Mickaël Binois est chargé de recherche dans l’équipe-projet Inria Acumes, jointe avec le Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné. Ses recherches sont tournées vers l’apprentissage statistique, la statistique computationnelle, la quantification et propagation d’incertitude ainsi que vers l’optimisation globale (un ou plusieurs objectifs, sous contrainte, robuste). Plus précisément, ces travaux s’inscrivent dans la thématique de l’analyse des codes de calculs coûteux (computer experiments). Le champ d’application est très large, et inclut par exemple des simulateurs de crash de voitures, de gestion de stocks ou encore de modèles épidémiologiques ainsi que cosmologiques. Pour toutes ces contributions, l’accent a aussi été mis sur l’implémentation et la diffusion des méthodologies, par la réalisation de packages R. Il a ainsi été récompensé par le Young Statistician Award par l’European Network for Business and Industrial Statistics (ENBIS) pour l’introduction de méthodes innovantes promouvant l’usage des statistiques.
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