Séminaire Probabilités, décision, incertitude : 2013-2014

Séminaire Probabilités, Décision, Incertitude : Bruno Lecoutre

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Friday 21 March 2014 - 14:00 to 16:00
IHPST - Salle de réunion

La prochaine séance du séminaire "Probabilités, Décision, Incertitude", a lieu le vendredi 21 mars 2014 de 14h00 à 16h00 dans la salle de réunion de l'IHPST (1er étage). Bruno LECOUTRE (laboratoire de mathématiques de Rouen, CNRS UMR 6085) présente une conférence sur : Pourquoi les méthodes bayésiennes sont-elles si peu utilisées dans les revues expérimentales ?

Les revues expérimentales font un usage abondant des procédures d’inférence statistique. En psychologie, par exemple, il n’est pas rare de trouver dans un même article plusieurs dizaines de tests de signification de l’hypothèse nulle. Suivant les recommandations d’un nombre croissant de revues, l’usage des intervalles de confiance fréquentistes se répand également. En revanche les méthodes bayésiennes ne sont guère utilisées. Nous examinons les raisons possibles de cet état de fait. Nous discutons les conceptions (généralement ignorées) de Jeffreys vis-à-vis de l’utilisation des méthodes bayésiennes dans le cas particulier de l’analyse des données expérimentales et nous en tirons les conséquences.

Séminaire Probabilités, Décision, Incertitude : Christian Robert

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Friday 17 January 2014 - 14:00 to 16:00
IHPST - Salle de conférence

Christian ROBERT (IFSA, Univ. Paris-Dauphine) intervient sur le sujet suivant : "Des spécificités de l'approche bayésienne et de ses justifications en statistique inférentielle".

Séminaire Probabilités, Décision, Incertitude : Isabelle Albert

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Friday 6 December 2013 - 14:00 to 16:00
IHPST - Salle de conférence

Isabelle ALBERT (Met@risk, INRA) intervient sur le thème : "quantitative du risque alimentaire de la production à la maladie humaine par approches bayésiennes".

Vendredi 17 janvier 2014
Christian ROBERT (IFSA, Univ. Paris-Dauphine)
Des spécificités de l'approche bayésienne et de ses justifications 
en statistique inférentielle

Vendredi 31 janvier 2014
Nicolas LARTILLOT (Univ. de Montréal)
Inférence bayésienne en biologie: une philosophie de la statistique à l'épreuve des faits

Vendredi 7 février 2014
Maël LEMOINE (INSERM U930, IHPST)
Les modèles bayésiens de l'inférence diagnostique sont-ils normatifs ou descriptifs ?

Vendredi 7 mars 2014
Bruno LECOUTRE (LMRS, UMR 6085 CNRS-Univ. de Rouen)
Pourquoi les méthodes bayésiennes sont-elles si peu utilisées 
dans les revues expérimentales ?

Vendredi 31 mars 2014
Anouk BARBEROUSSE (STL, UMR 8163 CNRS-Univ. Lille)
Approches bayésiennes de la gestion des risques
associés aux événements climatiques exceptionnels

Vendredi 16 mai 2014
Jacques DUBUCS (SND, FRE 3593 CNRS-Univ. Paris-Sorbonne)
Le holisme de la confirmation

Vendredi 6 juin 2014
Isabelle DROUET (SND, FRE 3593 CNRS-Univ. Paris-Sorbonne)
Les approches et méthodes bayésiennes. Pratiques et fondements


A l’exception de la séance du 16 mai, toutes les séances de la saison 2013-2014 correspondent à des chapitres de l’ouvrage Les approches et méthodes bayésiennes, pratiques et fondements, dirigé par Isabelle Drouet, à paraître aux Éditions Matériologiques.

Séminaire Probabilités, Décision, Incertitude : Maël Lemoine

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Friday 7 February 2014 - 14:00 to 16:00
IHPST - Salle de conférence

Maël LEMOINE (Université de Tours/INSERM U930/IHPST) présente une conférence sur le sujet : Les modèles bayésiens de l'inférence diagnostique sont-ils normatifs ou descriptifs ?

Les modèles bayésiens ont été utilisés en médecine pour aider à la solution de nombreux problèmes. En particulier, ils ont été utilisés pour améliorer la décision clinique en améliorant l'inférence diagnostique. Une ambiguïté demeure toutefois sur le statut de ces modèles : s'agit-il de modèles descriptifs ou de modèles normatifs de l'inférence diagnostique ? En dépit des objections qui se posent, je vais tenter de définir à quelles conditions on peut les tenir pour des modèles descriptifs de l'inférence diagnostique.

Séminaire Probabilités, Décision, Incertitude : Nicolas Lartillot

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Friday 31 January 2014 - 14:00 to 16:00
IHPST - Salle de conférence

Nicolas LARTILLOT (LBBE, CNRS / université Lyon 1) présentera une conférence sur le sujet : "Inférence bayésienne en biologie: une philosophie de la statistique à l'épreuve des pratiques"

L'inférence probabiliste, et plus particulièrement l'inférence bayésienne, sont de plus en plus utilisées en bioinformatique et en sciences de l'évolution, comme dans bien d'autres domaines de la science moderne. Toutefois, on pourrait dire que, du point de vue philosophique, la situation, qui a certes toujours été confuse, est devenue encore moins claire que jamais. À tout prendre, on aurait même l'impression que, plus l'inférence bayésienne se propage largement à travers le monde scientifique, plus faible est la proportion de ceux qui l'emploient tout en adhérant aux principes philosophiques qui sont censés la sous-tendre. Si l'on gratte un peu la surface, on se rend vite compte en effet que les scientifiques, y compris ceux qui utlisent des outils informatiques fondés sur des principes d'inférence bayésienne, ne sont fondamentalement pas bayésiens au sens philosophique du terme, semblant plutôt valoriser des principes et des valeurs épistémologiques proches de ceux défendus par l'école dite fréquentiste. Il y a donc là comme une dissonance cognitive, qui n'est certes pas la première en sciences, mais qui mérite néanmoins d'être examinée de plus près.

Pour ce faire, l'on revisitera, à travers des exemples issus de la biologie et de la génétique des populations, le contenu logique et sémantique du théorème de Bayes et du principe d'inférence, dite par conditionnalisation, auquel il donne corps. À travers ce travail, on identifiera plus clairement les ressorts à la fois mathématiques, épistémologiques et pratiques de l'inférence probabiliste, cadre théorique relativement général dont l'inférence bayésienne représente une variété plus particulière. Également, cette analyse nous permettra de localiser plus précisément les lignes de séparation des eaux entre les différentes écoles de pensée en statistiques (fréquentiste ou bayésienne, et au sein de cette dernière, objectiviste ou subjectiviste), mettant à jour certains des principes épistémologiques qui les structurent chacune tout en les opposant les unes aux autres.

Une fois les problèmes épistémologiques clarifiés, on passera sur un plan plus pratique, pour considérer plus particulièrement l'enjeu computationnel. On verra alors que c'est là que tout se joue. Les scientifiques sont en effet très pragmatiques et sont capables de beaucoup de flexibilité d'un point de vue philosophique si cela les arrange sur un plan computationnel ou expérimental. La fidélité aux principes épistémologiques de telle ou telle école de pensée statistique n'est qu'un des aspects du problème, arbitré avec d'autres enjeux, en particulier computationnels ou relatifs à la liberté que confèrent les différents paradigmes statistiques dans la modélisation des phénomènes et des processus biologiques. A l'aune de cet arbitrage pragmatique, il s'avère que l'inférence bayésienne offre finalement un meilleur compromis que les approches plus classiques d'obédience fréquentiste, ce qui pourrait bien être la raison fondamentale de sa popularité croissante.

Toutefois, à plus long terme, les sciences biologiques en particulier, et la science en général, ne peuvent se satisfaire d'un tel syncrétisme sans chercher à approfondir la réflexion et opérer une synthèse plus harmonieuse entre principes épistémologiques et considéreations pratiques. De fait, si une synthèse aboutie entre fréquentisme et bayésien a souvent passé pour le serpent de mer de la statistique, les contours d'une telle réunification se précisent malgré tout peu à peu, entre autres grâce aux développements de la théorie statistique de la décision, de l'inférence bayésienne empirique et de la théorie de l'information.