2024 CREST Highlights


As 2024 draws to a close, CREST reflects on a year filled with groundbreaking research, prestigious awards, and impactful initiatives. Here’s a look back at our key achievements.

📊 Research Breakthroughs: 93 Articles Published

CREST published 93 articles so far, with 62% appearing in Q1 journals. These works reflect the breadth and depth of research conducted across CREST’s clusters. Here are some highlights:

Information Technology and Returns to Scale by Danial Lashkari, Arthur Bauer, and Jocely Boussard explores how technological advancements influence economies of scale, shedding light on contemporary production practices, in American Economic Review

Locus of Control and the Preference for Agency by Marco Caliendo, Deborah Cobb-Clark, Juliana Silva-Goncalves, and Arne Uhlendorff investigates how personal traits shape individuals’ economic decisions, providing a deeper understanding of agency in economic behavior, in European Economic Review.

Global Mobile Inventors by Dany Bahar, Prithwiraj Choudhury, Ernest Miguelez, and Sara Signorelli examines the migration patterns of innovative talent worldwide, offering new perspectives on innovation dynamics, in Journal of Development Economics.

Testing and Relaxing the Exclusion Restriction in the Control Function Approach by Xavier D’Haultfoeuille, Stefan Hordelein, and Yuya Sasaki provides advanced methodologies to enhance econometric analysis, in Journal of Econometrics.

Are Economists’ Preferences Psychologists’ Personality Traits? A Structural Approach by Tomas Jagelka bridges economics and psychology, exploring how personality traits influence economic preferences, in Journal of Political Economy.

Autoregressive Conditional Betas by Francisco Blasques, Christian Francq, and Sébastien Laurent provides innovative methods to measure financial risk, critical for investment strategies, in Journal of Econometrics.

Model-based vs. Agnostic Methods for the Prediction of Time-Varying Covariance Matrices by Jean-David Fermanian, Benjamin Poignard, and Panos Xidonas compares methodologies for improving financial predictions under uncertainty, in Annals of Operations Research.

Corporate Debt Value Under Transition Scenario Uncertainty by Theo Le Guedenal and Peter Tankov addresses the valuation of corporate debt amid environmental and regulatory changes, in Mathematical Finance.

Semiparametric Copula Models Applied to the Decomposition of Claim Amounts by Sébastien Farkas and Olivier Lopez develops new actuarial techniques to better understand insurance claims, in Scandinavian Actuarial Journal.

On the Chaotic Expansion for Counting Processes by Caroline Hillairet and Anthony Réveillac advances mathematical models with applications in finance and beyond, in Electronic Journal of Probability.

Russia’s Invasion of Ukraine and Perceived Intergenerational Mobility in Europe by Alexi Gugushvili and Patrick Präg examines how geopolitical shocks affect societal perceptions and mobility, in British Journal of Sociology.

The Total Effect of Social Origins on Educational Attainment: Meta-analysis of Sibling Correlations From 18 Countries by Lewis R. Anderson, Patrick Präg, Evelina T. Akimova, and Christiaan Monden provides a meta-analysis of sibling correlations, offering fresh insights into education and inequality, in Demography.

Context Matters When Evacuating Large Cities: Shifting the Focus from Individual Characteristics to Location and Social Vulnerability by Samuel Rufat, Emeline Comby, Serge Lhomme, and Victor Santoni shifts the focus from individual characteristics to social vulnerabilities during urban evacuations, in Environmental Science and Policy.

Gender Equality for Whom? The Changing College Education Gradients of the Division of Paid Work and Housework Among US Couples, 1968-2019 by Léa Pessin explores shifting dynamics in gendered divisions of labor among U.S. couples over the decades, in Social Forces.

The Augmented Social Scientist: Using Sequential Transfer Learning to Annotate Millions of Texts with Human-Level Accuracy by Salomé Do, Etienne Ollion, and Rubing Shen highlights how AI tools can assist in large-scale sociological research with human-level accuracy, in Sociological Methods and Research.

Investigating Swimming Technical Skills by a Double Partition Clustering of Multivariate Functional Data Allowing for Dimension Selection, by Antoine Bouvet, Salima El Kolei, Matthieu Marbac, in Annals of Applied Statistics.

Full-model estimation for non-parametric multivariate finite mixture models, by Marie Du Roy de Chaumaray, Matthieu Marbac, in Journal of the Royal Statistical Society. Series B: Statistical Methodology

Tail Inverse Regression: Dimension Reduction for Prediction of Extremes, by Anass Aghbalou, François Portier, Anne Sabourin, Chen Zhou, in Bernoulli.

Proxy-analysis of the genetics of cognitive decline in Parkinson’s disease through polygenic scores, by Johann Faouzi, Manuela Tan, Fanny Casse, Suzanne Lesage, Christelle Tesson, Alexis Brice, Graziella Mangone, Louise-Laure Mariani, Hirotaka Iwaki, Olivier Colliot, Lasse Pihlstrom, Jean-Christophe Corvol, in NPJ Parkinson’s Disease.

Benign Overfitting and Adaptive Nonparametric Regression, by Julien Chhor, Suzanne Sigalla, Alexandre Tsybakov, in Probability Theory and Related Fields.

🎯 Discover more CREST publications on our HAL webpage.

🌍 Impactful Events and Conferences

CREST actively participated in and hosted events that fostered collaboration and knowledge exchange:

📅 Join future events: Visit our calendar.

2024 brought two new chairs at CREST:

  • Cyclomob by Marion Leroutier highlights research into sustainable urban mobility, funded through a regional chair.
  • Impact Investing Chair by Olivier-David Zerbib to maximize the positive impact of the investment on the environment and society.

🏆 Awards and Recognitions

📚 Books and Projects

This year, CREST researchers authored several impactful books:

2024 was also marked by the second series of the Beyond  the PhD series, a series of videos dedicated to the PhD course. In 2024, we were able to explore the evolution of the PhD definition through students currently in different years of their studies in all CREST research clusters.

📣 Media and Outreach

CREST researchers were featured in:

  • 80+ media outlets, including Le Monde, Le Nouvel Obs, Les Échos, University World News, BBC News Brazil, France Culture, Libération, Le Cercles des Économistes, Médiapart, AOC…
  • 30+ op-eds and articles, shaping public discourse.

🎙️ Featured Interview: Pauline Rossi discusses economic inequalities in Le Cercle des Économistes. Listen here.

CREST celebrates a year of remarkable achievements and meaningful contributions to research, society, and global conversations. From groundbreaking publications to prestigious awards and impactful events, our community has continued to push boundaries and inspire innovation.

Looking ahead to 2025, we remain committed to fostering interdisciplinary research, addressing societal challenges, and nurturing a collaborative environment for researchers and students.

2024 CREST Highlights


As 2024 draws to a close, CREST reflects on a year filled with groundbreaking research, prestigious awards, and impactful initiatives. Here’s a look back at our key achievements.

📊 Research Breakthroughs: 93 Articles Published

CREST published 93 articles so far, with 62% appearing in Q1 journals. These works reflect the breadth and depth of research conducted across CREST’s clusters. Here are some highlights:

Information Technology and Returns to Scale by Danial Lashkari, Arthur Bauer, and Jocely Boussard explores how technological advancements influence economies of scale, shedding light on contemporary production practices, in American Economic Review

Locus of Control and the Preference for Agency by Marco Caliendo, Deborah Cobb-Clark, Juliana Silva-Goncalves, and Arne Uhlendorff investigates how personal traits shape individuals’ economic decisions, providing a deeper understanding of agency in economic behavior, in European Economic Review.

Global Mobile Inventors by Dany Bahar, Prithwiraj Choudhury, Ernest Miguelez, and Sara Signorelli examines the migration patterns of innovative talent worldwide, offering new perspectives on innovation dynamics, in Journal of Development Economics.

Testing and Relaxing the Exclusion Restriction in the Control Function Approach by Xavier D’Haultfoeuille, Stefan Hordelein, and Yuya Sasaki provides advanced methodologies to enhance econometric analysis, in Journal of Econometrics.

Are Economists’ Preferences Psychologists’ Personality Traits? A Structural Approach by Tomas Jagelka bridges economics and psychology, exploring how personality traits influence economic preferences, in Journal of Political Economy.

Autoregressive Conditional Betas by Francisco Blasques, Christian Francq, and Sébastien Laurent provides innovative methods to measure financial risk, critical for investment strategies, in Journal of Econometrics.

Model-based vs. Agnostic Methods for the Prediction of Time-Varying Covariance Matrices by Jean-David Fermanian, Benjamin Poignard, and Panos Xidonas compares methodologies for improving financial predictions under uncertainty, in Annals of Operations Research.

Corporate Debt Value Under Transition Scenario Uncertainty by Theo Le Guedenal and Peter Tankov addresses the valuation of corporate debt amid environmental and regulatory changes, in Mathematical Finance.

Semiparametric Copula Models Applied to the Decomposition of Claim Amounts by Sébastien Farkas and Olivier Lopez develops new actuarial techniques to better understand insurance claims, in Scandinavian Actuarial Journal.

On the Chaotic Expansion for Counting Processes by Caroline Hillairet and Anthony Réveillac advances mathematical models with applications in finance and beyond, in Electronic Journal of Probability.

Russia’s Invasion of Ukraine and Perceived Intergenerational Mobility in Europe by Alexi Gugushvili and Patrick Präg examines how geopolitical shocks affect societal perceptions and mobility, in British Journal of Sociology.

The Total Effect of Social Origins on Educational Attainment: Meta-analysis of Sibling Correlations From 18 Countries by Lewis R. Anderson, Patrick Präg, Evelina T. Akimova, and Christiaan Monden provides a meta-analysis of sibling correlations, offering fresh insights into education and inequality, in Demography.

Context Matters When Evacuating Large Cities: Shifting the Focus from Individual Characteristics to Location and Social Vulnerability by Samuel Rufat, Emeline Comby, Serge Lhomme, and Victor Santoni shifts the focus from individual characteristics to social vulnerabilities during urban evacuations, in Environmental Science and Policy.

Gender Equality for Whom? The Changing College Education Gradients of the Division of Paid Work and Housework Among US Couples, 1968-2019 by Léa Pessin explores shifting dynamics in gendered divisions of labor among U.S. couples over the decades, in Social Forces.

The Augmented Social Scientist: Using Sequential Transfer Learning to Annotate Millions of Texts with Human-Level Accuracy by Salomé Do, Etienne Ollion, and Rubing Shen highlights how AI tools can assist in large-scale sociological research with human-level accuracy, in Sociological Methods and Research.

Investigating Swimming Technical Skills by a Double Partition Clustering of Multivariate Functional Data Allowing for Dimension Selection, by Antoine Bouvet, Salima El Kolei, Matthieu Marbac, in Annals of Applied Statistics.

Full-model estimation for non-parametric multivariate finite mixture models, by Marie Du Roy de Chaumaray, Matthieu Marbac, in Journal of the Royal Statistical Society. Series B: Statistical Methodology

Tail Inverse Regression: Dimension Reduction for Prediction of Extremes, by Anass Aghbalou, François Portier, Anne Sabourin, Chen Zhou, in Bernoulli.

Proxy-analysis of the genetics of cognitive decline in Parkinson’s disease through polygenic scores, by Johann Faouzi, Manuela Tan, Fanny Casse, Suzanne Lesage, Christelle Tesson, Alexis Brice, Graziella Mangone, Louise-Laure Mariani, Hirotaka Iwaki, Olivier Colliot, Lasse Pihlstrom, Jean-Christophe Corvol, in NPJ Parkinson’s Disease.

Benign Overfitting and Adaptive Nonparametric Regression, by Julien Chhor, Suzanne Sigalla, Alexandre Tsybakov, in Probability Theory and Related Fields.

🎯 Discover more CREST publications on our HAL webpage.

🌍 Impactful Events and Conferences

CREST actively participated in and hosted events that fostered collaboration and knowledge exchange:

📅 Join future events: Visit our calendar.

2024 brought two new chairs at CREST:

  • Cyclomob by Marion Leroutier highlights research into sustainable urban mobility, funded through a regional chair.
  • Impact Investing Chair by Olivier-David Zerbib to maximize the positive impact of the investment on the environment and society.

🏆 Awards and Recognitions

📚 Books and Projects

This year, CREST researchers authored several impactful books:

2024 was also marked by the second series of the Beyond  the PhD series, a series of videos dedicated to the PhD course. In 2024, we were able to explore the evolution of the PhD definition through students currently in different years of their studies in all CREST research clusters.

📣 Media and Outreach

CREST researchers were featured in:

  • 80+ media outlets, including Le Monde, Le Nouvel Obs, Les Échos, University World News, BBC News Brazil, France Culture, Libération, Le Cercles des Économistes, Médiapart, AOC…
  • 30+ op-eds and articles, shaping public discourse.

🎙️ Featured Interview: Pauline Rossi discusses economic inequalities in Le Cercle des Économistes. Listen here.

CREST celebrates a year of remarkable achievements and meaningful contributions to research, society, and global conversations. From groundbreaking publications to prestigious awards and impactful events, our community has continued to push boundaries and inspire innovation.

Looking ahead to 2025, we remain committed to fostering interdisciplinary research, addressing societal challenges, and nurturing a collaborative environment for researchers and students.

19 CREST Papers selected for the 2024 NeurIPS Conference on Neural Information Processing Systems


In December 2024, CREST researchers and PhD students, will present their last papers during the 2024 NeurIPS conference that will be held in Vancouver, Canada.

About the NeurIPS Conference

Founded in 1987, the conference has evolved into a prominent annual interdisciplinary event, featuring multiple tracks that include invited talks, demonstrations, symposia, and oral and poster presentations of peer-reviewed papers.

In addition to the main program, the event hosts a professional exhibition highlighting real-world applications of machine learning, as well as tutorials and topical workshops designed to foster the exchange of ideas in a more informal setting.

NeurIPS, alongside ICML, ranks among the top three most prestigious international conferences in Artificial Intelligence.

CREST’s papers to be presented

The conference’s focus resonates with CREST’s contributions to AI, particularly in applying statistical and mathematical frameworks to emerging challenges. CREST researchers have developed innovative methods in areas like optimal transport, reinforcement learning, and auction theory.

19 papers from CREST researchers and PhD students will be presented during the conference.

Title Authors
Progressive Entropic Optimal Transport Solvers P. Kassraie, AA. Pooladian, M. Klein, J. Thornton, J. Niles-Weed, M. Cuturi
Learning Elastic Costs to Shape Monge Displacements M. Klein, AA. Pooladian, P. Ablin, E. Ndiaye, J. Niles-Weed, M. Cuturi
GENOT: Entropic (Gromov) Wasserstein Flow Matching with Applications to Single-Cell Genomics D. Klein, T. Uscidda, F. Theis, M. Cuturi
Statistical and Geometrical properties of regularized Kernel Kullback-Leibler divergence C. Chazal, A. Korba, F. Bach
Constrained Sampling with Primal-Dual Langevin Monte Carlo L. F. O. Chamon, M. R. Karimi, A. Korba
Mirror and Preconditioned Gradient Descent in Wasserstein Space C. Bonet, T. Uscidda, A. David, P-C. Aubin-Frankowski, A. Korba
Logarithmic Smoothing for Pessimistic Off-Policy Evaluation, Selection and Learning, Otmane Sakhi, Imad Aouali, Pierre Alquier, Nicolas Chopin
Wasserstein convergence of Čech persistence diagrams for samplings of submanifolds C. Arnal, D. Cohen-Steiner, V. Divol
The Value of Reward Lookahead in Reinforcement Learning Nadav Merlis, Dorian Baudry, Vianney Perchet
DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation Felipe Garrido, Benjamin Heymann, Maxime Vono, Patrick Loiseau, Vianney Perchet
Lookback Prophet Inequalities Ziyad Benomar, Dorian Baudry, Vianney Perchet
Addressing Bias in Online Selection with Limited Budget of Comparisons Ziyad Benomar, Evgenii Chzhen, Nicolas Schreuder, Vianney Perchet
Local and Adaptive Mirror Descents in Extensive-Form Games Côme Fiegel, Pierre Menard, Tadashi Kozuno, Remi Munos, Vianney Perchet, Michal Valko
Strategic Multi-Armed Bandit Problems Under Debt-Free Reporting Ahmed Ben Yahmed, Clément Calauzènes, Vianney Perchet
Improved learning rates in multi-unit uniform price auctions Marius Potfer, Dorian Baudry, Hugo Richard, Vianney Perchet, Cheng Wan
Optimizing the coalition gain in Online Auctions with Greedy Structured Bandits Dorian Baudry, Hugo Richard, Maria Cherifa, Vianney Perchet, Clément Calauzènes
Improved Algorithms for Contextual Dynamic Pricing Matilde Tullii, Solenne Gaucher, Nadav Merlis, Vianney Perchet
Learning-Augmented Priority Queues Ziyad Benomar · Christian Coester
Reinforcement Learning with Lookahead Information Nadav Merlis

 

If you want to check papers to be presented during NeurIPS 2024, please visit: https://nips.cc/virtual/2024/papers.html?filter=titles

Source: https://neurips.cc/About

19 CREST Papers selected for the 2024 NeurIPS Conference on Neural Information Processing Systems


In December 2024, CREST researchers and PhD students, will present their last papers during the 2024 NeurIPS conference that will be held in Vancouver, Canada.

About the NeurIPS Conference

Founded in 1987, the conference has evolved into a prominent annual interdisciplinary event, featuring multiple tracks that include invited talks, demonstrations, symposia, and oral and poster presentations of peer-reviewed papers.

In addition to the main program, the event hosts a professional exhibition highlighting real-world applications of machine learning, as well as tutorials and topical workshops designed to foster the exchange of ideas in a more informal setting.

NeurIPS, alongside ICML, ranks among the top three most prestigious international conferences in Artificial Intelligence.

CREST’s papers to be presented

The conference’s focus resonates with CREST’s contributions to AI, particularly in applying statistical and mathematical frameworks to emerging challenges. CREST researchers have developed innovative methods in areas like optimal transport, reinforcement learning, and auction theory.

19 papers from CREST researchers and PhD students will be presented during the conference.

Title Authors
Progressive Entropic Optimal Transport Solvers P. Kassraie, AA. Pooladian, M. Klein, J. Thornton, J. Niles-Weed, M. Cuturi
Learning Elastic Costs to Shape Monge Displacements M. Klein, AA. Pooladian, P. Ablin, E. Ndiaye, J. Niles-Weed, M. Cuturi
GENOT: Entropic (Gromov) Wasserstein Flow Matching with Applications to Single-Cell Genomics D. Klein, T. Uscidda, F. Theis, M. Cuturi
Statistical and Geometrical properties of regularized Kernel Kullback-Leibler divergence C. Chazal, A. Korba, F. Bach
Constrained Sampling with Primal-Dual Langevin Monte Carlo L. F. O. Chamon, M. R. Karimi, A. Korba
Mirror and Preconditioned Gradient Descent in Wasserstein Space C. Bonet, T. Uscidda, A. David, P-C. Aubin-Frankowski, A. Korba
Logarithmic Smoothing for Pessimistic Off-Policy Evaluation, Selection and Learning, Otmane Sakhi, Imad Aouali, Pierre Alquier, Nicolas Chopin
Wasserstein convergence of Čech persistence diagrams for samplings of submanifolds C. Arnal, D. Cohen-Steiner, V. Divol
The Value of Reward Lookahead in Reinforcement Learning Nadav Merlis, Dorian Baudry, Vianney Perchet
DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation Felipe Garrido, Benjamin Heymann, Maxime Vono, Patrick Loiseau, Vianney Perchet
Lookback Prophet Inequalities Ziyad Benomar, Dorian Baudry, Vianney Perchet
Addressing Bias in Online Selection with Limited Budget of Comparisons Ziyad Benomar, Evgenii Chzhen, Nicolas Schreuder, Vianney Perchet
Local and Adaptive Mirror Descents in Extensive-Form Games Côme Fiegel, Pierre Menard, Tadashi Kozuno, Remi Munos, Vianney Perchet, Michal Valko
Strategic Multi-Armed Bandit Problems Under Debt-Free Reporting Ahmed Ben Yahmed, Clément Calauzènes, Vianney Perchet
Improved learning rates in multi-unit uniform price auctions Marius Potfer, Dorian Baudry, Hugo Richard, Vianney Perchet, Cheng Wan
Optimizing the coalition gain in Online Auctions with Greedy Structured Bandits Dorian Baudry, Hugo Richard, Maria Cherifa, Vianney Perchet, Clément Calauzènes
Improved Algorithms for Contextual Dynamic Pricing Matilde Tullii, Solenne Gaucher, Nadav Merlis, Vianney Perchet
Learning-Augmented Priority Queues Ziyad Benomar · Christian Coester
Reinforcement Learning with Lookahead Information Nadav Merlis

 

If you want to check papers to be presented during NeurIPS 2024, please visit: https://nips.cc/virtual/2024/papers.html?filter=titles

Source: https://neurips.cc/About

Interview – Solenne Gaucher, lauréate 2024 du prix L’Oréal Unesco pour les femmes et la science


Solenne Gaucher, post-doctorante statisticienne, au CREST-GENES a récemment obtenu le prestigieux prix L’Oréal Unesco pour les femmes et la science. Elle s’intéresse principalement à l’apprentissage séquentiel et aux problèmes de décision séquentielle, ainsi qu’à l’apprentissage automatique équitable.

Au sein du CREST, Solenne travaille avec Vianney Perchet, chercheur en statistique et enseignant à l’ENSAE Paris sur le projet FairPlay, en partenariat avec l’INRIA.

Nous avons saisi l’occasion de ce prix pour en savoir un peu plus sur Solenne, son parcours et son travail au CREST.

Félicitations pour ce prix prestigieux ! Que représente pour vous le fait de recevoir le prix L’Oréal Unesco pour les femmes et la science ?

Je suis profondément honorée de recevoir ce prix, décerné par un jury aussi prestigieux. Au-delà de la reconnaissance de mes travaux, ce prix s’accompagne d’une responsabilité que je prends à cœur. En tant qu’ambassadrice de la Fondation L’Oréal-Unesco pour les Femmes et la Science, je souhaite soutenir activement sa mission : promouvoir une plus grande inclusion des femmes dans le domaine scientifique, qui est un enjeu fondamental pour l’égalité des genres.

A votre avis, quelles sont les raisons de la sous-représentation des femmes en science, et quel impact une meilleure représentativité pourrait-elle avoir ?

Le nombre de femmes dans les domaines scientifiques reste alarmant. En France, elles ne représentent que 29% des chercheurs en sciences, et cette proportion chute encore davantage dans des disciplines comme les mathématiques, où seulement 22% des enseignantes-chercheuses à l’université sont des femmes. Ces chiffres, bien qu’ils reflètent la faible présence des femmes dans les filières scientifiques, en sont également une des causes.

Je suis convaincue que le manque de modèles féminins visibles dans l’enseignement supérieur peut freiner les ambitions des étudiantes, les poussant à douter de leur légitimité. A cela s’ajoutent d’autres facteurs :

  • Un soutien insuffisant de l’entourage pour s’engager dans des carrières scientifiques ;
  • Un sentiment d’illégitimité dans un environnement perçu comme très masculin ;
  • Une aversion plus marquée pour la compétition, qui peut éloigner certaines jeunes femmes de filières considérées comme élitistes.

Cette situation est préoccupante, car elle freine l’égalité des genres dans notre société. Les études scientifiques ouvrent les portes à des carrières parmi les plus prestigieuses et les mieux rémunérées. Pour y remédier, il est indispensable de mener des actions ciblées tout au long du parcours des jeunes femmes, dès la petite enfance, en luttant contre les stéréotypes de genre, et jusqu’aux études supérieures, en les conseillant sur leur orientation et en les encourageant activement à se tourner vers des carrières scientifiques.

Comment pensez-vous que ce prix influencera votre carrière et vos projets de recherche futurs ?

En tant que jeune chercheuse, ce prix apporte à la fois une reconnaissance et une visibilité précieuse à mes travaux. Plus matériellement, ce prix conséquent me donne une certaine indépendance financière, et me permettra notamment de financer un séjour de recherche à l’étranger, de voyager pour présenter mes travaux et nouer des collaborations avec des chercheurs de divers horizons. Ce prix ouvre donc de nouvelles perspectives pour mes projets de recherche.

Vous avez obtenu ce prix dans le cadre de votre travail sur l’équité algorithmique. Pouvez-vous nous présenter ces travaux ?

Mes travaux portent sur les enjeux d’équité dans les algorithmes d’apprentissage automatique, ou machine learning. Pour comprendre pourquoi ces algorithmes peuvent produire des réponses biaisées, il est essentiel de comprendre leur fonctionnement : ils apprennent à partir de larges jeux de données à repérer des relations entre différents éléments décrits par ces données. Par exemple, un logiciel de génération de texte associe certains mots à des contextes spécifiques et reproduit ces associations dans ses réponses.

Cependant, si les données d’entraînement contiennent des biais, les algorithmes risquent de les reproduire, voire de les accentuer. Par exemple, des journalistes de Reuters ont rapporté qu’un algorithmes de recrutement d’ingénieurs, entraîné sur des données historiques de recrutement, reproduisait les biais présents dans les données en discriminant les candidatures féminines. De tels cas illustrent un consensus croissant parmi les scientifiques : les algorithmes de machine learning, lorsqu’ils sont formés sur des données biaisées, peuvent perpétuer ou aggraver les discriminations déjà présentes.

Mes recherches visent à mesurer et prévenir les discriminations des algorithmes. La complexité du sujet dépasse son aspect purement mathématique : une décision juste dans un contexte peut sembler injuste dans un autre, ce qui nécessité de développer différentes approches complémentaires. A court terme, le souhaite étudier certains critères d’équité spécifiques, et en particulier comprendre les conséquences de ces contraintes, et comment les intégrer dans les algorithmes. A long terme, mes recherches visent à contribuer à l’élaboration d’un boîte à outils documentée d’algorithmes équitables. Celle-ci fournirait aux décideurs des méthodes pratiques pour mettre en œuvre tel ou tel critère tout en expliquant les conséquences et les effets néfastes potentiels de ces choix.

Pouvez-vous nous expliquer ce qui vous a motivé à explorer le domaine de l’équité dans les algorithmes d’intelligence artificielle ?

Ce domaine de recherche présente deux intérêts majeurs à mes yeux. D’une part, il permet de répondre à un problème ayant un impact sociétal significatif, où les mathématiciens et mathématiciennes ont un rôle clé à jouer. D’autre part, il s’agit d’un champ de recherche émergeant et particulièrement dynamique. De nombreuses questions fondamentales restent ouvertes, et ce domaine présente des défis mathématiques vraiment captivants.

Qu’est-ce qui vous a poussé à choisir une carrière de chercheuse en statistiques et en mathématiques appliquées ?

J’ai choisi de faire une carrière scientifique par passion pour les mathématiques. Je n’avais pas de métier précis en tête en commençant mes études, et pas d’autre but en tête que celui de continuer à pratiquer des sciences. Je ne visais pas un métier en particulier, mais je savais que ces études m’ouvraient de nombreuses portes. J’ai suivi, à chaque choix d’orientation, la voie qui me permettait de continuer à faire des mathématiques, qui me plaisaient particulièrement. J’ai donc assez naturellement fait un master de recherche, qui m’a conduit à faire une thèse.

J’aime particulièrement la liberté que le métier de chercheuse m’offre. En premier lieu, la liberté de travailler sur les problèmes qui m’intéressent, et de continuer à apprendre de nouvelles techniques, à découvrir de nouveaux sujets. Et, bien sûr, la liberté de choisir avec qui travailler. C’est aussi un métier qui procure un vrai plaisir intellectuel : celui de modéliser un problème réel en termes mathématiques, de réfléchir et de raisonner, de comprendre !

L’enseignement est également une partie de ce métier que je trouve vraiment gratifiante, car elle permet de mesurer immédiatement l’impact de son travail, à travers les progrès visibles de ses élèves.

Interview – Solenne Gaucher, lauréate 2024 du prix L’Oréal Unesco pour les femmes et la science


Solenne Gaucher, post-doctorante statisticienne, au CREST-GENES a récemment obtenu le prestigieux prix L’Oréal Unesco pour les femmes et la science. Elle s’intéresse principalement à l’apprentissage séquentiel et aux problèmes de décision séquentielle, ainsi qu’à l’apprentissage automatique équitable.

Au sein du CREST, Solenne travaille avec Vianney Perchet, chercheur en statistique et enseignant à l’ENSAE Paris sur le projet FairPlay, en partenariat avec l’INRIA.

Nous avons saisi l’occasion de ce prix pour en savoir un peu plus sur Solenne, son parcours et son travail au CREST.

Félicitations pour ce prix prestigieux ! Que représente pour vous le fait de recevoir le prix L’Oréal Unesco pour les femmes et la science ?

Je suis profondément honorée de recevoir ce prix, décerné par un jury aussi prestigieux. Au-delà de la reconnaissance de mes travaux, ce prix s’accompagne d’une responsabilité que je prends à cœur. En tant qu’ambassadrice de la Fondation L’Oréal-Unesco pour les Femmes et la Science, je souhaite soutenir activement sa mission : promouvoir une plus grande inclusion des femmes dans le domaine scientifique, qui est un enjeu fondamental pour l’égalité des genres.

A votre avis, quelles sont les raisons de la sous-représentation des femmes en science, et quel impact une meilleure représentativité pourrait-elle avoir ?

Le nombre de femmes dans les domaines scientifiques reste alarmant. En France, elles ne représentent que 29% des chercheurs en sciences, et cette proportion chute encore davantage dans des disciplines comme les mathématiques, où seulement 22% des enseignantes-chercheuses à l’université sont des femmes. Ces chiffres, bien qu’ils reflètent la faible présence des femmes dans les filières scientifiques, en sont également une des causes.

Je suis convaincue que le manque de modèles féminins visibles dans l’enseignement supérieur peut freiner les ambitions des étudiantes, les poussant à douter de leur légitimité. A cela s’ajoutent d’autres facteurs :

  • Un soutien insuffisant de l’entourage pour s’engager dans des carrières scientifiques ;
  • Un sentiment d’illégitimité dans un environnement perçu comme très masculin ;
  • Une aversion plus marquée pour la compétition, qui peut éloigner certaines jeunes femmes de filières considérées comme élitistes.

Cette situation est préoccupante, car elle freine l’égalité des genres dans notre société. Les études scientifiques ouvrent les portes à des carrières parmi les plus prestigieuses et les mieux rémunérées. Pour y remédier, il est indispensable de mener des actions ciblées tout au long du parcours des jeunes femmes, dès la petite enfance, en luttant contre les stéréotypes de genre, et jusqu’aux études supérieures, en les conseillant sur leur orientation et en les encourageant activement à se tourner vers des carrières scientifiques.

Comment pensez-vous que ce prix influencera votre carrière et vos projets de recherche futurs ?

En tant que jeune chercheuse, ce prix apporte à la fois une reconnaissance et une visibilité précieuse à mes travaux. Plus matériellement, ce prix conséquent me donne une certaine indépendance financière, et me permettra notamment de financer un séjour de recherche à l’étranger, de voyager pour présenter mes travaux et nouer des collaborations avec des chercheurs de divers horizons. Ce prix ouvre donc de nouvelles perspectives pour mes projets de recherche.

Vous avez obtenu ce prix dans le cadre de votre travail sur l’équité algorithmique. Pouvez-vous nous présenter ces travaux ?

Mes travaux portent sur les enjeux d’équité dans les algorithmes d’apprentissage automatique, ou machine learning. Pour comprendre pourquoi ces algorithmes peuvent produire des réponses biaisées, il est essentiel de comprendre leur fonctionnement : ils apprennent à partir de larges jeux de données à repérer des relations entre différents éléments décrits par ces données. Par exemple, un logiciel de génération de texte associe certains mots à des contextes spécifiques et reproduit ces associations dans ses réponses.

Cependant, si les données d’entraînement contiennent des biais, les algorithmes risquent de les reproduire, voire de les accentuer. Par exemple, des journalistes de Reuters ont rapporté qu’un algorithmes de recrutement d’ingénieurs, entraîné sur des données historiques de recrutement, reproduisait les biais présents dans les données en discriminant les candidatures féminines. De tels cas illustrent un consensus croissant parmi les scientifiques : les algorithmes de machine learning, lorsqu’ils sont formés sur des données biaisées, peuvent perpétuer ou aggraver les discriminations déjà présentes.

Mes recherches visent à mesurer et prévenir les discriminations des algorithmes. La complexité du sujet dépasse son aspect purement mathématique : une décision juste dans un contexte peut sembler injuste dans un autre, ce qui nécessité de développer différentes approches complémentaires. A court terme, le souhaite étudier certains critères d’équité spécifiques, et en particulier comprendre les conséquences de ces contraintes, et comment les intégrer dans les algorithmes. A long terme, mes recherches visent à contribuer à l’élaboration d’un boîte à outils documentée d’algorithmes équitables. Celle-ci fournirait aux décideurs des méthodes pratiques pour mettre en œuvre tel ou tel critère tout en expliquant les conséquences et les effets néfastes potentiels de ces choix.

Pouvez-vous nous expliquer ce qui vous a motivé à explorer le domaine de l’équité dans les algorithmes d’intelligence artificielle ?

Ce domaine de recherche présente deux intérêts majeurs à mes yeux. D’une part, il permet de répondre à un problème ayant un impact sociétal significatif, où les mathématiciens et mathématiciennes ont un rôle clé à jouer. D’autre part, il s’agit d’un champ de recherche émergeant et particulièrement dynamique. De nombreuses questions fondamentales restent ouvertes, et ce domaine présente des défis mathématiques vraiment captivants.

Qu’est-ce qui vous a poussé à choisir une carrière de chercheuse en statistiques et en mathématiques appliquées ?

J’ai choisi de faire une carrière scientifique par passion pour les mathématiques. Je n’avais pas de métier précis en tête en commençant mes études, et pas d’autre but en tête que celui de continuer à pratiquer des sciences. Je ne visais pas un métier en particulier, mais je savais que ces études m’ouvraient de nombreuses portes. J’ai suivi, à chaque choix d’orientation, la voie qui me permettait de continuer à faire des mathématiques, qui me plaisaient particulièrement. J’ai donc assez naturellement fait un master de recherche, qui m’a conduit à faire une thèse.

J’aime particulièrement la liberté que le métier de chercheuse m’offre. En premier lieu, la liberté de travailler sur les problèmes qui m’intéressent, et de continuer à apprendre de nouvelles techniques, à découvrir de nouveaux sujets. Et, bien sûr, la liberté de choisir avec qui travailler. C’est aussi un métier qui procure un vrai plaisir intellectuel : celui de modéliser un problème réel en termes mathématiques, de réfléchir et de raisonner, de comprendre !

L’enseignement est également une partie de ce métier que je trouve vraiment gratifiante, car elle permet de mesurer immédiatement l’impact de son travail, à travers les progrès visibles de ses élèves.

Welcome Day at CREST – A Great Start to the New Academic Year


On October 10, 2024, CREST held its annual Welcome Day, an event dedicated to welcoming new members (research assistants, PhD students, postdoctoral fellows, and faculty members), offering them an introduction to the laboratory through presentations from the management team and thematic leaders.

This year, all CREST sites (CREST-ENSAE Paris, CREST-ENSAI, and CREST-Télécom Paris) gathered at the ENSAE Paris campus.

The presentations provided the new members with a comprehensive understanding of CREST’s institutional environment, particularly its affiliations with the Institut Polytechnique de Paris and the University of Rennes. Each newcomer also had the opportunity to introduce themselves and their research project, fostering exchanges with both new and existing members of CREST.

The thematic leaders highlighted well-being initiatives at CREST, as well as the structure of the doctoral program at IP Paris. The event also allowed the administrative team to outline their roles and share useful recommendations.

Our scientific data engineers demonstrated Onyxia, a solution recently deployed in collaboration with GENES.

Finally, CREST PhD students shared information about various reading groups, other lab initiatives, and teaching opportunities available during the doctoral program.

This event also marked the unveiling of CREST’s new institutional brochure for the academic year, which provides an overview of the lab’s research and teaching activities, as well as its prestigious achievements.

Solenne Gaucher named one of the L’Oréal-UNESCO 2024 France Young Talents for Women in Science


Congratulations to Solenne Gaucher, Ph.D. for winning the 2024 Fondation L’Oréal – UNESCO #ForWomenInScience France Young Talent Award!

Solenne Gaucher, Ph.D., is a postdoctoral researcher at CREST-GENES – Groupe des Écoles Nationales d’Économie et Statistique-ENSAE Paris where she dedicated her work to fair marchine learning algorithms on the FairPlay project with Vianney Perchet and Inria.

We are proud that her dedication and the excellence of her research have been recognized by Académie des sciences, Fondation L’Oréal and UNESCO, which empowers women scientists and inspires the next generation.

Read more on the official press release: https://www.fondationloreal.com/sites/default/files/2024-10/cp_prix_jeunes_talents_2024_l_oreal-unesco_for_women_in_science_vdef.pdf