Prochaine séance :

Mercredi 29 janvier 2014, 10:30 : Pascal Ardilly - Estimation sur petits domaines : un aperçu des principales méthodes.

^{Pascal Ardilly est statisticien à l'INSEE / Direction de la méthodologie / Département des méthodes statistiques.}

_{Résumé : Lorsqu’on souhaite estimer des paramètres définis sur des populations de petite taille à partir de données d'enquête par sondage, on se trouve confronté au problème de la médiocre qualité des estimations issues des méthodes classiques. C’est une conséquence mécanique de la faible taille de l’échantillon qui recoupe ces populations (appelées "domaines »). Pour améliorer la précision des estimations, il est alors nécessaire d’utiliser de l’information auxiliaire obtenue à partir de sources exhaustives. On dispose ainsi d'un ensemble de méthodes d'estimation dites "sur petits domaines", qui sont structurées par la façon dont on exploite l'information auxiliaire et que l'on peut classer en trois catégories. Une première approche, qui relève des pratiques classiques est celle du redressement (dit aussi calage) sur une batterie de variables auxiliaires connues sur l'ensemble des individus du petit domaine. Une seconde classe de méthodes s'appuie sur des hypothèses de nature descriptive : on assimile un comportement moyen local (dans le petit domaine) à un comportement moyen global (dans la population complète). Une troisième approche repose sur une modélisation stochastique des comportements, l'unité modélisée étant soit l'individu composant la population, soit le paramètre d'intérêt défini sur le petit domaine : mobilisant une information auxiliaire bien explicative et disponible sur l'ensemble de la population, on estime les paramètres du modèle à partir de l'échantillon global et on forme un estimateur local qui s'appuie sur ces paramètres estimés. Ainsi, on bénéficie d'une grande stabilité des estimateurs locaux.}



Séances passées :

Vendredi 27 septembre 2013, 14:00, D076, Bâtiment Yves Coppens, Campus de Tohannic : Didier Blanchet - Applications de la microsimulation dynamique : l'exemple des retraites

_{Didier Blanchet est spécialiste d'économie et de statistique à l'INSEE. Il est un expert de la microsimulation qui permet de construire de l'information à petite échelle à partir de l'information dont on dispose à grande échelle.}


Mardi 12 mars 2013, 14:00, D076, Bâtiment Yves Coppens, Campus de Tohannic : François-Xavier Le Dimet - Modèles, images et prévisions pour l'océan et l'atmosphère. Page web de François-Xavier Le Dimet

_{François-Xavier Le Dimet est Professeur à l'université Joseph Fourier de Grenoble et de la Florida State University. Il est membre du Laboratoire Jean-Kuntzmann et du Projet Inria Moise. Il a récemment reçu la prestigieuse distinction de "Fellow of the American Meteorological Society."}

_{Résumé : L'information dont on dispose sur les fluides géophysiques, l'atmosphère ou l'océan est de plusieurs natures:
 - information mathématique: ce sont les équations régissant l'évolution de ces fluides.
 - information physique : ce sont les données d'observation
 - information statistique issues de l'analyse des données ainsi que des résultats des modèles.
L'assimilation de données consiste à rassembler toutes ces informations de manière cohérente pour reconstituer, à une date initiale, l'état du fluide : c'est une étape obligatoire préalable à la prévision. Les méthodes variationnelles fondées sur le contrôle optimal sont largement utilisées en mode opérationnel.
Depuis plusieurs décennies l'observation de la Terre par des satellites fournit une masse considérable d'observation, en particulier une information sur la dynamique des champs est fournie par l'évolution des discontinuités visibles  (fronts, filaments,..). Le problème est de savoir comment coupler cette information avec les modèles numériques. Nous verrons quelques approches susceptibles de développements futurs vers l'opérationnel.}

Vendredi 23 novembre 2012, 11:00  D074, Bâtiment Yves Coppens, Campus de Tohannic : Jean-Pierre Nadal - Dynamiques sociales urbaines: Schelling revisité.  Page web de Jean-Pierre Nadal

Jean-Pierre Nadal  est Directeur de recherche au CNRS. Il est membre du  Laboratoire de Physique Statistique de l'EcoleNormale Supérieure et du Centre d'Analyse et de Mathématique Sociales de l'Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociale.

Résumé :  Dans les années 70, le politologue et économiste Thomas Schellingobservait que les comportements individuels, lorsqu’ils dépendent de ceux des autres, peuvent conduire à desphénomènes sociaux non nécessairement anticipés ni même souhaités. Précurseur del’étude de phénomènes collectifs en sciences sociales, Thomas Schelling introduit des modèles simplesqu’il étudie avec une démarche plus semblable à celle des physiciens qu’à celle deséconomistes. Dans les années récentes ces modèles ont été reconsidérés, etceci par des chercheurs de diverses disciplines - des sociologues, des économistes, des informaticiens, des physiciens…
Cet exposé s’intéressera à la dynamique de ségrégation sociale en milieu urbain, en prenant commepoint de départ le modèle de ségrégation de Schelling. Ce modèle est souvent considéré commele paradigme de l’auto-organisation en sciences sociales : dans une population dont les membres acceptent parfaitement unvoisinage socialement mélangé, mais ont tous une légère préférence pour un environnementsocial qui leur ressemble, la dynamique des déménagements conduit rapidement à une forte ségrégationsociale. On verra comment l’analyse de ce modèle et de variantes permet d’affiner l’intuition et de poser denouvelles questions. La dernière partie de l’exposé abordera une modélisation cherchant à allerau-delà de ces modèles simples, en combinant aspects sociaux et économiques afin de permettre une confrontation avecdes données empiriques.
Cette présentation sera aussi l'occasion de montrer comment, dans le cadre d'interactions pluridisciplinaires, des outils issus dela physique statistique, des mathématiques appliquées, et la simulation multi-agents, peuvent contribuer conjointement àl'étude de systèmes sociaux.



Jeudi 10 mai 2012, 14:00  D 074, Bâtiment Yves Coppens, Campus de Tohannic : Véronique Le Tilly  - Les perturbateurs endocriniens dans l'environnement: évaluation d'un risque biologique dans le cadre d'une étude systémique.


Vendredi 6 avril 2012,  14h30  D103, Campus Centre Ville, UBS Vannes :  Christophe Hazo - Profils de Territoire : Objectifs et méthode.


Mercredi 4 janvier 2012,  14h00 D202, Campus Centre Ville, UBS Vannes :  Sébastien Le Gall - L'entreprise face au territoire :  une approche systémique - Slides (PDF)  


Mercredi 2 novembre 2011,  14h40 Amphi Ville de Mons, Campus Centre Ville, UBS Vannes : Jean-Pierre Marchand - Territoire et approche systémique, le point de vue d'un géographe.  Résumé des activités de Recherche de J.-P. Marchand (PDF)  - Slides (PDF) - Video Web  

Jean-Pierre Marchand est Professeur émérite en Géographie à l'Université de Rennes 2, Chercheur au Laboratoire Littoral - Environnement -Télédétection - Géomatique (COSTEL -
LETG - UMR 6554)
Ses recherches ont toujours eu comme fil directeur de proposer une géographie globale en intégrant les contraintes naturelles et physiques dans les organisations régionales.
Elles utilisent comme outil l’analyse spatiale, que ce soit par l’approche quantitative ou la démarche systémique. Elles visent à réintroduire les données de la géographie physique
dans la géographie des territoires et ce, en alternant les aspects théoriques et les études de cas sur différents espaces.

Résumé : La géographie étudie un système (territoire, nature, société) que l' on peut formaliser tant pour le fonctionnement que pour la structuration d'un  territoire. Celui-ci est à
la fois soumis à des contraintes extérieures et agent de sa propre auto-reproduction. Parmi les  organisations spatiales,  les différents aspects du modèle centre périphérie donnent
une idée de la complexité des systèmes spatiaux.  Le rôle du temps et les processus de diffusion interviennent dans ces processus posant le problème de la stabilité ou non de ces
territoires. Dans cette approche, les risques ne sont qu'un cas particulier du modèle général de territoire. On prendra comme exemple, la grande famine irlandaise avec un modèle
aléas/vulnérabilité ayant entrainé de profondes modifications territoriales. Enfin on intégrera  l'incertitude  et sa propagation dans les modèles.
Il s'agit ici de modèles formels non  "mathématisés" et donc,  il  s'agit plus d'un cadre théorique que  de modèles opératoires permettant de créer des simulations.


Lundi 3 octobre 2011, 16:30, salle de Séminaire du LMAM, Centre Yves Coppens : Thierry Morineau -  Systémique en ergonomie.


Mardi 5 juillet 2011, 18h Amphi Yves Coppens, Campus de Tohannic, UBS Vannes : Robert Bellé - La biologique « systémique » une révolution en marche. Video Web
Résumé : La biologie systémique (ou biologie des systèmes) correspond à une approche nouvelle du fonctionnement du monde vivant et devient un
domaine à part entière de la biologie. C’est la quatrième grande révolution de l’histoire de la biologie, après l’observation, la chimie du vivant (ou biochimie)
et la biologie moléculaire. Chacune de ces révolutions, expérimentales, technologiques et conceptuelles a débouché sur des grandes avancées.
A partir de quelques équipes pionnières dans le monde, la nouvelle discipline essaime par l’intégration des connaissances dans les cursus des étudiants
au sein des universités et la formation de nouvelles générations de chercheurs.
La biologie systémique consiste en l’utilisation des mathématiques dans la genèse de modèles et de réseaux pour étudier de façon globale le fonctionnement
du monde vivant et découvrir de nouveaux concepts. C’est donc un tournant fondamental dans la recherche biologique, qui, avec de nouveaux concepts et
méthodes donne progressivement naissance aux outils et produits innovants utilisables dans les secteurs de la santé, des énergies et de l’environnement. Cette
révolution industrielle émergente baptisée biologie « synthétique » s’appuie sur les concepts issus de la biologie systémique.
Le professeur Robert Bellé exposera en termes accessibles à tout public les concepts et attentes de cette révolution biologique.
Il sensibilisera les auditeurs et en particulier les jeunes lycéens et étudiants à la nouvelle discipline d’avenir.

Lundi 14 mars 2011, 14h30 Amphi Ville de Mons, Campus Centre Ville, UBS Vannes : Dominique Bériot -  Applications de l'approche systémique à la conduite du changement dans des entreprises.   Annonce (PDF)  - Slides (PDF) - Video Web

Dominique Bériot, possède une triple expérience professionnelle. D'abord comme manager ou dirigeant dans cinq entreprises différentes
de 2000 à 15000 personnes, puis comme consultant de l'entreprise de conseil qu'il a créée et spécialisée dans la conduite du changement
par l'approche systémique. Il contribue à la diffusion de la pensée systémique à travers des conférences et des travaux de recherche.
Il est également auteur de plusieurs ouvrages, films et didacticiels pédagogiques sur le management.

Résumé : Cet exposé présentera des interventions de conduite du changement réalisées dans plusieurs entreprises.
Au fur et à mesure de la présentation les auditeurs découvriront une nouvelle logique pour accéder à la complexité et une démarche
opérationnelle de management et de conduite du changement.                             

Vendredi 21 janvier 2011, 14h30 Amphi Yves Coppens, Campus de Tohannic, UBS Vannes : Magali Roux - Systémique : Philosophie ou Méthode ?  Slides (PDF)

Résumé : La Systémique est à la fois une philosophie et un outil scientifique. Dans son exposé, Magali Roux abordera ces deux aspects.
En particulier, elle expliquera l'émergence des concepts de la Systémique en tant que philosophie et paradigme.
Dans une deuxième partie, elle expliquera comment l'Outil Systémique permet de décrire, comprendre et simuler des systèmes complexes.
Le propos sera illustré par des exemples de systèmes complexes, en particulier biologiques.

Lien vers le site international de OGS  (Encoding Standard for the representation, storage and exchange of virtual 3D city and landscape models.)