• Environnement, Transition écologique, développement durable
  • Evolution des idées et des savoirs
  • Inégalités, discriminations, inclusion
  • Langues, langages, communications
  • Numérique, intelligence artificielle
  • Sciences et technologies

Modélisation Aléatoire de Paris X (MODAL'X)

Unité mixte de recherche - CNRS

Présentation générale

Comme le suggère le presqu’acronyme qui constitue son nom, ses thèmes de recherche portent principalement sur les modèles de l’aléatoire. Les recherches en mathématiques développées à MODAL’X relèvent principalement de la modélisation stochastique ou déterministe. Les thèmes de recherche couvrent un large spectre dans le champ des probabilités et des statistiques. L’unité de recherche est aussi active en analyse en interaction avec les probabilités. Son interdisciplinarité favorise l’émergence de travaux de recherche transversaux entre ces thèmes.

Contacts

  • BERTAIL Patrice
  • LEBARBIER Emilie
Site internet
39
Effectif total
36
Chercheurs & Enseignants-
Chercheurs permanents
8
Doctorants
Post-doctorants

Plan et accès

200 avenue de la République
Bâtiment Allais, entresol
92001 NANTERRE

Nos domaines de recherches

Expertises

L'unité est constituée de trois groupes ayant des thématiques spécifiques :
- Probabilité
- Statistique
- Analyse en interaction

Démarches & Méthodologies

Démarches:

Théorique et expérimentale (simulations) - Applications - Démonstrations :

  • Démarche hypothético déductive
  • Observations & recueil
  • Corpus et traitement de tout type de données :

    • Graphes
  • Réseaux Séries temporelles
  • Panel
  • Données spatio temporelles

Méthodologies de recueil:

  • Analyse juridique
  • Analyse des pratiques et des comportements
  • Analyse textuelle
  • Modélisation
  • Enquêtes
  • Machine learning

Méthodologies d'analyse:

  • Modélisation
  • Simulations
  • Tout type d'analyses statistiques et probabilistes
  • Apprentissage statistique
  • Optimisation
  • Algorythmique

Médiation scientifique

Actions de médiation autour des mathématiques auprès des scolaires et du grand public

Collaborations académiques

Inrae ; Université Paris 1, 5, 8, 11; Université Eiffel ; Université Paris-Saclay ; Agro-ParisTech ; Telecom ; Mines de Paris ; Ensae ; TSE (Toulouse school of economics) ; Université de Rennes ; Université de Cergy ; Université de Marseille ; Université d Artois ; CIMAT (Mexique) ; Imperial College London (Royaume Uni) ; AGH University, Crakow (Pologne) ; University of Minneapolis (USA) ; Université de Braga (Portugal) ; Lund university, (Suède) ; University of Zagreb(Croatie) ; Université de York (Royaume-Uni) ; Institute of Mathematics Johannes Gutenberg University Mayence (Allemagne) ; Braunschweig university (Allemagne) ; University of Warsaw, Varsovie (Pologne) ; KAUST university ( Arabie Saoudite) ; Parthenope university, Naples (Italie) ; ISI Bangalore (Inde) ; Kyoto University, Research Institute for Mathematical Sciences (Japon) ; University of Colorado Boulder (USA) ;
City University, Hong Kong- USTHK ; Universidad de Valparaiso(Chili) ; Neuchatel university (Suisse) ; San Diego university CA (USA) ; AGH university, Krakow (Pologne)

Collaborations non académiques

ANSES ; INRAE ; INSERM ; Ministère de la santé ; Datacraft ; Fondation de Cergy

Publications

https://hal.parisnanterre.fr/MODALX

Politiques publiques

Apprentissage et biais - Risques alimentaires

Environnement institutionnel

Etablissement(s) de rattachement

Composante(s) de rattachement

Ecole(s) Doctorale(s)

ScanR

https://scanr.enseignementsup-recherche.gouv.fr/organizations/200114730L