Matthias De Lozzo

Ingénieur de recherche en modélisation statistique


#DataMining    #DataScience    #MachineLearning    #RD    #Statistics

Qui suis-je ?


« Formé à la science des données, je me suis spécialisé dès 2010 dans les statistiques industrielles à travers la recherche appliquée. Fort de la diversité de mon parcours en R&D, je souhaite mettre mes compétences d'artisan des données au service du monde de demain. Je suis également ouvert à une aventure entrepreunariale autour de la valorisation des données. » - MDL

Matthias DE LOZZO

31 ans, originaire de Toulouse
Actuellement à Toulouse, après une expérience de deux ans en Provence

Mon profil LinkedIn - Mon profil ResearchGate

Ingénieur-Docteur en Modélisation Statistique

Formation : INSA de Toulouse (ingénieur depuis 2010 - docteur depuis 2013)

Depuis octobre 2016 : post-doctorant au CERFACS (Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique)
Avril 2014 - Mars 2016 : post-doctorant au CEA (Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives) de Cadarache

Qualification (MCF) - Section 26 (Mathématiques appliquées et applications des mathématiques)

Expérience professionnelle : CNRM - Météo France, ONERA, Epsilon-Ingénierie, CEA puis CERFACS.

Attrait pour un large champ d'application des statistiques : environnement, énergie, économie, social, industrie, santé, text mining, big data ...


Intérêt professionnel pour les études en recherche et développement ♦ les problématiques et applications plurielles ♦ la recherche appliquée et valorisée ♦ l'encadrement de projets et l'accompagnement ♦ la formation et la transmission de savoirs ♦ la découverte de nouveaux domaines d'application des statistiques ♦ l'innovation et le progrès humain.


Pour plus d'informations, je vous invite à lire la suite de mon curriculum vitæ en ligne, ou à le télécharger au format PDF :


Curriculum Vitæ

Métier

Compétences :

  • Apprentissage statistique
  • Data Science
  • Exploration de données
  • Machine learning & Data mining
  • Modèles de régression et de décision
  • Modèles mixtes, durée de vie
  • Plans d'expériences et enrichissement
  • Tests statistiques
  • ...

Thématiques de recherche :

  • Gestion des incertitudes
  • Analyse de sensibilité
  • Modèles de substitution
  • Métamodèles par processus gaussien

Informatique

Divers : LaTeX ♦ (Open) Office ♦ OpenTURNS ♦ RST ♦ R Shiny ♦ Slack

Programmation : C ♦ C++ ♦ Fortran ♦ Git ♦ Java ♦ Matlab ♦R ♦ SAS ♦ Scilab ♦ SQL

Système : Linux ♦ Windows

Web : CSS ♦ HTML ♦ PHP ♦ SQL

Langues

Français : langue maternelle

Anglais : professionnel

Espagnol : intermédiaire

Centres d'intérêt

Cuisine végétale ♦ Environnement ♦ Montagne ♦ Société ♦ Webmastering



Expérience professionnelle


Depuis le
20/10/2016

Ingénieur de recherche au CERFACS de Toulouse (GLOBC et ALGO), en collaboration avec Sophie Ricci et Mélanie Rochoux
Développement de méthodologies de quantification des incertitudes pour les paramètres d'entrée et de sortie fonctionnels de codes de calcul
  • Mots-clés : quantification d'incertitudes, assimilation de données, variables aléatoires spatio-temporelles, simulateurs numériques, krigeage, polynômes du chaos, machine learning, GIT, Python, R, SPOC, logiciels métiers.
  • Applications : Gestion des incertitudes dans la modélisation d'hauteurs d'eau fluviales sujettes à des forçages instationnaires.
  • Divers : Encadrement de stagiaires et de doctorants ♦ Développement d'un SPOC en quantification des incertitudes ♦ Développement d'une librairie Python open source pour la quantification des incertitudes

Enseignement, encadrement et médiation scientifique

  • Médiation scientifique : Nuit européenne des chercheur·e·s 2017.
  • Encadrement : stagiaires de l'INSA, de l'ENM et de l'ENSEEIHT, et de doctorant·e·s.
04/2014 - 03/2016

Ingénieur de recherche (2 ans) au CEA de Cadarache (DEN/DER/SESI/LEMS), en collaboration avec Amandine Marrel
Développement d’outils statistiques pour l’analyse de sensibilité des codes de calcul
Application aux études thermohydrauliques de sûreté et de calculs d’impact en ingénierie nucléaire
  • Mots-clés : quantification d'incertitudes, analyse de sensibilité, indices de Sobol', criblage, mesures de dépendance, variables aléatoires spatio-temporelles, krigeage, simulateurs numériques, machine learning, R, Matlab, logiciels métiers.
  • Application à l'ingénierie nucléaire : Études de sûreté pour les réacteur à neutrons rapides à caloporteur sodium (Bouchage total instantané d'un sous-assemblage - Température maximale de gaine sur l'ensemble du coeur) ; Études d'impacts environnementaux (Transport de radionucléides dans l'aquifère supérieur - Dispersion amosphérique de radionucléides).
  • Divers : 6 publications ; Contribution et correction de notes techniques ; Formateur ; Interface Web pour l'analyse de sensibilité sous R.

Enseignement / Encadrement

  • Formation "Incertitudes" - Intervenant en cours et travaux pratiques au CEA de Cadarache.
2010-2013




Doctorat (3 ans) à l’ONERA de Toulouse (DTIM)
Modèles de substitution spatio-temporels et multifidélité
Application à l’ingénierie aéronautique et thermique

Enseignement / Encadrement

  • Projet Hippocampe - Initiation à la recherche en mathématiques pour les lycéens, Toulouse - 3 journées.
  • Semaine d'Étude "Mathématiques et Entreprise" avec le GDR Mathématiques-Entreprises, l'AMIES et l'IMT, Assimilation de données pour le trafic routier, Toulouse.
  • Enseignements en mathématiques (travaux dirigés et pratiques), INSA de Toulouse, environ 110 heures :
    • Logique et types de raisonnement, ensembles - Niveau L1
    • Algèbre et analyse - Niveau L2
    • Inférence statistique et tests statistiques - Niveau L3
    .
2010
Stage (5 mois) à l’ONERA de Toulouse (DTIM), supervisé par Patricia Klotz
Plans d’expériences adaptatifs pour les métamodèles
  • Mots-clés : modèles de substitution, recalage de modèle, réduction de variables, réseaux de neurones.
2009
Stage (4 mois) au Centre National de Recherches Météorologiques - Météo France de Toulouse, supervisé par Aurélien Ribes
Modélisation statistique de données climatologiques
  • Mots-clés : analyse de séries temporelles, tests statistiques pour quantiles et moyennes, valeurs extrêmes.



Diplômes et qualifications


2016
Qualification (MCF) - Section 26 (Mathématiques appliquées et applications des mathématiques).
2010-2013
Docteur en mathématiques appliquées de l’Université de Toulouse - INSA de Toulouse.
2010
Formation en mécanique des fluides dans le cadre de mon doctorat - INSA de Toulouse.
2005-2010
Ingénieur en Mathématique et Modélisation, spécialité Méthodes et Modèles Statistiques - INSA de Toulouse.
2010
Master 2 Recherche Mathématiques & Applications, spécialité Statistique, Mention Bien - INSA de Toulouse.
2005
Baccalauréat S SVT, option Mathématiques, Mention Très Bien, L’Isle-Jourdain (32).



Publications


Journaux internationaux

2017
  
Comparison of Polynomial Chaos and Gaussian Process surrogates for uncertainty quantification and correlation estimation of spatially distributed open-channel steady flows, P. T. Roy, N. El Moçayd, S. Ricci, J.-C. Jouhaud, N. Goutal, M. De Lozzo, M. Rochoux, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment.
2017
 
Sensitivity Analysis of Spatial and/or Temporal Phenomena, A. Marrel, N. Saint-Geours, M. De Lozzo, In: Ghanem R., Higdon D., Owhadi H. (eds) Handbook of Uncertainty Quantification, Springer.
2017
  
Sensitivity analysis with dependence and variance-based measures for spatio-temporal numerical simulators, M. De Lozzo, A. Marrel, Stochastic Environmental Research & Risk Assessment, 31(6), p. 1437–1453.
2016
  
Estimation of the derivative-based global sensitivity measures using a Gaussian process metamodel, M. De Lozzo, A. Marrel, Journal on Uncertainty Quantification, 4(1), p. 708–738.
2016
  
New improvements in the use of dependence measures for sensitivity analysis and screening, M. De Lozzo, A. Marrel, Journal of Statistical Computation and Simulation, 86(15), p. 3038–3058.
2015
 
Advanced surrogate model and sensitivity analysis methods for SFR accident assessment, A. Marrel, N. Marie, M. De Lozzo, Reliability Engineering & System Safety, 138, p. 232–241.
2013
 
Multilayer perceptron for the learning of spatio-temporal dynamics - Application in thermal engineering, M. De Lozzo, P. Klotz, B. Laurent, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 26(10), p. 2270–2286.

Jounaux français

2015
 
Substitution de modèle et approche multifidélité en expérimentation numérique, M. De Lozzo, Journal de la Société Française de Statistique, 156(3), p. 21–55.

Actes de conférences

2017
 
Méthodes de Monte-Carlo multi-niveaux pour la quantification d'incertitudes et l'assimilation de données - Application à la modélisation fluviale, M. De Lozzo, P. Mycek, S. Ricci, M. Rochoux, P. T. Roy, N. Goutal, 49èmes Journées de Statistique, SFDS, Avignon, du 29 mai au 2 juin 2017.
2017
Uncertainty quantification for the Gironde estuary hydrodynamics with Telemac 2D, V. Laborie, N. Goutal, S. Ricci, M. De Lozzo, P. Sergent, SymHydro 2017.
2015
 
Estimation des mesures de sensibilité globale basées sur les dérivées via un métamodèle par processus gaussien, M. De Lozzo, A. Marrel, 47e Journées de Statistique, SFDS, Lille, du 1er au 5 juin 2015.
2015
Uncertainty propagation for reliability analysis: application to sodium fast reactor safety studies, A. Marrel, N. Seiler-Marie, M. De Lozzo, UNCECOMP, Hersonissos (Grèce), du 25 au 27 mai 2015.
2012
 
Learning of Spatio-temporal Dynamics in Thermal Engineering, M. De Lozzo, P. Klotz, B. Laurent, Engineering Applications of Neural Networks dans Communications in Computer and Information Science, 311, p. 213–222.


Communications orales


2017
Séminaire de l'unité MIAT de l'INRA de Toulouse, le 15 septembre 2017 : "Échantillonnage Monte-Carlo multi-niveaux pour la quantification d'incertitudes et l'analyse de sensibilité"
2017
49èmes Journées de Statistique, SFDS, Avignon, du 29 mai au 2 juin 2017 : "Méthodes de Monte-Carlo multi-niveaux pour la quantification d'incertitudes et l'assimilation de données - Application à la modélisation fluviale".
2015
47e Journées de Statistique, SFDS, Lille, du 1er au 5 juin 2015 : "Estimation des mesures de sensibilité globale basées sur les dérivées via un métamodèle par processus gaussien"
2014
Séminaire LJK-Statistique, Grenoble, le 18 décembre 2014 : "Mesures de dépendance pour l'analyse de sensibilité et le criblage : application aux simulateurs numériques"
2013
45e Journées de Statistique, SFDS, Toulouse, du 27 au 31 mai 2013 : "Apprentissage de données multi-fidélités par mélange de processus gaussiens"
2013
  
Groupe de travail du GdR MASCOT-NUM, Paris, le 17 mai 2013 : "Agrégation de co-krigeages pour les codes de calcul multi-fidélité"
2013
Journées des Thèses ONERA 2013, Toulouse, du 31 janvier au 1er février 2013 : "Constructions de modèles de substitution multifidélité - Application à la simulation thermique"
2012
13th International Conference, EANN 2012, Londres, du 20 au 23 septembre 2012 : "Learning of Spatio-temporal Dynamics in Thermal Engineering"
2012
  
Journées du GdR MASCOT-NUM 2012, Bruyères-le-Châtel, du 21 au 23 mars 2012 : "Apprentissage de dynamiques spatio-temporelles par réseaux de neurones artificiels"
2012
Journées des Thèses ONERA 2012, Toulouse, du 8 au 9 février 2012 : "Constructions de modèles de substitution multifidélité - Application à la simulation thermique"
2011
  
Journées du GdR MASCOT-NUM 2011, Villard de Lans, du 23 au 25 mars 2011 : "Construction de modèles de substitution multi-fidélité - Application à la simulation thermique"
2011
Journées des Thèses ONERA 2011, Toulouse, du 25 au 27 janvier 2011 : "Constructions de modèles de substitution multifidélité - Application à la simulation thermique"
2010
Journée des doctorants en statistique de l'IMT 2010, Toulouse, le 14 septembre 2010 : "Plans d'expériences adaptatifs pour la construction de modèles de substitution"



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