Je suis MCF à Lyon 1 depuis le 1er septembre 2024.
J'étais auparavant post-doctorante, de septembre 2023 à août 2024, en collaboration avec Sylvie Méléard, au sein de l'équipe PEIPS du Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP) de l'Ecole Polytechnique. J'étais financée par l'ERC SINGER de Sylvie Méléard.
J'étais également post-doctorante, de septembre 2022 à août 2023, au sein des équipes de David Ginsbourger et de Riccardo Gatto, dans l'Institute of Mathematical Statistics and Actuarial Science. J'ai collaboré avec le Department of BioMedical Research de Bern.
J'ai effectué ma thèse dans le laboratoire IMT de Toulouse, dans l’équipe de Probabilités, sous la direction de Patrick Cattiaux et de Manon Costa, et ai soutenu en juillet 2022.
Mon CV est disponible en anglais .
(Site mis à jour le 12/09/2024).
Je suis intéressée par de multiples processus stochastiques, en particulier ceux pouvant être appliqués à la biologie.
Dans le cadre de mon dernier post-doctorat, je travaillais sur la dynamique de lignées ancestrales, dans le cadre d'un environnement variant avec le temps.
Dans le cadre de mon premier post-doctorat, j'ai étudié des processus suivant des EDS, permettant de modéliser des changements d'efficacité de traitement médicamenteux (perte d'efficacité au cours du temps, et apparition aléatoire de traitement plus efficace). J'ai également travaillé sur l'élaboration d'un modèle de croissance de cellules et sur l'étude de son design optimal (c'est-à-dire le "meilleur choix" d'instants de prise de mesures afin d'optimiser l'estimation des paramètres du modèle). Il s'agissait d'un projet en collaboration avec le Département de recherche biomédicale de Bern (DBRM).
Lors de ma thèse, j’ai travaillé sur des processus de Hawkes, qui sont des processus temporels à sauts. Ils peuvent modéliser divers phénomènes, comme l’arrivée de séismes – ce qui est leur première application, mais est maintenant abandonnée - , la transmission d’information dans un réseau de neurones biologiques, la publication de messages sur des réseaux sociaux, etc. Je me suis intéressée à leurs propriétés asymptotiques lorsqu’ils sont non linéaires et inhibés.
Pour ce faire, j’ai travaillé sur des processus plus généraux, appelés entre autres processus cumulatifs, afin d’en tirer des inégalités de grandes déviations.
J'ai également étudié des processus suivant des équations de FitzHugh-Nagumo. Il s’agit de processus à trajectoires continues. Ces équations modélisent de manière simplifiée l’activité neuronale. Je me suis intéressée en particulier à des propriétés de propagation du chaos dans un cadre champ moyen.
J’ai également eu l’occasion pendant mon Master 1 de faire un stage dans un des laboratoires pharmaceutiques Servier, et de travailler sur des modèles pharmacologiques dits « à compartiments ».
Une partie des exposés a été présentée à distance, en visioconférence. Lorsque cela a été le cas, cela est indiqué. Par défaut, les exposés sont en présentiel.
Vous pouvez voir l'introduction sur les processus de Hawkes, ainsi qu'un aperçu de mon travail, dans les slides de l'exposé que j'ai donné au Séminaire des doctorants de Nantes.
J'ai présenté les processus cumulatifs (aussi appelé renewal-reward, ou renewal compound) dans le court exposé du Colloque JPS d'Octobre 2021 dont vous trouverez la présentation ici-même .
Cours donné en anglais. Probabilités. EDO. Applications en biologie, biochimie, économie.
Rappels de probabilités. Estimation, intervalles de confiance. Tests statistiques.
Python 3. Algorithme d'Euclide, exponentiation rapide, congruences.
Rappels de probabilités. Estimation, intervalles de confiance. Tests statistiques.
TD d'analyse et de probabilités (probabilités, suites, fonctions usuelles, dérivation, intégration et EDO)
TD d'analyse et de probabilités (probabilités, suites, fonctions usuelles, dérivation, intégration et EDO)
En Python 3. Méthode de Monte-Carlo, Modèle Gaussien, Branchement, Processus de Poisson, etc.
Etude de dynamique de lignées ancestrales, dans le cadre d'un environnement variant avec le temps.
Financée par la bourse ERC SINGER de Sylvie Méléard.
Post-doctorat sur la modélisation de l'efficacité de traitements médicamenteux. D'une part, en étudiant les propriétés stochastiques d'un processus suivant une EDS et modélisant des modifications aléatoires de traitements médicamenteux. D'autre part, en construisant avec des collègues du Département de recherche biomédicale de Bern (DBRM) un modèle de croissance cellulaire et en étudiant ses propriétés statistiques et le design optimal associé.
Financée par l'UniBE ID Grant (bourse de recherche interdisciplinaire délivrée par l'Université de Bern) délivrée au projet de Riccardo Gatto.
Sous la direction de Patrick Cattiaux et de Manon Costa.
Titre : Comportement en temps long de différents processus stochastiques en
neuroscience
Date de soutenance : 4 juillet 2022
Jury :
Lycée Champollion, Grenoble. Filière MP*, Option informatique.
ISFA
50, Avenue Tony Garnier
69366 LYON CEDEX 07
Bureau 2410