L'apprentissage est un domaine émergent à l'interface de l'informatique et des statistiques, porté par la croissance exponentielle du flot de données générées par des applications aussi variées que la biologie, le commerce en ligne, l'imagerie, la vidéo, le traitement du langage, etc. Ce domaine a la particularité d'offrir à la fois un vaste champs d'expérimentation pour les mathématiques appliquées modernes, et des perspectives industrielles dont nous n'avons pour l'instant qu'ébauché la portée. Cet exposé couvrira quelques exemples importants d'algorithmes et de résultats statistiques dans cette ligne, en les illustrant sur un ensemble d'applications récentes et parfois inattendues.
Mot(s) clés libre(s) : mathématiques appliquées, apprentissage automatique

Que sont les simulations numériques et à quoi servent-elles ? Il s'agit de problèmes de mathématique appliquée dans lesquels on essaie de résoudre numériquement des modèles d'origine physique, biologique, économique, financier,...L'outil indispensable à ces résolutions sont les EDP (équations aux dérivées partielles), équations qui mélangent les différentes dérivées d'une fonction. Elles permettent de décrire des milieux non rigides, d'établir et de prévoir des " comportements moyens ". Les modélisations ainsi obtenues permettent d'analyser des problèmes aussi vastes que le traitement de l'image ou le comportement des fluides dans une cuve à électrolyse.
Mot(s) clés libre(s) : analyse théorique, équation aux dérivées partielles, mathématique appliquée, modélisation mathématique, simulation numérique