Labellisation automatique de données en grande dimension par transport optimal

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Le problème de l’optimisation d’un coût de transport (par exemple d’un tas de sable vers un trou à l’aide d’une pelle et d’un seau) tel que formulé par Gaspard Monge au 18ème siècle conduit, depuis récemment, à de nouvelles techniques numériques pour le statisticien. Dans cet exposé, on présentera comment la combinaison des outils du transport optimal de mesures de probabilités avec les algorithmes stochastiques permet de résoudre des problèmes de labellisation automatique de données en grande dimension. A titre d’exemple, on considérera un problème issu de la bio-informatique sur la classification automatique de populations cellulaires dans un échantillon biologique à partir de données obtenues par la technique de cytométrie en flux.