Mathilde MOUGEOT

Thématique de recherche

Les recherches de Mathilde Mougeot portent sur la science des données et l'apprentissage statistique.

Applications

Ses travaux de recherche sont le plus souvent motivés par des questions issues de problématiques industrielles.

Pourquoi le Centre Borelli ?

« J'ai rejoint le Centre Borelli pour participer à la chaire industrielle de l’ENS Paris-Saclay portée par les partenaires Atos, Banque de France, CEA, Bertin Technologies, SNCF et Michelin. »

Recherche

Motivée par des questions liées à des applications concrètes issues de projets de collaboration avec le monde socio-économique, l'activité de recherche de Mathilde Mougeot porte sur des questions scientifiques liées aux modèles prédictifs dans des contextes variés, comme ceux de la grande dimension, des données structurées, de l’agrégation de modèles, de frugalité des données en utilisant de l'apprentissage par transfert de modèle, de l'apprentissage instruit par la physique ou de l'apprentissage fédéré.

Enseignements

• Machine Learning
• Modèles de régression statistiques.

Conférences 

• Designing Learning Machines for industrial Applications. From Transfer Learning to Physics Informed Machine Learning Models, Leuven, Belgique, 2024 
• Levering knowledge to design machine learning despite the lack of industrial data. European Conference on Industrial and Applied Mathematics, Wroclaw, Pologne 2023.

Conférences Grands publics

• « Le transfer learning est crucial pour l’industrie », interview pour le site web Industrie et Technologies (2020).
• « L'apprentissage par transfert, un moteur pour les applications industrielles », interview pour le site Data Analytics Post (2020).
• Réussir une POC en data science, article sur le site Data Analytics Post (2018).

Parcours

• Depuis 2020 : directrice déléguée de la Graduate School de l’Université Paris-Saclay en charge des relations avec les entreprises ;
• Depuis 2019 : directrice adjointe de la fondation mathématique Jacques-Hadamard (FMJH) en charge des relations avec les entreprises ;
• Depuis 2018 : chercheuse au Centre Borelli, ENS Paris-Saclay (UMR 9010) et titulaire de la chaire Industrial Data Analytics and Machine Learning ;
• Depuis 2017 : professeur des universités à l'école nationale supérieure d’informatique pour l’industrie et l'entreprise (ENSIIE, Évry) et professeur affiliée à l’ENS Paris-Saclay ;
• 2016-2019 : chargée de mission pour la valorisation auprès du CNRS à l’Institut national des sciences mathématiques et de leurs interactions (INSMI) ;
• 2009-2017 : maître de conférences en mathématiques à l’université Paris-Diderot ;
• 2009-2019 : chercheuse au laboratoire de probabilités statistiques et modélisation (LPSM, UMR 8001) ;
• 1999-2005 : Startup Miriad Technologies.

Publications récentes