGS Application de la méthode DIVCLUS-T en comptabilité financière. Collaboration avec H. Stolowy (groupe HEC). 1 article à European Accounting Review

8 2002 Elaboration de taxonomies de familles de végétaux à partir de la composition en acides gras de leurs feuilles. Collaboration avec S. Mongrand (laboratoire de Biogenèse Membranaire UMR 5200 CNRS). 2 articles à Phytochemistry Etude de la contamination par le mercure de certaines catégories de poissons consommés en Guyane française. Collaboration avec A. Boudou et R. Maury Brachet (UMR CNRS 5805 EPOC). 1 chapitre de livre et un article à la Revue Modulad Recherche d'une typologie de la peau humaine saine. Collaboration avec C. Guinot (CE.RIES centre de recherches sur la peau humaine saine de Chanel) et M. Tenenhaus (groupe HEC). 1 article dans la Revue de Statistique Appliquée. Liste classée des publications Articles dans des revues avec comité de lecture [1] Vézard, L., Legrand, P., Chavent, M., Faita-Ainseba, F., Trujillo, L., EEG classification for the detection of mental states, en révision mineure à Applied Soft Computing (2015). [2] Chavent, M., Girard, S., Kuentz, V. Liquet, B. Nguyen, T.M.N., and Saracco, J., A sliced inverse regression approach for data Stream. Computational Statistics 29, (2014). [3] Kuentz-Simonet, V., Lyser, S., Candau, J., Deuffic, P., Chavent M., and Saracco, J. Une approche par classification de variables pour la typologie d observations : le cas d une enquête agriculture et environnement. Journal de la SFdS 154:2, 37-63, (2013). [4] Chavent, M., Kuentz., V., and Saracco, J., Orthogonal Rotation in PCAMIX. Advances in Classification and Data Analysis 6, , (2012). [5] Chavent, M., Liquet, B., Kuentz V., and Saracco, J., ClustOfVar: An R Package for the Clustering of Variables. Journal of Statistical Software 50, 1-16, (2012). [6] Josse, J., Chavent, M., Liquet B., and Husson, F., Handling missing values with Regularized Iterative Multiple Correspondence Analysis. Journal of classification 29, , (2012). [7] Chavent, M., Kuentz, V., Liquet B., and Saracco J., Sliced Inverse Regression for stratified population. Communications in Statistics - Theory and methods 40, , (2011). [8] Chavent, M., Liquet B. and Saracco J., A semiparametric approach for multivariate sample selection. Statistica Sinica 20, , (2010). [9] Chavent, M., Guégan, H., Kuentz, V., Patouille, B., and Saracco J., PCA and PMF based methodology for air pollution sources identification and apportionment. Environmetrics 20, , (2009). [10] Chavent, M. and Saracco J., Central tendency and dispersion measures for intervals and hypercubes. Communications in Statistics - Theory and methods 37, , (2008)

9 [11] Chavent, M., Guégan, H., Kuentz, V., Patouille, B. and Saracco J., Air pollution sources apportionment in a french urban site. Case Studies in Business, Industry and Government Statistics journal 1, , (2007). [12] Chavent, M., Briant O., and Lechevallier, Y., DIVCLUS-T: a monothetic divisive hierarchical clustering method. Computational Statistics and Data Analysis 32, , (2007). [13] Chavent, M., Kuentz, V. and Saracco, J., Analyse en Facteurs : présentation et comparaison des logiciels SAS, SPAD et SPSS. La Revue Modulad 37, 1-30, (2007). [14] Chavent, M., De Carvhalo, F. de A.T., Lechevallier, Y., and Verde, R., New Clustering methods for interval data. Computational Statistics 21, , (2006). [15] Carvhalo, F. de A.T., Souza, R. M.C.R., Chavent, M., and Lechevallier, Y., Adaptative Hausdorff Distances and Dynamic Clustering of Symbolic Interval Data. Pattern Recognition Letters 27, , (2006). [16] Chavent, M., Carvhalo, F. de A.T., Lechevallier, Y., and Verde, R., Trois nouvelles méthodes de classification automatique de données symboliques de type intervalle. Revue de Statistique Appliquée 51, 5-29, (2003). [17] Chavent, M. and Patouille, B., Calcul des coefficients de régression et du PRESS en régression PLS1. La Revue de Modulad 30, 1-9, (2003). [18] Chavent, M., Lacomblez, C., Boudou, A., and Maury-Brachet, R., Contamination par le mercure et classification d'espèces en écotoxicologie : approche classique, approche symbolique. La Revue Modulad 26, 19-32, (2001). [19] Chavent, M., Guinot, C., Lechevallier, Y., and Tenenhaus, M., Méthodes divisives de classification et segmentation non supervisée : recherche d'une typologie de la peau humaine saine. Revue de Statistique Appliquée 47, 87-99, (1999). [20] Chavent, M., A monothetic clustering method. Pattern Recognition Letters 19, , (1998). [21] Chavent, M. and Touati, M., Recodage et classification symbolique d'un tableau de données temporelles. Application à l'étude du comportement d'utilisateurs. Revue de Statistique Appliquée 45, 73-88, (1997). Article soumis [22] Chavent, M., Kuentz, V., Labenne, A., and Saracco, J., Multivariate analysis of mixed data: The PCAmixdata R package, arxiv: [stat.co] Articles dans des revues à comité de lecture d'autres disciplines [23] Bessieux-Ollier, C., Chavent, M., Kuentz V., and Walliser, E., The mandatory adoption of IFRS on intangibles: upheaval or inertia? The case of France. Int. J. Accounting. Auditing and Performance Evaluation 8, , (2012). [24] Bessieux-Ollier, C., Chavent, M., Kuentz, V., and Walliser, E., L adoption en France des normes IFRS relatives aux incorporels. Revue française de gestion 207, , (2010). [25] Guégan, H., Leminh, Q., Chavent, M., Patouille, B., and Bourquin P., Identification et Quantification des contributions relatives des sources de poussières fines en milieu urbain. Pollution atmosphérique , , (2008)

10 [26] Chavent, M., Ding, Y., Fu, L., Stolowy, H., and Wang, H., Disclosure and determinants studies: An extension using the divisive clustering method. European Accounting Review 15, , (2006). [27] Mongrand, S., Badoc, A., Patouille, B., Lacomblez, C., Chavent M., and Bessoule J.J., Chemotaxonomy of the Rubiaceae family based on leaf fatty acid composition. Phytochemistry 66, , (2005). [28] Lacomblez, C., Chavent, M., and Patouille, B., Analyse des données statistiques en zone méditerranéenne. Préventique Sécurité 77, 8-11, (2004). [29] Mongrand, S., Badoc, A., Patouille, B., Lacomblez, C., Chavent, M., and Cassagne, C. Taxonomy of gymnospermae: multivariate analyses of leaf fatty acid composition. Phytochemistry 58, , (2001). Articles de conférences avec publication des actes [30] Vezard, L., Legrand, P., Chavent, M., Faita-Ainseba, F., Clauzel, J., Trujillo, L. (2014), Classification of EEG signals by evolutionary algorithm. In: Advances in Knowledge Discovery and Management Volume 4, F. Guillet, B. Pinaud, G. Venturini, D. Zighed (editors), Studies in Computational Intelligence, vol. 527, pp , Springer. [31] Todeschini, A., Caron, F., and Chavent, M., Probabilistic Low-Rank Matrix Completion with Adaptive Spectral Regularization Algorithms. In NIPS 2013, , (2013). [32] Vézard, L., Legrand, P., Chavent, M., Faita-Ainseba, F., and Trujillo, L., Detecting mental states of alertness with genetic algorithm variable selection. In IEEE Congress on Evolutionary Computation 2013, , (2013). [33] Brito, P. and Chavent, M., Divisive Monothetic Clustering for Interval ans Histogram-valued Data. In ICPRAM 1, , SciTePress, (2012). [34] Vézard, L., Legrand, P., Chavent, M., Faita-Ainseba, F., and Clauzel, J., Classification de données EEG par algorithme évolutionnaire pour l'étude d'états de vigilance. In Revue des Nouvelles Technologies de l Information 23, Hermann-Editions, , (2012). [35] Chavent, M, Kuentz, V., and Saracco, J., A Partitioning Method for the clustering of categorical variables. In Classification as a Tool for Research, Springer, 90-99, (2010). [36] Chavent, M., Lechevallier, Y., Vernier, F., and Petit, K., Monothetic divisive clustering with geographical constraints. In COMPSTAT 2008, Physica-Verlag, 67-76, (2008). [37] Chavent, M. and Lechevallier, Y., Empirical comparison of a monothetic divisive clustering method with the Ward and the k-means clustering methods. In Data Science and Classification, Springer, 83-90, (2006). [38] Chavent, M., Normalized k-means clustering of hyper-rectangles. In: Proceedings of the ASMDA 2005, , (2005). [39] Chavent, M., An Hausdorff distance between hyper-rectangles for clustering interval data. In Classification, Clustering and Data Mining Applications, Springer, , (2004). [40] Chavent, M. and Lechevallier, Y., Dynamical Clustering of interval data. Optimization of an adequacy criterion based on Hausdorff distance. In Classification, Clustering and Data Analysis, Springer, pp , (2002)

11 [41] Chavent, M. and Stephan, V., From Generalization to clustering in the Relational Database Context. In KESDA 1998, Eurostat's collection Theme 9: Research and development, , (1999). Chapitres de livre [42] Legrand, P., Vezard, L., Chavent, M., Faita-Ainseba, F., Clauzel, J., Trujillo, L. (2014), Feature extraction and classification of EEG signals. The use of a genetic algorithm for an application on alertness prediction. In: Guide to Brain-Computer Music Interfacing, E. Miranda, J. Castet, B. Knapp (editors), pp , Springer. [43] Chavent, M. (2007). Species Clustering via Classical and Interval Data Representation. In Selected contributions in data analysis and classification, Brito, P., Cucumel, G., Bertrand, P., Carvahlo, F. Eds., pp , Springer. [44] Chavent, M. (2000). Criterion-Based Divisive Clustering for Symbolic Objects. In: Analysis of symbolic data, Bock, H.-H., Diday, E. Eds., pp , Springer. [45] Chavent, M. and Bock H.H. (2000). Clustering Problem, Clustering Methods for Classical Data. In: Analysis of symbolic data, Bock, H.-H., Diday, E. Eds., pp , Springer. Rapports de recherche [46] Chavent, M., Kuentz, V., Saracco, J., Rotation in Multiple Correspondence Analysis: a planar rotation iterative procedure. Cahiers du GREThA , [47] Chavent, M., Kuentz, V., Saracco, J., Clustering of categorical variables around latent variables. Cahiers du GREThA , [48] Chavent, M., Briant, O., Lechevallier, Y., DIVCLUS-T: a new descendant hierarchical clustering method. Rapport interne du MAB, U-05-15, Communications 51 communications dans des conférences internationales (COMPSTAT, IFCS, ASMDA, USE R, CARME) et nationales (Journées de Statistique, Rencontres de la SFC, AGROSTAT, JMS, EGC). La liste, les résumés et les transparents sont disponibles à l adresse suivante :