Juliette Chevallier

Inria Sophia Antipolis · Maasai team · juliette.chevallier (@) inria.fr

Je suis actuellement en post-doctorat au sein de l'équipe inria Maasai à Sophia Antipolis et du laboratoire J.A. Dieudonné, Université Côte d'Azur, à Nice. Je travaille avec Charles Bouveyron, Pierre-Alexandre Mattei et Frédéric Precioso.

J'ai effectué ma thèse au Centre de Mathématiques Appliquées de l'École polytechnique, sous la direction de Stéphanie Allassonnière.

J'ai soutenu ma thèse le 26 septembre 2019 devant le jury composé de :
  • Directrice de thèse : Stéphanie Allassonnière (Université Paris-Descartes),
  • Rapporteurs : Jean-Michel Marin (Université de Montpellier) & Stefan Sommer (Université de Copenhague),
  • Président du jury : Eric Moulines (École polytechnique),
  • Examinateurs : Nicolas Vayatis (ENS Paris-Saclay) & Christian Robert (Université Paris-Dauphine),
  • Invitée : Laure Fournier (Hôpital Européen Georges Pompidou).
Mon manuscrit est disponible ici et les slides de ma présentation .

Mon CV en version française et anglaise.
 

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 Recherche

 Thèmes de recherche

Thèmes de recherche à venir...

 Publications

Liste de mes publications disponibles sur HAL. Lien vers mon profil Google Scholar.

Acte de conférences
  1. Learning spatiotemporal piecewise-geodesic trajectories from longitudinal manifold-valued data. Juliette Chevallier, Stéphane Oudard et Stéphanie Allassonnière. Advances in Neural Information Processing Systems 30, Long Beach, CA, USA, Décembre 2017.
Pré-publications
  1. A new class of EM algorithms. Escaping local maxima and handling intractable sampling. Stéphanie Allassonnière et Juliette Chevallier. 2020.
  2. A coherent framework for learning spatiotemporal piecewise- geodesic trajectories from longitudinal manifold-valued data. Juliette Chevallier, Vianney Debavelaere et Stéphanie Allassonnière. 2020.

 Travaux non-publiés

Thèse de doctorat

Thèse effectuée au Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP, École polytechnique, Palaiseau) sous la direction de Stéphanie Allassonnière.

Modèles statistiques et algorithmes stochastiques pour l’analyse de données longitudinales à dynamiques multiples et à valeurs sur des variétés riemanniennes.

J'ai soutenu ma thèse le 26 septembre 2019 devant le jury composé de :

  • Directrice de thèse : Stéphanie Allassonnière (Université Paris-Descartes),
  • Rapporteurs : Jean-Michel Marin (Université de Montpellier) & Stefan Sommer (Université de Copenhague),
  • Président du jury : Eric Moulines (École polytechnique),
  • Examinateurs : Nicolas Vayatis (ENS Paris-Saclay) & Christian Robert (Université Paris-Dauphine),
  • Invitée : Laure Fournier (Hôpital Européen Georges Pompidou).

Mon manuscrit est disponible ici et les slides de ma présentation .

Mémoire de magistère

Travaux d'initiations à la recherche réalisés lors de ma scolarité à Orsay, tous compilés dans mon mémoire de magistère.

  • M2 · Modèle de pseudo métamorphoses pour le recalage difféomorphique de courbes et surfaces.
    Encadré par Joan Alexis Glaunès, MAP5, Université Paris-Descartes, Paris, France.
    Mots-clés : géométrie différentielle, analyse fonctionnelle.
  • M2 · Espaces de formes et courbure.
    Encadré par Joan Alexis Glaunès, MAP5, Université Paris-Descartes, Paris, France.
  • M1 · Représentations linéaires du groupe symétrique.
    Encadré par Pierre-Guy Plamondon, LMO, Université Paris-Sud, Orsay, France.
  • L3 · Modélisation mathématique d’une infection par le Virus de l'Immunodéficience Humaine (VIH).
    Encadré par Hervé Le Meur, LMO, Université Paris-Sud, Orsay, France.

 Communications

Exposés et Posters
  • Séminaire des jeunes mathématicien·ne·s, Juin 2020, Institut de Mathématiques d'Orsay (à distance) ;
  • Séminaire Maasai, Mai 2020, Inria Sophia-Antipolis (à distance) ;
  • Séminaire Explique-moi..., Janvier 2020, Institut de Mathématiques d'Orsay ;
  • Séminaire "Images Optimisation et Probabilités", Mai 2019, Institut de Mathématiques de Bordeaux ;
  • Séminaire "Signal et Apprentissage", Avril 2019, Institut de Mathématiques de Marseille ;
  • Séminaire du CMLA, Avril 2019, ENS Paris-Saclay, Cachan ;
  • Séminaire des doctorant·e·s du CMAP et du CMLS, Janvier 2019, École polytechnique, Palaiseau ;
  • Machine Learning Journal Club, Mai 2018, École polytechnique, Palaiseau ;
  • Session poster, Congrès NeurIPS, Décembre 2017, Long Beach, Etats-Unis. Poster ;
  • Séminaire de rentrée, Master Mathématiques pour les Sciences du Vivant, Octobre 2016, Université Paris-Saclay, Orsay.
Écoles d'été
  • DS3 · Data Sciense Summer School, Juin 2018, École polytechnique, Palaiseau ;
  • DS3 · Data Sciense Summer School, Septembre 2017, École polytechnique, Palaiseau ;
  • Statistiques non-linéaires, Juin 2017, UCPH, Copenhague, Danemark.

 Autres activités

Responsabilités administratives
  • 2018-2019 : Co-organisatrice du séminaire des doctorant·e·s du CMAP et du CMLS ;
  • 2018 : Organisatrice de la journée des doctorant·e·s de 2ème année.
Comité de relecture
  • NeurIPS : Neural Information Processing Systems ;
  • ICML : International Conference on Machine Learning.

 Diffusion scientifique

Ma thèse en 180 secondes
2019

Participation à l'édition régionale, Université Paris-Saclay, du concours.

Raconte-moi ta thèse !
2017

"Speed-meetings" mathématiques entre des doctorant·e·s et le grand public organisés par la Fondation Sciences Mathématiques de Paris à l'Institut Henri Poincaré, dans le cadre de la Fête de la science 2017.

La tournée de π
2016-2018

Membre de l'association piday et co-organisatrice de La tournée de π 2017.

PiDay

 Curriculum Vitae

Mon CV détaillé et en pdf : version française et anglaise.

 Situation actuelle

Post-doctorat · Inria Sophia Antipolis · Équipe Maasai
Depuis février 2020

Avec Charles Bouveyron, Pierre-Alexandre Mattei et Frédéric Precioso , Université Côte d'Azur, Nice.

 Formation universitaire

Doctorat de Mathématiques Appliquées
2016 · 2019

Sous la direction de Stéphanie Allassonnière, École polytechnique, Palaiseau.

Sujet : Modèles statistiques et algorithmes stochastiques pour l’analyse de données longitudinales à dynamiques multiples et à valeurs sur des variétés riemanniennes.
Mots-clés : Géométrie riemannienne, Données longitudinales, Optimisation stochastique, Modèles non-linéaires à effets-mixtes, Algorithmes de type EM, Analyse spatio-temporelle, Estimation bayésienne.

J'ai soutenu ma thèse le 26 septembre 2019 devant le jury composé de :

  • Directrice de thèse : Stéphanie Allassonnière (Université Paris-Descartes),
  • Rapporteurs : Jean-Michel Marin (Université de Montpellier) & Stefan Sommer (Université de Copenhague),
  • Président du jury : Eric Moulines (École polytechnique),
  • Examinateurs : Nicolas Vayatis (ENS Paris-Saclay) & Christian Robert (Université Paris-Dauphine),
  • Invitée : Laure Fournier (Hôpital Européen Georges Pompidou).

Mon manuscrit de thèse est disponible ici et les slides de ma présentation .

Magistère de Mathématiques Fondamentales et Appliquées
2016 · 2019

Licence Mathématiques Fondamentales et Appliquées, Université Paris-Sud, Orsay ;
Master Mathématiques pour les Sciences du Vivant, Mention Très bien, Université Paris-Saclay, Orsay.

Mon mémoire de magistère est disponible ici.

Agrégation externe de Mathématiques
2014 · 2015

Option Calcul Scientifique ; Master Formation des Professeurs Agrégés de Mathématiques.

iGEM Competition 2014
2013 · 2014

iGEM : Compétition internationale ingénierie génétique organisée par le MIT ;
Obtention de la médaille d’or pour l’équipe Paris-Saclay.

Classes Préparatoires aux Grandes Écoles
2010 · 2012

Lycée Pierre Corneille, Rouen. Filière MP, Option informatique.

 Expérience d'enseignement

École Normale Supérieure Paris-Saclay · Cachan
Statistiques computationelles (TP/TD)
2016 · 2019

Master Mathématiques Vision Apprentissage, École Normale Supérieure Paris-Saclay.

Optimisation stochastique et simulation de variables aléatoires.
Prof. Stéphanie Allassonnière.

École polytechnique · Palaiseau
X-MAP 532 · Maths pour les data sciences (TD)
2018 · 2019

MSc Data Science for Business, HEC Paris et École polytechnique.

Remise à niveau en algèbre linéaire.
Prof. Flore Nabet.

X-MAP 311 · Aléatoire
2016 · 2018

Ingénieurs polytechniciens, 1ère année, Tronc commun, École polytechnique.

TP python pour les probabilités. Encadrement de projets.
Prof. Sylvie Méléard et Josselin Garnier.

Classe préparatoire et secondaire
Interrogatrice en classe de PCSI
2015 · 2016

Lycée Turgot, Paris 3ème.

Professeur de Mathématiques
2014 · 2015

Lycée Lakanal, Bourg-la-Reine.


 Contact

Inria Sophia Antipolis · Équipe Maasai

Laboratoire J.A. Dieudonné, UMR 7351
Université Côte d'Azur, Nice

Bâtiment Ampère, Bureau A104
2004 route des Lucioles
06902 Sophia-Antipolis Cedex

juliette.chevallier (@) inria.fr

Mon CV en version française et anglaise.

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