Patrice Bertail

Professeur des universités (classe exceptionnelle), statistique, section CNU 26Full Professor of Statistics (exceptional class)
Directeur du laboratoire MODAL'X, UMR 9023 CNRSHead of the MODAL'X laboratory, UMR 9023 CNRS
Université Paris Nanterre

patrice.bertail@parisnanterre.fr Google Scholar LinkedIn ORCID HAL Page Paris NanterreParis Nanterre page CV (PDF)

Patrice Bertail

Actualités 2025–2026News 2025–2026

  • Organisation de la journée Horizon Maths 2025 « Mathématiques et sécurité alimentaire » (FSMP) et de la conférence « Non-stationarity and statistics for EEG » (Nanterre, septembre 2025).Organized Horizon Maths 2025 “Mathematics and food safety” (FSMP) and the conference “Non-stationarity and statistics for EEG” (Nanterre, September 2025).
  • Année de CRCT 2025–2026 consacrée à l'apprentissage statistique pour données dépendantes et non stationnaires.Research leave (CRCT) in 2025–2026, devoted to statistical learning for dependent and nonstationary data.
  • Parution dePublished: Tail index estimation for discrete heavy-tailed distributions (TEST, 2025), Regenerative bootstrap for Markov chains in high dimension (Journal of Multivariate Analysis, 2026) etand Bootstrapping quasi likelihood ratio tests under misspecification (The Econometrics Journal, 2026).
  • L'ouvrageThe book Resampling for dependent data (avec A. E. Dudek) est soumis chez Springer ; le package R(with A. E. Dudek) has been submitted to Springer; the R package boodd est disponible sur le CRAN.is available on CRAN.
  • Exposés invités à La Havane (ICOR 2025) et, en 2026, à Recife, Chypre (RATS), Thessalonique (ISNPS), Tokyo, Kyoto (EcoSta), Fréjus (MNLS) et Paris 1 (MASH).Invited talks in Havana (ICOR 2025) and, in 2026, in Recife, Cyprus (RATS), Thessaloniki (ISNPS), Tokyo, Kyoto (EcoSta), Fréjus (MNLS) and Paris 1 (MASH).

Thèmes de rechercheResearch interests

  • Méthodes de rééchantillonnage : bootstrap, jackknife, sous-échantillonnage, bootstrap régénératif pour chaînes de Markov, y compris en grande dimension.Resampling methods: bootstrap, jackknife, subsampling, regenerative bootstrap for Markov chains, including in high dimension.
  • Vraisemblance empirique et divergences empiriques ; bornes d'efficacité et estimation semi-paramétrique, y compris pour les séries temporelles et les modèles mal spécifiés.Empirical likelihood and empirical divergences; efficiency bounds and semiparametric estimation, including for time series and misspecified models.
  • Séries temporelles et champs aléatoires : non-stationnarité, processus périodiquement corrélés, cointégration, nulle récurrence, séries à valeurs entières.Time series and random fields: nonstationarity, periodically correlated processes, cointegration, null recurrence, integer-valued time series.
  • Processus empiriques indexés par des classes de fonctions, inégalités exponentielles, méthodes de sondage et données massives.Empirical processes indexed by classes of functions, exponential inequalities, survey sampling and big data.
  • Apprentissage statistique et intelligence artificielle pour données dépendantes : classification, courbe ROC, bagging, évaluation et correction des biais.Statistical learning and artificial intelligence for dependent data: classification, ROC curves, bagging, bias assessment and correction.
  • Statistique des risques : valeurs extrêmes, indice de queue et indice extrémal en cadre dépendant, modèles de ruine, événements rares.Risk statistics: extreme values, tail and extremal index for dependent data, ruin models, rare events.
  • Applications : risques alimentaires (nutritionnels et chimiques), signaux EEG, prix de l'électricité, risques industriels et assurance.Applications: food risk (nutritional and chemical), EEG signals, electricity prices, industrial risk and insurance.

Projets de rechercheResearch projects

En coursOngoing

  • PEPR Maths-VivES, projet NESTED (porté par E. Lebarbier, MODAL'X, et K. Hedelmayer, MoDyCo) : méthodologie statistique pour les signaux EEG, chez l'adulte (pathologies neurodégénératives) et le nouveau-né (hypoxie). Consortium MODAL'X, Université de Reims, Aix-Marseille Université, avec H. Ombao (KAUST), S. Subba Rao (Texas A&M) et E. Papatzikis (Canadian University of Dubai). Coordination d'une partie du montage.PEPR Maths-VivES, NESTED project (led by E. Lebarbier, MODAL'X, and K. Hedelmayer, MoDyCo): statistical methodology for EEG signals in adults (neurodegenerative diseases) and newborns (hypoxia). Consortium of MODAL'X, Université de Reims and Aix-Marseille Université, with H. Ombao (KAUST), S. Subba Rao (Texas A&M) and E. Papatzikis (Canadian University of Dubai). Coordinated part of the proposal.
  • Projet PRCI franco-brésilien sur la modélisation statistique de l'exposition aux contaminants alimentaires, avec C. Tillier (UVSQ) et A. Medina Garay (UFPE, Recife) ; porteur de la partie française.French–Brazilian PRCI project on statistical modelling of exposure to food contaminants, with C. Tillier (UVSQ) and A. Medina Garay (UFPE, Recife); principal investigator for the French side.
  • Alliance européenne EDUC : financement pour les méthodes de rééchantillonnage pour les graphes de connaissances, dans le prolongement du consortium Horizon Europe Synapse (porté par Y. Djenouri, USN et NORCE).EDUC European university alliance: funding for resampling methods for knowledge graphs, following the Horizon Europe Synapse consortium (led by Y. Djenouri, USN and NORCE).
  • Labex MME-DII (porteur)Labex MME-DII (PI): Resampling methods for integer valued time series with incomplete data, avecwith A. Garay, F. Medina (UFPE, Recife) etand J. Leśkow (CracovieKraków), 2023–2025.
  • Labex MME-DII (porteur)Labex MME-DII (PI): Markov chains in large dimension, avecwith A. E. Dudek etand K. Łukasiewicz (Marek), AGH CracovieKraków.
  • Labex MME-DII (porteuse E. Lebarbier) : analyse d'EEG de nouveau-nés en détresse respiratoire, avec l'Université et le CHU de Reims.Labex MME-DII (PI E. Lebarbier): EEG analysis of newborns in respiratory distress, with the University and University Hospital of Reims.
  • PEPS AMIES (porteur T. Dumont) : analyse statistique des EEG pour la détection précoce de la maladie d'Alzheimer, avec MoDyCo et l'Université de Reims.PEPS AMIES (PI T. Dumont): statistical analysis of EEG for early detection of Alzheimer's disease, with MoDyCo and Université de Reims.
  • Chaire D3S (Data for Social Science), Fondation Paris Nanterre, co-responsable avec M. Baudry et J.-F. Pradat-Peyre.D3S Chair (Data for Social Science), Fondation Paris Nanterre, co-director with M. Baudry and J.-F. Pradat-Peyre.
Projets et contrats antérieursPast projects and contracts
  • Projet MALNOS (porteur pour MODAL'X) : semestre thématique « Nonstationarity, cyclostationarity and applications », CNRS, Labex MME-DII et Fondation Paris Nanterre, 2022–2023.MALNOS project (PI for MODAL'X): thematic semester “Nonstationarity, cyclostationarity and applications”, CNRS, Labex MME-DII and Fondation Paris Nanterre, 2022–2023.
  • Labex MME-DII, « Bootstrap pour les modèles mal spécifiés », avec P. Lavergne (Toulouse), 2017–2019.Labex MME-DII, “Bootstrap for misspecified models”, with P. Lavergne (Toulouse), 2017–2019.
  • Labex MME-DII, « Estimation of the first order integer valued AR processes with zero inflated negative binomial innovations », avec A. Medina-Garay et J. Leśkow, 2015–2017.Labex MME-DII, “Estimation of the first order integer valued AR processes with zero inflated negative binomial innovations”, with A. Medina-Garay and J. Leśkow, 2015–2017.
  • Expert nommé par le Ministère de la santé pour l'évaluation des logos nutritionnels, 2016–2018.Appointed expert of the French Ministry of Health for the evaluation of nutrition labels, 2016–2018.
  • ANR réseau AMERISKA, avec O. Wintenberger et T. Mikosch ; semestre thématique sur l'évaluation des risques, 2014–2017.ANR network AMERISKA, with O. Wintenberger and T. Mikosch; thematic semester on risk assessment, 2014–2017.
  • ANR LOLITA, Dynamic models for human longevity with lifestyle adjustments (resp. S. Loisel), 2013–2015.
  • ANR SPADRO, statistique semi-paramétrique pour l'allocation dynamique de ressources (resp. A. Garivier et A. Chambaz), 2013.ANR SPADRO, semiparametric statistics for dynamic resource allocation (PIs A. Garivier and A. Chambaz), 2013.
  • ANR Statistique bayésienne semi-paramétrique (resp. J. Rousseau), 2007.ANR Semiparametric Bayesian statistics (PI J. Rousseau), 2007.
  • Estimation spatiale de la radioactivité de la centrale du Bugey, avec E. Gautherat et G. Gayraud, EDF, 2007.Spatial estimation of radioactivity around the Bugey nuclear plant, with E. Gautherat and G. Gayraud, EDF, 2007.
  • Épidémiologie de l'infection du VIH à Cuba (resp. S. Clémençon), ACI Nouvelles Interfaces, 2004.Epidemiology of HIV infection in Cuba (PI S. Clémençon), ACI Nouvelles Interfaces, 2004.
  • Évaluation de la contamination en ochratoxine dans le vin, ONIVIN ; risques alimentaires liés aux contaminants, AIP INRA, 2000–2004.Ochratoxin contamination in wine, ONIVIN; food risk related to contaminants, AIP INRA, 2000–2004.
  • Consommation alimentaire et pauvreté ; estimation de modèles de demande nutritionnelle (INRA, INSERM, ANR).Food consumption and poverty; estimation of nutritional demand models (INRA, INSERM, ANR).
  • CD-ROM « La consommation alimentaire 1990–1994 », Observatoire des Consommations Alimentaires ; projet ESRAG (1991), logiciel de séries temporelles en Gauss.CD-ROM “La consommation alimentaire 1990–1994”, Observatoire des Consommations Alimentaires; ESRAG project (1991), time series software in Gauss.

ConseilConsulting

Missions de conseil statistique auprès du Crédit Lyonnais (provisions stochastiques), du Crédit Agricole (risque opérationnel, stress tests), de Fun Radio (modèles de cointégration pour l'audience), d'EDF (sûreté nucléaire), d'Eurofins (traçabilité) et de l'ONIVIN (ochratoxine dans les vins).Statistical consulting for Crédit Lyonnais (stochastic reserving), Crédit Agricole (operational risk, stress tests), Fun Radio (cointegration models for audience), EDF (nuclear safety), Eurofins (traceability) and ONIVIN (ochratoxin in wine).

Publications

Une centaine d'articles en statistique, probabilités et économétrie, ainsi que plusieurs ouvrages sur le bootstrap et l'évaluation des risques alimentaires. Les liens renvoient à la version publiée (DOI) ou à une version en accès libre (HAL, arXiv) lorsqu'elle existe ; la liste complète des dépôts est surAbout a hundred papers in statistics, probability and econometrics, and several books on the bootstrap and food risk assessment. Links point to the published version (DOI) or to an open-access version (HAL, arXiv) when available; the full list of deposits is on HAL.

Articles soumisSubmitted papers

  • Bertail, P., Dudek, A. E. Resampling for dependent data (ouvrage, avec un package R). Soumis chez Springer.Bertail, P., Dudek, A. E. Resampling for dependent data (book, with an R package). Submitted to Springer.
  • Bertail, P., Desgraupes, B., Dudek, A. E., Łukasiewicz (Marek), K. boodd: an R package for bootstrap of dependent data. Soumis au R Journal. Package disponible sur le CRAN : https://cran.r-project.org/web/packages/boodd/index.htmlBertail, P., Desgraupes, B., Dudek, A. E., Łukasiewicz (Marek), K. boodd: an R package for bootstrap of dependent data. Submitted to the R Journal. Package available on CRAN: https://cran.r-project.org/web/packages/boodd/index.html
  • Bertail, P., Dudek, A. E., Maciszewska, Z. Parametric bootstrap validity beyond i.i.d. data: necessary and sufficient conditions in LAMN models. Soumis au Journal of Time Series Analysis.Bertail, P., Dudek, A. E., Maciszewska, Z. Parametric bootstrap validity beyond i.i.d. data: necessary and sufficient conditions in LAMN models. Submitted to the Journal of Time Series Analysis.
  • Bertail, P., Issouani, E. M., Lysenko, N. (2026). Some exponential inequalities for functional data: application to hypothesis testing in Hilbert space. Document de travail MODAL'X, soumis.Bertail, P., Issouani, E. M., Lysenko, N. (2026). Some exponential inequalities for functional data: application to hypothesis testing in Hilbert space. MODAL'X working paper, submitted.
  • Mergane, A., Baudry, M., Bertail, P., Wang, X. (2026). Structural non-linearity and negative electricity prices: an operational risk management approach for renewable assets. Document de travail de la Chaire Économie du Climat, en cours de soumission.Mergane, A., Baudry, M., Bertail, P., Wang, X. (2026). Structural non-linearity and negative electricity prices: an operational risk management approach for renewable assets. Working paper, Climate Economics Chair, to be submitted.
  • Bertail, P., Durot, C., Fernández, C. Harris recurrent Markov chains and nonlinear monotone regression models. Soumis à Electronic Journal of Statistics.Bertail, P., Durot, C., Fernández, C. Harris recurrent Markov chains and nonlinear monotone regression models. Submitted to the Electronic Journal of Statistics.

Travaux en coursWork in progress

  • Bertail, P., de Alvino Frye, F., de Lima Medina, F. Zero-inflated mixed Poisson INGARCH models (ZIMP-INGARCH).
  • Bertail, P., Dudek, A. E., Mosur, D. Adaptive small set selection for large Markov chains.
  • Bertail, P., Mergane, A. Regenerative block subsampling for Markovian structures.
  • Bertail, P., Dudek, A. E., Maciszewska, Z., Łukasiewicz (Marek), K. Regenerative bootstrap for cointegrated models (VECM).
  • Bertail, P., Clémençon, S., Guyonvarch, Y., Noiry, N. Concentration properties of negatively associated arrays.
  • Bertail, P., Chambaz, A., Rebecq, A. Functional central limit theorem for negatively associated survey sampling plans.
  • Bertail, P., Chambaz, A., Joly, E. Practical targeted learning from large data sets by survey sampling. [arXiv]
  • Bertail, P., Clémençon, S., Zetlaoui, M. NMF: a (semi-)parametric statistical view.
  • Bertail, P., Leskow, J., Politis, D. Subsampling Markov chains, with applications to quantized signals.

Articles dans des revues et ouvrages collectifs, depuis 2020Journal articles and book chapters, since 2020

  • Bertail, P., Dudek, A. E., Łukasiewicz (Marek), K. (2026). Regenerative bootstrap for Markov chains in high dimension. Journal of Multivariate Analysis, 215, 105665. [DOI]
  • Bertail, P., Lavergne, P. (2026). Bootstrapping quasi likelihood ratio tests under misspecification. The Econometrics Journal. [DOI]
  • Bertail, P., Clémençon, S., Fernández, C. (2025). Tail index estimation for discrete heavy-tailed distributions with application to statistical inference for regular Markov chains. TEST, 34(3), 691-713. [DOI]
  • Bertail, P., Dudek, A. E., Lenart, Ł. (2025). Mean square consistency and improved rate of convergence of generalized subsampling estimator for nonstationary time series. Journal of Time Series Analysis, à paraître. [HAL]
  • Bertail, P., Bouchouia, M., Jelassi, O., Tressou, J., & Zetlaoui, M. (2024). Scaling by subsampling for big data, with applications to statistical learning. Journal of Nonparametric Statistics, 36(1), 78-117. [DOI]
  • Bertail, P., Garay, A. M., Medina, F. L., & Jales, I. C. S. (2024). A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p) processes with zero-inflated innovations. Statistics, 58(2), 336-363. [DOI]
  • Bertail, P., Zetlaoui, M. (2024). Efficiency bound under identifiable constraints in semiparametric models. Sankhya.
  • Bertail P., Dudek, A. (2024). Optimal choice of bootstrap block length for periodically correlated time series, Bernoulli, 30(3), 2521-2545, [HAL]
  • Aghbalou, A., Bertail, P., Portier, F., Sabourin, A. (2024). Cross-validation on extreme regions. Extremes, 27(4), 505-555. [arXiv]
  • Bertail P., Gautherat E. & Issouani E. (2024). Exponential bounds for regularized Hotelling T² statistic in high dimension, Journal of Multivariate Analysis, 105342,ISSN 0047-259X, [DOI]
  • Bertail, P., Dudek, A. E. (2021). Consistency of the frequency domain bootstrap for differentiable functionals. Electronic Journal of Statistics, 15(1), 1-36. [DOI]
  • Dubois, P., Albuquerque, P., Allais, O. Bertail, P. et al. (2021). Effects of front-of-pack labels on the nutritional quality of supermarket food purchases: evidence from a large-scale randomized controlled trial. J. of the Acad. Mark. Sci. 49, 119-138. . Prix Gary L. Lilien ISMS-MSI-EMAC Practice. [DOI] [HAL]
  • Bertail P., A. Garay, J. Leskow, F. Medina (2021). Estimation and bootstrap of the first order integer valued AR processes with Zero Inflated Negative Binomial innovations. in Cyclostationarity ed. J. Leskow. Springer.
  • Bertail P., S. Clémençon, Y. Guyonvarch, Noiry, N. (2021). Learning from Biased Data: A Semi-Parametric Approach, PMLR 139:803-81. [PMLR] [HAL]
  • Clémençon, S., Bertail, P., Ciolek, G. (2020). Statistical learning based on Markovian data: maximal deviation inequalities and learning rates. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 88, 735-757. [DOI]
  • Bertail P., Bounie D., Clémençon S., Waelbroeck P. (2020). Algorithmes : biais, discrimination et équité,Algorithmes et discrimination : les biais dans les RH, Dossier HRM n°58, HR Today, Ed. ALMA Medien AG. [HAL]
Articles 1994–2019Papers 1994–2019
  • Bertail, P., Ciołek, G. (2019). New Bernstein and Hoeffding type inequalities for regenerative Markov chains. ALEA, Lat. Am. J. Probab. Math. Stat., 16, 259-277. [DOI] [HAL]
  • Bertail, P., Chautru, E., Clémençon, S., Papa, G. (2019). Optimal survey schemes for stochastic gradient descent with applications to M-estimation. ESAIM: Probability and Statistics, 23, 310-337. [DOI] [HAL]
  • Bertail, P., Clémençon, S. (2019). Bernstein-type exponential inequalities in survey sampling: conditional Poisson sampling schemes. Bernoulli, 25(4B), 3527-3554. [DOI] [arXiv]
  • Bertail, P., Portier, F. (2019). Rademacher complexity for Markov chains: applications to kernel smoothing and Metropolis–Hastings. Bernoulli, 25(4B), 3912-3938. [DOI] [arXiv] [HAL]
  • Laforgue P., Clémençon S. et Bertail P. (2019). On Medians of (Randomized) Pairwise Means. ICML 2019: 1272-1281 .
  • Bertail P., Jelassi O., Tressou J., M. Zetlaoui (2018). Subsampling for big data : some recent advances. Recent advances in Nonparametric Statistics, ISNPS 2018, Avignon, P. Bertail, D. Blanke, A. Cornillon, Eric Matzner-Lober Springer verlag, Berlin.
  • Bertail P., Ciolek G., Tillier C. (2018). Robust estimation for Markov chains with applications to Piecewise-deterministic Markov Processes, Statistics for Piecewise deterministic Markov chains, editor R. Azais and F. Bouguet, Springer.
  • Bertail, P., Chautru, E., Clémençon, S. (2017). Empirical processes in survey sampling with (conditional) Poisson designs. Scandinavian Journal of Statistics, 44(1), 97-111. [DOI] [HAL]
  • P. Bertail, S. Clémençon, C. Tillier (2016). Extreme values statistics for Markov chains with applications to Finance and Insurance, ouvrage collectif "Extreme value theory and applications in finance, Wiley, Handbook Series in Financial Engineering and Econometrics" (Ed F. Longin).
  • Bertail P., Clémençon S., Chautru E. (2016). Sampling and Empirical Risk Minimization. Statistics, A Journal of Theoretical and Applied Statistics, 51, 30-42.
  • Bertail P., Clémençon S., Papa G. (2016). Learning from Survey Training Samples: Rate Bounds for Horvitz-Thompson Risk Minimizers, JMLR: Workshop and Conference Proceedings, 63, 142-157.
  • Bertail P. , Clémençon S., Tressou, J. (2015). Bootstrapping Robust Statistics for Markovian Data, Applications to Regenerative R- and L-Statistics, Journal of Time Series Analysis Special Issue: Recent developments in bootstrap methods for dependent data Volume 36, Issue 3, 462-480. [HAL]
  • Bertail P., Chautru E., Clémençon S. (2015). Tail Index estimation based on survey data. ESAIM: PS, 19 (2015), 28-59.
  • Bertail P., Gautherat E., Harari-Kermadec H. (2015). Empirical PHI-Discrepancies and quasi-empirical likelihood: exponential bounds. ESAIM: Proceedings and Surveys, Editors Garivier et al. , 51, 212-231.
  • Bertail P. , Loisel S. (2014). Théorie de la ruine et applications. Approches Statistiques du Risque, Journée d’Etude Statistique, Editeurs Droesbeke, Saporta, Thomas-Agnan.
  • Bertail P. (2014). Evaluation quantitative des risques d’exposition à des contaminants. Approches Statistiques du Risque, Journée d’Etude Statistique, Editeurs Droesbeke, Saporta, Thomas-Agnan.
  • Bertail P. Tillier C. (2014). La modélisation des risques d’exposition aux contaminants alimentaires. Risques, les cahiers de l’assurance, 96, 56-65.
  • Bertail P., Chautru E., Clémençon S. (2014). Scaling up M-estimation via sampling designs: the Horvitz-Thompson stochastic gradient descent. IEEE Big-Data. 2014, 25-30.
  • Bertail P. Gautherat, E. (2013). Generalized empirical likelihood for Hadamard differentiable functionals, Topics in Non-Parametric Statistics, Springer, Ed. M.G Akritas, D. Politis, S.N. Lahiri.
  • Bertail P., Clémençon S., Tressou J. (2013). Regenerative block-bootstrap confidence intervals for tail and extremal indexes. Electron. J. Statist. Volume 7 (2013), 1224-1248. [DOI] [HAL]
  • Bertail, P., Clémençon S.(2011). A renewal approach to U-statistics for Markovian data, Mathematical Methods of Statistics, Vol. 20, No. 2. pp. 79-105.
  • Bertail, P. (2011) . Somme comments on Subsampling weakly dependent time series and application to extremes. TEST, Volume 20, Issue 3, pp 487-490.
  • Bertail, P., Clémençon S. et J. Tressou (2010). Statistical analysis of a dynamic model for food contaminant exposure with applications to dietary methylmercury contamination. Journal of Biological Dynamics, 4(2), 212-234.
  • Allais, O., Bertail, P., Nichèle V. (2010) . The Effects of a Fat Tax on French Households’ Purchases : A Nutritional Approach, American Journal of Agricultural Economics, 92, p. 228-245.
  • Bertail, P. , Clémençon, S. (2010). Sharp Bounds for the Tails of Functionals of Markov Chains, Probability Theory and its applications, Theory Probab. Appl., Volume 54, Issue 3, pp. 505-515.
  • Allais O., Bertail P. et Nichèle V. (2010). Les faibles effets d’une fat taxe sur les achats alimentaires des ménages français : une approche par les nutriments, INRA Sciences-Sociales, 3, Octobre 2010, pp1-4.
  • Bertail, P., Clémençon S., Tressou, J. (2009). Extreme values statistics for Markov chains via the (pseudo-) regenerative method,Extremes, 12, Number 4, Pages 327-360 [DOI] [HAL]
  • Bertail, P., Caillavet F. (2008). Fruit and vegetable consumption demand: a segmentation approach toward food policy issues. American Journal of Agricultural Economics, Vol. 90, No. 3, pp. 827-842.
  • Bertail. P., Clémençon S., Tressou, J. (2008). A storage model with random release rate for modelling exposure to food contaminants, Mathematical Bioscience and Engineering, 5(1), 35-60.
  • Bertail, P. , Clémençon, S., Vayatis, N. (2008) . On bootstrapping the ROC curve. Neural Information Processing Systems, 2008, on line http://books.nips.cc/nips21.html.
  • Bertail, P. , Gautherat E. et Harari-Kermadec (2008). Exponential bounds for self normalized sums, Electronic Communications in Probability, 13, paper 57, 628-640.
  • Bertail P., Tressou J., Volatier, J.C. (2008). Evaluer les risques sanitaires dans le domaine de l’environnement. Variances, 34, 83-87.
  • Bertail P. (2008). Le Rééchantillonnage: outils et méthodes. in Cahiers de l’ED 139: Mathématiques 2007-2008, p.1-35. Publication de l’Université Paris-Ouest-Nanterre-La Défense.
  • Bertail, P. , Clémençon, S. (2007). Approximate regenerative-block bootstrap for Markov chains: some simulation studies. Computational Statistics & Data Analysis, 52,5, p. 2739-2756.
  • Bertail, P. , Clémençon, S. (2007). Second-order properties of regeneration-based bootstrap for atomic Markov chains. Test, 16, 109-122.
  • Bertail, P. , Harari-Kermadec, Ravaillé, D. (2007). Divergence Empirique et Vraisemblance Empirique Géralisé, Annales d’ Economie et de Statistique, 85, 131-157.
  • Bertail P. (2006). Empirical likelihood in some semi-parametric models, Bernoulli, 12, 299-331. [DOI]
  • Bertail P., Clémençon, S. (2006). Regenerative block-bootstrap for Markov chains. Bernoulli, 12, 689-712. [DOI]
  • Bertail, P., Clémençon, S. (2006). Regeneration-based statistics for Harris recurrent Markov chains, in Dependence in Probability and Statistics, Lecture Notes in Statistics, 187, Springer. [DOI]
  • Bertail P., Tressou, J. (2006). Evaluation des risques d’exposition à un contaminant alimentaire : quelques outils statistiques, dans Analyse des risques alimentaires", Ed. Feinberg, Bertail, Tressou, Verger, Tec&Doch-Lavoissier.
  • Bertail P., Tressou, J. (2006). Evaluation empirique des risques alimentaires : une approche de type Monte-Carlo, dans Analyse des risques alimentaires, Ed., Feinberg, Bertail, Tressou, Verger, Tec&Doch-Lavoissier.
  • Bertail P., Tressou, J. (2006). Les principes de base du Bootstrap, dans Analyse des risques alimentaires, Ed. Feinberg, Bertail, Tressou, Verger, Tec&Doch-Lavoissier.
  • Bertail P., Boisson, A., Lebon, S., Tressou, J. (2006). Les méthodes de correction de biais des estimateurs de Hill, dans Analyse des risques alimentaires, Ed., Feinberg, Bertail, Tressou, Verger, Tec&Doch-Lavoissier.
  • Bertail P., Crepet, A. (2006). Combinaison de sources de données par vraisemblance empirique, dans Analyse des risques alimentaires, Ed. Feinberg, Bertail, Tressou, Verger, Tec&Doch-Lavoissier.
  • Bertail, P. (2006). Statistiques et Recherche en France : quelques perspectives, Courriers des Statistiques, INSEE,no 117-119, p.71-79.
  • Bertail, P., Tressou, J. (2005). Incomplete U-Statistics for food risk assessment, Biometrics, 22, p. 219-234.
  • Bertail P., Haeffke, C., Politis D., White H. (2004). A subsampling approach to estimating the distribution of diverging statistics with applications to assessing financial market risks, Journal of Econometrics, 120, pp. 295-326.
  • Bertail, P., Clémençon, S. (2004). Edgeworth expansions of suitably normalized sample mean statistics for atomic Markov chains. Probability Theory and Related Fields, 130(3), 388-414. [DOI]
  • Bertail, P., Crepet, A., Feinberg, M., Leblanc, J.C., Tressou, J. (2004). Evaluation of food risk exposure based on Extreme Value Theory. Application to heavy metals from sea products. Food and Chemical Toxicology, 42, pp. 1349−1358.
  • Bertail, P., Crepet, A., Feinberg, M., Leblanc, J.C., Tressou, J. (2004). Statistical methodology to evaluate food exposure to a contaminant and influence of sanitary limits : application to Ochratoxin A, Regulatory Toxicology and Pharmacology, 40, 252-263.
  • Bertail P., Boizot C., Combris P. (2003). Précisions des estimateurs de fonctionnelles de la consommation alimentaire. Cahiers ESR, 67, p. 72-102.
  • Bertail P. (2003). Empirical likelihood in some semi-parametric models, in "Semiparametric models and applications", Ed. Nikulin et al, Birkhauser.
  • Bertail, P. (2001). Le modèle statistique : de l’hypothèse mathématique à la dérive interprétative, dans ”Le modèle et le récit”. Edition Maison des Sciences de l’Homme.
  • Bertail, P., Politis, D. (2001). Extrapolation of subsampling distribution estimators in the i.i.d. and strong-mixing cases, Canadian Journal of Statistics, vol. 29, No. 4, pp. 667-680.
  • Bertail, P., Gamst, A., Politis, D. (2000). Large and moderate deviation for undersampling distribution, Proceedings of the American Mathematical Society, 129, No. 2, pp. 551-557.
  • Bertail, P., Politis, D., Rhomari N. (2000). Undersampling continuous random fields and a Bernstein inequality, Statistics, 33, 367-392.
  • Bertail, P., Caillavet, F., Nichèle, V. (1999). Consumption of Home-produced food : double hurdle analysis of french households decisions, Applied Economics,31,1631-1640.
  • Bertail, P., Politis, D., Romano, J. (1999). Undersampling with unknown rate of convergence. Journal of the American. Statistical Association, 94(446), 569-579. [DOI]
  • Bertail, P., J.M. Chevet (1998). The effects of the customs Duty Sliding Scale on the wheat prices in England, 1828-1850. In ”Integration of Commodity Markets in History”, Ed. C.E. Nunez.
  • Bertail, P., Combris, P. (1998). Analyse de l’évolution d’un paramètre dans les enquêtes répétées, Cahiers E.S.R. 48, 80-117.
  • Bertail, P., Combris, P. (1997). Bootstrap pondéré d’un sondage, application à l’estimation de distributions de consommation alimentaire, Annales d’Economie et de Statistiques, 46, 50-83.
  • Bertail, P. (1997). Second Order Properties of an Extrapolated Bootstrap without replacement under weak assumptions : the i.i.d. and strong mixing case. Bernoulli, 3, 149-179.
  • Bertail, P. (1994). Un test bootstrap dans un modèle AR(1), Annales d’Economie et de Statistiques, 36, 57-81.

OuvragesBooks

  • Barbe Ph., Bertail P. (1995).The Weighted Bootstrap, Lecture Notes in Statistics, 98, 1-229. Springer Verlag, New-York.
  • Dependence in Probability and Statistics, 2006, Lecture Notes in Statistics, 187, P. Bertail, P. Doukhan, Ph. Soulier (Editors), Springer.
  • Analyse des risques alimentaires, 2006, P. Bertail, M. Feinberg, Ph. Verger and J. Tressou (Editeurs), Tec&Doc, Lavoisier.
  • Non Parametric Statistics, 3rd ISNPS, Avignon , 2018, P. Bertail, D. Blanke, E. Matzner-Lober et P.A. Cornillon (Editeurs), Springer.
Thèse et habilitationPhD and habilitation theses
  • Bertail P.(1992) : ”La méthode du bootstrap : quelques applications et résultats théoriques”, Thèse Université Paris IX. [theses.fr]
  • Bertail P. (1999) : ”Le Bootstrap et les méthodes de sous-échantillonnage dans le cadre des champs aléatoires stationnaires fortement mélangeants”. Rapport de synthèse de l’Habilitation à diriger les recherches.
Actes de conférencesConference proceedings
  • Bertail, P. (2002). Méthodes de calculs d’intervalles de confiances pour des fonctionnelles complexes, Proceeding Statistiques et Industries, Lille 2001,1-11.
  • Bertail, P., Feinberg, M., Leblanc, J.C. (2002).Nouvelles approches de l’ évaluation des risques d’exposition à un contaminant alimentaire, Agoral, 2002, 1-7.
  • Bertail P., Clémençon, S. (2004). Approximate Regenerative block-bootstrap for Markov chains : higher order properties. Compstat 2004, cdrom, Physica Verlag.
  • Bertail, P., Caillavet, F.(2003). Is food demand a relevant indicator for health and income inequalities. in Proceedings of "Food and Poverty in Welfare", p.4-56 Lisbonne, 2003".
  • Bertail, P., Clémençon, S. et Tressou, J.(2008). A regeneration-based runs estimator for the extremal index in the Markov setup. Proceedings of IWAP 2008, Editors Glaz and Limnios. HAL-00214305 [HAL]
  • Bertail, P., Clémençon, S. et Tressou, J. (2008). Regenerative Block-Bootstrap Confidence Intervals for the Extremal Index. Proceedings of IWAP 2008, Editors Glaz and Limnios. HAL-00214306 [HAL]
  • Bertail P., G. Ciolek, S. Clémençon (2018) Generalization Bounds for Minimum Volume Set Estimation based on Markovian Data, ISAIM, International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics proceedings, 1-7.
Documents de travail et rapportsWorking papers and reports

Documents de travailWorking papers

  • Bertail P. (1988). Test bootstrap dans des modèles linéaires et non-linéaires, présenté au XXème congrès de l’ASU.
  • Bertail P. (1989). Les applications du jackknife et du bootstrap en é conometrie, 1-24, présenté au séminaire J. Mairesse.
  • Bertail P. (1991). Une introduction au bootstrap, Document INRA, 1-180p. en partie publié dans l’ouvrage "Evaluation des Risques Alimentaires"
  • Accardo J., Bertail P. (1990). Valeurs propres de la matrice de variance-covariance d’un processus stationnaire : une étude numé rique, série Documents de travail du Crest et de l’INSEE, n⁰ 9004.
  • Accardo J., Bertail P. (1990). Quelques propriétés des valeurs propres des matrices de covariance de processus, Document de travail, INRA.
  • Bertail P. (1992). Une application du bootstrap dans un modèle linéaire avec autocorrélation des résidus, Document de travail INSEE, n⁰ 9204.
  • Barbe Ph., Bertail P. (1991). Limiting Distribution of Mallows’ Metric with Applications, document de travail, CREST-INRA, soumis Statistics, acceptation sous condition, non resoumis.
  • Bertail P. (1992). Le Bootstrap: une revue de la littérature, Document de travail INSEE n⁰ 9201.
  • Bertail P. (1992). Bootstrapping Von Mises’ Functionals and Statistical Applications, Document de travail, INRA, chapitre de thèse n^(∘)4, présenté au ”New Waves Statistics Seminar” , Newark, Delaware.
  • Bertail P., Lo, A. (2002), On Johnson’s asymptotic expansion. Document de Travail CREST.
  • Bertail, P. , Gautherat E. et Harari-Kermadec (2009). Empirical-Discrepancies and quasi-empirical likelihood : exponential bounds, Document de travail CREST.
  • P. Bertail, E. Gautherat, G. Gayraud (2009). Estimation spatiale de la radioactivité résiduelle de la centrale du bugey, document de synthèse pour EDF.
  • Charles-Albert With Driss Lehalle, Marie Lamrani, David Brière, Winston Bounie, Patrice Bertail, Stéphan Clémençon, Patrick Waelbroeck (2020). "Comment limiter les biais des algorithmes ?," Post-Print hal-02878302, HAL. [HAL]

Rapports collectifsCollective reports

  • Bertail P. Boizot C., Combris P. (1994). Note sur le calcul d’intervalles de confiance pour des fractiles de consommations individuelles, Rapport pour l’Observatoire des Consommations alimentaires (O.C.A.).
  • Bertail P. Combris P. (1996). Estimation et précision dans les enquêtes répétées. Rapport O.C.A.
  • Bertail P. (1996). Empirical likelihood in i.i.d. and biased sampling models, Rapport O.C.A.
  • Bertail P. (1997). Extrapolation de Richardson et distributions bootstrap par bloc : une approche simplifiée, Rapport O.C.A.
  • Bertail P., Feinberg, M. (2002). Echantillonnage et tracabilité, Rapport Eurofin.
  • J. Tressou, M. Feinberg, J.C. Leblanc, P. Bertail (2002). Evaluation du risque lié à l’Ochratoxine dans le vin, Rapport ONIVIN.
  • P. Bertail, E. Gautherat, G. Gayraud (2007). Estimation spatiale de la radioactivité de la centrale du bugey, Rapport EDF.
  • Renaudin N. (président), Albuquerque P., Bertail, P., Boirie Y., Chandon P., Combris P., Lahlou S., Micard V., Rigal N. , Ruffieux, B. (2016). Evaluation ex ante de système d’évaluation ex ante de systémes d’étiquetage nutritionnel simplifié, Rapport du comité scientifique “Etiquetage nutritionnel”, Ministère de la Santé, 1-56.

Annuaires statistiquesStatistical yearbooks

  • CD-ROM : Bertail P., Boizot C., Combris P., Hébel P., Volatier J.L., 1998, CDROM de consultation de données de consommation, Rapport final pour le Ministère chargé de la Recherche et CD-ROM ”La consommation alimentaire en France”, CREDOC et INRA-CORELA.
  • Bertail P., Boizot C., Combris P. (1995). ”La consommation alimentaire en 1991 : distribution des quantités consommées à domicile”, Observatoire des Consommations Alimentaires, 270 p.
  • Bertail P., Boizot C., Combris P. (1995). ”La consommation alimentaire en 1991 : les effets des caractéristiques des ménages sur la sélection des aliments et sur les quantités consommées”, Observatoire des Consommations Alimentaires, 270 p..
  • Bertail P., Boizot C., Combris P. (1996). ”La consommation alimentaire en 1992 : distribution des quantités consommées à domicile”, Observatoire des Consommations Alimentaires, 270 p.
  • Bertail P., Boizot C., Combris P. (1997). ”La consommation alimentaire en 1993 : distribution des quantités consommées à domicile”, Observatoire des Consommations Alimentaires, 270 p.
  • Bertail P., Boizot C., Combris P. (1998). ”La consommation alimentaire en 1995 : distribution des quantités consommées à domicile”, Observatoire des Consommations Alimentaires, 270 p.
Comptes rendus et supports de coursBook reviews and lecture notes

Comptes rendus de lectureBook reviews

  • Bertail P. (1996) Compte rendu de ” Séries Chronologiques non-linéaires à temps discrets” par Dominique Guégan. Cahiers E.S.R., 38, 113-114.
  • Bertail P. (1997) Compte rendu de ”The bootstrap and the jackknife” de Shao et Tu, Cahier E.S.R., 147-148.
  • Bertail, P. (2004). Compte−rendu sur le rapport "Statistiques et probabilités" de la Commission de réflexion sur l’enseignement des Sciences Mathématiques. La Gazette des Mathématiciens, 100, 94-100.

Supports de coursLecture notes

  • Bootstrap in the i.i.d. case, chap. 1, support de cours de formation par la recherche ENSAE, 2005, p1-48.
  • Semiparametric bootstrap for times series, chap. 2, support de cours formation par la recherche ENSAE, 2005, p. 1-16.
  • Regenerative Bootstrap for Markov Chains, chap. 3, support de cours bootstrap, 2008, p. 1-45.
  • Support de cours " Bootstrap and weighted Bootstrap", support de cours, University of Science Technology, Hong Kong, 1996, 100p.
  • Support de cours ”Estimation semi-paramétrique”, cours de formation par la recherche ENSAE,2010.

LogicielSoftware

boodd (P. Bertail, B. Desgraupes, A. E. Dudek, K. Łukasiewicz) : package R accompagnant l'ouvrage Resampling for dependent data. Il implémente dans un cadre unifié le bootstrap standard, le bootstrap m parmi n, le sous-échantillonnage, le bootstrap lissé, les bootstraps par blocs et le bootstrap régénératif, pour séries temporelles, chaînes de Markov, champs aléatoires, données spatiales et valeurs extrêmes, avec cinq types d'intervalles de confiance.: R package accompanying the book Resampling for dependent data. It implements, in a unified framework, the standard bootstrap, the m-out-of-n bootstrap, subsampling, the smoothed bootstrap, block bootstraps and the regenerative bootstrap, for time series, Markov chains, random fields, spatial data and extreme values, with five types of confidence intervals.

ConférencesTalks

Les communications internationales récentes ont été données sur invitation, en session invitée ou comme conférencier principal.Recent international talks were given by invitation, in invited sessions or as keynote speaker.

Depuis 2020Since 2020

2026Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, MASH 2026 : Comportement extrémal et modélisation dynamique des risques d'exposition alimentaire.Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, MASH 2026: Extremal behaviour and dynamic modelling of dietary exposure risk.
2026MNLS 2026, Machine Learning in Nonstandard Settings, Fréjus : Dimension reduction for cointegrated Markov chains in nonstationary setting.MNLS 2026, Machine Learning in Nonstandard Settings, Fréjus: Dimension reduction for cointegrated Markov chains in nonstationary setting.
2026EcoSta 2026, Ryukoku University, Kyoto (Japon), 7-10 août 2026, session invitée de H. Ombao : Splitting Markov chains in high dimension with applications.EcoSta 2026, Ryukoku University, Kyoto (Japan), 7-10 August 2026, invited session of H. Ombao: Splitting Markov chains in high dimension with applications.
2026University of Tokyo (Japon), séminaire, 27-30 juillet 2026 : Extremal behavior of shot noise models with applications to food risk assessment.University of Tokyo (Japan), seminar, 27-30 July 2026: Extremal behavior of shot noise models with applications to food risk assessment.
2026ISNPS 2026, Thessalonique (Grèce), 21-27 juin 2026 : CNS for LAMN models ; Subsampling dependent data ; Improved rate of convergence for subbagging.ISNPS 2026, Thessaloniki (Greece), 21-27 June 2026: NSC for LAMN models; Subsampling dependent data; Improved rate of convergence for subbagging.
2026Conférence RATS, Chypre, 17-20 juin 2026 : Splitting Markov chains in high dimension: the MARBB method.RATS conference, Cyprus, 17-20 June 2026: Splitting Markov chains in high dimension: the MARBB method.
2026Universidade Federal de Pernambuco, Recife (Brésil), professeur invité un mois, mai 2026 : exposés sur le bootstrap régénératif pour chaînes de Markov en grande dimension et sur les modèles ZINAR/INAR à innovations zéro-inflatées.Universidade Federal de Pernambuco, Recife (Brazil), one-month visiting professor, May 2026: talks on the regenerative bootstrap for high-dimensional Markov chains and on ZINAR/INAR models with zero-inflated innovations.
2025Conférence « Non-stationarity and statistics for EEG », Université Paris Nanterre, 4-5 septembre 2025 : co-organisateur avec E. Gautherat (Université de Reims).Conference “Non-stationarity and statistics for EEG”, Université Paris Nanterre, 4-5 September 2025: co-organizer with E. Gautherat (Université de Reims). [site]
202517th International Conference on Operations Research (ICOR), La Havane (Cuba) : exposé sur les biais en intelligence artificielle et en apprentissage statistique.17th International Conference on Operations Research (ICOR), Havana (Cuba): talk on bias in artificial intelligence and statistical learning.
2025Université de La Havane (Cuba), professeur invité un mois, juin 2025.University of Havana (Cuba), one-month visiting professor, June 2025.
2025Horizon Maths 2025 « Mathématiques et sécurité alimentaire », Fondation Sciences Mathématiques de Paris, ENSCP, Paris, 12 mai 2025 : organisateur et coordinateur scientifique de la journée, animation de la table ronde.Horizon Maths 2025 “Mathematics and food safety”, Fondation Sciences Mathématiques de Paris, ENSCP, Paris, 12 May 2025: organizer and scientific coordinator, round-table moderator. [site]
2024RT MatRisk, Learning from Biased Data: A Semi-Parametric Approach, Le Mans, juin 2024, conférencier invité.
2024ISNPS 2024, Bootstrapping convex M-estimators Tests under Mispecification, juin 2024, conférencier invité.
2024ISNPS 2024, session invitée "Statistics for non-stationary data", juin 2024, organisateur.
2024Colloquium ICGTM, Session statistique: Biased Data in AI : problems and solutions, Cotonou, Bénin, juillet 2024, conférencier invité.
2024Journées MAS 2024, Dynamic modelling of food nutrients/contaminant exposure : an overview, août 2024, conférencier invité.
2024Journées MAS 2024, organisation de la session "Statistique et santé", août 2024, organisateur.
2024ECODEP 2024, en l’honneur de P. Doukhan, Dynamic modelling of food nutrients/contaminant exposure, septembre 2024, conférencier invité.
2024Journées IA SEGMI, Bias en IA : problèmes et quelques solutions, novembre 2024, conférencier invité.
2023Organisation et intervention dans le semestre thématique MALNOS " Non-stationarity, Cyclostationarity and applications " financé par le Labex MME-DII, le CNRS et la fondation de l’université Paris-Nanterre. Organisation de cours de formation par la recherche donnés par H. Ombao (KAUST, Arabie Saoudite), A. Napolitano (Parthenope university, Napoli, Italie), A. Dudek (Krakow University, Pologne) et P. Bertail.
2023Conférence en l’honneur de M. Neumann "Rademacher complexity for Markov chains and exponential inequalities", Bamberg, Allemagne, juillet 2023, conférencier invité.
2023CMSTat 2023, Learning from Biased Data: A Semi-Parametric Approach, Berlin, Allemagne, décembre 2023.
2022Conférence du GDR ISIS, échantillonnage avec dépendance négative, Paris, "Concentration inequalities for NA variables with applications to survey sampling" Conférencier invité.
2022ISNPS, Paphos, Cyprus, «Empirical process and rate of convergence of regeneration based bootstrap », conférencier invité de la session de D. Politis.
2022Braunschweig , "New bootstrap methods for time series" in honor of S. Paparoditis, septembre 2022. « Bootstrap in the frequency domain : some new perspectives»,Keynote speaker.
2021"EVA, Edinburgh, GB", "Exponential inequalities for Negatively associated variables, with applications to order statistics and survey sampling", Juillet 2021. conférencier invité de la session organisée par S. Clémençon
2021Workshop "FAIR AI : Atelier pluridisciplinaire sur la justice sociale, l’équité et les discriminations dans les systèmes algorithmiques", "Apprendre à partir de données biaisées : une approche semi-paramétrique", Octobre 2021, Cachan, France, conférencier invité.
2020Participation dans des sessions invitées de conférences au Japon et en Corée annulées pour cause de COVID
Conférences 1988–2019Talks 1988–2019
2019"Data Science and Finance conference, Siem Reap, Cambodge", "Functional CLT and Exponential inequalities for negatively associated survey samplings", , février 2019. conférencier invité
2019"Colloque CIREQ Montréal d’économétrie, Montréal, Canada", "Negatively Associated resampling plans", , Avril 2019. conférencier invité
2019"ISI 2019, Kuala-Lumpu, Malaysie", "Robustness for PDMP with applications to hydrologie and insurance", Juillet 2019. conférencier invité de la session organisée par S. Dabo-Niang
2018"Ecole d’hiver CUSO”, Neuchatel, Suisse,"Survey sampling and negative association with applications to statistical learning", février 2018. Keynote speaker
2018"Conference on Statistical Learning and Data Science / Nonparametric Statistics, NYC, USA", "Bernstein type inequalities in survey sampling", juin 2018. conférencier invité (par Regina Liu)
2018" 4th ISNPS conference, Salerno, Italy", "Survey sampling in statistical learning", juin 2018. conférencier invité (par D. Politis)
2018"SMURF, Survey Methods and their use in Related Fields, Neuchâtel, Suisse", " Exponential inequalities in survey sampling towards statistical learning applications", juillet 2018. conférencier invité
2018"Econometric Theory and Time Series Analysis Workshop, Paris", "Tail and Extremal index estimation for Markov Chains", Paris, France, septembre 2018. conférencier invité
2018"STODEP2018, Statistical topics and stochastics models for dependent data, Rouen, France", "Rademacher complexity for Markov Chains", Paris, France, octobre 2018. conférencier invité
2017"Workshop PDMP", "Bootstrap et robustesse pour les chaînes de Markov", Nancy, France, février 2017. Conférencier invité
2017"ISI, Marrakech, Maroc,”Sharp exponential bounds in survey sampling juillet” 2017. Conférencier invité
2017"Seminar UCSD, San Diego”Functional CLT and Sharp exponential inequalities for rejective smpling ”, novembre 2017. Professeur invité
2016"Third ISNPS conference","Co-Organisateur et co-président de la conférence avec D. Blanke, P.A. Cornillon et Eric Matzner-Lober", Avignon, France, juin 2016. Organisateur
2015"CMStatistics","Survey sampling for big data", London, décembre 2015. Session organizer
2015"4eme congrès international de la Société Mathématique Marocaine de Mathématiques appliquées, SM2A","Tail index estimation for Markov chains", Oujda, Maroc f’evrier 2015.
2015"60th World Statistics Congress, ISI2015","Extremal index estimation in survey data", Rio, Brésil, juillet 2015. contributed session speaker
2015"IASC Conference - Statistical Computing for Data Science","A survey about regenerative bootstrap with application to finance", Buzios, Brésil, aoét 2015. Invited speaker
2014"Colloque Statistiques et apllications", Survey sampling for non-parametric statistics, Oujda, mars 2014. Conférencier invité
2014"Bootstrap for dependent data", An introduction to the Bootstrap, Cracovie, mai 2014. Lecturer à l’université Politeknika, invitation de J. Leskow
2014"ISNPS", organisateur de la session Survey sampling and big data et exposé "Survey sampling in empirical processes", Cadix, Espagne, juin 2014. Conférencier invité
2014"IMS APRM", "Empirical likelihood for large paramater space ", Taipei, juin 2014. Conférencier invité d’une "distinguished" session en l’honneur de Pr. S.N. Lahiri
2014"Journées de la SFDS, juin 2014", "Processus empirique pour les sondages et les big-dat", Rennes, juin 2014.
2014"Journées MAS 2014", "Empirical likelihood in high dimension", Toulouse, septembre 2014. Conférencier invité d’une session organisée par A. Chambaz, sur l’estimation semi-paramétrique
2014"Le Mans Insurance and Finance Risk Colloquium", "Extremes values for Insurance and Finance, Le Mans, novembre 2014.Conférencier invité
2014" Extreme Events in Finance", "Extremes values of Markov chains with applications to Insurance and Finance", Abbaye de Royaumont, décembre 2014.Conférencier invité
2013" Journées ENSAE-ENSAI", Approximate regeneration scheme for Markov Chains, with applications to U-statistics and extreme values, Paris, Janvier 2013.
2013" SMAI 2013", Regenerative Block-Bootstrap Confidence Intervals for the Tail and Extremal Indexes, "Mini-symposium Labex-MME-DII, Seignosse, Mai 2013. Conférencier invité
2013" Ecole chercheur : extremes et risques en assurance", Cours de 14h de Valeurs extremes en i.i.d. et en dépendant, Tunis , Tunisie, juin 2013. Conférencier invité
2013" European meeting of Statisticians, EMS 2013", Empirical Processes in Survey Sampling, Budapest, Hongrie, July 2013. Contributed session
2013" Workshop : Bootstrap method for dependent data", Bootstrap confidence intervals for the extremal index, Copenhaguen, Danemark, septembre 2013. Conférencier invité
2013" JSTAR 2013 : Assurance", Dynamic modelling of food contaminant exposure, ENSAI, Rennes, Octobre 2013. Conférencier invité
2013" ERCIM", organisateur de la session Empirical likelihood et exposé: Generalized Empirical likelihood for large parameter, Londres, décembre 2013. Conférencier invité
2012" Analyse Statistique: Théorie et Applications "(JIASTA2012), 04-06 juin 2012 , Oujda, Maroc, Conférencier invité, "Modélisation dynamique des risques d’exposition alimentaires".
2012"First Conference of the International Society for NonParametric Statistics", Greece, June 2012. Conférencier invité
2012" Cycle thématique Risque et dépendance" (resp. P. Doukhan),Renewal approach to U-statistics for Markovian data, ENGREF , Paris , June 2012. Conférencier invité
2012" Cycle thématique Risque et dépendance" (resp. P. Doukhan), Regenerative methods for tails and dependence, université de Cergy, septembre 2012. Conférencier invité
2012" Entretien Jacques Cartier", Risques alimentaires : une approche pluridisciplinaire, Lyon, Novembre 2012. Conférencier invité
2012" JSTAR 2012 : Dépendance", Approximate regeneration scheme for Markov Chains, with applications to U-statistics and extreme values, INSA, Rennes, Novembre 2012. Conférencier invité
2011"2011 IISA Conference on Probability, Statistics, and Data Analysis", April 21-24, 2011, Raleigh, NC, USA, Conférencier invité, "Extreme values for Markov Chains".
2011"Journée SMAI-SFDS,Fiabilité et assurance", 16 Novembre 2011, Toulouse, Conférencier invité, " Dynamic models for food contaminant exposure "
2010"42éme Journées de la Sfds", mai 2010, Marseille, Président du comité de programmation.
2010"Journées d’études statistiques", novembre 2010, Marseille, Conférencier invité, "Théorie de la Ruine et applications", "Evaluation des risques d’exposition aux contaminant : approches statiques et dynamiques".
2009" 41ème Journées de la Sfds", mai 2009, Bordeaux, "Regenerative approach for U-statistics".
2009"57th session of the International Statistical Institute", Durban, Aoét 2009, "Regenerative bootstrap for U-statistics".
2008"Statdep 2008", Paris, juin 2008, Conférencier invité, "Extreme value for Markov chains" .
2008"Workshop, Bootstrap and Time-series", Kaiserslautern, juin 2008, Conférencier invité, "Regenerative bootstrap for Markov chains" .
2008"International Workshop on Recent Advances in Time Series Analysis", juin 2008, Protaras, Chypre, Conférencier invité, "Regenerative Bootstrap for the extremal index" .
2007"8th International Conference on Ordered Statistical Data and Its Applications OSDA 2008", Amman, Jordanie (juin 20007), Extreme values for Harris recurrent Markov Chains.
2007"Journées de Biostatistique et de Bioinformatique de l’Université Antilles Guyane: Evaluation de l’exposition aux pesticides ", Pointe à Pitre, décembre 2007 , Conférencier invité, "Evaluation de l’exposition aux contaminants : des U-statistiques aux valeurs extrèmes" .
2006"Journées de Statistiques marocaines", Oujda, Conférencier invité, "Regenerative Bootstrap for Harris recurrent Markov Chains."
200525th EMS meeting, Oslo, "Approximate regeneration schemes for Markov chains".
20053d CSDA (Computational Statistics and Data Analysis) world conference, Conférencier invité, "Regenerative bootstrap for general markov chains".
2004Joint IMS and Bernoulli society conference, Barcelone. "Regenerative Bootstrap for Markov chains".
2004Compstat, Prague, "Approximate regenerative bootstrap and the two-split method".
2003Workshop "Semiparametric Estimation ", Mont Saint Michel. "Empirical likelihood in non parametric and semi-parametric models".
2003Journées Lille 3 et Université du Littoral, Lille. Conférencier invité, Bootstrap regénératif pour des chaı̂nes de Markov Harris récurrente.
2003Conférence "Food and Poverty in Welfare", Lisbonne, Portugal (Juillet 2003), "Food demand and poverty : a segmentation approach", présenté par F. Caillavet.
2003Journées de l’institut francais d’actuariat, Paris,Conférencier invité, "Bootstrap et dépendance".
2002Journées SMAI, Paris, Mathématiques et Industries, Conférencier invité, "Evaluation des risques alimentaires".
2002Congrès de l’ASU Bruxelles, Conférencier invité, "Subsampling methods for random fields : the choice of the subsampling size".
2002Journées Agro-industries de la Société Franéaise de Statistique, Lille, "Méthode de calcul et performance d’intervalles de confiance de fonctionnelles complexes"
2002Congrès de l’ASU Bruxelles, Conférencier invité, "The choice of the subsampling size".
2002Colloque CNAM ”Statistical Learning”, Paris, Membre du comité scientifique, Chairman de la session Support Vector Machines.
2000Journées MAS , Rennes (2000),Session plénière invitée, "Bootstrap semi-paramétrique et sous-échantillonnage".
1999Congrès de l’ASU, Grenoble, "Subsampling diverging statitics".
1998Séminaire Franco-allemand, Garchy, "Second order propertries of extrapolated Bootstrap under weak assumptions".
1997International Economic History Congress, Lund, "The corn Laws: were they efficient?".
1997International Statistical Institute meeting, Istanbul, Turkey, Chairman de la session ”Statistique non-paramétrique”, "Accurate approximate posterior inference".
1996Multivariate Analysis, Hong-Kong, "Subsampling for random fields".
1995Smoothing and Resampling, Berlin, "Estimating rate of convergence via subsampling distributions" (presented by D. Politis) and "Extrapolation of subsampling distributions" (poster session)
1994Congrès des jeunes économètres, Bruxelles, "Weighted bootstrap of empirical processes and their econometric applications" .
1994Annual IMS meeting, Chapel Hill, Chairman de la session ”Bootstrap”, "Extrapolation of Subsampling distribution: i.i.d. and random fields cases".
1993Congrès de l’ASU, Vannes, "Second and third order properties of weighted bootstrap".
1993Congrès, Franco-american congress on the bootstrap, Newark, Conférencier invité, "Second order properties of the bootstrap of general differentiable functionals".
1992Congrès de l’ASU, Bruxelles, "Weighted bootstrap of general differentiable functionals".
1989Congrès de l’ASU, Rennes, "Bootstrap de U-statistiques" .
1988Congrès de l’ASU, Grenoble, "Test bootstap pour les AR autorégressifs".
SéminairesSeminars

INRA-Corela, INRA-Biométrie, ENSAE, CREST, ENSAI, Université de Rennes IUniversity of Rennes I, Université Paul Sabatier (Toulouse), INRA-IDEI (Toulouse), Strasbourg, University of Newark, Université libre de Bruxelles, Hong Kong University of Science and Technology, Academia Sinica (Taiwan), National University of Singapore, Grenoble I, Toulouse III, CY Cergy, Paris 1, Paris 7, ISFA (Lyon), Institut des ActuairesFrench Institute of Actuaries, Marne-la-Vallée, INAPG, Lille 1, Lille 3, Paris Nanterre, Toulouse II, AGH CracovieKraków, Université de NurembergUniversity of Nuremberg, Lyon 1, UTC Compiègne, UC San Diego, University of Tokyo, UFPE Recife, Université de La HavaneUniversity of Havana.

Séjours et invitations à l'étrangerVisiting positions abroad
2026
University of Tokyo (juillet) ; Universidade Federal de Pernambuco, Recife, professeur invité (mai).University of Tokyo (July); Universidade Federal de Pernambuco, Recife, visiting professor (May).
2025
Université de La Havane (Cuba), professeur invité un mois (juin).University of Havana (Cuba), one-month visiting professor (June).
2018
Maestría, La Havane : cours doctoral sur le bootstrap, invitation de C. Bouza ; école doctorale suisse CUSO, Les Diablerets, invitation de Y. Tillé.Maestría, Havana: doctoral course on the bootstrap, invited by C. Bouza; Swiss doctoral school CUSO, Les Diablerets, invited by Y. Tillé.
2017
University of California San Diego, invitation de D. Politis.University of California San Diego, invited by D. Politis.
2014
Politechnika de Cracovie, professeur invité (J. Leśkow) ; Université d'Oujda ; HKUST (A. Lo).Kraków University of Technology, visiting professor (J. Leśkow); University of Oujda; HKUST (A. Lo).
2013
University of Copenhagen, workshop sur le bootstrap pour données dépendantes.University of Copenhagen, workshop on the bootstrap for dependent data.
2011
Texas A&M University, professeur invité, invitation de S. N. Lahiri.Texas A&M University, visiting professor, invited by S. N. Lahiri.
2009
Chaire UNESCO d'Abomey-Calavi, Bénin.UNESCO Chair, Abomey-Calavi, Benin.
2008
Université des Antilles-Guyane.University of the French West Indies and Guiana.
2005
Université de Padoue, invitation de F. Pesarin.University of Padua, invited by F. Pesarin.
1995–2002
Hong Kong University of Science and Technology, séjours réguliers (A. Y. Lo) ; Academia Sinica, Taipei (1997) ; National University of Singapore (1998).Hong Kong University of Science and Technology, regular visits (A. Y. Lo); Academia Sinica, Taipei (1997); National University of Singapore (1998).
1990–1993
INE Cotonou ; Banque mondiale (Antilles-Guyane) ; University of Delaware, post-doctorat avec D. Mason ; ENSEA Abidjan.INE Cotonou; World Bank (French West Indies); University of Delaware, postdoc with D. Mason; ENSEA Abidjan.

DoctorantsPhD students

Thèses en coursCurrent PhD students

  • Karolina Łukasiewicz (Marek), cotutelle avec AGH Cracovie (codirection A. E. Dudek) : chaînes de Markov en grande dimension, méthodes de réduction et d'estimation.joint PhD with AGH Kraków (co-supervised with A. E. Dudek): Markov chains in high dimension, reduction and estimation methods.
  • Zuzanna Maciszewska, cotutelle avec AGH Cracovie (codirection A. E. Dudek), cofinancement Labex MME-DII : analyse statistique des EEG pour la détection de la maladie d'Alzheimer ; bootstrap paramétrique en modèles LAN/LAMN ; cointégration.joint PhD with AGH Kraków (co-supervised with A. E. Dudek), co-funded by Labex MME-DII: statistical analysis of EEG for Alzheimer's disease detection; parametric bootstrap in LAN/LAMN models; cointegration.
  • Anoune Mergane, thèse CIFRE (codirection M. Baudry, EconomiX) : prévision des prix spot de l'électricité, sous-échantillonnage pour la prévision des prix extrêmes.industrial CIFRE PhD (co-supervised with M. Baudry, EconomiX): forecasting electricity spot prices, subsampling for forecasting extreme prices.
  • Dominika Mosur (codirection A. E. Dudek) : inégalités de concentration pour des modèles périodiques, sélection adaptative de petits ensembles pour le splitting de chaînes de Markov.(co-supervised with A. E. Dudek): concentration inequalities for periodic models, adaptive small set selection for splitting Markov chains.
  • Paterne Denakpo, depuis septembre 2026 : splitting multiniveaux pour l'estimation de risques extrêmes dans des modèles d'exposition alimentaire multicompartimentaux., since September 2026: multilevel splitting for extreme risk estimation in multi-compartment dietary exposure models.

Thèses soutenuesCompleted PhD theses

2023
Carlos Fernández (codirectionco-supervised with C. Durot): Estimation and bootstrap for null recurrent Markov chains.
2023
El Mehdi Issouani (codirectionco-supervised with M. Zetlaoui, T. Dumont): apprentissage statistique pour la réduction de vocabulaire en vue de l'accessibilité des sites web aux personnes sourdes et muettes.statistical learning for vocabulary reduction to make websites accessible to deaf and mute people.
2019
Antoine Rebecq: méthodes de sondage et de calage généralisé pour les données massives et les graphes.survey sampling and generalized calibration for big data and graphs.
2018
Gabriela Ciołek (codirectionco-supervised with A. E. Dudek, S. Clémençon): Statistical learning for Markov chains.
2017
Charles Tillier (cotutellejoint PhD with O. Wintenberger): modèles de ruine en dépendant.ruin models under dependence.
2014
Saip Ciss (CIFRE, avecwith P. Picard): prédiction de la fraude aux assurances sociales.prediction of social insurance fraud.
2009
Matthieu Cornec: bornes exponentielles pour la validation croisée, applications à l'économie et à la finance.exponential bounds for cross-validation, with applications to economics and finance.
2006
Hugo Harari-Kermadec: vraisemblance empirique pour des modèles semi-paramétriques. Bourse LAHA, IMS.empirical likelihood for semiparametric models. IMS Laha Award.
2005
Jessica Tressou: évaluation des risques d'exposition aux contaminants alimentaires. Prix COMPSTAT 2005.risk assessment of exposure to food contaminants. COMPSTAT 2005 award.
Mémoires de master et stagesMaster's theses and internships
  • Anoune Mergane, stage MODAL'X, analyse d'EEG pour la linguistique, 2023–2024.Anoune Mergane, MODAL'X internship, EEG analysis for linguistics, 2023–2024.
  • Karolina Marek, stage MODAL'X, échange Erasmus avec l'Université de Cracovie, 2023.Karolina Marek, MODAL'X internship, Erasmus exchange with Kraków, 2023.
  • Eléonore Couignoux et Djilali Touazi, Master ISIFAR, stages INRA-CORELA, 2009.Eléonore Couignoux and Djilali Touazi, ISIFAR Master, INRA-CORELA internships, 2009.
  • Matthieu Salman (2006) et Laurent Duvernet (2004), stages ENSAE.Matthieu Salman (2006) and Laurent Duvernet (2004), ENSAE internships.
  • Jessica Tressou, Antoine Boisson, Amélie Crépet, Dennis Ravaillé, Hugo Harari-Kermadec, mémoires de DEA, 2001–2003.Jessica Tressou, Antoine Boisson, Amélie Crépet, Dennis Ravaillé, Hugo Harari-Kermadec, DEA (Master's) theses, 2001–2003.
  • Tutorat de la formation par la recherche à l'ENSAE (2001–2007) : Irène Gannaz, Pauline Muller, Joseph Salmon, Fantine Mordelet.Research tutor at ENSAE (2001–2007): Irène Gannaz, Pauline Muller, Joseph Salmon, Fantine Mordelet.
  • Suivi d'une dizaine de stagiaires et d'environ sept alternants par an du Master ISEFAR.Supervision of about ten interns and seven work-study students per year in the ISEFAR Master.

EnseignementTeaching

Université Paris Nanterre

2025–2026
Cours en ligne de statistique des assurances (une trentaine de vidéos) pour un public international de niveau master, alliance européenne EDUC.Online course in insurance statistics (about thirty videos) for international Master's students, EDUC European university alliance.
2007–2024
Statistique pour l'assurance, M2 ISEFAR ; séries temporelles, M1 ISEFAR et IES-D3S.Statistics for insurance, M2 ISEFAR; time series, M1 ISEFAR and IES-D3S.
2018–2024
Statistique et régression, L3 MIASHS ; projet de mathématiques appliquées, L3 MIASHS.Statistics and regression, 3rd-year MIASHS; applied mathematics project, 3rd-year MIASHS.
2007–2016
Statistique, L3 MMIA et Sciences économiques ; mathématiques, L1 Sciences économiques.Statistics, 3rd-year MMIA and Economics; mathematics, 1st-year Economics.
2007–2011
Responsable de la filière « Statistique du risque » du Master ISIFAR, cohabilité Paris 7 et Paris Nanterre.Head of the “Risk statistics” track of the ISIFAR Master, jointly with Paris 7.

Cours de master et formation doctorale ailleursMaster's and doctoral courses elsewhere

2017–2019
Bootstrap et validation croisée, Télécom ParisTech ; école d'hiver CUSO, Neuchâtel.Bootstrap and cross-validation, Télécom ParisTech; CUSO winter school, Neuchâtel.
2014–2015
Cours de bootstrap, programme Erasmus, Politechnika de Cracovie.Bootstrap course, Erasmus programme, Kraków University of Technology.
2003–2015
Méthodes de rééchantillonnage ; statistique asymptotique et estimation semi-paramétrique, ENSAE 3e année.Resampling methods; asymptotic statistics and semiparametric estimation, ENSAE 3rd year.
2003–2008
Chaînes de Markov, ENSAE 2e année.Markov chains, ENSAE 2nd year.
2008–2009
Statistique non paramétrique, M2, chaire UNESCO d'Abomey-Calavi, Bénin.Nonparametric statistics, M2, UNESCO Chair, Abomey-Calavi, Benin.
1994–2003
HKUST : bootstrap, rééchantillonnage, bornes d'efficacité semi-paramétriques, séries temporelles avancées.HKUST: bootstrap, resampling, semiparametric efficiency bounds, advanced time series.
1988–2001
ENSAE, ENSAI, Université de RennesUniversity of Rennes, Paris 1, Paris X, Université des Antilles-GuyaneUniversity of the French West Indies, INE Cotonou, ENSEA Abidjan.

ParcoursCareer

FonctionsPositions

2025–2026
Congé pour recherches ou conversions thématiques (CRCT).Research leave (CRCT).
2024–2025
Délégation CNRS de six mois, MODAL'X.Six-month CNRS research position, MODAL'X.
depuis 2021since 2021
Directeur du laboratoire MODAL'X, UMR 9023, Université Paris Nanterre.Head of the MODAL'X laboratory, UMR 9023, Université Paris Nanterre.
depuis 2015since 2015
Professeur des universités, classe exceptionnelle.Full Professor, exceptional class.
2015–2016
Délégation CNRS, laboratoire TSI, Télécom ParisTech (CRCT d'un semestre en 2014).CNRS research position, TSI laboratory, Télécom ParisTech (one-semester research leave in 2014).
depuis 2008since 2008
Professeur des universités, première classe.Full Professor, first class.
2001–2007
Chargé de mission au Laboratoire de statistique du CREST, détachement au GENES.Research fellow at the CREST Statistics Laboratory, seconded to GENES.
depuis 1999since 1999
Professeur des universités, Université Paris Nanterre, MODAL'X.Full Professor, Université Paris Nanterre, MODAL'X.
1999–2007
Professeur associé au CORELA, INRA.Associate professor at CORELA, INRA.
1992–1999
Chargé de recherche au CORELA, INRA.Research scientist at CORELA, INRA.
1988–1992
Attaché scientifique contractuel à l'INRA, département Économie et sociologie rurales ; service national à l'INRA Antilles-Guyane.Contract researcher at INRA, Department of Rural Economics and Sociology; national service at INRA French West Indies.

FormationEducation

1999
Habilitation à diriger des recherches, Université de Marne-la-ValléeHabilitation (HDR), Université de Marne-la-Vallée: Bootstrap et méthodes de sous-échantillonnage dans le cadre des champs aléatoires stationnaires fortement mélangeants. Rapporteurs J. Beirlant, O. Pons, J.-P. Raoult ; président J. Bretagnolle.Referees J. Beirlant, O. Pons, J.-P. Raoult; chair J. Bretagnolle.
1992
Doctorat de mathématiques appliquées, Université Paris IX DauphinePhD in applied mathematics, Université Paris IX Dauphine: Le bootstrap : quelques résultats théoriques sur les fonctionnelles différentiables et applications économétriques. Directeurs A. Trognon et Ph. Tassi ; président C. Gouriéroux.Advisors A. Trognon and Ph. Tassi; chair C. Gouriéroux.
1987
DEA de mathématiques appliquées, Université Paris IX.DEA (Master's) in applied mathematics, Université Paris IX.
1987
Diplôme de statisticien-économiste, ENSAE.Statistician-economist degree, ENSAE.
1982–1984
Classes préparatoires, Saint-Étienne.Preparatory classes in mathematics, Saint-Étienne.

Distinction

Prix Gary L. Lilien ISMS-MSI-EMAC Practice, pour l'essai randomisé à grande échelle sur les logos nutritionnels (Journal of the Academy of Marketing Science, 2021).Gary L. Lilien ISMS-MSI-EMAC Practice Prize, for the large-scale randomized trial on front-of-pack nutrition labels (Journal of the Academy of Marketing Science, 2021).

Animation scientifiqueProfessional service

Sociétés savantes et éditionLearned societies and editorial work

  • Membre fondateur de l'International Society for NonParametric Statistics (ISNPS, 2010), membre du comité de direction ; co-président de la 3e conférence ISNPS, Avignon, 2016 (430 participants).Founding member of the International Society for NonParametric Statistics (ISNPS, 2010), member of the board; co-chair of the 3rd ISNPS conference, Avignon, 2016 (430 participants).
  • Éditeur associé du Journal of Nonparametric Statistics (2006–2016) et du Journal de la SFdS (2006–2013) ; comité de rédaction puis éditeur associé des Cahiers d'économie et sociologie rurales (1994–2008).Associate editor of the Journal of Nonparametric Statistics (2006–2016) and the Journal de la SFdS (2006–2013); editorial board member, then associate editor, of Cahiers d'économie et sociologie rurales (1994–2008).
  • Rapporteur pour les principales revues de statistique, de probabilités et d'économétrie, notammentReferee for the main journals in statistics, probability and econometrics, including Annals of Statistics, Annals of Probability, Bernoulli, JRSS, JASA, Statistical Science, Journal of Econometrics etand Review of Economic Studies.

Organisation de conférences et de sessionsConference and session organization

2025
Horizon Maths 2025 « Mathématiques et sécurité alimentaire », FSMP, Paris (organisateur et coordinateur scientifique) ; conférence « Non-stationarity and statistics for EEG », Nanterre, avec E. Gautherat.Horizon Maths 2025 “Mathematics and food safety”, FSMP, Paris (organizer and scientific coordinator); conference “Non-stationarity and statistics for EEG”, Nanterre, with E. Gautherat.
2024
Conférence en l'honneur de P. Doukhan, IHP ; « Entropie, mots, stat », Caen ; session « Statistics for non-stationary processes », ISNPS, Braga ; session « Statistique et santé », Journées MAS.Conference in honour of P. Doukhan, IHP; “Entropie, mots, stat”, Caen; session “Statistics for non-stationary processes”, ISNPS, Braga; session “Statistics and health”, Journées MAS.
2022–2023
Semestre thématique MALNOS et conférence internationale « Cyclostationarity, nonstationarity and applications », Paris Nanterre, avec A. E. Dudek ; session « Non standard bootstrap methods », ISNPS, Paphos.MALNOS thematic semester and international conference “Cyclostationarity, nonstationarity and applications”, Paris Nanterre, with A. E. Dudek; session “Non standard bootstrap methods”, ISNPS, Paphos.
2020
Journée « Resampling methods for dependent data », avec A. E. Dudek et T. Dumont.Workshop “Resampling methods for dependent data”, with A. E. Dudek and T. Dumont.
2019
Session « Bias in statistical learning », CFE-CMStatistics, Londres.Session “Bias in statistical learning”, CFE-CMStatistics, London.
2016
Co-président de la 3e conférence ISNPS, Avignon ; semestre thématique AMERISKA sur les valeurs extrêmes et les modèles de risque.Co-chair of the 3rd ISNPS conference, Avignon; AMERISKA thematic semester on extreme values and risk models.
2012–2018
Sessions sur la vraisemblance empirique, les sondages et les données massives : ISNPS, ERCIM, CMStatistics ; « Stat in Paris, Statistics and econometrics of networks », ENSAE, 2013.Sessions on empirical likelihood, survey sampling and big data: ISNPS, ERCIM, CMStatistics; “Stat in Paris, Statistics and econometrics of networks”, ENSAE, 2013.
2000–2010
Séminaire parisien de statistique (cofondateur, 2000) ; STATDEP 2005 ; workshops sur la vraisemblance empirique et les mesures aléatoires ; président du comité de programme des Journées de la SFdS, 2010.Paris Statistics Seminar (co-founder, 2000); STATDEP 2005; workshops on empirical likelihood and random measures; chair of the programme committee of the SFdS annual meeting, 2010.

ExpertiseExpert committees

2013–2018
Comité scientifique du Labex MME-DII et de la Fondation pour la modélisation en économie.Scientific committee of Labex MME-DII and the Foundation for Modelling in Economics.
2015–2016
Comité d'évaluation ex ante des systèmes d'étiquetage nutritionnel, Ministère des affaires sociales et de la santé.Ex ante evaluation committee for nutrition labelling systems, French Ministry of Social Affairs and Health.
2014–2016
Comité scientifique du Crédit Agricole.Scientific committee of Crédit Agricole.
2014
Président du comité d'évaluation AERES du laboratoire MISTEA, Montpellier.Chair of the AERES evaluation committee of the MISTEA laboratory, Montpellier.
2006–2011
Rapporteur pour l'ANR.Reviewer for the French National Research Agency (ANR).
2002–2007
Commission scientifique du département Biométrie et intelligence artificielle, INRA.Scientific committee of the Biometrics and Artificial Intelligence department, INRA.
1999–2002
Comité d'experts « Évaluation des risques et nutrition humaine », AFSSA.Expert committee “Risk assessment and human nutrition”, AFSSA (French Food Safety Agency).

Rapporteur de nombreuses thèses et habilitations, et membre de comités de sélection dans une dizaine d'universités.Referee for many PhD and habilitation theses, and member of hiring committees in some ten universities.

Contact

MODAL'X, Université Paris Nanterre
Bâtiment G (Maurice Allais)Building G (Maurice Allais)
200 avenue de la République
92001 Nanterre Cedex, France

TéléphonePhone: +33 (0)1 40 97 78 46
CourrielEmail: patrice.bertail@parisnanterre.fr