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 en particulier aux modèles prédictifs dans des contextes variés, comme ceux de la grande dimension, des données structurées (structure au niveau des variables ou aux niveaux des observations), de la représentation de données (calcul de features), de l’agrégation de modèles, de la frugalité des données par transfert de modèles (adaptation d’un modèle pré-calibré à une nouvelle tâche) ou par modèles hybrides (intégration de connaissances issues de la physiques dans des modèles).

Enseignements

• Introduction au Machine Learning à l'ENSIIE, Évry, à l'école supérieure polytechnique de Dakar (Sénégal) et à l'Institut Technologique du Cambodge.
• Outils statistiques pour littéraires à l'ENS-Ulm, Paris. 

Conférences pour le grand public

• Science des données et Applications industrielles, Le Maths Club, Université Paris-Diderot (2016).
• Enjeux mathématiques et statistiques du Big Data, Mathématiques en mouvements, IHP, Paris (2015).

Actions de vulgarisation scientifique

• « 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).

Publications récentes