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Differentiation is the process whereby a cell acquires a specific phenotype, by differential gene expression as a function of time. This is thought to result from the dynamical functioning of an underlying Gene Regulatory Network (GRN). The precise path from the stochastic GRN behavior to the resulting cell state is still an open question. In this presentation, we detail a methodology to reduce a mechanistic model characterizing the evolution of a cell by a system of piecewise deterministic Markov processes (PDMP), to a discrete coarse-grained model on a limited number of cell types, defined as the basins of attraction of the deterministic limit. The transitions between the basins in the weak noise limit can be determined by the unique solution of an Hamilton-Jacobi equation under a particular constraint, which corresponds to the rate function associated to a Large Deviations Principle for the PDMP. We develop a numerical method for approximating the coarse-grained model parameters, and show its accuracy for a toggle-switch network. We deduce from the reduced model an analytical approximation of the stationary distribution of the PDMP system, which appears as a Beta mixture.

Les modèles d’urnes sont utilisés dans de nombreuses applications et sont un exemple fondamental de processus stochastiques de renforcement. En partant de ces modèles, nous nous intéresserons à plusieurs familles de systèmes (finis) de processus de renforcement. Différents résultats sur le comportement collectif en temps long seront présentés. La présence/absence de synchronisation sera discutée, ainsi que les vitesses de convergence en fonction de différents régimes de paramètres. Cet exposé se fonde sur des travaux en collaboration avec I. Crimaldi, P. Dai Pra, I. Minelli et M. Mirebrahimi.

Quasi-stationary distributions can be seen as the first eigenvector associated with the generator of the stochastic differential equation at hand, on a domain with Dirichlet boundary conditions (which corresponds to absorbing boundary conditions at the level of the underlying stochastic processes). Many results on the quasi-stationary distribution hold for non degenerate stochastic dynamics, whose associated generator is elliptic. The case of degenerate dynamics is less clear. In this work, together with T. Lelièvre and J. Reygner (Ecole des Ponts, France) we generalize well-known results on the probabilistic representation of solutions to parabolic equations on bounded domains to the so-called kinetic Fokker-Planck equation on bounded domains in positions, with absorbing boundary conditions. Furthermore, a Harnack inequality, as well as a maximum principle, is provided for solutions to this kinetic Fokker-Planck equation, as well as the existence of a smooth transition density for the associated absorbed Langevin dynamics. The continuity of this transition density at the boundary is studied as well as the compactness, in various functional spaces, of the associated semigroup. This work is a cornerstone to prove the consistency of some algorithms used to simulate metastable trajectories of the Langevin dynamics, for example the Parallel Replica algorithm.

Considérons la percolation de premier passage dans le réseau renormalisé Z^d/n pour d>=2 : à chaque arête e, on associe une capacité aléatoire c(e)>=0 de telle sorte que la famille (c(e))_e soit indépendante et identiquement distribuée selon une loi G. On peut interpréter cette capacité comme un débit maximal, i.e., la quantité maximale d’eau pouvant traverser l’arête par unité de temps. Considérons un domaine borné et connecté Ω de R^d et deux ensembles disjoints du bord de Ω : un part lequel l’eau peut entrer (la source) et un part lequel l’eau peut sortir (le puits). Nous nous intéressons au flot maximal : la quantité maximale d’eau pouvant entrer dans Ω par unité de temps. Un courant est une fonction sur les arêtes qui décrit la façon dont l’eau circule dans Ω. Dans cet exposé, nous présenterons un principe de grande déviation pour les courants et nous en déduirons par un principe de contraction un principe de grande déviation pour le flot maximal dans Ω.
Travail en collaboration avec Marie Théret.

A growth-fragmentation is a stochastic process representing cells with continuously growing mass, which experience sudden splitting events. Growth-fragmentations are used to model cell division and protein polymerisation in biophysics. It is interesting to ask whether these processes converge toward an equilibrium, in which the number of cells is growing exponentially and the distribution of cell sizes approaches some fixed asymptotic profile. In this work, we study a process in which the growth and splitting of an individual cell is largely independent of its mass, with the exception that the mass is bounded above, so it cannot exceed a given constant. We give precise conditions to ensure that, almost surely, the process exhibits this equilibrium behaviour, and express the asymptotic profile in terms of an underlying Lévy process.

This is joint work with Emma Horton (Inria Bordeaux).

Une factorisation d’une permutation est une façon d’écrire cette permutation comme un produit de transpositions. L’ensemble des factorisations du n-cycle (12…n), particulièrement étudié en raison notamment de ses liens avec la combinatoire algébrique, est en bijection avec un ensemble de cartes à n sommets, dont le genre est donné par le nombre de transpositions de la factorisation. J’exposerai un algorithme inspiré de cette bijection et permettant de générer une factorisation aléatoire uniforme du n-cycle dont la carte correspondante est de genre fixé.

Je montrerai également comment cet algorithme permet de décrire la limite, en un certain sens, d’une factorisation uniforme de genre donné.

Travail en collaboration avec Valentin Féray et Baptiste Louf.

In this talk, we will present a new approach to the problem of transfer learning for GANs. It allows training deep neural networks with limited computational resources in the specific context of generative models. We prove rigorously, within the framework of optimal transport, a theorem that ensures the convergence of the learning of the transferred Wasserstein GAN. It is joint work with Jean-Baptiste Gouray

Je donnerai dans cet exposé deux exemples de problèmes de contrôle stochastique consistant à optimiser un critère discontinu, dans lesquels d’une part, la fonction valeur peut être obtenue explicitement et d’autre part, le contrôle optimal est extrémal (contrôle bang-bang). Je considèrerai d’abord le problème consistant à minimiser une probabilité de ruine en temps fini pour des martingales browniennes. En calculant explicitement les probabilités de sorties d’un triangle rectangle par le mouvement brownien (en utilisant des résultats connus sur les processus de Bessel), il est possible de montrer que la fonction valeur du problème de contrôle est une solution régulière d’une EDP de la chaleur avec des conditions aux bords discontinues. J’expliquerai en quoi ce problème est utile en assurance, en biologie, ou encore en science politique. Dans un 2e temps, je montrerai comment obtenir des résultats similaires dans des problèmes de jeux différentiels à N joueurs, dont je prendrai une approximation de type champs moyen dans le régime où N est grand. Cet exposé s’appuie sur des travaux en collaboration avec Stefan Ankirchner (Jena), Christophette Blanchet-Scalliet (Lyon), Julian Wendt (Jena) et Chao Zhou (Hong Kong).

La méthode de Stein est un outil bien connu en probabilités pour construire des bornes précises sur des distances probabilistes. Initialement proposée pour l’approximation gaussienne, elle a par la suite été étendue à bon nombre de lois comme la loi de Poisson, binomiale, exponentielle, variance Gamma, et bien d’autres. Ces dernières années, cette méthode probabiliste a aussi connu un réel succès en statistique et machine learning, et a permis des développements théoriques et computationnels assez spectaculaires. Dans cet exposé, je vais donner un aperçu sur ces développements, avec un focus particulier sur une nouvelle mesure de l’impact du choix de la prior distribution en statistique bayésienne.

Les automates cellulaires forment une classe riche de systèmes dynamiques sur l’ensemble des suites symboliques. Ils servent notamment de modèles simplifiés en informatique, pour le calcul parallèle, et en physique statistique, pour étudier l’évolution de systèmes de particules. Un problème classique consiste alors à étudier les environnements laissés stable par l’évolution d’un ou plusieurs automates et en particuliers leurs mesures invariantes ou les distributions asymptotiques des itérés des automates sur une configuration aléatoire. Nous présenterons dans cet exposé plusieurs restrictions sur ces automates en fonction de la complexité de l’environnement.

Dans cet exposé, on s’intéressera à un problème de physique statistique hors équilibre : la propagation de l’énergie dans des chaînes d’oscillateurs, classiques ou quantiques, en dimension 1. Si l’énergie est l’unique quantité conservée, on s’attend dans la plupart des cas à observer un transport diffusif. Néanmoins, si le milieu est désordonné, il est possible d’observer une absence totale de transport (localisation d’Anderson et localisation à N corps), ou un transport plus lent que diffusif, dû à la présence de goulots. J’expliquerai la phénoménologie et je donnerai un modèle Hamiltonien où on peut obtenir un résultat mathématique rigoureux. L’exposé se base sur un travail en collaboration avec Wojciech De Roeck et Stefano Olla.

This talk deals with clustering when several latent class variables are considered (multiple partition clustering). Indeed, assuming that all heterogeneity in the data can be explained by one single variable is very strong, and it can be useful to consider that several blocks (or linear combinations) of variables can provide different partitions of individuals. This can reveal new lines of analysis in the data. In this framework, we present two approaches. The first one assumes the existence of several groups of variables, each leading to a different partition of the individuals [1]. It makes it possible to classify the variables into blocks, each producing a specific grouping of individuals. The model assumes the independence between blocks of variables, and in each block the independence of the variables given the cluster. An efficient approach is proposed to search for the blocks of variables as well as performing the estimation of the different partitions of the individuals. The second one assumes the existence of several classifying projections in the data [2]. It makes it possible to obtain different classifying projections and the associated partitions. The model assumes that the data are obtained based on linear combinations of classifying and non classifying variables, where each classifying variable is assumed to follow a specific mixture distribution. The parameters of the models are estimated through a generalized EM algorithm. The behavior of these models will be illustrated in simulated and real data. We will discuss how using such kind of models can give new insight from the data analysis point of view, and can be considered for further investigation. References: [1] Marbac, M. and Vandewalle, V. (2019). “A tractable multi-partitions clustering”. In: Computational Statistics & Data Analysis 132, pp. 167–179. [2] Vandewalle, V. (2020). “Multi-Partitions Subspace Clustering”. In: Mathematics 8.4, p. 597.

Dans cet exposé, nous nous intéresserons à l’estimation fonctionnelle dans un cadre non paramétrique pour des flux de données. Nous donnerons une définition et une modélisation statistique de ce type de données. Nous présenterons brièvement quelques questions relatives à l’estimation non paramétrique, lorsque l’échantillon d’apprentissage est de nature temporelle, spatiale ou spatio-temporelle et se présente sous forme de flux de données. Nous considérerons le cas d’un modèle statistique dans lequel la variable aléatoire générique est multivariée, circulaire ou de nature fonctionnelle. Des modèles classiques seront revisités dans le contexte de flux de données, et leurs propriétés asymptotiques étudiées, notamment lorsque le processus générateur des données est stationnaire ou localement stationnaire.

Dans un article publié en 2018, Le Doussal Majumdar et Schehr ont introduit une famille de distributions, indexées par un entier positif n, qui généralisent la célèbre distribution de Tracy-Widom (GUE) décrivant la loi limite de la plus grande valeur propre d’une matrice aléatoire. Plus récemment, les mêmes distributions sont apparues aussi dans la théorie des partitions aléatoires. Après une bref introduction concernant leur applications, j’illustrerai les résultats que j’ai obtenu en collaboration avec Tom Claeys et Manuela Girotti sur les grandes déviations associées à  ces distributions, et leur liens avec les équations de Painlevé.

Dans cet exposé, nous étudions l’impact d’une politique de surveillance proposée à  un agent exploitant une ressource naturelle renouvelable. Nous adoptons un modèle principal/agent en temps continu dans lequel le principal conçoit un contrat, c’est-à -dire une politique de taxes/compensations, conduisant l’agent à  un niveau d’exploitation donné. Pour un contrat donné, nous décrivons d’abord l’effort optimal de l’agent en utilisant la théorie des EDSR. Sous des hypothèses de régularité sur les coefficients, nous exprimons ensuite le contrat optimal comme la solution d’une équation d’Hamilton Jacobi Bellman. Nous étendons ensuite le résultat à  des coefficients non réguliers en fournissant des stratégies epsilon optimales à  l’aide d’un résultat d’approximation pour la fonction de valeur du régulateur. Travaux conjoints avec Idris Kharroubi (Sorbonne Université) et Thomas Lim (ENSIIE).

Many mathematical models involve input parameters, which are not precisely known. Global sensitivity analysis aims to identify the parameters whose uncertainty has the largest impact on the variability of a quantity of interest. One of the statistical tools used to quantify the influence of each input variable on the quantity of interest are the Sobol’ sensitivity indices. In this paper, we consider stochastic models described by stochastic differential equations (SDE). We focus the study on mean quantities, defined as the expectation with respect to the Wiener measure of a quantity of interest related to the solution of the SDE itself. Our approach is based on a Feynman-Kac representation of the quantity of interest, from which we get a parametrized partial differential equation (PDE) representation of our initial problem. We then handle the uncertainty on the parametrized PDE using polynomial chaos expansion and a stochastic Galerkin projection.

Talk will be in French

Ce travail est motivé par l’existence d’asymétrie lors de la division cellulaire. Après avoir examiné cette asymétrie sur des données expérimentales, nous introduisons un modèle probabiliste décrivant les divisions successives de cellules et prenant en compte deux types d’asymétrie: une asymétrie physiologique décrivant le fait que deux cellules soeurs peuvent grandir à  des vitesses différentes, et une asymétrie morphologique décrivant le fait que les tailles des deux cellules soeurs à  la division sont différentes. Dans un premier temps, nous expliciterons le caractère Malthusien de la dynamique, au sens o๠la taille de la population croit exponentiellement tandis que la distribution des tailles converge vers une distribution stable. Dans un second temps, nous étudierons les fluctuation du paramètre Malthusien en fonction des différents paramètres du modèle. Nous montrerons que sous certaines hypothèses, l’asymétrie est optimale au sens Darwinien. Ce travail est toujours en cours et est en collaboration avec Bertrand Cloez (INRAE Montpellier) et Tristan Roget (Univ. Montpellier).