Séminaire et Groupe de Travail « Probabilités et statistiques » — Archive 2025

L’orateur du seminaire donnera un exposé introductif sur les processus ponctuels de Gibbs avec interaction sommable (même à portée finie) basé sur le minicours https://arxiv.org/abs/1701.08105 

The Gibbs point processes (GPP) constitute a large class of point processes with interaction between the points. The interaction can be attractive, repulsive, depending on geometrical features whereas the null interaction is associated to the so-called Poisson point process. In a first part, we present several aspects of finite volume GPP defined on a bounded window in Rd. In a second part, we introduce the more complicated formalism of infinite volume GPP defined on the full space Rd. Existence, uniqueness and non-uniqueness of GPP are non-trivial questions which we will discuss in the talk. The DLR equations, the GNZ equations will be presented as well.

In this talk, we discuss the question of Gibbs point processes in R^d with pairwise interactions that are not integrable at infinity. A standard example is the Riesz potential of the form g(x)=1/|x|^s where s<d. This setting has a long history, notably because the case s=d-2 corresponds to the classical Coulomb potential, which arises from electrostatic theory. We will first address the existence of the process in the infinite volume regime when a neutralizing background is introduced (this model is known as Jellium in theoretical physics). Subsequently, we will discuss the rigidity of such point processes, specifically hyper-uniformity and number rigidity. We will provide a state-of-the-art review and present numerous conjectures and open problems.

(Exceptionnellement, le séminaire aura lieu à Metz et sera diffusé en visio en salle de conférence à Nancy.)

Dans cet exposé, je vais décrire comment étudier un modèle probabiliste sur le groupe unitaire U(N), motivé par la théorie de Yang–Mills, à l’aide de la théorie des représentations. Plus précisément, nous verrons que la fonction de partition du modèle admet un développement asymptotique dont les coefficients sont liés aux nombres de Hurwitz, et la démonstration passe par un couplage de partitions aléatoires q-uniformes. Travail en collaboration avec Mylène Maïda (Université de Lille).

Le calcul des rapports de constante de normalisation joue un rôle important dans la modélisation statistique. Deux exemples notables sont les tests d’hypothèses dans les modèles à variables latentes et la comparaison de modèles en statistique bayésienne. Dans ces deux cas, le rapport de vraisemblance et le facteur de Bayes sont définis comme le rapport des constantes de normalisation des distributions a posteriori. Nous proposons dans cet article une nouvelle méthodologie qui estime ce rapport en utilisant le principe de l’approximation stochastique. Notre estimateur est consistant et asymptotiquement gaussien. Sa variance asymptotique est plus faible que celle de l’estimateur populaire bridge sampling. En outre, il est beaucoup plus robuste lorsque les supports des deux distributions non normalisées considérées se chevauchent peu. Grâce à sa définition en ligne, notre procédure peut être intégrée dans un processus d’estimation dans les modèles à variables latentes, ce qui permet ainsi de réduire l’effort de calcul. Les performances de l’estimateur sont illustrées par une étude de simulation et comparées à celles de deux autres estimateurs : le ratio importance sampling et le bridge sampling.

In this work, the joint parametric estimation of the drift coefficient, the scale coefficient, and the jump activity index in stochastic differential equations driven by a symmetric stable Lévy process is considered based on high-frequency observations. Firstly, the LAMN property for the corresponding Euler-type scheme is proven, and lower bounds for the estimation risk in this setting are deduced. Therefore, when the approximation scheme experiment is asymptotically equivalent to the high-frequency observation of the solution of the considered stochastic differential equation, these bounds can be transferred. Secondly, since the maximum likelihood estimator can be time-consuming for large samples, an alternative Le Cam’s one-step procedure is proposed in the general setting. It is based on an initial guess estimator, which is a combination of generalized variations of the trajectory for the scale and the jump activity index parameters, and a maximum likelihood type estimator for the drift parameter. This proposed one-step procedure is shown to be fast, asymptotically normal, and even asymptotically efficient when the scale coefficient is constant. In addition, the performances in terms of asymptotic variance and computation time on samples of finite size are illustrated with simulations. This talk is based on joint work with Alexandre Brouste and Laurent Denis.

(Exposé en français.)

Dans cette présentation, nous nous intéressons aux processus à multiples retours à la moyenne. Nous aborderons l’estimation des paramètres du processus d’Ornstein-Uhlenbeck (OU), qui présente un retour à la moyenne. Pour cela, nous proposons un estimateur basé sur les observations du supremum, en utilisant une méthode de pseudo-vraisemblance. Nous démontrerons la consistance et la normalité asymptotique de cet estimateur et illustrerons son efficacité à l’aide de données simulées et réelles.
Nous évoquerons également brièvement le processus CKLS à seuil, qui présente plusieurs retours à la moyenne, en discutant des méthodes d’estimation des paramètres de dérive et de volatilité, ainsi que des avantages d’une modélisation multi-seuils.

Nous présenterons un test de rapport de vraisemblance pour détecter la présence d’une rupture faible dans la moyenne conditionnelle d’une classe de modèles CHARN.
Nous présenterons notre étude du comportement asymptotique de la statistique de test sous l’hypothèse nulle d’absence de rupture, et sous une suite d’alternatives locales de présence d’une rupture de faible amplitude.
Enfin, nous présenterons les résultats des simulations numériques que nous avons effectuées pour illustrer nos résultats théoriques.

De nombreuses structures combinatoires admettent, au sens large, une notion d’irréductibilité : les graphes peuvent être connexes, les permutations indécomposables, les polynômes irréductibles, etc. Nous nous intéressons à la probabilité qu’un tel objet pris au hasard soit irréductible, lorsque sa taille tend vers l’infini. Dans cet exposé, nous discutons de quelques méthodes qui nous permettent d’obtenir les asymptotiques pour cette probabilité de manière commune. Nous montrons que les coefficients apparaissant dans ces asymptotiques sont entiers et qu’ils peuvent être interprétés comme des suites de comptage d’autres classes combinatoires “ dérivées ”. De plus, nous obtenons certaines probabilités asymptotiques qu’un objet combinatoire aléatoire ait un nombre donné de composantes irréductibles. Nous appliquons notre approche aux graphes connexes, aux graphes orientés fortement connexes, aux tournois irréductibles, aux surfaces à petits carreaux, aux permutations indécomposables, aux couplages parfaits indécomposables, aux cartes combinatoires, etc. Enfin, à l’aide de la théorie des espèces, nous traitons également le modèle G(n,p) de Erdős–Rényi.

Cet exposé est basé sur les travaux en commun avec Thierry Monteil et Sergey Dovgal.

Dans cet exposé, je présenterai quelques travaux en cours avec Nicolas Fournier. Nous nous intéressons à des modèles simples décrivant le mouvement d’une particule dans un gaz. Une particule est alors représentée par un processus aléatoire décrivant sa position et sa vitesse et nous étudions le processus de position lorsque le taux de collision tend vers 0. Nous nous placerons dans le cas où l’équilibre (en vitesse) est à queue lourdes, et ne possède pas de moment d’ordre 2. Lorsque le processus de position n’est pas restreint à un domaine, et vit dans tout l’espace, il est assez clair que ce dernier converge en loi vers un processus $\alpha$-stable, lorsque le taux de collision tend vers 0. Nous étudions alors le cas où la particule est réfléchie dans un domaine convexe de la manière suivante : lorsqu’elle touche le bord du domaine, elle est “redémarrée” avec une vitesse dirigée vers l’intérieur du domaine, et distribuée selon une mesure de probabilité donnée. Nous montrons que la position de la particule converge en loi vers un processus $\alpha$-stable réfléchi dans le domaine. Après avoir introduit le modèle, j’expliquerai comment nous construisons le processus limite en “recollant” ses excursions, et je donnerai quelques éléments de preuve concernant la convergence en loi.

In this talk, we consider the problem of testing for the sphericity of a collection of random vectors. It is well known that in the classical elliptical model, testing for rotational symmetry of the underlying distribution is equivalent to testing that a scatter parameter is a multiple of the identity matrix. We consider the more general model of random vectors with elliptical directions introduced by R.H. Randles and present a few scenarios where testing for sphericity is still equivalent to testing that the scatter parameter is a multiple of the identity. These new scenarios include, for instance, non-classical settings where some dependence of a rather general form studied here for the first time may be present between observations. We study, under these new assumptions, the behavior of the classical spatial sign test and show that under certain mild assumptions, the test is asymptotically valid and has the same local asymptotic power as in the classical elliptical scenario. We then show that, contrary to some commonly held belief, the spatial sign test enjoys some local asymptotic optimality properties when it comes to testing for sphericity when the underlying distribution is strongly heavy-tailed.

(L’exposé sera en français, avec des slides en anglais.)

Un modèle classique de polytope aléatoire proposé par Renyi et Sulanke dans les années 60 consiste à fixer un corps convexe K de R^d, à y choisir n points aléatoires indépendants et uniformément distribués, et à en prendre l’enveloppe convexe K(n). L’asymptotique, pour d fixé et n tendant vers l’infini, du volume de K(n) a été reliée à l’analyse des corps flottants de K par Bárány et Larman dans les années 80. Certaines idées derrière ce lien ont été généralisées dans le « théorème de l’epsilon-net » prouvé par Haussler et Welzl au début des années 90.

Je donnerai une introduction à ces notions, avec l’idée d’aborder lors d’une éventuelle seconde séance, un travail commun avec Imre Bárány, Matthieu Fradelizi, Alfredo Hubard et Günter Rote sur la généralisation du lien polytope aléatoire/corps flottant au cas où la mesure uniforme sur K est remplacée par une mesure plus générale (https://doi.org/10.5802/ahl.44).

Première de deux séances par le même orateur. La deuxième séance, qui devait avoir lieu la semaine prochaine, est anticipé à une date de la même semaine: possiblement le mercredi 2 avril. On fixera un creneaux pendant ce premier groupe de travail.

We study a system of partial differential equations (PDEs) with interconnected obstacles and Neumann-type boundary conditions on a smooth bounded domain D. This system is the Hamilton-Jacobi-Bellman system of equations associated with multidimensional switching problem in finite horizon when the state process is constrained to live in the domain D. We prove the existence of a unique continuous viscosity solution. The existence of a viscosity solution is obtained using a probabilistic approach which connects the system of PDEs to a system of backward stochastic differential equations, where randomness is constrained to stay in the domain D. The second main result consists in verifying the maximum principle, which ensures the comparison between any viscosity sub-solution and super-solution of the PDEs system. This guarantees the uniqueness and continuity of the solution.

Réunion d’équipe des permanents

Statistical methodology for spatial point patterns has traditionally focused on Euclidean data and planar surfaces. However, with recent advances in 3D biological imaging technologies targeting protein molecules on a cell’s plasma membrane, spatial point patterns are now being observed on complex shapes and manifolds whose geometry must be respected for principled inference. Consequently, there is now a demand for tools that can analyse these data for important scientific studies in cellular and micro-biology. Motivated by studying the spatial distribution of LPS proteins on the surface of E-Coli, we develop the fundamental functional summary statistics for the analysis of point patterns to general convex bounded shapes and demonstrate how they can be used to test for complete spatial randomness. We then develop their multi-type extensions, together with a test for independence of the component marginal processes. To support these methods, we introduce a plug-in estimator for the intensity of a spatial point process on a manifold. We conclude with a discussion on how these methods can readily be extended to a class of non-convex shapes. This talk will aim to provide an accessible overview of the references below.

References:

Ward, E.A.K. Cohen, N. M. Adams. Testing for complete spatial randomness on 3-dimensional bounded convex shapes. Spatial Statistics, Vol. 41, 2021.

Ward, H. S. Battey and E. A. K. Cohen. Nonparametric estimation of the intensity function of a spatial point process on a Riemannian manifold. Biometrika, Vol. 110, 2023.

Kumar, P. Inns, S. Ward, V. Lagage, J. Wang, R. Kaminska, S. Uphoff, E. A. K. Cohen, G. Mamou and C. Kleanthous. Immobile lipopolysaccharides and outer membrane proteins differentially segregate in growing Escherichia coli. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122 (10), 2025

Ward, E. A. K. Cohen and N. M. Adams. Functional summary statistics and testing for independence in marked point patterns on the surface of three-dimensional convex shapes. Spatial Statistics, Vol. 67, 2025

Deuxième de deux séances.

Un modèle classique de polytope aléatoire proposé par Renyi et Sulanke dans les années 60 consiste à fixer un corps convexe K de R^d, à y choisir n points aléatoires indépendants et uniformément distribués, et à en prendre l’enveloppe convexe K(n). L’asymptotique, pour d fixé et n tendant vers l’infini, du volume de K(n) a été reliée à l’analyse des corps flottants de K par Bárány et Larman dans les années 80. Certaines idées derrière ce lien ont été généralisées dans le « théorème de l’epsilon-net » prouvé par Haussler et Welzl au début des années 90.

Je donnerai une introduction à ces notions, avec l’idée d’aborder lors d’une éventuelle seconde séance, un travail commun avec Imre Bárány, Matthieu Fradelizi, Alfredo Hubard et Günter Rote sur la généralisation du lien polytope aléatoire/corps flottant au cas où la mesure uniforme sur K est remplacée par une mesure plus générale (https://doi.org/10.5802/ahl.44).

Réunion d’équipe permanents

What happens if we want to study the convergence of discontinuous real-valued stochastic processes, which is often the case for modelling purposes? For example, think of tracking the evolution of the population size of living species, where deaths are instantaneous negative jumps… In 1956, Skorokhod proposed a topology on the space of discontinuous functions, which is predominant today. The aim of this talk is to explain the simple and intuitive ideas underlying the construction of Skorokhod to facilitate its understanding, without going in the depth of technical proofs. If we have time, we will introduce measure-valued processes, with biological motivations, and explain how the Skorokhod construction can be generalized to more complex spaces such as these measure spaces.

Even if the present talk is self-contained, it can be seen as an introduction to the GdT of May, 22. I will also present my work about measure-valued processes during the GdT SIMBA of April, 24 (14h, Salle de Conférences). You are warmly welcome to attend one of these to discover some of my PhD research!

First, we introduce c`adl`ag measure-valued processes, with biological motivations. We focus on the
construction with Poisson point measures and the useful martingale properties it entails. Then, we
present a general convergence result for these measure-valued processes. We insist on the topological
difficulties encountered, related to Skorokhod spaces. Thus, even if it is self-contained, this talk can
be seen as a natural continuation of the GdT of May, 15.
Note that I also present this work during the GdT SIMBA on April, 24 (14h, Salle de Conf´erences),
with a focus on the new results we obtain compared to the existing literature. This is joint work with
Nicolas Champagnat and Coralie Fritsch

9h10 Les organisateurs Introduction

9h15-9h50 Rémi Peyre Les QCM bayésiens.
9h55-10h30 Alexis Anagnostakis A strong joint invariance principle for the Conditional Moment Matching Random Walk.

11h00-11h35 Edouard Strickler Comportement du mouvement brownien conditionné au confinement d’une diffusion sur un intervalle.
11h40-12h15 Pascal Moyal Extensions du modèle d’appariement aléatoire: Impatience, et hypergraphes.

Réunion d’équipe enseignements

Les systèmes de particules sont des outils souvent utilisés pour modéliser des populations interagissant entre elles et/ou avec un environnement extérieur. Je présenterai un modèle appelé N-BMP (N-processus de Markov branchant) dans lequel les particules ont des trajectoires indépendantes sur la droite réelle, et se séparent en deux (on parle de branchement) à des instants aléatoires successifs indépendants et distribués selon une loi exponentielle. Pour garder une population de taille constante au cours du temps, la particule la plus basse est tuée à chaque instant de branchement. Je poserai la question de la limite hydrodynamique de ce processus, c’est-à-dire le comportement du processus obtenu quand le nombre N de particules tend vers l’infini. Le cas où les particules ont des trajectoires browniennes a notamment été étudié depuis 2017, et mis en relation avec un problème à frontière libre associé à l’équation de la chaleur. Je présenterai les résultats que nous avons obtenus, qui donnent un cadre plus général dans lequel le N-BMP a une limite hydrodynamique, en faisant intervenir une frontière analogue à celle qui apparaît dans le cas brownien. Travail en collaboration avec Jean Bérard.

Cet exposé porte sur les algorithmes stochastiques pour le traitement séquentiel des données. Après un rappel des techniques classiques d’approximation stochastique, je présenterai des contributions récentes concernant le développement et l’analyse d’algorithmes avancés tels que Full AdaGrad et les méthodes de Newton stochastiques. Les applications incluent la régression en ligne, l’estimation de la médiane géométrique et des cadres plus généraux. Nous discuterons des garanties théoriques, des propriétés de convergence et des expériences numériques.

Wei Lu est maître de conférences à la FST à Nancy dans notre équipe depuis le 1er septembre.

The study of combinatoric properties of tilings on lattice models has a long history of interactions with both computability (e.g. the undecidability of the domino problem) and statistical physics (e.g. the Peierls argument), but the joining of those two interfaces is relatively recent. Notably, the question “chaotic temperature dependence” originates from the spin-glass literature, and has been active for the last two decades.

In this context, chaoticity can be summarised as the fact that no converging behaviour can occur in a given model as its temperature goes to 0. First formally established for an infinite spin alphabet, this property was later refined using a finite alphabet with long-range 1D interactions, and then finite-range interactions in higher dimensions.

In this talk, I will notably focus on how the simulation of Turing machines within tilings has played a key role in this evolution, up to and including a realisation result on the zero-temperature limit accumulation sets of chaotic models.

(L’exposé sera en français.)

Nous discuterons de la limite de faible intensité d’une mosaïque de Poisson-Voronoï, alias « ideal Poisson-Voronoi tessellation » (IPVT). Dans l’espace hyperbolique de dimension d, une simple description poissonienne de la cellule qui contient l’origine (cellule zéro) permet d’étudier des propriétés fines des tuiles de l’IPVT. Cette description poissonienne de l’IPVT reste simple dans d’autres cas, tels que le produit cartésien de plans hyperboliques.

Exposé basé sur un travail en collaboration avec Nicolas Curien, Nathanaël Enriquez, Russell Lyons et Meltem Ünel (à paraître sur Ann. Probab.), et sur 2412.00822.

Avec des réalisations physiques de la cellule zéro de l’IPVT de l’espace hyperbolique tridimensionnel dans le modèle de la boule de Poincaré (« bijou »).

Les structures de régularités permettent de construire des théories de solutions afin de résoudre des équations aux dérivées partielles stochastiques (EDPs).
Après une introduction aux structures de régularité, nous verrons qu’il est possible de les interpréter dans un cadre catégorique via la théorie des espèces combinatoires.
Nous verrons ensuite deux applications de ce point de vue, tout d’abord un théorème de Y. Bruned et V. Dotsenko, puis un préprint récent de Y. Bruned et P. Laubie.

Dans ce groupe de travail, l’orateur presentera les grandes lignes de sa recherche actuelle et future.

In this Groupe de travail the speaker will present some ideas for current/future research.

The aim of this presentation is to show different results obtained in the field of semi-Markov processes focusing on risk/reliability indicators and related statistical inference aspects. The first part concerns discrete-time semi-Markov processes which are defined in a finite state space. Theoretical results are obtained in terms of evaluation and statistical estimation of risk indicators such as the mean time to failure. The asymptotic behavior of the empirical estimators is studied in the case of one single (large) trajectory. The results are illustrated on both real and simulated wind data. The second part of the presentation concerns partially observed semi-Markov chains such as the hidden Markov renewal and the hidden semi-Markov chains. Statistical estimation results are presented for reliability indicators such as the failure occurrence rate. In the third part, we present bootstrap estimators of risk indicators when the state space is discrete along with posterior concentration rates of the kernel density when the state space is continuous.

(Exposé en français avec des diapositives en anglais.)

Stochastic partial differential equations (SPDEs) are a major subject of current research in probability and analysis, with rich methodologies for studying existence and regularity. At the same time, SPDEs are increasingly used as statistical models for spatially and temporally structured data, where inference requires learning unknown parameters or functions from observations. In this talk, we consider Bayesian inference for the reaction function in a stochastic reaction-diffusion equation, based on a single solution trajectory observed continuously in space over a fixed time interval. We place a Gaussian process prior on the reaction function and derive posterior contraction rates in a novel asymptotic regime in which the spatial domain grows while the observation horizon remains fixed. In this setting, the SPDE solution becomes spatially ergodic and converges to a stationary process, which allows us to prove concentration inequalities for spatial averages of the solution. The proofs combine tools from Malliavin calculus – most notably the Clark–Ocone formula – with sharp bounds on the marginal densities of the SPDE.

Le but de cet exposé sera d’étudier le comportement limite d’arbres de Bienaymé-Galton-Watson conditionnés à avoir un grand nombre de sommets, dont un nombre fixé de feuilles ou de nœuds internes. Dans le premier cas, nous obtiendrons un résultat universel quelle que soit la loi de reproduction. En revanche, le conditionnement par le nombre de sommets et de noeuds internes donnera lieu à une diversité de comportements asymptotiques selon les propriétés de la loi de reproduction, allant de phénomènes de condensation à des structures d’arbres plus allongées.

Programme disponible ici.

Plus d’informations ici.

We study the optimal transport problem on the real line with the cost given by the distance, a setting in which solutions (called optimal transport plans) are typically non-unique. The first part of the talk presents a decomposition theorem: every optimal transport plan admits a unique decomposition into components, each acting on a specific region where the mass moves forward, moves backward, or remains stationary. Building on this structure, the second part investigates the behaviour of an entropically regularized version of the problem as the regularization parameter tends to zero. A natural candidate for the limit is constructed from our decomposition together with a Strassen-type theorem for a strengthened stochastic order. When the source and target distributions are sufficiently singular, the entropic minimizers converge to this plan. In general, all limit points satisfy a structural property known as weak multiplicativity.

Single-cell data yield profound insight into the complex nature of molecular feature distributions. However, they also pose statistical analysis challenges. A key challenge is the intricate geometry of these distributions, which requires non-linear analysis methods. We propose a kernel-based framework for comparing conditions in single-cell experiments that allows non-linear comparisons of different cell populations. In this talk, I will explain how embedding the data in an infinite-dimensional reproducing kernel Hilbert space (RKHS) facilitates non-linear operations on the data via linear operations in the feature space. I will present a linear model in the RKHS and introduce a truncated kernel Hotelling-Lawley statistic with an associated kernel trick. This statistic has been shown to have an asymptotic chi-squared distribution, which allows to quantify the significance of the test results. The functionality and flexibility of the proposed approach will be demonstrated on scRNA-Seq data obtained in the context of cerebral arteries profiling. The goal of this analysis is to gain insight into the appearance of intracranial aneurysms.