Dans cet exposé, je présenterai quelques travaux autour de l'apprentissage statistique. Dans une première partie nous verrons une méthode de clustering fonctionnel fondée sur le principe de quantification. Dans une seconde partie nous nous intéresserons à l'estimation d'une mesure de risque : la Covariate Conditional Tailed Expectation (CCTE), qui est la valeur moyenne d'une fonction de coût sachant que l'on se trouve dans les queues de la distribution du design. Pour cela j'introduirais un estimateur adaptatif non-paramétrique d’une fonction de régression multivariée, permettant de s'affranchir d'une hypothèse classique en estimation de la régression : la compacité du support du design.

L’informatique joue un rôle croissant dans l’évolution de nos sociétés, mais les femmes sont largement sous-représentées dans ces métiers depuis plusieurs décennies. Pourtant, dans les années 80, l’informatique était un métier plutôt féminisé, du moins, pour un métier technique. Aujourd’hui, en ce qui concerne les métiers numérisants, les femmes sont moins de 15% selon le CIGREF.
La figure du geek sert souvent de bouc émissaire dans le sens où elle serait porteuse des représentations qui amèneraient les femmes à s’autocensurer. Or, bien plus qu’une autocensure, il s’agit d’une censure sociale (Blanchard, Orange, Pierrel, 2016) qui écarte les filles et les femmes des sciences et techniques, et plus particulièrement de l’informatique (Collet, 2010, 2011). Face à un phénomène systémique, certaines universités ont obtenu de façon pérenne une représentation quasi paritaire dans les filières informatiques. L’objectif de cette intervention est de comparer deux pratiques incitatives efficaces, mais aux fondements théoriques différents, afin de penser l’inclusion des femmes dans le monde professionnel de l’informatique comme un changement de culture et de pratiques.
Isabelle Collet est informaticienne scientifique de formation. Elle est maintenant Maîtresse d'enseignement et de recherche en sciences de l’éducation à l'Université de Genève. Elle a publié en 2006 "L’informatique a-t-elle un sexe" aux éditions L’Harmattan qui a reçu un prix de l’Académie française des sciences morales et politiques. Elle travaille sur la question du genre dans les sciences et techniques et également sur la manière de pratiquer une véritable pédagogie de l’égalité à l’école.
Blanchard, M. Orange, S. Pierrel, A. (2016). Filles + sciences = équation insoluble ? Paris : Éditions Rue d’Ulm
Collet, I. (2011). Effet de genre, le paradoxe des études d’informatique. TIC & Société, 5(1).
Collet, I. (2017). Les informaticiennes : de la dominance de classe aux discriminations de sexe. 1024 – Bulletin de la société informatique de France, (2), 25-41.
Morley, C., & Collet, I. (2017). Femmes et métiers de l’informatique : un monde pour elles aussi. Cahiers du genre, (62), 183-202.

Graphs are a powerful mathematical abstraction that enables to depict many real world phenomena. Vertices describe entities and edges identify relations between entities. Such graphs are often augmented with additional pieces of information. For instance, the vertices or the edges are enriched with attributes describing them and are called vertex (respectively edge) attributed graphs. Graphs can also be dynamic, i.e., the structure and the values of vertex attributes may evolve through time. The discovery of patterns in such graphs may provide actionable insights and boost the user knowledge. In this talk, I will discuss the different pattern domains for augmented graphs I contributed to define. This includes the discovery of exceptional attributed subgraphs in edge or vertex attributed graphs. Then, I will discuss how to find patterns of higher interest by taking into account the domain knowledge, user feedback and user's prior knowledge through different examples.