Encadrement Post doctoral

1. Oscar Luis Cruz González , "Substitution de modèles numériques de mécanique des fluides par des modèles d’apprentissage profond. Applications aux pathologies vasculaires ", En collaboration avec Valérie Deplano (IRPHE), démarrée en Aout 2023.

Encadrement doctoral

1. Maha Ouali, "Évaluation d'impact des mesures de sobriété énergétique : Inférence causale par contrôle synthétique construit par deep learning", Thèse CIFRE EDF, co-encadrée avec Emmanuel Flachaire, démarrée en Novembre 2023.
2. Anita Salvador, "Fusion de données IRM multi-échelles et longitudinales par apprentissage de représentation", Thèse co-encadrée avec Nicolas Duchateau, démarrée en Novembre 2023.
3. Alvaro Sanchez, "Development of a self-maturing helicopter troubleshooting function", Thèse CIFRE AIRBUS, démarrée en Octobre 2022.
4. Joris Fournel, "Deep Learning for thoracic imaging segmentation to improve cardiovascular risk prediction", soutenue le 05 Décembre 2023.
5. Florian Combes, "Modélisation des usages clients", Thèse CIFRE RENAULT, soutenue le 15 Décembre 2022.
6. Franck Jaotombo, "Apprentissage automatique et apprentissage profond pour des données médicales hospitalières structurées et non structurées", codirigée avec L. Boyer (Labo de Santé Publique), soutenue le 08 Decembre 2022.
7. David Obst, "Amélioration de la prévision par méthode de DeepLearning au moyen de données textuelles", Thèse CIFRE EDF, soutenue en Décembre 2021.
8. Mustafa EL Qumsan, "Apprentissage supervisé pour les données NGS", thèse Co-encadrée avec J. Van Helden (Techniques Avancées de Génomique Comparative), Soutenue en Décembre 2018.
9. Kamel Jebreen, "Modèles graphiques pour la classification supervisée et les séries temporelles", Soutenue le 10 Octobre 2017.
10. Pierre Michel "Sélection d'items en classification non supervisée et questionnaires auto adaptatifs". Thèse co-encadrée avec L. Boyer, Soutenue en Décembre 2016.
11. Mohamed Boucekine "Modélisation statistique du Response Shift en qualité de vie". Thèse co-encadrée avec P. Auquier, soutenue en Décembre 2015.
12. Mathias Bourel "Agrégation de modèles en apprentissage statistique". Thèse en cotutelle Franco Uruguayenne (B. Ghattas, R. Fraiman), Soutenue en Novembre 2013.
13. Carolina Crisci " Effets du changement climatique sur les écosystèmes littoraux de la Mer Méditerranée Nord-occidentale: étude de la relation entre les conditions de témpérature et la réponse biologique pendant les événements de mortalité massive"' . Thèse co-encadrée (B. Ghattas, B. Ferral), soutenue en Octobre 2011.
14. Anis Ben Ishak " Séléction de variables par les machines à vecteurs supports pour la discrimination binaire et multiclasse en grande dimension". Thèse en cotutelle Franco Tunisienne (B. Ghattas, A. Trabelsi), soutenue à l'Université de la Méditerranée le 06 Septembre 2007.

Jurys de thèses

• Farideh Bazangani, (P) « Deep Learning-Based Medical Image Generation using GANs and VAEs: Insights from MRI, PET, and Texture Synthesis », 05/12/2023, Marseille.
• Nicolas Dulac , (R) « Conception d'un système d’anticipation des écarts, suivi, diagnostic et aide à la décision de production dans le cadre de l’Industrie futur. Application à la production par fluotournage sur des pièces de grande taille », 16/12/2022, Lyon I.
• Honorine Royer , (R) « Méthodes d’apprentissage statistique mêlant approche bayésienne et deep learning », 03/11/2022, Nantes.
• Yven Amara-Ouali , (E) « Statistical modelling of electric vehicle charging behaviours », 22/09/2022, Orsay.
• Aleksandra Malkova, (E) « Reconstruction of Radio Power Maps with Deep Neural Networks in a Weakly Labeled Learning Contex », 08/07/2022.
• Charlotte Lu, (E) «Segmentation automatique d'images scanographiques de dissections aortiques à l’aide de l’apprentissage profond», Thèse de médecine, Limoges, 15/10/2021.
• Christelle Haikal, (E) «Applications actuelles des réseaux de neurones pour l'étude des lésions hépatiques en IRM: revue systématique de la littérature et étude préliminaire dans notre centre.», DES radiologie, Marseille, 20/09/2021.
• Mohamed Abdi Khaire, (R) «Contribution `a l’analyse et `a la mod ́elisation de la dynamique spatio-temporelle du taux d’incidence des arboviroses `a Djibouti», soutenue le 16/07/2021 à Clermont Ferrand.
• Marie Milliet de Faverges, (E) «Développement et implémentation de modèles apprenants pour l'exploitation des grandes gares», soutenue le 16/10/2020 au CNAM.
• Marius Bartcus, (E) «Bayesian non-parametric parsimonious mixtures for model-based clustering», soutenue le 28/10/2015 à Toulon.
• T. Boussemart, (E) «Etude prédiction histologique des tumeurs parotidiennes à l'aide des paramètres quantitatifs de l'IRM de perfusion». Soutenue en Mars 2015 à Aix Marseille Université
• Zaid Shawket, (E) «Propriétés arithmétiques et statistiques des fonctions digitales restreintes», soutenue le 22 Juillet 2011 à Marseille.
• Paola Bermolen, (E) «Modéles probabilistes et statistiques pour la conception et l'analyse des systèmes de communications», soutenue le 26/02/2010 à Telecom ParisTech devant le jury: F. Baccelli, D. Rossi, S. Fdida, M. Ajmone-Marsan, G. De Veciana, B. Ghattas, D. Kofman, G. Perera.
• Frederico Rodríguez Teja, (E) «Metodologias Cooperativas para la Clasificación del Tráfico en Internet», soutenue en Décembre 2009 à Montevideo devant le jury: E. Grampin Castro, H. Cancela, B. Ghattas, P. Belzarena. (Mémoire de Master Rechecher en Informatique).
• Julie Peyre, (E) «Analyse statistique des données issues des biopuces à ADN», soutenue le 10/05/2005 devant le jury: A. Antoniadis, F. D'alché-buc, S. Degerine, M. Dutreix, B. Ghattas, I. Gijbels, S. Lambert Lacroix.
• Nadine Ansaldi, (E) «Contribution des méthodes statistiques à la quantification de l'agrément de conduite», soutenue le 22/11/2002, C. Derquenne, B. Ghattas, G. Le Calvé, J.F. Marcotorchino, G. Oppenheim, J.P. Raoult, Y. Tourbier.

Comité de suivi de thèses

• Mohamed Bahi YAHIAOUI , «Réduction des temps de calcul et propagation efficace des incertitudes pour la simulation des gaz de fission », 2023, Université de Grenoble.
• Quentin FERRE , « Tirer parti des combinaisons d'éléments cis-régulateurs », 2021, Université d'Aix Marseille.
• Aref ASADI , « Modélisation de dégradation de système de production d'énergie : fonction de répartition empirique et tests d'adéquation pour processus stochastique », 2023, Université de Troyes.
• Diane MANZON , « Développement de nouveaux outils en plans d'expériences adaptés à l'approche Quality by Design (QbD) dans un contexte biologique », 16/04/2021, Marseille.

Encadrement de mémoires (Master, LP, écoles)

1. V. Malcuit, V. De Pierrefeu, Yann Frendo, PI CentraleSupelec, 2020-2021, Segmentation sémantique de scan médicaux.
2. P. Rakower, F. Mollard, PI CentraleSupelec, 2020-2021, Détection de failles dans des coupes structurales.
3. A. Skalli, M. Dhmine, M. Ndiaye, M2 DataScience, 2020-2021, MP, Captionning.
4. N. Duffaut, J. Alexis, B. Journet, N. mohamed , LP GTSBD, 2020-2021, MP, Captionning interface.
5. M. Dhmine, M2 DataScience, 2020-2021, MP, Classification multi label.
6. K. Skalli, M. Dhmine, M. Ndiaye, M2 DataScience, 2020-2021, MP, Captionning.
7. A. Rhermini, P. Desmarchelier, E. Vincent, PI CentraleSupelec, 2019-2020, Question Answering sur des données géologiques.
8. S. Diao, M2 DataScience, 2019-2020, MP, CUBT(Clustering using Unsupervised Binary Trees)
9. J. Cheukam Ngouonou, S. Diao; M2 DataScience, 2019-2020, MP, les modèles ZIP
10. O. Doughmi, H. Dahaoui, A. LODI, M2 DataScience, 2019-2020, MP, La segmentation sémantique non supervisée d'images.
11. KM Dagnon, OB Tayewo, A. Tabet Ibrahim, M2 DataScience, 2019-2020, MP, Génération automatique de texte par deep learning
12. S. Egloh, A. Latrèche, S. Nait, LP GTSBD, PT, 2019-2020, Captionning de schémas structuraux.
13. A. Benbacer, M2 IMSA 2019, Clustering en Big Data.
14. K. Eltarr, S. Partinico, S. Massinissa, M2 DataScience, 2018-2019, mini projet, Clustering de donnés textuelles
15. A. Gabor, LP GTSBD, 2018-2019, Gestion et analyse statistique de site web commercial.
16. R. Gros, P. Luzeaux, M. Pleskof,PI CentraleSupelec, 2017-2018, Patrimoine Muséal et Deep Learning.
17. C. Moyen, F. Massin, M. Srati, S. Traki, PI CentraleSupelec, 2016-2017, Identification d'une oeuvre d'art par Deep Learning.
18. F. EL MBARKI, R. Bour, T. LAVOLE, O. Puche, ENSAI Janvier-Avril 2016, Arbres de décision non supervisés.
19. J.B. Queyrie, M. Giraud R. Westerlynck, T. Blanc, ENSAI, 2015-2016. Optimisation du transport de patients dialysés.
20. G. Boumah, T. Julian, LP GTSBD, 2013-2014, Analyse de partitions qui évoluent dans le temps.
21. I. Bah, L. Perron, LP GTSBD, 2013-2014, Simulations avec les réseaux bayésiens.
22. P. Borniambuc, M2 IMSA, 2013-2014, Les réseaux bayésiens: modélisation de l'interaction entre les régions anatomiques du cerveau.
23. Nicolas Edwards, Sylvain Humbertclaude, Anne-Marie Stoliaroff-Pepin, ENSAI, année, 2013-2014, Classification non supervisée de données discrètes par arbres de décision.
24. Sydney Bécu, Lubin Lemarchand, Xavier Loizeau, ENSAI, 2013-2014, Etude de l'évolution de partitions: Application aux données de cytométrie de flux.
25. Bourgueudieu, T., M2 Professionnel IMSA, 2012-2013, Les arbres de décision non supervisés.
26. Najemedine, L., Hadj, Y., L3 Professionnel GTSBD, 2012-2013, Traitement de données de cytométrie de flux.
27. Presentalis, K., M2 Professionnel IMSA, 2011-2012, Les modèles ZIP.
28. Al alawi, T., Hadj, Y., L3 Professionnel GTSBD, 2011-2012, Optimisation de la taille d'échantillons pour l'estimation des proportions des catégories de déchets à l'échelle nationale.
29. Ryk, F., L3 Professionnel GTSBD, 2010-2011, Etude des modèles prédictifs non paramétriques avec interfaçage Web
30. Nakjiengchanh, S., Chippaux, K., L3 Professionnel GTSBD, 2010-2011, Gestion de colles : Mise en place de base de données, Analyse de résultats saisis.
31. Nussli, A., Bouscarle, F., M2 Professionnel IMSA, 2010-2011, Indices de comparaison de partitions.
32. Coste, T., Ecole d'ingénieur ISTIL, Lyon, 2010-2011, Les arbres de régression pour des séries temporelles.
33. Ben Abderrahmane, R., M2 Professionnel MINT, 2009-2010, CART non supervisé.
34. Letev A., Michel P., M1 Mathématiques, 2009-2010, Modèles non linéaires et application en écotoxicologie.
35. Nguyen T., M1 Mathématiques, 2009-2010, Loi de Poisson avec Inflation de zéros, simulation, estimation et régression: application à des données de pêche en Atlantique.
36. Cugliari J., M2 Professionnel MINT, 2007-2008, CART et séries temporelles.
37. G. Ferreira, Master de Mathématiques (Montevideo), 2007-2008, Variables importance in Random Forests.
38. J. Piccini, A. Roche., Master de Mathématiques (Montevideo), 2007-2008, Regression Trees with functional explanatory variables.
39. F. Rodrigo, F. Benvenidas, G. Tejera, Master Informatique (Montevideo), 2007-2008, Predicting flow class in data networks.
40. M. Bourel, A. Mesa, Master de Mathématiques (Montevideo), 2007-2008, Boosting Multiclass.
41. I. Machado, M. Pons, S. Marroni, Master de Mathématiques (Montevideo), 2007-2008, Aprendizaje automático: aplicación a datos de captura incidental de tortugas marinas.
42. L. Barros, N. Da Silva, Master de Mathématiques (Montevideo), 2007-2008, Modelando el Comercio Mundial de Carne Bovina, Aplicación de Redes Bayesianas
43. I. Alvarez, A. Castrillejo, Master de Mathématiques (Montevideo), 2007-2008, Redes Bayesianas: una aplicación con simulaciones.
44. A. Moraes, P. Vilanova, Master de Mathématiques (Montevideo), 2007-2008, Analysis of a bias effect in a tree-based variable importance measure.3
45. Mostefa Kara S., M2 Professionnel MINT, 2006-2007, Importance des variables par les SVM.
46. Noti B., M1 Mathématiques, 2005-2006, Least Angle Regression.
47. Foulon I., M1 Mathématiques, 2005-2006, Modélisation de l'interaction entre les protéines, utilisation des algorithmes EM.
48. Rossi P., Aichaoui L., M2 Professionnel MINT, 2004-2005, Analyse de séquences d'ADN par Gibbs Sampling.
49. Zago M., M2 Recherche Informatique, 2003-2004, Réseaux bayésiens sur des classes de gènes pour la modélisation des interactions.
50. Traskine M., M2 Professionnel MINT, 2003-2004, Discrétisation de données de Biopuces.
51. Zago M., DESS MINT, 2002-2003, Arbres de décision bagging et boosting.
52. Rey Robert D., DESS MINT, 2002-2003, "Arbres de décision obliques"
53. Deragopian Sandrine., Vidal G., DESS MINT, 2002-2003, "CART Multivarié"
54. Traskine M., DEA Informatique, 2002-2003, "Réseaux bayésiens, applications aux données transcriptom"
55. Tsvetelina Nikolaeva., Todorov K., ESM2, 2002-2003, " Classifications et apprentissage"
56. Kone M., Lap-Tak C., Maîtrise de Mathématiques, 2002-2003, " Champs de Markov , estimation et simulations"
57. Kien L., Villes V., DESS de Mathématiques pour l'Ingénieur, 2001-2002, "Les Support Vector Machines"
58. Brezzia L., Cochard A., DESS de Mathématiques pour l'Ingénieur, 2000-2001, Estimation Bootrap de paramètres de modèles de régression linéaire.
59. Califano M., Sanchez M., DESS de Mathématiques pour l'Ingénieur, 1999-2000, Réechantillonnage adaptatif pour l'analyse discriminante linéaire.

Encadrement de stages

• Lola GIBERNAU, L3 Mathématiques, Février 2023. Segmentation sémantique d'images médicales.
• Ali ALBEASH, M2 IA et santé publique, Février-Juillet 2023. Segmentation sémantique d'images médicales.
• Nelly AGOSSOU, M1 Economie, Mai-Aout 2023. Inférence Causale et séries temporelles.
• Dhalil BELLO, Magistère Economie 2, Mai-Septembre 2023. Processus de poissons homogènes et non homogènes.
• Yedidia AGNIMO, ENSAE, Juillet-Septembre 2023. Construction de stemma à partir de documents manuscrits.
• Antoine PINTO, Magistère Economie, Mai-Septembre 2021. Clustering in Big Data.
• Dan BUSNACH, Magistère Economie, Mai-Septembre 2021. Prédiction de séries temporelles en grande dimension.
• Kenza SKALLY, M2 Data Science, Avril-Septembre 2021. Stage Airbus.
• Ben ILBOUDO, Magistère Economie, Mai-Juin 2021. Prévision de la réanimation pour les patients COVID19.
• Yousra KASBANI, M1 Data Science, Mai-Juin 2021. Interface shiny pour les surfaces de réponse.
• Arthur PEJOUT, Ecole Centrale Marseille, Avril-Septembre 2020. Stage TOTAL, NLP.
• Guillaume MERCUIT VOYANT, Ecole Centrale Marseille, Avril-Septembre 2020. Stage APHM, Imagerie médicale.
• Sambou DIAO, M2 Data Science, Avril-Septembre 2020. CUBT en Big Data.
• Etienne Vincent, CentraleSupelec, Avril-Septembre 2020. Analyse de shémas structuraux.
• Lamia MOUTIQ, Centrale Marseille, mini stage 2020. La segmentation sémantique.
• Tahar MOUMEN, Centrale Marseille, mini stage 2020. Les arbres de décision non supervisés.
• Henry Dalati, M2 CCI, Avril-Septembre 2019, Mise au point de la procédure de la classification non-supervisée.
• Pablo Vitale, ENSAI, Avril-Septembre 2018. Automatisation de légendes pour des schémas structuraux.
• Joris Fournel, M2 IMSA, Avril-Septembre 2017. Segmentation sémantique d'IRM du muscle.
• Germain Rola, M2 IMSA, Avril-Septembre 2016. Importance des variables dans les arbres de décision non supervisés.
• Ahlam Chaieb, ESSAI Tunis, Avril-Aout, 2014. Les arbres de décision non supervisés.
• Paul Borniambuc, M2 IMSA, Avril-Aout, 2014. Les réseaux bayésiens.
• Thomas Coste, EPU (Ecole Polytechnique Universitaire de Lyon, filière Mathématiques Appliquées et Modélisation), 2011-2012, Les arbres de décisions pour séries temporelles.