KOUDOU Efoevi Angelo

Publications (revues internationales avec comité de lecture)

• Koudou, A.E. and Wesolowski, J. (2025). Independence preserving property of Kummer laws. Bernoulli, 31, 295-311. Lien
• Benjelloun, I., Lamiroy, B. and Koudou A. E. (2023). Convolutional network fabric pruning with label noise. Artificial Intelligence Review (2023). Lien
• Konzou, E., Koudou, A. E. and Gneyou (2022). New bounds for the solution and derivatives of the Stein equation for the generalized inverse Gaussian and Kummer distributions. Belgian Math. 28(3), 459-486. Lien
• Konzou, E., Koudou, A. E. and Gneyou (2021). Stein’s method in two limit theorems involving the generalized inverse Gaussian distribution. Afrika Statistika 16 (1), 2559-2584.
• Konzou, E. and Koudou, A. E. (2020). About the Stein equation for the generalized inverse Gaussian and Kummer distributions. ESAIM Proba. Stat. 24, 607-626. Lien
• Konzou, E., Koudou, A. E. and Gneyou, K. (2020). Rate of convergence of generalized inverse Gaussian and Kummer distributions to the gamma distribution via Stein’s method. and Probab.. Letters 159, 11 pp. Lien
• Koudou, A. E. and Ley, C. (2014). Characterizations of GIG laws: a survey. Surv. 11, 161-176. Lien
• Koudou, A. E. and Ley, C. (2014). Efficiency combined with simplicity: new testing procedures for Generalized Inverse Gaussian models. Test 23, 708-724. Lien
• Koudou, A. E. (2012). A Matsumoto-Yor property for Kummer and Wishart random matrices. and Probab. Letters 82, 1903-1907. Lien
• Koudou, A. E. and Vallois, P. (2012). Independence properties of the Matsumoto-Yor type. Bernoulli 18(1), 119-136. Lien
• Koudou, A. E. and Vallois, P. (2011). Which distributions have the Matsumoto-Yor property? Electronic Communications in Probability, 16, 556-566. Lien
• Koudou, A. E. (2006). A link between the Matsumoto-Yor property and an independence property on trees. and Probab. Letters 76, 1097-1101. Lien
• Koudou, A. E. and Pommeret, D. (2002). A characterization of Poisson-Gaussian families by convolution-stability. Journal of Multivariate Analysis 81, 120-127. Lien
• Koudou, A. E. and Pommeret, D. (2000). A construction of Lancaster probabilities with margins in the multidimensional Meixner class. Australian & New-Zealand J. of Statistics 42, 59-66. Lien
• Koudou, A. E. (1998). Lancaster bivariate probability distributions with Poisson, negative binomial and gamma margins. Test 7, 95-110.
• Barndorff-Nielsen, O. E. and Koudou, A. E. (1998). Tree networks with random conductivity and the (reciprocal) inverse Gaussian distribution. Advances in Applied Probability, 30, 409-424.
• Koudou, A. E. (1996). Probabilités de Lancaster. Math, 14, 247-275.
• Barndorff-Nielsen, O. E. and Koudou, A. E. (1995). Cuts in natural exponential families. Theory of Probability and Its Applications, 40, 220-229.

Enseignements effectués ces dernières années :

Machine learning :

• M2 IMSD (Ingénierie Mathématique et Science des données, Faculté des Sciences et Technologies, Nancy) et élèves ingénieurs de Telecom Nancy : apprentissage supervisé.
• M2 Probabilités et Statistique Appliquées, UFR MIM à Metz.
• Formation continue à l’Institut des Sciences du Digital, Management et Cognition (IDMC) : M2 Science des Données et Certification Data Scientist.

Analyse des données :

• TD, Mines Nancy, niveau M1 (Régression linéaire, régression logistique, analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances, analyse discriminante, fouille de données, pratique du logiciel R).
• M1 Marketing, IAE Nancy, pratique du logiciel SPSS.

Mathématiques pour la gestion, statistique inférentielle à l’IUT Nancy-Charlemagne, Niveau Licence.

Responsabilités actuelles ou récentes :

• Membre titulaire élu du CNU, section 26, 2019-2023.
• Membre élu du conseil du collégium Technologies qui regroupe les 8 IUT de Lorraine depuis 2021.
• Membre de la commission du personnel scientifique du laboratoire depuis 2023.
• Membre de la commission doctorale du laboratoire, 2017-2022.
• Co-directeur des études de 2^ème et 3^ème année, parcours GEMA (Gestion, Entrepreneuriat et Management d’Activités, formation initiale et alternants, IUT Nancy-Charlemagne) depuis septembre 2024.
• Responsable de la Licence Professionnelle Assistant de Gestion et Contrôle Financier, IUT Nancy-Charlemagne, 2022-2023.

Depuis 2024 : Co-encadrement d’un doctorant inscrit en Côte d’Ivoire au Data Science Institute de l’Institut National Polytechnique Félix Houphouët-Boigny (INPHB), Yamoussoukro. Sujet : Analyse des défaillances sur le réseau de distribution d’un poste source, à l’aide de  méthodes d’apprentissage sur graphes.

Depuis 2024 : Co-encadrement d’un doctorant inscrit en Côte d’Ivoire à l’ENSEA (École Nationale Supérieure de Statistique et d’Économie Appliquée). Sujet : Modèles de reconnaissance du français de Côte d’Ivoire.  Thèse pluridisciplinaire alliant Statistique, Machine learning et Linguistique.

Thèse d’Ilias Benjelloun : Impact du Bruit d’Annotation sur l’Evaluation de Classifieurs. Soutenue le 22 novembre 2021. Codirection avec Bart Lamiroy. Financement Région et Fédération Charles Hermite.

Thèse d’Essomanda Konzou, en cotutelle avec l’Université de Lomé (Togo). Titre : Lois Gaussiennes Inverses Généralisées, Lois de Kummer et Méthode de Stein, soutenue le 18 novembre 2020.  Financement Ambassade de France au Togo.

Encadrements d’étudiants du M2 IMSD pour le stage de fin de M2 à l’IECL (avril-septembre) :

• 2024 : B. Ndiaye. Approches mathématiques pour l’inversion de données issues de mesures d’aérosols à l’aval de sélecteurs diffusionnels. Stage effectué à l’INRS et à l’IECL. Coencadrement avec Sébastien Bau (INRS).
• 2023 : I. Said. Revue des approches mathématiques pour l’inversion de données issues de mesures d’aérosols à l’aval de sélecteurs diffusionnels. Stage effectué à l’INRS (Institut National de la Recherche et de la Sécurité) et à l’IECL. Coencadrement avec Sébastien Bau (INRS).
• 2022 : A. Nzeyimana. Analyse prédictive pour l’optimisation de production laitière. Coencadrement avec Bart Lamiroy (Loria) et Marianne Clausel (IECL).
• 2021 : E. Gounfle. Données d’Activité Physique Adaptée : modélisation, prévision. Stage effectué au CHRU et à l’IECL. Coencadrement avec Edem Allado, médecin du sport au CHRU, Jean-Marie Monnez (IECL) et Eliane Albuisson (CHRU et IECL).
• 2020 : Julien Lacour. Analyse et synthèse des travaux de Yu & Hay dans l’étude du triple saut : Etude de la modélisation des données de Motion Capture. Coencadrement avec Eliane Albuisson (IECL et CHRU de Nancy, 50%).

Encadrements de projets en M2 :

• 2020-25 : Encadrement, chaque année, de binômes d’étudiants du M2 IMSD (Ingénierie Mathématique et Science des Données) dans le cadre du « projet long » (projet d’initiation à la recherche de décembre à mars).

Projets de 3ème année (octobre à février) :

• 2022-23 : S. Kallel. Données d’Activité Physique Adaptée : modélisation, prévision.
• 2021-22 : F. Dupont. Données d’Activité Physique Adaptée : modélisation, prévision.
• 2020-2021 : M. Tounsi. Modèles de prévision de résultats de compétitions sportives.
• 2018-2019 : Thomas Eveno. Etude du comportement de classifieurs en présence d’erreurs d’étiquetage »(co-encadrement avec Bart Lamiroy).
• 2017-2018 : Nicolas Jaubourg. Estimation de la probabilité de changement de classement d’algorithmes en présence de données entachées d’erreur (co-encadrement avec Bart Lamiroy).
• 2013-14 : Elie Farhi. Loi gaussienne inverse et échantillonnage de Gibbs.
• 2012-13 : Othmane Asghir. Etude d’une marche aléatoire sur un arbre muni de résistances aléatoires de loi gaussienne inverse.
• 2009-2010 : Fan Yejun. Etude théorique et simulation d’un réseau de résistances aléatoires de loi gaussienne inverse.
• 2008-2009 : A. Bennani. Illustration de la propriété de Matsumoto-Yor par simulation.

Projet de 2ème année : 

• 2016-2017 : Rémy Cases et Matthieu Moineau : Estimation de la probabilité de modification de classement d’algorithmes en présence de données entachées d’erreur, niveau M1, co-encadrement avec Bart Lamiroy.