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109
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<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
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<li><a href="#journaux" id="toc-journaux" class="nav-link" data-scroll-target="#journaux">Journaux</a></li>
<li><a href="#base-de-connaissances-et-trucs-en-vrac" id="toc-base-de-connaissances-et-trucs-en-vrac" class="nav-link active" data-scroll-target="#base-de-connaissances-et-trucs-en-vrac"><span class="header-section-number">1</span> Base de connaissances et trucs en vrac</a></li>
<li><a href="#journaux" id="toc-journaux" class="nav-link" data-scroll-target="#journaux"><span class="header-section-number">2</span> Journaux</a></li>
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<h5 class="quarto-listing-category-title">Catégories</h5><div class="quarto-listing-category category-default"><div class="category" data-category="">Tous <span class="quarto-category-count">(28)</span></div><div class="category" data-category="Y29sQmlTQk0=">colBiSBM <span class="quarto-category-count">(28)</span></div><div class="category" data-category="Y292YXJpYWJsZXM=">covariables <span class="quarto-category-count">(1)</span></div><div class="category" data-category="R05O">GNN <span class="quarto-category-count">(21)</span></div><div class="category" data-category="aWRlbnRpZmlhYmlsaXQlQzMlQTk=">identifiabilité <span class="quarto-category-count">(1)</span></div><div class="category" data-category="aW5mJUMzJUE5cmVuY2U=">inférence <span class="quarto-category-count">(23)</span></div></div></div>
<h5 class="quarto-listing-category-title">Catégories</h5><div class="quarto-listing-category category-default"><div class="category" data-category="">Tous <span class="quarto-category-count">(29)</span></div><div class="category" data-category="Y29sQmlTQk0=">colBiSBM <span class="quarto-category-count">(28)</span></div><div class="category" data-category="Y292YXJpYWJsZXM=">covariables <span class="quarto-category-count">(1)</span></div><div class="category" data-category="R05O">GNN <span class="quarto-category-count">(21)</span></div><div class="category" data-category="Z3JhcGhlcw==">graphes <span class="quarto-category-count">(1)</span></div><div class="category" data-category="aWRlbnRpZmlhYmlsaXQlQzMlQTk=">identifiabilité <span class="quarto-category-count">(1)</span></div><div class="category" data-category="aW5mJUMzJUE5cmVuY2U=">inférence <span class="quarto-category-count">(23)</span></div><div class="category" data-category="bGJt">lbm <span class="quarto-category-count">(1)</span></div><div class="category" data-category="cGh5bG9nJUMzJUE5bmll">phylogénie <span class="quarto-category-count">(1)</span></div><div class="category" data-category="c2Jt">sbm <span class="quarto-category-count">(1)</span></div></div></div>
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<main class="content" id="quarto-document-content">
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<h2 class="anchored" data-anchor-id="base-de-connaissances-et-trucs-en-vrac">Base de connaissances et trucs en vrac</h2>
<section id="base-de-connaissances-et-trucs-en-vrac" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="base-de-connaissances-et-trucs-en-vrac"><span class="header-section-number">1</span> Base de connaissances et trucs en vrac</h2>
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<h3 class="no-anchor listing-title">
<a href="./knowledge_base/projets-phylo.html" class="no-external">Idées autour de l’inclusion de la phylogénie</a>
</h3>
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<div class="delink listing-description"><a href="./knowledge_base/projets-phylo.html" class="no-external">
Dans le 3e axe de ma thèse nous souhaitons inclure de l’information phylogénétique dans l’estimation de la structure des réseaux d’interaction microbiens.
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<div class="listing-date">
6 mai 2026
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<div class="listing-author">
Louis Lacoste
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<div class="listing-no-matching d-none">Aucun article correspondant</div>
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<h2 class="anchored" data-anchor-id="journaux">Journaux</h2>
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<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="journaux"><span class="header-section-number">2</span> Journaux</h2>
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745
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<ul>
<li><a href="#contexte-de-linclusion-de-la-phylogénie-dans-lestimation-de-la-structure-des-interactions" id="toc-contexte-de-linclusion-de-la-phylogénie-dans-lestimation-de-la-structure-des-interactions" class="nav-link active" data-scroll-target="#contexte-de-linclusion-de-la-phylogénie-dans-lestimation-de-la-structure-des-interactions"><span class="header-section-number">1</span> Contexte de l’inclusion de la phylogénie dans l’estimation de la structure des interactions</a></li>
<li><a href="#sbm-et-lbm-avec-covariables-sur-les-noeuds" id="toc-sbm-et-lbm-avec-covariables-sur-les-noeuds" class="nav-link" data-scroll-target="#sbm-et-lbm-avec-covariables-sur-les-noeuds"><span class="header-section-number">2</span> SBM et LBM avec covariables sur les noeuds</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#formalisation-du-modèle" id="toc-formalisation-du-modèle" class="nav-link" data-scroll-target="#formalisation-du-modèle"><span class="header-section-number">2.1</span> Formalisation du modèle</a></li>
<li><a href="#preuve-de-lidentifiabilité" id="toc-preuve-de-lidentifiabilité" class="nav-link" data-scroll-target="#preuve-de-lidentifiabilité"><span class="header-section-number">2.2</span> Preuve de l’identifiabilité</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">2.3</span> Inférence</a></li>
<li><a href="#implémentation" id="toc-implémentation" class="nav-link" data-scroll-target="#implémentation"><span class="header-section-number">2.4</span> Implémentation</a></li>
<li><a href="#la-suite" id="toc-la-suite" class="nav-link" data-scroll-target="#la-suite"><span class="header-section-number">2.5</span> La suite</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
</div>
<!-- main -->
<main class="content" id="quarto-document-content">
<header id="title-block-header" class="quarto-title-block default">
<div class="quarto-title">
<h1 class="title">Idées autour de l’inclusion de la phylogénie</h1>
<div class="quarto-categories">
<div class="quarto-category">phylogénie</div>
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<div class="quarto-category">lbm</div>
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</div>
<div class="quarto-title-meta-author">
<div class="quarto-title-meta-heading">Auteur·rice</div>
<div class="quarto-title-meta-heading">Affiliation</div>
<div class="quarto-title-meta-contents">
<p class="author">Louis Lacoste <a href="mailto:louis.lacoste@agroparistech.fr" class="quarto-title-author-email"><i class="bi bi-envelope"></i></a> <a href="https://orcid.org/0009-0004-0178-9821" class="quarto-title-author-orcid"> <img src="data:image/png;base64,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"></a></p>
</div>
<div class="quarto-title-meta-contents">
<p class="affiliation">
MIA Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Université Paris-Saclay
</p>
</div>
</div>
<div class="quarto-title-meta">
<div>
<div class="quarto-title-meta-heading">Date de publication</div>
<div class="quarto-title-meta-contents">
<p class="date">6 mai 2026</p>
</div>
</div>
<div>
<div class="quarto-title-meta-heading">Modifié</div>
<div class="quarto-title-meta-contents">
<p class="date-modified">6 mai 2026</p>
</div>
</div>
</div>
</header>
<section id="contexte-de-linclusion-de-la-phylogénie-dans-lestimation-de-la-structure-des-interactions" class="level1" data-number="1">
<h1 data-number="1"><span class="header-section-number">1</span> Contexte de l’inclusion de la phylogénie dans l’estimation de la structure des interactions</h1>
<p>Dans le 3e axe de ma thèse nous souhaitons inclure de l’information phylogénétique dans l’estimation de la structure des réseaux d’interaction microbiens.</p>
<ol type="1">
<li><p>Ces réseaux se présentent sous la forme de matrice des comptages hautement rectangulaire, c’est-à-dire avec un grand nombre de microorganismes et, en comparaison, peu d’échantillons (de sols, d’aliments, de patients…). Cette haute dimensionnalité met en échec les méthodes classiques non concues pour gérer autant de noeuds (SBM). Il s’agit donc d’un <strong>premier enjeu</strong></p></li>
<li><p>Les données de comptages de ces matrices sont compositionnelles : la profondeur de séquençage (le nombre de séquences lues) étant finie, cela implique une dépendance entre les comptages observés. Si une séquence est surexprimée par rapport aux autres, alors que l’abondance réelle des autres n’a pas changée, les comptages observés des autres séquences vont diminuer. Voir <span class="citation" data-cites="note-donnees-compo">[@note-donnees-compo]</span>.</p></li>
</ol>
<div id="note-donnees-compo" class="callout callout-style-default callout-note callout-titled" title="Données compositionelles">
<div class="callout-header d-flex align-content-center">
<div class="callout-icon-container">
<i class="callout-icon"></i>
</div>
<div class="callout-title-container flex-fill">
Données compositionelles
</div>
</div>
<div class="callout-body-container callout-body">
<p>Soit <span class="math inline">N</span> la profondeur de séquençage, <span class="math inline">\forall s \in \{1,\dots,s\}, n_s</span> le nombre réel de fois où la séquence <span class="math inline">s</span> est présente. Les comptages observés <span class="math inline">o_s</span> pour la séquence <span class="math inline">s</span> sont <span class="math inline">o_s = \dfrac{n_s}{N}</span>, et on a <span class="math inline">\sum_{s} o_s = N</span> par construction.</p>
</div>
</div>
</section>
<section id="sbm-et-lbm-avec-covariables-sur-les-noeuds" class="level1" data-number="2">
<h1 data-number="2"><span class="header-section-number">2</span> SBM et LBM avec covariables sur les noeuds</h1>
<p>Ce modèle visent à intégrer des covariables de noeuds comme modificateurs des probabilités <em>a priori</em> d’appartenance aux groupes. Pour la phylogénie, en passant par une MDS ou une autre méthode permettant à partir des distances phylogénétique d’obtenir des “positions” ou des covariables, cela permettrait d’injecter l’a priori phylogénétique dans l’estimation de la structure du réseau.</p>
<section id="formalisation-du-modèle" class="level2" data-number="2.1">
<h2 data-number="2.1" class="anchored" data-anchor-id="formalisation-du-modèle"><span class="header-section-number">2.1</span> Formalisation du modèle</h2>
<p>Toujours modèle LBM mais avec probas d’appartenance pour les colonnes variables:</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
Z_i &amp;\sim \mathcal{M}(1; \pi_1, \dots, \pi_Q), \sum_{q=1}^{Q} \pi_q = 1\\
W_j &amp;\sim \mathcal{M}(1; \rho_1^j, \dots, \rho_R^j), \sum_{r=1}^{R} \rho_r^j = 1\\
Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
\end{align*}</span></p>
<p>Voici pour les probas pour les individus en colonne de la matrice d’adjacence : <span class="math display">\begin{align*}
\pmb{\beta}_{r}&amp; = \begin{pmatrix}
\beta_{r,0}\\
\vdots\\
\beta_{r,p}
\end{pmatrix}, &amp; X_{j,\bullet} = \begin{pmatrix}
1 = x_{0,j} &amp; x_{1,j} &amp; \dots &amp; x_{p,j}
\end{pmatrix}\\
X_{j,\bullet} \pmb{\beta}_r&amp; = \beta_{r,0} x_{0,j} + \beta_{r,1} x_{1,j} + \dots + \beta_{r,p} x_{p,j} &amp; \approx \log(\rho_r^j) \\
B &amp; = \begin{pmatrix}
\pmb{\beta}_1 \dots \pmb{\beta}_r \dots \pmb{\beta}_R
\end{pmatrix} &amp; X_{j,\bullet}B \approx \log(\pmb{\rho}^j) \\
X B &amp; \approx \log((\pmb{\rho}^j)_{j=1,\dots,n_2}) = \log(\pmb{\Rho})\\
\end{align*}</span> avec les <span class="math inline">\beta, B</span> qui désigne donc les coefficient de la combinaison linéaire et <span class="math inline">X</span> les covariables des individus (taille <span class="math inline">n_2\times p</span>, <span class="math inline">p</span> covariables).</p>
<p>Et pour les probas en lignes du LBM : <span class="math display">\begin{align*}
\pmb{\gamma}_{q}&amp; = \begin{pmatrix}
\gamma_{q,0}\\
\vdots\\
\gamma_{q,d}
\end{pmatrix}, &amp; V_{i,\bullet} = \begin{pmatrix}
1 = v_{0,i} &amp; v_{1,i} &amp; \dots &amp; v_{d,i}
\end{pmatrix}\\
V_{i,\bullet} \pmb{\gamma}_q &amp; = \gamma_{q,0} v_{0,i} + \gamma_{q,1} v_{1,i} + \dots + \gamma_{q,d} v_{d,i} &amp; \approx \log(\pi_q^i) \\
\Gamma &amp; = \begin{pmatrix}
\gamma_1 \dots \pmb{\gamma}_q \dots \pmb{\gamma}_Q
\end{pmatrix} &amp; V_{i,\bullet} \Gamma \approx \log(\pmb{\pi}^i) \\
V \Gamma &amp; \approx \log((\pmb{\pi}^i)_{i=1,\dots,n_1}) = \log(\pmb{\Pi})
\end{align*}</span> avec les <span class="math inline">\gamma, G</span> qui désigne donc les coefficient de la combinaison linéaire et <span class="math inline">V</span> les covariables des individus (taille <span class="math inline">n_1\times d</span>, <span class="math inline">d</span> covariables).</p>
</section>
<section id="preuve-de-lidentifiabilité" class="level2" data-number="2.2">
<h2 data-number="2.2" class="anchored" data-anchor-id="preuve-de-lidentifiabilité"><span class="header-section-number">2.2</span> Preuve de l’identifiabilité</h2>
<p>Soient <span class="math inline">B,B^{\prime}</span> avec <span class="math inline">B_{\bullet,R} = B^{\prime}_{\bullet,R} = \vec{0}_{p+1}</span> et <span class="math inline">X</span> de rang plein tel que <span class="math inline">X^{\top}X</span> soit inversible.</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
&amp;\sigma(XB) = \sigma(XB^{\prime})\\
&amp;\implies \exists C = \begin{pmatrix}c_1 \\ \vdots \\ c_j \\ \vdots \\ c_{n_2}\end{pmatrix} \in \mathbb{R}^{n_2}, X B = X B^{\prime} + C \pmb{1}_{R}^{\top} \\
&amp;\implies \exists C \in \mathbb{R}^{n_2}, (X B)_{j,r} = (X B^{\prime})_{j,r} + (C \pmb{1}_{R}^{\top})_{j,r} \\
&amp;\implies \exists C \in \mathbb{R}^{n_2}, \forall r\in\{1\dots,R\}, \forall j\in\{1,\dots,n_2\}, \sum_{k=1}^{p+1} x_{j,k} \beta_{k,r} = \sum_{k=1}^{p+1} x_{j,k} \beta^{\prime}_{k,r} + c_j\\
&amp;\implies \exists C \in \mathbb{R}^{n_2}, \forall j\in\{1,\dots,n_2\}, \sum_{k=1}^{p+1} x_{j,k} \beta_{k,R} = \sum_{k=1}^{p+1} x_{j,k} \beta^{\prime}_{k,R} + c_j \\
&amp;\implies \exists C \in \mathbb{R}^{n_2}, \forall j\in\{1,\dots,n_2\}, \sum_{k=1}^{p+1} x_{j,k} \times 0 = \sum_{k=1}^{p+1} x_{j,k} \times 0 + c_j \\
&amp;\implies \exists C \in \mathbb{R}^{n_2}, \forall j\in\{1,\dots,n_2\}, 0 = 0 + c_j \implies c_j = 0 \\
&amp;\implies C = \begin{pmatrix} 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix} \text{and thus}, XB = XB^{\prime} \\
&amp; \implies (X^{\top} X)^{-1}X^{\top} X B = (X^{\top} X)^{-1}X^{\top} X B^{\prime} \implies B=B^{\prime}
\end{align*}</span></p>
</section>
<section id="inférence" class="level2" data-number="2.3">
<h2 data-number="2.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">2.3</span> Inférence</h2>
<p>Inférence variationnelle donc <span class="math inline">\ell(Y;\pmb{\theta}) \geq \mathcal{J}(\mathcal{R},\pmb{\theta})</span> avec</p>
<p><span class="math display">
\mathcal{J}(\mathcal{R},\pmb{\theta})= \sum_{i = 1}^{n_1}\sum_{j=1}^{n_2}\sum_{q \in \mathcal{Q}_1} \sum_{r \in \mathcal{Q}_2} \tau_{iq}^{1} \tau_{jr}^{2} \log f(Y_{ij}; \alpha_{qr})
+ \sum_{i=1}^{n_1} \sum_{q \in \mathcal{Q}_1} \tau_{iq}^{1} \log \pi_{\color{black}q} + \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r \in \mathcal{Q}_2} \tau_{jr}^{2} \log \rho_{\color{black}r} \\
- \sum_{i=1}^{n_1} \tau_{iq}^{1} \log \tau_{iq}^{1} - \sum_{j=1}^{n_2} \tau_{jr}^{2} \log \tau_{jr}^{2}
</span></p>
<p>Avec <span class="math inline">\rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} = \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{r,j}</span>, où <span class="math inline">\sigma</span> désigne le softmax. Et sous la contrainte d’<a href="#preuve-de-lidentifiabilité">identifiabilité</a> que l’un des <span class="math inline">(\beta_r)_{r=1,\dots,R}</span> soit nul, ici <span class="math inline">\beta_R = 0</span>.</p>
<p>La partie pertinente de l’ELBO devient: <span id="eq-modele-covar-prop"><span class="math display">
P((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r=1}^{R} [\tau_{jr} (\beta_r X_j - \log (\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}))]
\tag{1}</span></span></p>
<p>Et on obtient la dérivée partielle par rapport à <span class="math inline">\beta_t</span> comme: <span class="math display">\begin{align*}
\dfrac{\partial P}{\partial \beta_t}&amp;((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[ \tau_{jt} X_j - \frac{X_j \exp{\beta_t X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} \biggr]\\
&amp; = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[\bigl(\tau_{jt} - \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{t,j}\bigr) X_j\biggr] = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[\bigl(\tau_{jt} - \rho_t^j \bigr) X_j\biggr]
\end{align*}</span></p>
</section>
<section id="implémentation" class="level2" data-number="2.4">
<h2 data-number="2.4" class="anchored" data-anchor-id="implémentation"><span class="header-section-number">2.4</span> Implémentation</h2>
<p>J’ai implémenté tout ça dans un <em>fork</em> de <a href="https://github.com/GrossSBM/blockmodels">blockmodels</a>. Ce fork est disponible <a href="https://github.com/Polarolouis/blockmodels">ici</a> et <strong>en cours de relecture par JBL</strong>.</p>
<p>Pour les détails techniques, j’ai ré-écrit la gestion des <em>memberships</em> en R pour passer les covariables et coefficients nécessaires aux calculs. J’ai implémenté une descente de gradient en utilisant un algorithme de type BFGS pour l’optimisation des coefficients de la combinaison linéaire. Et enfin j’ai intégré plusieurs choses dans le package R <a href="https://github.com/GrossSBM/sbm">sbm</a>:</p>
<ol type="1">
<li><a href="https://github.com/GrossSBM/sbm/tree/nodescovariates">La gestion des covariables de noeuds</a></li>
<li>Le support des <a href="https://github.com/GrossSBM/sbm/tree/feat/NAsupport">valeurs manquantes</a></li>
</ol>
</section>
<section id="la-suite" class="level2" data-number="2.5">
<h2 data-number="2.5" class="anchored" data-anchor-id="la-suite"><span class="header-section-number">2.5</span> La suite</h2>
<p>Maintenant, Sophie et Pierre gèrent la rédaction de vignettes et de simulations autour de ces fonctionnalités.</p>
<p>Nous attendons de voir si l’on trouve un jeu de données adaptées pour cette méthode.</p>
<p><strong>Limites</strong> : Ce modèle ne permet pas le passage à l’échelle pour les gros réseaux que représentent les matrices de comptage.</p>
</section>
</section>
</main> <!-- /main -->
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return container.innerHTML
} else {
if (window.Quarto?.typesetMath) {
window.Quarto.typesetMath(note);
}
return note.innerHTML;
}
} else {
// Remove any anchor links if they are present
const anchorLink = note.querySelector('a.anchorjs-link');
if (anchorLink) {
anchorLink.remove();
}
if (window.Quarto?.typesetMath) {
window.Quarto.typesetMath(note);
}
if (note.classList.contains("callout")) {
return note.outerHTML;
} else {
return note.innerHTML;
}
}
}
for (var i=0; i<xrefs.length; i++) {
const xref = xrefs[i];
tippyHover(xref, undefined, function(instance) {
instance.disable();
let url = xref.getAttribute('href');
let hash = undefined;
if (url.startsWith('#')) {
hash = url;
} else {
try { hash = new URL(url).hash; } catch {}
}
if (hash) {
const id = hash.replace(/^#\/?/, "");
const note = window.document.getElementById(id);
if (note !== null) {
try {
const html = processXRef(id, note.cloneNode(true));
instance.setContent(html);
} finally {
instance.enable();
instance.show();
}
} else {
// See if we can fetch this
fetch(url.split('#')[0])
.then(res => res.text())
.then(html => {
const parser = new DOMParser();
const htmlDoc = parser.parseFromString(html, "text/html");
const note = htmlDoc.getElementById(id);
if (note !== null) {
const html = processXRef(id, note);
instance.setContent(html);
}
}).finally(() => {
instance.enable();
instance.show();
});
}
} else {
// See if we can fetch a full url (with no hash to target)
// This is a special case and we should probably do some content thinning / targeting
fetch(url)
.then(res => res.text())
.then(html => {
const parser = new DOMParser();
const htmlDoc = parser.parseFromString(html, "text/html");
const note = htmlDoc.querySelector('main.content');
if (note !== null) {
// This should only happen for chapter cross references
// (since there is no id in the URL)
// remove the first header
if (note.children.length > 0 && note.children[0].tagName === "HEADER") {
note.children[0].remove();
}
const html = processXRef(null, note);
instance.setContent(html);
}
}).finally(() => {
instance.enable();
instance.show();
});
}
}, function(instance) {
});
}
let selectedAnnoteEl;
const selectorForAnnotation = ( cell, annotation) => {
let cellAttr = 'data-code-cell="' + cell + '"';
let lineAttr = 'data-code-annotation="' + annotation + '"';
const selector = 'span[' + cellAttr + '][' + lineAttr + ']';
return selector;
}
const selectCodeLines = (annoteEl) => {
const doc = window.document;
const targetCell = annoteEl.getAttribute("data-target-cell");
const targetAnnotation = annoteEl.getAttribute("data-target-annotation");
const annoteSpan = window.document.querySelector(selectorForAnnotation(targetCell, targetAnnotation));
const lines = annoteSpan.getAttribute("data-code-lines").split(",");
const lineIds = lines.map((line) => {
return targetCell + "-" + line;
})
let top = null;
let height = null;
let parent = null;
if (lineIds.length > 0) {
//compute the position of the single el (top and bottom and make a div)
const el = window.document.getElementById(lineIds[0]);
top = el.offsetTop;
height = el.offsetHeight;
parent = el.parentElement.parentElement;
if (lineIds.length > 1) {
const lastEl = window.document.getElementById(lineIds[lineIds.length - 1]);
const bottom = lastEl.offsetTop + lastEl.offsetHeight;
height = bottom - top;
}
if (top !== null && height !== null && parent !== null) {
// cook up a div (if necessary) and position it
let div = window.document.getElementById("code-annotation-line-highlight");
if (div === null) {
div = window.document.createElement("div");
div.setAttribute("id", "code-annotation-line-highlight");
div.style.position = 'absolute';
parent.appendChild(div);
}
div.style.top = top - 2 + "px";
div.style.height = height + 4 + "px";
div.style.left = 0;
let gutterDiv = window.document.getElementById("code-annotation-line-highlight-gutter");
if (gutterDiv === null) {
gutterDiv = window.document.createElement("div");
gutterDiv.setAttribute("id", "code-annotation-line-highlight-gutter");
gutterDiv.style.position = 'absolute';
const codeCell = window.document.getElementById(targetCell);
const gutter = codeCell.querySelector('.code-annotation-gutter');
gutter.appendChild(gutterDiv);
}
gutterDiv.style.top = top - 2 + "px";
gutterDiv.style.height = height + 4 + "px";
}
selectedAnnoteEl = annoteEl;
}
};
const unselectCodeLines = () => {
const elementsIds = ["code-annotation-line-highlight", "code-annotation-line-highlight-gutter"];
elementsIds.forEach((elId) => {
const div = window.document.getElementById(elId);
if (div) {
div.remove();
}
});
selectedAnnoteEl = undefined;
};
// Handle positioning of the toggle
window.addEventListener(
"resize",
throttle(() => {
elRect = undefined;
if (selectedAnnoteEl) {
selectCodeLines(selectedAnnoteEl);
}
}, 10)
);
function throttle(fn, ms) {
let throttle = false;
let timer;
return (...args) => {
if(!throttle) { // first call gets through
fn.apply(this, args);
throttle = true;
} else { // all the others get throttled
if(timer) clearTimeout(timer); // cancel #2
timer = setTimeout(() => {
fn.apply(this, args);
timer = throttle = false;
}, ms);
}
};
}
// Attach click handler to the DT
const annoteDls = window.document.querySelectorAll('dt[data-target-cell]');
for (const annoteDlNode of annoteDls) {
annoteDlNode.addEventListener('click', (event) => {
const clickedEl = event.target;
if (clickedEl !== selectedAnnoteEl) {
unselectCodeLines();
const activeEl = window.document.querySelector('dt[data-target-cell].code-annotation-active');
if (activeEl) {
activeEl.classList.remove('code-annotation-active');
}
selectCodeLines(clickedEl);
clickedEl.classList.add('code-annotation-active');
} else {
// Unselect the line
unselectCodeLines();
clickedEl.classList.remove('code-annotation-active');
}
});
}
const findCites = (el) => {
const parentEl = el.parentElement;
if (parentEl) {
const cites = parentEl.dataset.cites;
if (cites) {
return {
el,
cites: cites.split(' ')
};
} else {
return findCites(el.parentElement)
}
} else {
return undefined;
}
};
var bibliorefs = window.document.querySelectorAll('a[role="doc-biblioref"]');
for (var i=0; i<bibliorefs.length; i++) {
const ref = bibliorefs[i];
const citeInfo = findCites(ref);
if (citeInfo) {
tippyHover(citeInfo.el, function() {
var popup = window.document.createElement('div');
citeInfo.cites.forEach(function(cite) {
var citeDiv = window.document.createElement('div');
citeDiv.classList.add('hanging-indent');
citeDiv.classList.add('csl-entry');
var biblioDiv = window.document.getElementById('ref-' + cite);
if (biblioDiv) {
citeDiv.innerHTML = biblioDiv.innerHTML;
}
popup.appendChild(citeDiv);
});
return popup.innerHTML;
});
}
}
});
</script>
</div> <!-- /content -->
</body></html>

3
listings.json
View file

@ -29,7 +29,8 @@
"/suivi/2025-16/2025-16.html",
"/suivi/2025-15/2025-15.html",
"/suivi/2025-14/2025-14.html",
"/suivi/2025-13/2025-13.html"
"/suivi/2025-13/2025-13.html",
"/knowledge_base/projets-phylo.html"
]
}
]

1890
search.json
View file

File diff suppressed because one or more lines are too long

18
suivi/2025-14/2025-14.html
View file

@ -204,9 +204,9 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</a></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
@ -217,8 +217,8 @@ window.Quarto = {
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</h2>
<ul>
<li><p>Relire intro St Clair</p></li>
<li><p>S’inspirer structure pour mon intro</p></li>
@ -241,8 +241,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Vérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”.</p></li>
</ul>
</section>
<section id="jai-fait" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
<section id="jai-fait" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</h2>
<ul>
<li>Corriger structure de simus :
<ul>
@ -259,8 +259,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Agrandir la collection d’application, pas seulement Baldock mais aussi Trojelsgaard par ex : <em>Collection agrandie avec Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson, en attente MIGALE</em>. Clustering instable</p></li>
</ul>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</h2>
<ul>
<li><p>Résultats simus NA <strong>Erreur pour certaines conditions</strong> : Pour NA robustness générer <code>nb_rep</code> collections de taille <span class="math inline">M=2</span> et prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à retirer puis pour les <span class="math inline">\epsilon &lt; \epsilon_{max}</span> prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps <em>en attente des résultats MIGALE</em>.</p></li>
<li><p>Pour sub doré <em>en attente MIGALE</em> augmenter le nbre de répèt de la procédure.</p></li>

18
suivi/2025-15/2025-15.html
View file

@ -204,9 +204,9 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</a></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
@ -217,8 +217,8 @@ window.Quarto = {
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</h2>
<ul>
<li><p>Relire intro St Clair</p></li>
<li><p>S’inspirer structure pour mon intro</p></li>
@ -248,16 +248,16 @@ window.Quarto = {
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
</section>
<section id="jai-fait" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
<section id="jai-fait" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</h2>
<ul>
<li><p>Clustering sub-doré pas de stabilité à la répétition malheureusement <img src="figs/alluvial-clusterings.png" class="img-fluid"></p></li>
<li><p>Vérifier si les Baldock anglais ont des espèces en communs “Do they involve common species?”. Oui environ 70/250 soit plus de 20%.</p></li>
<li><p>Présenter le réseau Afrique du Sud dès l’intro des réseaux anglais de Baldock</p></li>
</ul>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</h2>
<ul>
<li><p>Résultats simus NA <strong>Erreur pour certaines conditions</strong> : Pour NA robustness générer <code>nb_rep</code> collections de taille <span class="math inline">M=2</span> et prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à retirer puis pour les <span class="math inline">\epsilon &lt; \epsilon_{max}</span> prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps <em>en attente des résultats MIGALE</em>.</p></li>
<li><p>J’ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. <em>en attente des résultats MIGALE</em></p></li>

18
suivi/2025-16/2025-16.html
View file

@ -204,9 +204,9 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</a></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
@ -217,8 +217,8 @@ window.Quarto = {
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</h2>
<ul>
<li><p>Relire intro St Clair</p></li>
<li><p>S’inspirer structure pour mon intro</p></li>
@ -238,8 +238,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Idée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers.</p></li>
</ul>
</section>
<section id="jai-fait" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
<section id="jai-fait" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</h2>
<ul>
<li><p>J’ai lancé le clustering iid ascendant sur données sub-Doré. Résultats stables mais 27 collections formées donc pas de mise en commun des structures…</p></li>
<li><p>Rédiger et modifier les cadres de simulations dans le papier pour qu’ils soient raccord avec les données obtenues.</p></li>
@ -253,8 +253,8 @@ window.Quarto = {
<li>CSI : St Clair, Sonia ou Elisa et Pierre Gérard</li>
</ul>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</h2>
<ul>
<li><p>Résultats simus NA <strong>Erreur pour certaines conditions</strong> : Pour NA robustness générer <code>nb_rep</code> collections de taille <span class="math inline">M=2</span> et prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à retirer puis pour les <span class="math inline">\epsilon &lt; \epsilon_{max}</span> prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps <em>en attente des résultats MIGALE</em>.</p></li>
<li><p>Lire Biological Networks - François Képès</p></li>

80
suivi/2025-17/2025-17.html
View file

@ -207,19 +207,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
<li><a href="#simulations-article" id="toc-simulations-article" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article">Simulations article</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#autour-de-larticle-et-du-package" id="toc-autour-de-larticle-et-du-package" class="nav-link" data-scroll-target="#autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article"><span class="header-section-number">1.1</span> Rédaction article</a></li>
<li><a href="#simulations-article" id="toc-simulations-article" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article"><span class="header-section-number">1.2</span> Simulations article</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications"><span class="header-section-number">1.3</span> Applications</a></li>
<li><a href="#autour-de-larticle-et-du-package" id="toc-autour-de-larticle-et-du-package" class="nav-link" data-scroll-target="#autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">1.4</span> Autour de l’article et du package</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</a></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#correction-méthodo" id="toc-correction-méthodo" class="nav-link" data-scroll-target="#correction-méthodo">Correction méthodo</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée." id="toc-lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée." class="nav-link" data-scroll-target="#lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée.">Lancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.</a></li>
<li><a href="#correction-méthodo" id="toc-correction-méthodo" class="nav-link" data-scroll-target="#correction-méthodo"><span class="header-section-number">3.1</span> Correction méthodo</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1"><span class="header-section-number">3.2</span> Applications</a></li>
<li><a href="#lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée." id="toc-lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée." class="nav-link" data-scroll-target="#lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée."><span class="header-section-number">3.3</span> Lancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -231,10 +231,10 @@ window.Quarto = {
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="rédaction-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</h2>
<section id="rédaction-article" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article"><span class="header-section-number">1.1</span> Rédaction article</h3>
<ul>
<li><p>Relire intro St Clair</p></li>
<li><p>S’inspirer structure pour mon intro</p></li>
@ -245,8 +245,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.</p></li>
</ul>
</section>
<section id="simulations-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article"><span class="header-section-number">1.2</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li><p>Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral</p></li>
<li><p>Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille <span class="math inline">M = 30</span> avec <span class="math inline">M_1 = M_2 = M_3 = 10</span>.</p></li>
@ -262,21 +262,21 @@ window.Quarto = {
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<section id="applications" class="level3" data-number="1.3">
<h3 data-number="1.3" class="anchored" data-anchor-id="applications"><span class="header-section-number">1.3</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>.</li>
</ul>
</section>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3" data-number="1.4">
<h3 data-number="1.4" class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">1.4</span> Autour de l’article et du package</h3>
<ul>
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="jai-fait" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
<section id="jai-fait" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</h2>
<ul>
<li><p>Créer un README descriptif du dépôt des codes pour l’article.</p></li>
<li><p>Remonter figure sélection de modèle dans le corps de l’article</p></li>
@ -286,16 +286,16 @@ window.Quarto = {
<li><p>Ajouter pipeline qui knit README.Rmd à chaque merge dans main colSBM</p></li>
</ul>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</h2>
<ul>
<li><p>Résultats simus NA <strong>Erreur pour certaines conditions</strong> : Pour NA robustness générer <code>nb_rep</code> collections de taille <span class="math inline">M=2</span> et prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à retirer puis pour les <span class="math inline">\epsilon &lt; \epsilon_{max}</span> prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps <em>en attente des résultats MIGALE</em>.</p></li>
<li><p>Lire Biological Networks - François Képès</p></li>
<li><p>J’ai esquissé des bouts d’intro</p></li>
<li><p>Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE</p></li>
</ul>
<section id="correction-méthodo" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="correction-méthodo">Correction méthodo</h3>
<section id="correction-méthodo" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="correction-méthodo"><span class="header-section-number">3.1</span> Correction méthodo</h3>
<ul>
<li><p>Idée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers. En regardant la vbound (pas la pénalité) de chaque réseau dans le joint vs sa vbound dans le sep -&gt; Résultats : pas de différences majeures entre les réseaux avec le rapport vbound_joint/vbound_sep, les outliers ne sont pas marqués.</p></li>
<li><p>Regarder si plutôt que k médioid possible meilleurs résultats avec d’autres distances hclust avec min, max etc… -&gt; L’algo PAM donne des clusters équilibrés sans séparer les outliers Je regarde avec plutôt des hclust avec métrique single pour séparer les outliers.</p></li>
@ -306,8 +306,8 @@ window.Quarto = {
<pre><code>En faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :
- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*</code></pre>
</section>
<section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<section id="applications-1" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="applications-1"><span class="header-section-number">3.2</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
@ -315,11 +315,11 @@ window.Quarto = {
<p>Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !</p>
</blockquote>
</section>
<section id="lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée." class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée.">Lancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.</h3>
<section id="lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée." class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="lancer-clustering-auteur-par-auteur-du-sub-doré-5-collections-différentes-dans-lidée."><span class="header-section-number">3.3</span> Lancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.</h3>
<p>Une fois fait, Sophie ne trouve pas que ce soit le plus pertinent pour illustrer le clustering. Plus intéressant de garder le clustering de données simulées (<span class="math inline">M = 30</span>) et se servir des exemples dessous et des parcours exhaustif des possibilités de partitionnement comme comparatif.</p>
<section id="baldock" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="baldock">Baldock</h4>
<section id="baldock" class="level4" data-number="3.3.1">
<h4 data-number="3.3.1" class="anchored" data-anchor-id="baldock"><span class="header-section-number">3.3.1</span> Baldock</h4>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><a href="figs/subdore-per-author/subdore_baldock_alluvial_clusterings.png" class="lightbox" data-gallery="quarto-lightbox-gallery-2" title="Alluvial Baldock"><img src="figs/subdore-per-author/subdore_baldock_alluvial_clusterings.png" class="img-fluid figure-img" alt="Alluvial Baldock"></a></p>
@ -327,8 +327,8 @@ window.Quarto = {
</figure>
</div>
</section>
<section id="gibson" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="gibson">Gibson</h4>
<section id="gibson" class="level4" data-number="3.3.2">
<h4 data-number="3.3.2" class="anchored" data-anchor-id="gibson"><span class="header-section-number">3.3.2</span> Gibson</h4>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><a href="figs/subdore-per-author/subdore_gibson_alluvial_clusterings.png" class="lightbox" data-gallery="quarto-lightbox-gallery-3" title="Alluvial Gibson"><img src="figs/subdore-per-author/subdore_gibson_alluvial_clusterings.png" class="img-fluid figure-img" alt="Alluvial Gibson"></a></p>
@ -336,8 +336,8 @@ window.Quarto = {
</figure>
</div>
</section>
<section id="souza" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="souza">Souza</h4>
<section id="souza" class="level4" data-number="3.3.3">
<h4 data-number="3.3.3" class="anchored" data-anchor-id="souza"><span class="header-section-number">3.3.3</span> Souza</h4>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><a href="figs/subdore-per-author/subdore_souza_alluvial_clusterings.png" class="lightbox" data-gallery="quarto-lightbox-gallery-4" title="Alluvial Souza"><img src="figs/subdore-per-author/subdore_souza_alluvial_clusterings.png" class="img-fluid figure-img" alt="Alluvial Souza"></a></p>
@ -345,8 +345,8 @@ window.Quarto = {
</figure>
</div>
</section>
<section id="traveset" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="traveset">Traveset</h4>
<section id="traveset" class="level4" data-number="3.3.4">
<h4 data-number="3.3.4" class="anchored" data-anchor-id="traveset"><span class="header-section-number">3.3.4</span> Traveset</h4>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><a href="figs/subdore-per-author/subdore_traveset_alluvial_clusterings.png" class="lightbox" data-gallery="quarto-lightbox-gallery-5" title="Alluvial Traveset"><img src="figs/subdore-per-author/subdore_traveset_alluvial_clusterings.png" class="img-fluid figure-img" alt="Alluvial Traveset"></a></p>
@ -354,8 +354,8 @@ window.Quarto = {
</figure>
</div>
</section>
<section id="trojelsgaard" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="trojelsgaard">Trojelsgaard</h4>
<section id="trojelsgaard" class="level4" data-number="3.3.5">
<h4 data-number="3.3.5" class="anchored" data-anchor-id="trojelsgaard"><span class="header-section-number">3.3.5</span> Trojelsgaard</h4>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><a href="figs/subdore-per-author/subdore_trojelsgaard_alluvial_clusterings.png" class="lightbox" data-gallery="quarto-lightbox-gallery-6" title="Alluvial Trojelgaard"><img src="figs/subdore-per-author/subdore_trojelsgaard_alluvial_clusterings.png" class="img-fluid figure-img" alt="Alluvial Trojelgaard"></a></p>

72
suivi/2025-18/2025-18.html
View file

@ -208,23 +208,23 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link active" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#stratégie-suite-inférence" id="toc-stratégie-suite-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#stratégie-suite-inférence">Stratégie suite : Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
<li><a href="#simulations-article" id="toc-simulations-article" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article">Simulations article</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#autour-de-larticle-et-du-package" id="toc-autour-de-larticle-et-du-package" class="nav-link" data-scroll-target="#autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</a></li>
<li><a href="#stratégie-suite-inférence" id="toc-stratégie-suite-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#stratégie-suite-inférence"><span class="header-section-number">1.1</span> Stratégie suite : Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article"><span class="header-section-number">1.2</span> Rédaction article</a></li>
<li><a href="#simulations-article" id="toc-simulations-article" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article"><span class="header-section-number">1.3</span> Simulations article</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications"><span class="header-section-number">1.4</span> Applications</a></li>
<li><a href="#autour-de-larticle-et-du-package" id="toc-autour-de-larticle-et-du-package" class="nav-link" data-scroll-target="#autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">1.5</span> Autour de l’article et du package</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#jds" id="toc-jds" class="nav-link" data-scroll-target="#jds">JdS</a></li>
<li><a href="#clustering-exhaustif-baldock" id="toc-clustering-exhaustif-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#clustering-exhaustif-baldock">Clustering exhaustif Baldock</a></li>
<li><a href="#jds" id="toc-jds" class="nav-link" data-scroll-target="#jds"><span class="header-section-number">2.1</span> JdS</a></li>
<li><a href="#clustering-exhaustif-baldock" id="toc-clustering-exhaustif-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#clustering-exhaustif-baldock"><span class="header-section-number">2.2</span> Clustering exhaustif Baldock</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#simulations-article-1" id="toc-simulations-article-1" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article-1">Simulations article</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1"><span class="header-section-number">3.1</span> Applications</a></li>
<li><a href="#simulations-article-1" id="toc-simulations-article-1" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article-1"><span class="header-section-number">3.2</span> Simulations article</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -236,10 +236,10 @@ window.Quarto = {
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="stratégie-suite-inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="stratégie-suite-inférence">Stratégie suite : Inférence</h3>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">1</span> A faire</h2>
<section id="stratégie-suite-inférence" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="stratégie-suite-inférence"><span class="header-section-number">1.1</span> Stratégie suite : Inférence</h3>
<ul>
<li><p>Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence</p></li>
<li><p>Papier pour comprendre données</p></li>
@ -252,8 +252,8 @@ window.Quarto = {
<li>Inférence + GREMLINS</li>
</ul>
</section>
<section id="rédaction-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
<section id="rédaction-article" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article"><span class="header-section-number">1.2</span> Rédaction article</h3>
<ul>
<li><p>Relire intro St Clair</p></li>
<li><p>S’inspirer structure pour mon intro</p></li>
@ -265,8 +265,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Intégrer les retours de Sophie</p></li>
</ul>
</section>
<section id="simulations-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article" class="level3" data-number="1.3">
<h3 data-number="1.3" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article"><span class="header-section-number">1.3</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li><p>Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.</p></li>
<li><p>Corriger structure de simus :</p>
@ -280,30 +280,30 @@ window.Quarto = {
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<section id="applications" class="level3" data-number="1.4">
<h3 data-number="1.4" class="anchored" data-anchor-id="applications"><span class="header-section-number">1.4</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
</ul>
<p><a href="figs/density-subdore.png" class="lightbox" data-gallery="quarto-lightbox-gallery-1"><img src="figs/density-subdore.png" class="img-fluid"></a></p>
</section>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3" data-number="1.5">
<h3 data-number="1.5" class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">1.5</span> Autour de l’article et du package</h3>
<ul>
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="jai-fait" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
<section id="jds" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="jds">JdS</h3>
<section id="jai-fait" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="jai-fait"><span class="header-section-number">2</span> J’ai fait</h2>
<section id="jds" class="level3" data-number="2.1">
<h3 data-number="2.1" class="anchored" data-anchor-id="jds"><span class="header-section-number">2.1</span> JdS</h3>
<ul>
<li>colDEM CSE</li>
</ul>
</section>
<section id="clustering-exhaustif-baldock" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="clustering-exhaustif-baldock">Clustering exhaustif Baldock</h3>
<section id="clustering-exhaustif-baldock" class="level3" data-number="2.2">
<h3 data-number="2.2" class="anchored" data-anchor-id="clustering-exhaustif-baldock"><span class="header-section-number">2.2</span> Clustering exhaustif Baldock</h3>
<ul>
<li><p>Le clustering de toutes les 52 partitions s’est fait en 5h30 ! (Mémoïsation)</p></li>
<li><p>Pour iid la meilleure partition avec <span class="math inline">BICL=-9466.911</span> contre <span class="math inline">BICL_{algo} = -9466.873 \pm 0.02205</span> trouvé avec l’algo <img src="figs/partition-iid.svg" class="img-fluid" alt="best_iid"></p></li>
@ -311,15 +311,15 @@ window.Quarto = {
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">3</span> A continuer</h2>
<ul>
<li><p>Résultats simus NA <strong>Erreur pour certaines conditions</strong> : Pour NA robustness générer <code>nb_rep</code> collections de taille <span class="math inline">M=2</span> et prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à retirer puis pour les <span class="math inline">\epsilon &lt; \epsilon_{max}</span> prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps <em>en attente des résultats MIGALE</em>.</p></li>
<li><p>Lire Biological Networks - François Képès</p></li>
<li><p>Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE</p></li>
</ul>
<section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<section id="applications-1" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="applications-1"><span class="header-section-number">3.1</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
@ -327,8 +327,8 @@ window.Quarto = {
<p>Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !</p>
</blockquote>
</section>
<section id="simulations-article-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article-1">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article-1" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article-1"><span class="header-section-number">3.2</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li>Relancer simulations de clustering avec <span class="math inline">M = 30</span> où <span class="math inline">M_i = 10, \forall i</span>. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille <span class="math inline">M = 30</span> avec <span class="math inline">M_1 = M_2 = M_3 = 10</span>.</li>
</ul>

120
suivi/2025-19/2025-19.html
View file

@ -205,35 +205,35 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité">TOP PRIORITÉ</a>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications"><span class="header-section-number">1.1</span> Applications</a></li>
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.2</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait"><span class="header-section-number">4</span> J’ai fait</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#csi-en-attente-contacts-pb-et-sd" id="toc-csi-en-attente-contacts-pb-et-sd" class="nav-link" data-scroll-target="#csi-en-attente-contacts-pb-et-sd">CSI (en attente contacts PB et SD)</a></li>
<li><a href="#finistr" id="toc-finistr" class="nav-link" data-scroll-target="#finistr">Finist’R</a></li>
<li><a href="#ml-at-aussois" id="toc-ml-at-aussois" class="nav-link" data-scroll-target="#ml-at-aussois">ML at Aussois</a></li>
<li><a href="#présentation" id="toc-présentation" class="nav-link" data-scroll-target="#présentation">Présentation</a></li>
<li><a href="#csi-en-attente-contacts-pb-et-sd" id="toc-csi-en-attente-contacts-pb-et-sd" class="nav-link" data-scroll-target="#csi-en-attente-contacts-pb-et-sd"><span class="header-section-number">4.1</span> CSI (en attente contacts PB et SD)</a></li>
<li><a href="#finistr" id="toc-finistr" class="nav-link" data-scroll-target="#finistr"><span class="header-section-number">4.2</span> Finist’R</a></li>
<li><a href="#ml-at-aussois" id="toc-ml-at-aussois" class="nav-link" data-scroll-target="#ml-at-aussois"><span class="header-section-number">4.3</span> ML at Aussois</a></li>
<li><a href="#présentation" id="toc-présentation" class="nav-link" data-scroll-target="#présentation"><span class="header-section-number">4.4</span> Présentation</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">5</span> A continuer</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1"><span class="header-section-number">5.1</span> Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence"><span class="header-section-number">5.2</span> Axe inférence</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">6</span> Repoussés ou abandonnés</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#papier-plus-multi-applications" id="toc-papier-plus-multi-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#papier-plus-multi-applications">Papier plus multi-applications</a></li>
<li><a href="#autour-de-larticle-et-du-package" id="toc-autour-de-larticle-et-du-package" class="nav-link" data-scroll-target="#autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</a></li>
<li><a href="#simulations-article" id="toc-simulations-article" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article">Simulations article</a></li>
<li><a href="#papier-plus-multi-applications" id="toc-papier-plus-multi-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#papier-plus-multi-applications"><span class="header-section-number">6.1</span> Papier plus multi-applications</a></li>
<li><a href="#autour-de-larticle-et-du-package" id="toc-autour-de-larticle-et-du-package" class="nav-link" data-scroll-target="#autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">6.2</span> Autour de l’article et du package</a></li>
<li><a href="#simulations-article" id="toc-simulations-article" class="nav-link" data-scroll-target="#simulations-article"><span class="header-section-number">6.3</span> Simulations article</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -245,8 +245,8 @@ window.Quarto = {
<section id="top-priorité" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="top-priorité">TOP PRIORITÉ</h2>
<section id="top-priorité" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</h2>
<ul>
<li><p>Débugguer les simulations :</p>
<ul>
@ -254,8 +254,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.</p></li>
</ul></li>
</ul>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<section id="applications" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="applications"><span class="header-section-number">1.1</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
</ul>
@ -272,16 +272,16 @@ Reference&nbsp;1
</figure>
</div>
</section>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.2</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<ul>
<li><del>PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides</del> et voir avec PB et SD.</li>
<li>Quel plan ?</li>
<li>Quels résultats ? Baldock, Traveset … (sub-Doré)</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.3">
<h3 data-number="1.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lire Papiers compositional data (Aitchison et al.&nbsp;intro)</li>
<li>Se renseigner techniques d’inférence de réseaux :
@ -294,17 +294,17 @@ Reference&nbsp;1
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>Voir pour TT période du 11 au 14 août</li>
<li>Voir pour date CSI car congés avec parents prévu du 29/08 au 12/09.</li>
</ul>
</section>
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>Papier pour comprendre données
<ul>
@ -321,8 +321,8 @@ Reference&nbsp;1
<li>Inférence + GREMLINS</li>
</ul>
</section>
<section id="rédaction-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
<section id="rédaction-article" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</h3>
<ul>
<li>Relire intro St Clair</li>
<li>S’inspirer structure pour mon intro</li>
@ -332,10 +332,10 @@ Reference&nbsp;1
</ul>
</section>
</section>
<section id="jai-fait" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
<section id="csi-en-attente-contacts-pb-et-sd" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="csi-en-attente-contacts-pb-et-sd">CSI (en attente contacts PB et SD)</h3>
<section id="jai-fait" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="jai-fait"><span class="header-section-number">4</span> J’ai fait</h2>
<section id="csi-en-attente-contacts-pb-et-sd" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="csi-en-attente-contacts-pb-et-sd"><span class="header-section-number">4.1</span> CSI (en attente contacts PB et SD)</h3>
<ul>
<li>Est-ce à moi de contacter Saint-Clair et Sonia/Elisa ? <em>Pierre et Sophie gèrent</em></li>
<li>Pierre Gérard a dit oui, il attend les détails</li>
@ -349,31 +349,31 @@ Reference&nbsp;1
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="finistr" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="finistr">Finist’R</h3>
<section id="finistr" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="finistr"><span class="header-section-number">4.2</span> Finist’R</h3>
<ul>
<li>S’inscrire</li>
</ul>
</section>
<section id="ml-at-aussois" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ml-at-aussois">ML at Aussois</h3>
<section id="ml-at-aussois" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="ml-at-aussois"><span class="header-section-number">4.3</span> ML at Aussois</h3>
<ul>
<li>S’inscrire avec abstract court</li>
<li>Demander la bourse</li>
<li>Détails d’inscriptions : <em>Je demande une bourse et je m’inscris avec la demande de bourse, Pierre et Sophie font la lettre de recommendation</em></li>
</ul>
</section>
<section id="présentation" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentation">Présentation</h3>
<section id="présentation" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="présentation"><span class="header-section-number">4.4</span> Présentation</h3>
<ul>
<li>J’ai traduis en anglais ma présentation : <a href="https://forgemia.inra.fr/louis.lacoste/presentation-colbisbm/-/raw/main/presentation.pdf?ref_type=heads">Lien</a></li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="5">
<h2 data-number="5" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">5</span> A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3" data-number="5.1">
<h3 data-number="5.1" class="anchored" data-anchor-id="applications-1"><span class="header-section-number">5.1</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
@ -381,8 +381,8 @@ Reference&nbsp;1
<p>Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !</p>
</blockquote>
</section>
<section id="axe-inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence">Axe inférence</h3>
<section id="axe-inférence" class="level3" data-number="5.2">
<h3 data-number="5.2" class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence"><span class="header-section-number">5.2</span> Axe inférence</h3>
<ul>
<li>Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence</li>
</ul>
@ -391,8 +391,8 @@ Reference&nbsp;1
</blockquote>
</section>
</section>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</h2>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2" data-number="6">
<h2 data-number="6" class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">6</span> Repoussés ou abandonnés</h2>
<ul>
<li>Résultats simus NA <strong>Erreur pour certaines conditions</strong> : Pour NA robustness générer <code>nb_rep</code> collections de taille <span class="math inline">M=2</span> et prélever <span class="math inline">\epsilon_{max}n_r n_c</span> liens à retirer puis pour les <span class="math inline">\epsilon &lt; \epsilon_{max}</span> prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps.</li>
</ul>
@ -416,21 +416,21 @@ Listing&nbsp;1: Recommender systems data
</div>
</figure>
</div>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications">Papier plus multi-applications</h3>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3" data-number="6.1">
<h3 data-number="6.1" class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications"><span class="header-section-number">6.1</span> Papier plus multi-applications</h3>
<ul>
<li>Données d’Elisa herbivore ?</li>
<li>Données urbanisations ?</li>
</ul>
</section>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3" data-number="6.2">
<h3 data-number="6.2" class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">6.2</span> Autour de l’article et du package</h3>
<ul>
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
</ul>
</section>
<section id="simulations-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article" class="level3" data-number="6.3">
<h3 data-number="6.3" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article"><span class="header-section-number">6.3</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li><p>Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.</p></li>
<li><p>Corriger structure de simus :</p>

102
suivi/2025-20/2025-20.html
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@ -206,27 +206,27 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité">TOP PRIORITÉ</a>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications"><span class="header-section-number">1.2</span> Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait">J’ai fait</a>
<li><a href="#jai-fait" id="toc-jai-fait" class="nav-link" data-scroll-target="#jai-fait"><span class="header-section-number">4</span> J’ai fait</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#vgae" id="toc-vgae" class="nav-link" data-scroll-target="#vgae">VGAE</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes-1" id="toc-inférence-et-microbes-1" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes-1">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li>
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#vgae" id="toc-vgae" class="nav-link" data-scroll-target="#vgae"><span class="header-section-number">4.2</span> VGAE</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes-1" id="toc-inférence-et-microbes-1" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes-1"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence"><span class="header-section-number">4.5</span> Axe inférence</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
@ -237,8 +237,8 @@ window.Quarto = {
<section id="top-priorité" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="top-priorité">TOP PRIORITÉ</h2>
<section id="top-priorité" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</h2>
<ul>
<li><p>Pour clustering de collections sur données réelles :</p>
<ul>
@ -258,8 +258,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’<strong>inférence</strong>.</p></li>
<li><p>Si problème de parallélisation vient de pb de version <em>future.callr</em> le signaler à MIGALE.</p></li>
</ul>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<ul>
<li><del>PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides</del> et voir avec PB et SD.</li>
<li>Quel plan ?</li>
@ -269,8 +269,8 @@ window.Quarto = {
<li>Résultats sur les réseaux Baldock, regarder le positionnement par bloc des espèces communes, regarder les probas d’appartenance aux blocs par espèces communes et par réseau.</li>
</ul>
</section>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<section id="applications" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="applications"><span class="header-section-number">1.2</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
</ul>
@ -287,8 +287,8 @@ Reference&nbsp;1
</figure>
</div>
</section>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.3">
<h3 data-number="1.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span></li>
<li>Se renseigner techniques d’inférence de réseaux :
@ -305,13 +305,13 @@ Reference&nbsp;1
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
</section>
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>Papier pour comprendre données
<ul>
@ -328,8 +328,8 @@ Reference&nbsp;1
<li>Inférence + GREMLINS</li>
</ul>
</section>
<section id="rédaction-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
<section id="rédaction-article" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</h3>
<ul>
<li>Relire intro St Clair</li>
<li>S’inspirer structure pour mon intro</li>
@ -339,16 +339,16 @@ Reference&nbsp;1
</ul>
</section>
</section>
<section id="jai-fait" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="jai-fait">J’ai fait</h2>
<section id="jai-fait" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="jai-fait"><span class="header-section-number">4</span> J’ai fait</h2>
<ul>
<li><p>Dé-bugger les simulations :</p>
<ul>
<li>Clustering : Relancer simulations de clustering avec <span class="math inline">M = 30</span> où <span class="math inline">M_i = 10, \forall i</span>. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille <span class="math inline">M = 30</span> avec <span class="math inline">M_1 = M_2 = M_3 = 10</span>. <del>-&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques.</del> Le bug venait probablement d’une inadéquation entre la version de <em>future</em> et <em>future.callr</em>, les résultats temporaires sont encourageants. <strong>J’ai mis les résultats dans l’article</strong>.</li>
</ul></li>
</ul>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<ul>
<li><p><del>PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides</del> et voir avec PB et SD.</p></li>
<li><p>Quel plan ?</p></li>
@ -357,20 +357,20 @@ Reference&nbsp;1
<li><p>Préciser simplement que l’on utilise un algo VE et un critère type BIC.</p></li>
</ul>
</section>
<section id="vgae" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="vgae">VGAE</h3>
<section id="vgae" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="vgae"><span class="header-section-number">4.2</span> VGAE</h3>
<ul>
<li><del>Dé-bugger pourquoi <code>BipartiteInnerProductDecoder.forward() -&gt; NaN</code></del> -&gt; <strong>C’était parce que les features en entrée n’était pas normalisée par les couches de convolutions</strong>. Les meilleurs résultats d’AUC et de précisions que j’obtiens par VGAE sont autour de 0.80.</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-et-microbes-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes-1">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes-1" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes-1"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Human Gut Compendium télécharger et préparé les données. Mises au format <code>edgelist</code> et liste de matrices et extrait les infos supplémentaires. → trop lourd en RAM pour tourner sur machine perso (optim colSBM…) ## A continuer</li>
</ul>
</section>
<section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<section id="applications-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="applications-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
@ -378,8 +378,8 @@ Reference&nbsp;1
<p>Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !</p>
</blockquote>
</section>
<section id="axe-inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence">Axe inférence</h3>
<section id="axe-inférence" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence"><span class="header-section-number">4.5</span> Axe inférence</h3>
<ul>
<li>Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence</li>
</ul>
@ -388,8 +388,8 @@ Reference&nbsp;1
</blockquote>
</section>
</section>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</h2>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2" data-number="5">
<h2 data-number="5" class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</h2>
<div class="callout callout-style-default callout-note callout-titled">
<div class="callout-header d-flex align-content-center" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target=".callout-1-contents" aria-controls="callout-1" aria-expanded="false" aria-label="Toggle callout">
<div class="callout-icon-container">
@ -425,21 +425,21 @@ Listing&nbsp;1: Recommender systems data
</div>
</figure>
</div>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications">Papier plus multi-applications</h3>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3" data-number="5.1">
<h3 data-number="5.1" class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications"><span class="header-section-number">5.1</span> Papier plus multi-applications</h3>
<ul>
<li>Données d’Elisa herbivore ?</li>
<li>Données urbanisations ?</li>
</ul>
</section>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3" data-number="5.2">
<h3 data-number="5.2" class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">5.2</span> Autour de l’article et du package</h3>
<ul>
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
</ul>
</section>
<section id="simulations-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article" class="level3" data-number="5.3">
<h3 data-number="5.3" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article"><span class="header-section-number">5.3</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li><p>Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.</p></li>
<li><p>Corriger structure de simus :</p>

84
suivi/2025-21/2025-21.html
View file

@ -206,24 +206,24 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité">TOP PRIORITÉ</a>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications"><span class="header-section-number">1.2</span> Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">4</span> A continuer</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence"><span class="header-section-number">4.2</span> Axe inférence</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
@ -234,8 +234,8 @@ window.Quarto = {
<section id="top-priorité" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="top-priorité">TOP PRIORITÉ</h2>
<section id="top-priorité" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</h2>
<ul>
<li><p>✅ Corriger pour les simus dans l’article : écrire <span class="math inline">N = \#\text{ de répétitions}</span></p></li>
<li><p>Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
@ -254,8 +254,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’<strong>inférence</strong>.</p></li>
<li><p>Si problème de parallélisation vient de pb de version <em>future.callr</em> le signaler à MIGALE.</p></li>
</ul>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<ul>
<li>✅ A l’oral pourquoi des réseaux : car de plus en plus disponibles et idée derrière, la structure fonctionnelle permet de comprendre les caractéristiques de l’écosystème décrit</li>
<li>✅ Chercher des réfs pour les méthodes (Hoff Latent Position Model, Nowicki pour LBM, une review pour les métriques voir thèses St Clair et Emré)</li>
@ -266,8 +266,8 @@ window.Quarto = {
<li>Attente retours Pierre</li>
</ul>
</section>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<section id="applications" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="applications"><span class="header-section-number">1.2</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
</ul>
@ -287,8 +287,8 @@ Reference&nbsp;1
<li>Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.3">
<h3 data-number="1.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Se renseigner techniques d’inférence de réseaux :
@ -310,13 +310,13 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
</section>
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>Papier pour comprendre données
<ul>
@ -333,8 +333,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<li>Inférence + GREMLINS</li>
</ul>
</section>
<section id="rédaction-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
<section id="rédaction-article" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</h3>
<ul>
<li>Relire intro St Clair</li>
<li>S’inspirer structure pour mon intro</li>
@ -344,10 +344,10 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">4</span> A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="applications-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
@ -355,8 +355,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<p>Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !</p>
</blockquote>
</section>
<section id="axe-inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence">Axe inférence</h3>
<section id="axe-inférence" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence"><span class="header-section-number">4.2</span> Axe inférence</h3>
<ul>
<li>Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence</li>
</ul>
@ -365,8 +365,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</blockquote>
</section>
</section>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</h2>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2" data-number="5">
<h2 data-number="5" class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</h2>
<div class="callout callout-style-default callout-note callout-titled">
<div class="callout-header d-flex align-content-center" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target=".callout-1-contents" aria-controls="callout-1" aria-expanded="false" aria-label="Toggle callout">
<div class="callout-icon-container">
@ -402,21 +402,21 @@ Listing&nbsp;1: Recommender systems data
</div>
</figure>
</div>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications">Papier plus multi-applications</h3>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3" data-number="5.1">
<h3 data-number="5.1" class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications"><span class="header-section-number">5.1</span> Papier plus multi-applications</h3>
<ul>
<li>Données d’Elisa herbivore ?</li>
<li>Données urbanisations ?</li>
</ul>
</section>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3" data-number="5.2">
<h3 data-number="5.2" class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">5.2</span> Autour de l’article et du package</h3>
<ul>
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
</ul>
</section>
<section id="simulations-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article" class="level3" data-number="5.3">
<h3 data-number="5.3" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article"><span class="header-section-number">5.3</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li><p>Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.</p></li>
<li><p>Corriger structure de simus :</p>

84
suivi/2025-22/2025-22.html
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@ -206,24 +206,24 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité">TOP PRIORITÉ</a>
<li><a href="#top-priorité" id="toc-top-priorité" class="nav-link active" data-scroll-target="#top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois" id="toc-présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="nav-link" data-scroll-target="#présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications"><span class="header-section-number">1.2</span> Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire">A faire</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#a-faire" id="toc-a-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">4</span> A continuer</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence"><span class="header-section-number">4.2</span> Axe inférence</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
@ -234,8 +234,8 @@ window.Quarto = {
<section id="top-priorité" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="top-priorité">TOP PRIORITÉ</h2>
<section id="top-priorité" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="top-priorité"><span class="header-section-number">1</span> TOP PRIORITÉ</h2>
<ul>
<li><p>Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p>
@ -253,14 +253,14 @@ window.Quarto = {
<li><p>Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’<strong>inférence</strong>.</p></li>
<li><p>Si problème de parallélisation vient de pb de version <em>future.callr</em> le signaler à MIGALE.</p></li>
</ul>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois">Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<section id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="présentations-lsd-jds-et-mlaussois"><span class="header-section-number">1.1</span> Présentations LSD, JdS et ML@Aussois</h3>
<ul>
<li>Attente retours Pierre</li>
</ul>
</section>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<section id="applications" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="applications"><span class="header-section-number">1.2</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
</ul>
@ -280,8 +280,8 @@ Reference&nbsp;1
<li>Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.3">
<h3 data-number="1.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Se renseigner techniques d’inférence de réseaux :
@ -303,13 +303,13 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
</section>
<section id="a-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-faire">A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="a-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-faire"><span class="header-section-number">3</span> A faire</h2>
<section id="inférence" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>Papier pour comprendre données
<ul>
@ -326,8 +326,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<li>Inférence + GREMLINS</li>
</ul>
</section>
<section id="rédaction-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
<section id="rédaction-article" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</h3>
<ul>
<li>Relire intro St Clair</li>
<li>S’inspirer structure pour mon intro</li>
@ -337,10 +337,10 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">4</span> A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="applications-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
@ -348,8 +348,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<p>Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !</p>
</blockquote>
</section>
<section id="axe-inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence">Axe inférence</h3>
<section id="axe-inférence" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence"><span class="header-section-number">4.2</span> Axe inférence</h3>
<ul>
<li>Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence</li>
</ul>
@ -358,8 +358,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</blockquote>
</section>
</section>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</h2>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2" data-number="5">
<h2 data-number="5" class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</h2>
<div class="callout callout-style-default callout-note callout-titled">
<div class="callout-header d-flex align-content-center" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target=".callout-1-contents" aria-controls="callout-1" aria-expanded="false" aria-label="Toggle callout">
<div class="callout-icon-container">
@ -395,21 +395,21 @@ Listing&nbsp;1: Recommender systems data
</div>
</figure>
</div>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications">Papier plus multi-applications</h3>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3" data-number="5.1">
<h3 data-number="5.1" class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications"><span class="header-section-number">5.1</span> Papier plus multi-applications</h3>
<ul>
<li>Données d’Elisa herbivore ?</li>
<li>Données urbanisations ?</li>
</ul>
</section>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3" data-number="5.2">
<h3 data-number="5.2" class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">5.2</span> Autour de l’article et du package</h3>
<ul>
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
</ul>
</section>
<section id="simulations-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article" class="level3" data-number="5.3">
<h3 data-number="5.3" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article"><span class="header-section-number">5.3</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li><p>Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.</p></li>
<li><p>Corriger structure de simus :</p>

84
suivi/2025-24/2025-24.html
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@ -229,26 +229,26 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications"><span class="header-section-number">1.1</span> Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.2</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#lecture-en-cours" id="toc-lecture-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lecture-en-cours">Lecture en cours</a>
<li><a href="#lecture-en-cours" id="toc-lecture-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lecture-en-cours"><span class="header-section-number">2</span> Lecture en cours</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">2.1</span> OT</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">3</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</a></li>
<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer"><span class="header-section-number">4</span> A continuer</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li>
<li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence"><span class="header-section-number">4.2</span> Axe inférence</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
@ -259,8 +259,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li>✅ Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin. <strong>La séance s’est très bien passée</strong></li>
<li>Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
@ -312,8 +312,8 @@ window.Quarto = {
<li><p>Si problème de parallélisation vient de pb de version <em>future.callr</em> le signaler à MIGALE.</p></li>
<li><p>✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.</p></li>
</ul>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<section id="applications" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="applications"><span class="header-section-number">1.1</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
</ul>
@ -333,8 +333,8 @@ Reference&nbsp;1
<li>Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.2</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Se renseigner techniques d’inférence de réseaux :
@ -356,10 +356,10 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="lecture-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lecture-en-cours">Lecture en cours</h2>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="lecture-en-cours" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="lecture-en-cours"><span class="header-section-number">2</span> Lecture en cours</h2>
<section id="ot" class="level3" data-number="2.1">
<h3 data-number="2.1" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">2.1</span> OT</h3>
<ul>
<li><span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes
<ul>
@ -368,10 +368,10 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">3</span> A discuter</h2>
<section id="inférence" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>Papier pour comprendre données
<ul>
@ -388,8 +388,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<li>Inférence + GREMLINS</li>
</ul>
</section>
<section id="rédaction-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
<section id="rédaction-article" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article"><span class="header-section-number">3.2</span> Rédaction article</h3>
<ul>
<li>Relire intro St Clair</li>
<li>S’inspirer structure pour mon intro</li>
@ -399,10 +399,10 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<section id="a-continuer" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-continuer"><span class="header-section-number">4</span> A continuer</h2>
<section id="applications-1" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="applications-1"><span class="header-section-number">4.1</span> Applications</h3>
<ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul>
@ -410,8 +410,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<p>Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !</p>
</blockquote>
</section>
<section id="axe-inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence">Axe inférence</h3>
<section id="axe-inférence" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="axe-inférence"><span class="header-section-number">4.2</span> Axe inférence</h3>
<ul>
<li>Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence</li>
</ul>
@ -420,8 +420,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</blockquote>
</section>
</section>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</h2>
<section id="repoussés-ou-abandonnés" class="level2" data-number="5">
<h2 data-number="5" class="anchored" data-anchor-id="repoussés-ou-abandonnés"><span class="header-section-number">5</span> Repoussés ou abandonnés</h2>
<div class="callout callout-style-default callout-note callout-titled">
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<div class="callout-icon-container">
@ -457,21 +457,21 @@ Listing&nbsp;1: Recommender systems data
</div>
</figure>
</div>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications">Papier plus multi-applications</h3>
<section id="papier-plus-multi-applications" class="level3" data-number="5.1">
<h3 data-number="5.1" class="anchored" data-anchor-id="papier-plus-multi-applications"><span class="header-section-number">5.1</span> Papier plus multi-applications</h3>
<ul>
<li>Données d’Elisa herbivore ?</li>
<li>Données urbanisations ?</li>
</ul>
</section>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package">Autour de l’article et du package</h3>
<section id="autour-de-larticle-et-du-package" class="level3" data-number="5.2">
<h3 data-number="5.2" class="anchored" data-anchor-id="autour-de-larticle-et-du-package"><span class="header-section-number">5.2</span> Autour de l’article et du package</h3>
<ul>
<li>Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. <strong>Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation</strong>.</li>
</ul>
</section>
<section id="simulations-article" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="simulations-article">Simulations article</h3>
<section id="simulations-article" class="level3" data-number="5.3">
<h3 data-number="5.3" class="anchored" data-anchor-id="simulations-article"><span class="header-section-number">5.3</span> Simulations article</h3>
<ul>
<li><p>Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.</p></li>
<li><p>Corriger structure de simus :</p>

42
suivi/2025-25/2025-25.html
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@ -226,18 +226,18 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#lecture-en-cours" id="toc-lecture-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lecture-en-cours">Lecture en cours</a>
<li><a href="#lecture-en-cours" id="toc-lecture-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lecture-en-cours"><span class="header-section-number">2</span> Lecture en cours</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">2.1</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">2.2</span> Inférence de graphes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">3</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -249,8 +249,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p>
@ -360,8 +360,8 @@ Reference&nbsp;1
</figcaption>
</figure>
</div>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -377,18 +377,18 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="lecture-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lecture-en-cours">Lecture en cours</h2>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="lecture-en-cours" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="lecture-en-cours"><span class="header-section-number">2</span> Lecture en cours</h2>
<section id="ot" class="level3" data-number="2.1">
<h3 data-number="2.1" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">2.1</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="2.2">
<h3 data-number="2.2" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">2.2</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li>✅ <span class="citation" data-cites="matchadoNetworkAnalysisMethods2021b">Matchado et al. (<a href="#ref-matchadoNetworkAnalysisMethods2021b" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> ➡️ Nos données étant compositionnelles il faut utiliser:
<ul>
@ -406,10 +406,10 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">3</span> A discuter</h2>
<section id="inférence" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">3.1</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

70
suivi/2025-27/2025-27.html
View file

@ -226,22 +226,22 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">2</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">2.1</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">2.2</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">2.3</span> Causalité</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">3</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps"><span class="header-section-number">3.1</span> Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse"><span class="header-section-number">3.2</span> Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">3.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">3.4</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -253,8 +253,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p>
@ -287,8 +287,8 @@ Reference&nbsp;1
</figcaption>
</figure>
</div>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -302,8 +302,8 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li>
</ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -312,42 +312,42 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section>
</section>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">2</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="ot" class="level3" data-number="2.1">
<h3 data-number="2.1" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">2.1</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="2.2">
<h3 data-number="2.2" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">2.2</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>✅ <span class="citation" data-cites="Morton2021.11.09.467939">Morton et al. (<a href="#ref-Morton2021.11.09.467939" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform. Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes</p></li>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span></p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="2.3">
<h3 data-number="2.3" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">2.3</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">3</span> A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="congés-ps"><span class="header-section-number">3.1</span> Congés P&amp;S</h3>
<ul>
<li>✅ Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?</li>
<li>✅ Calendrier partagé</li>
</ul>
</section>
<section id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<section id="thèse" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="thèse"><span class="header-section-number">3.2</span> Thèse</h3>
<ul>
<li><p>✅ Que prévoir pour le CSI</p>
<ul>
@ -358,14 +358,14 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<li><p>✅ Des recommandations de formations, voir les cours du MathSV</p></li>
</ul>
</section>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">3.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<ul>
<li>⌛ Point avec Elisa, <strong>oui on relance</strong></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="inférence" class="level3" data-number="3.4">
<h3 data-number="3.4" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">3.4</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

82
suivi/2025-28/2025-28.html
View file

@ -226,24 +226,24 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">3.1</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.2</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">3.3</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">3.4</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">4.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">4.4</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -255,8 +255,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p>
@ -328,8 +328,8 @@ Reference&nbsp;1
</figcaption>
</figure>
</div>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -342,8 +342,8 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li>
</ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -352,38 +352,38 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section>
</section>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
<li>HDR VB, chapitre de modèle à blocs latents, bcp travaillé sur bipartite OT, comparaison clustering, adaption ARI, <em>Largest Gap</em></li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="ot" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">3.1</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.2</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">3.3</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="3.4">
<h3 data-number="3.4" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">3.4</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>✅ <span class="citation" data-cites="braultGeneralisationLalgorithmeLargest">Brault, Channarond, et Robert (<a href="#ref-braultGeneralisationLalgorithmeLargest" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> petit résumé de l’algo de <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
@ -391,26 +391,26 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</h3>
</section>
<section id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<section id="thèse" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</h3>
<ul>
<li>Faire préz CSI</li>
<li>Faire rapport CSI</li>
</ul>
</section>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">4.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<ul>
<li>⌛ Point avec Elisa, <strong>oui on relance</strong></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="inférence" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">4.4</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

82
suivi/2025-29/2025-29.html
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@ -226,24 +226,24 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">3.1</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.2</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">3.3</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">3.4</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">4.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">4.4</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -255,8 +255,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p>
@ -1241,8 +1241,8 @@ Reference&nbsp;1
<ul>
<li>Creuser et explorer avec easy16s !</li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -1255,8 +1255,8 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li>
</ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -1265,64 +1265,64 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section>
</section>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
<li>HDR VB, chapitre de modèle à blocs latents, bcp travaillé sur bipartite OT, comparaison clustering, adaption ARI, <em>Largest Gap</em></li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="ot" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">3.1</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.2</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">3.3</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="3.4">
<h3 data-number="3.4" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">3.4</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</h3>
</section>
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<section id="thèse" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</h3>
<ul>
<li>Faire préz CSI</li>
<li>Faire rapport CSI</li>
</ul>
</section>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">4.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<ul>
<li>⌛ Point avec Elisa, <strong>oui on relance</strong></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="inférence" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">4.4</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

88
suivi/2025-33/2025-33.html
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@ -229,25 +229,25 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</a></li>
<li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">4.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">4.4</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -259,8 +259,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p>
@ -349,8 +349,8 @@ Reference&nbsp;1
</figcaption>
</figure>
</div>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>✅ Ouvert les donnés Compendium Europe avec easy16s, premières remarques : en dessous de famille peu d’information</li>
<li>easy16s : se renseigner sur
@ -369,8 +369,8 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li>
</ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -379,71 +379,71 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section>
</section>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>✅ Intro : Présentation de toutes les recherches, très diversifiée et de l’application aux propriétées théoriques en passant par des codes efficients. Creuser le lien entre <em>les modèles à var latentes et le transport optimal</em>. Le chap 4 a l’air intéressant notamment le <strong>mélange de modèles de segmentation</strong>.</li>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="3.4">
<h3 data-number="3.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="3.5">
<h3 data-number="3.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</h3>
</section>
<section id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<section id="thèse" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</h3>
<ul>
<li>Faire préz CSI</li>
<li>Faire rapport CSI</li>
</ul>
</section>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock"><span class="header-section-number">4.3</span> Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<ul>
<li>⌛ Point avec Elisa, <strong>oui on relance</strong></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="inférence" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">4.4</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

82
suivi/2025-35/2025-35.html
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@ -226,24 +226,24 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -255,8 +255,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li>Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.
@ -337,8 +337,8 @@ Reference&nbsp;1
</figcaption>
</figure>
</div>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -357,8 +357,8 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li>
</ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -367,64 +367,64 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section>
</section>
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<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
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<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</h2>
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<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
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<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="3.4">
<h3 data-number="3.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="3.5">
<h3 data-number="3.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</h3>
</section>
<section id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<section id="thèse" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</h3>
<ul>
<li>Faire préz CSI</li>
<li>Faire rapport CSI</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="inférence" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

82
suivi/2025-38/2025-38.html
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@ -226,24 +226,24 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -255,8 +255,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li>Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.
@ -333,8 +333,8 @@ Reference&nbsp;1
</figcaption>
</figure>
</div>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -353,8 +353,8 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li>
</ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -363,64 +363,64 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section>
</section>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="3.4">
<h3 data-number="3.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="3.5">
<h3 data-number="3.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</h3>
</section>
<section id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<section id="thèse" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</h3>
<ul>
<li>Faire préz CSI</li>
<li>Faire rapport CSI</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="inférence" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

82
suivi/2025-43/2025-43.html
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@ -226,24 +226,24 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
<li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
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<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -255,8 +255,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Finir le papier :</p>
<ul>
@ -353,8 +353,8 @@ Reference&nbsp;1
</figcaption>
</figure>
</div>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -373,8 +373,8 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li>
</ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -383,64 +383,64 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section>
</section>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">2</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">3</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="3.1">
<h3 data-number="3.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">3.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="3.2">
<h3 data-number="3.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">3.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="3.3">
<h3 data-number="3.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">3.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="3.4">
<h3 data-number="3.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">3.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="3.5">
<h3 data-number="3.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">3.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>
</ul>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">4</span> A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="congés-ps"><span class="header-section-number">4.1</span> Congés P&amp;S</h3>
</section>
<section id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<section id="thèse" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="thèse"><span class="header-section-number">4.2</span> Thèse</h3>
<ul>
<li>Faire préz CSI</li>
<li>Faire rapport CSI</li>
</ul>
</section>
<section id="inférence" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
<section id="inférence" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence</h3>
<ul>
<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
</ul>

76
suivi/2025-44/2025-44.html
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@ -226,19 +226,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -250,8 +250,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Finir le papier :</p>
<ul>
@ -289,10 +289,10 @@ window.Quarto = {
</ul></li>
<li><p>✅ Homogénéiser notations dans les supplementaries</p></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕⌛ Papier Julie Negative Binomiale</li>
@ -303,8 +303,8 @@ window.Quarto = {
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="réflexion" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="réflexion">Réflexion</h4>
<section id="réflexion" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="réflexion"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Réflexion</h4>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -318,8 +318,8 @@ window.Quarto = {
<li>🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser</li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -329,8 +329,8 @@ window.Quarto = {
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.4">
<h4 data-number="1.1.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.4</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -339,51 +339,51 @@ window.Quarto = {
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

76
suivi/2025-45/2025-45.html
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@ -226,19 +226,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -250,8 +250,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Finir le papier :</p>
<ul>
@ -290,10 +290,10 @@ window.Quarto = {
</ul></li>
</ul></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>✅ Papier Julie Negative Binomiale</li>
@ -311,8 +311,8 @@ window.Quarto = {
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="réflexion" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="réflexion">Réflexion</h4>
<section id="réflexion" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="réflexion"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Réflexion</h4>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -326,8 +326,8 @@ window.Quarto = {
<li>🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser</li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -337,8 +337,8 @@ window.Quarto = {
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.4">
<h4 data-number="1.1.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.4</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -347,51 +347,51 @@ window.Quarto = {
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

88
suivi/2025-50/2025-50.html
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@ -226,19 +226,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -250,8 +250,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>⚠️ IL Y A UNE TYPO SUR LE SIGNE DE L’ENTROPIE POUR LE PAPIER: <span class="math inline">- \mathcal{H}</span> au lieu de <span class="math inline">+\mathcal{H}</span></p></li>
<li><p>Codes pour le papier :</p>
@ -287,10 +287,10 @@ window.Quarto = {
</ul></li>
</ul></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes">Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<p>Toujours modèle LBM mais avec probas d’appartenance pour les colonnes variables:</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
Z_i &amp;\sim \mathcal{M}(1; \pi_1, \dots, \pi_Q), \sum_{q=1}^{Q} \pi_q = 1\\
@ -304,8 +304,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
- \sum_{i=1}^{n_1} \tau_{iq}^{1} \log \tau_{iq}^{1} - \sum_{j=1}^{n_2} \tau_{jr}^{2} \log \tau_{jr}^{2}
</span></p>
<p>Plusieurs possibilités pour la définition de <span class="math inline">\rho_r^j</span></p>
<section id="modèle-1-tabouy" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="modèle-1-tabouy">Modèle 1 (Tabouy)</h5>
<section id="modèle-1-tabouy" class="level5" data-number="1.1.1.1">
<h5 data-number="1.1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-1-tabouy"><span class="header-section-number">1.1.1.1</span> Modèle 1 (Tabouy)</h5>
<p>Dénominateur pas correct, ne somme pas à 1.</p>
<p><span class="math inline">\rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j\mathbf{1}_{\{r\neq R\}}}}{1+\sum_{s=1}^{R-1} \beta_s X_j}, \beta_R = 0</span> et <span class="math inline">\rho_R^{j} = \frac{1}{1+\sum_{s=1}^{R-1} \beta_s X_j}</span> (pas de compréhension intuitive)</p>
<p>La partie pertinente de l’ELBO devient: <span class="math display">
@ -318,8 +318,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
<p>❓ Gradient mesure l’écart entre probas a posteriori et la proba a priori du groupe de référence ?</p>
<p><strong>Conclusion</strong>: Il manque l’exponentielle cette formulation ne somme pas à 1.</p>
</section>
<section id="modèle-sophie" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie">Modèle Sophie</h5>
<section id="modèle-sophie" class="level5" data-number="1.1.1.2">
<h5 data-number="1.1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie"><span class="header-section-number">1.1.1.2</span> Modèle Sophie</h5>
<p>Avec <span class="math inline">\rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} = \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{r,j}</span>, où <span class="math inline">\sigma</span> désigne le softmax. Mais il y a besoin de poser une contrainte sur l’un des <span class="math inline">(\beta_r)_{r=1,\dots,R}</span>, ici <span class="math inline">\beta_R = 0</span>.</p>
<p>La partie pertinente de l’ELBO devient: <span class="math display">
P((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r=1}^{R} [\tau_{jr} (\beta_r X_j - \log (\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}))]
@ -330,8 +330,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
\end{align*}</span></p>
</section>
</section>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕 🔎 Trouver des papiers:
@ -348,8 +348,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="réflexion" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="réflexion">Réflexion</h4>
<section id="réflexion" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="réflexion"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Réflexion</h4>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -363,8 +363,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
<li>🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser</li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.4">
<h4 data-number="1.1.4" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.4</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -374,8 +374,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.5">
<h4 data-number="1.1.5" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.5</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -384,51 +384,51 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

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@ -226,19 +226,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -250,8 +250,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>✅ <strong>C’est fait</strong> Passer version article flat dans Gitlab du papier et nettoyer au minimum sur une branche clean.</p></li>
<li><p>✅ Corrigée !⚠️ IL Y A UNE TYPO SUR LE SIGNE DE L’ENTROPIE POUR LE PAPIER: <span class="math inline">- \mathcal{H}</span> au lieu de <span class="math inline">+\mathcal{H}</span></p></li>
@ -338,10 +338,10 @@ Idées
</ul></li>
</ul></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes">Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<p>Toujours modèle LBM mais avec probas d’appartenance pour les colonnes variables:</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
Z_i &amp;\sim \mathcal{M}(1; \pi_1, \dots, \pi_Q), \sum_{q=1}^{Q} \pi_q = 1\\
@ -355,8 +355,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
- \sum_{i=1}^{n_1} \tau_{iq}^{1} \log \tau_{iq}^{1} - \sum_{j=1}^{n_2} \tau_{jr}^{2} \log \tau_{jr}^{2}
</span></p>
<p>Plusieurs possibilités pour la définition de <span class="math inline">\rho_r^j</span></p>
<section id="modèle-sophie" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie">Modèle Sophie</h5>
<section id="modèle-sophie" class="level5" data-number="1.1.1.1">
<h5 data-number="1.1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie"><span class="header-section-number">1.1.1.1</span> Modèle Sophie</h5>
<p>Avec <span class="math inline">\rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} = \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{r,j}</span>, où <span class="math inline">\sigma</span> désigne le softmax. Mais il y a besoin de poser une contrainte sur l’un des <span class="math inline">(\beta_r)_{r=1,\dots,R}</span>, ici <span class="math inline">\beta_R = 0</span>.</p>
<p>La partie pertinente de l’ELBO devient: <span id="eq-modele-covar-prop"><span class="math display">
P((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r=1}^{R} [\tau_{jr} (\beta_r X_j - \log (\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}))]
@ -367,8 +367,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
\end{align*}</span></p>
</section>
</section>
<section id="idée-du-problème-dual" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="idée-du-problème-dual">Idée du problème dual</h4>
<section id="idée-du-problème-dual" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="idée-du-problème-dual"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Idée du problème dual</h4>
<p>Les distributions variationnelles sont définies par :</p>
<p><span class="math display">
q(Z,W)
@ -387,8 +387,8 @@ q_j(W_j=r)=\tau_{jr}^{(2)}.
\sum_{r=1}^R \tau_{jr}^{(2)} = 1.
</span></p>
<hr>
<section id="lagrangien" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="lagrangien">Lagrangien</h5>
<section id="lagrangien" class="level5" data-number="1.1.2.1">
<h5 data-number="1.1.2.1" class="anchored" data-anchor-id="lagrangien"><span class="header-section-number">1.1.2.1</span> Lagrangien</h5>
<p>Le lagrangien du problème variationnel s’écrit : <span class="math display">
\mathcal{L}\!\left(
\tau^{(1)},\tau^{(2)},(\lambda_i)_{i=1}^{n_1},(\mu_j)_{j=1}^{n_2}
@ -404,8 +404,8 @@ q_j(W_j=r)=\tau_{jr}^{(2)}.
</span> où <span class="math inline">\mathcal{J}(\mathcal{R},\pmb{\theta})</span> désigne la borne inférieure variationnelle associée au modèle et aux paramètres <span class="math inline">\Theta</span>.</p>
<hr>
</section>
<section id="problème-primal-conditions-doptimalité" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="problème-primal-conditions-doptimalité">Problème primal (conditions d’optimalité)</h5>
<section id="problème-primal-conditions-doptimalité" class="level5" data-number="1.1.2.2">
<h5 data-number="1.1.2.2" class="anchored" data-anchor-id="problème-primal-conditions-doptimalité"><span class="header-section-number">1.1.2.2</span> Problème primal (conditions d’optimalité)</h5>
<p>En dérivant le lagrangien par rapport aux variables variationnelles <span class="math inline">\tau^{(1)}</span> et <span class="math inline">\tau^{(2)}</span>, puis en égalisant à zéro, on obtient les équations de point fixe suivantes :</p>
<p><span class="math display">
\tau_{iq}^{(1)}
@ -436,8 +436,8 @@ r=1,\dots,R,
</ul>
<hr>
</section>
<section id="constantes-de-normalisation" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="constantes-de-normalisation">Constantes de normalisation</h5>
<section id="constantes-de-normalisation" class="level5" data-number="1.1.2.3">
<h5 data-number="1.1.2.3" class="anchored" data-anchor-id="constantes-de-normalisation"><span class="header-section-number">1.1.2.3</span> Constantes de normalisation</h5>
<p>Les constantes de normalisation associées sont données par :</p>
<p><span class="math display">
T^{(1),(t)}_i
@ -470,8 +470,8 @@ T^{(2),(t)}_j
</span></p>
<hr>
</section>
<section id="interprétation-duale" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-duale">Interprétation duale</h5>
<section id="interprétation-duale" class="level5" data-number="1.1.2.4">
<h5 data-number="1.1.2.4" class="anchored" data-anchor-id="interprétation-duale"><span class="header-section-number">1.1.2.4</span> Interprétation duale</h5>
<p>Les multiplicateurs de Lagrange s’identifient alors à : <span id="eq-dual"><span class="math display">
\lambda_i = -\log T^{(1),(t)}_i - 1,
\qquad
@ -479,8 +479,8 @@ T^{(2),(t)}_j
\tag{2}</span></span> et le problème dual consiste à minimiser une somme de fonctions de log-partition, ce qui montre que l’algorithme VEM réalise implicitement une descente sur le dual.</p>
</section>
</section>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕 🔎 Trouver des papiers:
@ -497,8 +497,8 @@ T^{(2),(t)}_j
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="réflexion" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="réflexion">Réflexion</h4>
<section id="réflexion" class="level4" data-number="1.1.4">
<h4 data-number="1.1.4" class="anchored" data-anchor-id="réflexion"><span class="header-section-number">1.1.4</span> Réflexion</h4>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -512,8 +512,8 @@ T^{(2),(t)}_j
<li>🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser</li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.5">
<h4 data-number="1.1.5" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.5</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -523,8 +523,8 @@ T^{(2),(t)}_j
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.6">
<h4 data-number="1.1.6" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.6</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -533,51 +533,51 @@ T^{(2),(t)}_j
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

84
suivi/2026-12/2026-12.html
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@ -226,21 +226,21 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#mes-priorités-de-la-semaine" id="toc-mes-priorités-de-la-semaine" class="nav-link" data-scroll-target="#mes-priorités-de-la-semaine">Mes priorités de la semaine</a></li>
<li><a href="#les-autres-tâches" id="toc-les-autres-tâches" class="nav-link" data-scroll-target="#les-autres-tâches">Les autres tâches</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#mes-priorités-de-la-semaine" id="toc-mes-priorités-de-la-semaine" class="nav-link" data-scroll-target="#mes-priorités-de-la-semaine"><span class="header-section-number">1.1</span> Mes priorités de la semaine</a></li>
<li><a href="#les-autres-tâches" id="toc-les-autres-tâches" class="nav-link" data-scroll-target="#les-autres-tâches"><span class="header-section-number">1.2</span> Les autres tâches</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
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<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -252,10 +252,10 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="mes-priorités-de-la-semaine" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="mes-priorités-de-la-semaine">Mes priorités de la semaine</h3>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<section id="mes-priorités-de-la-semaine" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="mes-priorités-de-la-semaine"><span class="header-section-number">1.1</span> Mes priorités de la semaine</h3>
<ul>
<li>Faire tourner clustering colBiSBM sur les clusters dégagés par Mona et l’accompagner sur la rédaction de son poster</li>
<li>Préparer ma présentation (voir le bloc ci-après) pour Rochebrune et donner un titre :
@ -307,8 +307,8 @@ Idées présentation Rochebrune
</div>
</div>
</section>
<section id="les-autres-tâches" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="les-autres-tâches">Les autres tâches</h3>
<section id="les-autres-tâches" class="level3" data-number="1.2">
<h3 data-number="1.2" class="anchored" data-anchor-id="les-autres-tâches"><span class="header-section-number">1.2</span> Les autres tâches</h3>
<ul>
<li>Petites opérations sur les OTUs (regarder la matrice dans les yeux):
<ul>
@ -364,8 +364,8 @@ Idées
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.3">
<h3 data-number="1.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.3</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>⌛ (En cours) Possible en modifiant lbm.h et sbm.h d’obtenir un modèle utilisant les covariables de groupes (de blocs ?). Car besoin de changer <code>membership.m_step()</code> pour mettre à jour <span class="math inline">\pmb\pi</span> et <span class="math inline">\pmb{\rho}</span> en utilisant les <span class="math inline">\pmb B^{\top}\pmb X</span> et en renvoyant l’ELBO adaptée.
<ul>
@ -377,8 +377,8 @@ Idées
<ul>
<li>✅ Appliqué multipartite sur <span class="math inline">\forall i, OTU_i \times Sample</span>: <img src="figs/Multipartite.svg" class="img-fluid" alt="Le plot des groupes trouvés par le multipartite (2 pour tous les OTUs et 4 pour les échantillons.)"></li>
</ul>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.3.1">
<h4 data-number="1.3.1" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.3.1</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕 🔎 Trouver des papiers:
@ -395,15 +395,15 @@ Idées
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.3.2">
<h4 data-number="1.3.2" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.3.2</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>🆕 SparCC à différent niveaux</li>
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.3.3">
<h4 data-number="1.3.3" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.3.3</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -412,51 +412,51 @@ Idées
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

92
suivi/2026-6/2026-6.html
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@ -226,19 +226,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -250,8 +250,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li><p>Petites opérations sur les OTUs (regarder la matrice dans les yeux):</p>
<ul>
@ -318,8 +318,8 @@ Idées
<li>Ajouter Chao1 et 2, colonne par colonne (site par site), et faire indice moyen et la variance.</li>
</ul></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>✅ En préparation d’un fichier (réu avec JBL à 10h45 le 06/02/2026). Possible en modifiant lbm.h et sbm.h d’obtenir un modèle utilisant les covariables de groupes (de blocs ?). Car besoin de changer <code>membership.m_step()</code> pour mettre à jour <span class="math inline">\pmb\pi</span> et <span class="math inline">\pmb{\rho}</span> en utilisant les <span class="math inline">\pmb B^{\top}\pmb X</span> et en renvoyant l’ELBO adaptée.
<ul>
@ -327,8 +327,8 @@ Idées
<li><p>😢 Besoin de réfléchir a une bonne implémentation.</p></li>
</ul></li>
</ul>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes">Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<p><span class="math display">\begin{align*}
\pmb{\beta}_{r}&amp; = \begin{pmatrix}
\beta_{r,0}\\
@ -365,8 +365,8 @@ Idées
\end{align*}</span></p>
</section>
<section id="note-sur-lidentifiabilité-par-jbl" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="note-sur-lidentifiabilité-par-jbl">Note sur l’identifiabilité (par JBL)</h4>
<section id="note-sur-lidentifiabilité-par-jbl" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="note-sur-lidentifiabilité-par-jbl"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Note sur l’identifiabilité (par JBL)</h4>
<p>Soient <span class="math inline">X : (p+1, n_2), B : (p+1, R)</span> avec <span class="math inline">X</span> de plein rang, i.e., <span class="math inline">rg(X) = p+1\implies XX^{\top}</span> est inversible.</p>
<p>On veut qu’il existe <span class="math inline">B^{\prime}</span> et <span class="math inline">B</span> avec <span class="math inline">B_{:,R} = \vec 0_p</span>, par les propriétés de la fonction softmax, <span class="math inline">\sigma(.)</span> :</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
@ -379,8 +379,8 @@ Idées
\end{align*}</span></p>
</section>
<section id="description-du-modèle-hiérarchique" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="description-du-modèle-hiérarchique">Description du modèle hiérarchique</h4>
<section id="description-du-modèle-hiérarchique" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="description-du-modèle-hiérarchique"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Description du modèle hiérarchique</h4>
<p>Toujours modèle LBM mais avec probas d’appartenance pour les colonnes variables:</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
Z_i &amp;\sim \mathcal{M}(1; \pi_1, \dots, \pi_Q), \sum_{q=1}^{Q} \pi_q = 1\\
@ -393,8 +393,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
+ \sum_{i=1}^{n_1} \sum_{q \in \mathcal{Q}_1} \tau_{iq}^{1} \log \pi_{\color{black}q} + \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r \in \mathcal{Q}_2} \tau_{jr}^{2} \log \rho_{\color{black}r} \\
- \sum_{i=1}^{n_1} \tau_{iq}^{1} \log \tau_{iq}^{1} - \sum_{j=1}^{n_2} \tau_{jr}^{2} \log \tau_{jr}^{2}
</span></p>
<section id="modèle-sophie" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie">Modèle Sophie</h5>
<section id="modèle-sophie" class="level5" data-number="1.1.3.1">
<h5 data-number="1.1.3.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie"><span class="header-section-number">1.1.3.1</span> Modèle Sophie</h5>
<p>Avec <span class="math inline">\rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} = \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{r,j}</span>, où <span class="math inline">\sigma</span> désigne le softmax. Mais il y a besoin de poser une contrainte sur l’un des <span class="math inline">(\beta_r)_{r=1,\dots,R}</span>, ici <span class="math inline">\beta_R = 0</span>.</p>
<p>La partie pertinente de l’ELBO devient: <span id="eq-modele-covar-prop"><span class="math display">
P((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r=1}^{R} [\tau_{jr} (\beta_r X_j - \log (\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}))]
@ -405,8 +405,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
\end{align*}</span></p>
</section>
</section>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.4">
<h4 data-number="1.1.4" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.4</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕 🔎 Trouver des papiers:
@ -423,8 +423,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="réflexion" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="réflexion">Réflexion</h4>
<section id="réflexion" class="level4" data-number="1.1.5">
<h4 data-number="1.1.5" class="anchored" data-anchor-id="réflexion"><span class="header-section-number">1.1.5</span> Réflexion</h4>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -438,8 +438,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
<li>🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser</li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.6">
<h4 data-number="1.1.6" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.6</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -449,8 +449,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.7">
<h4 data-number="1.1.7" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.7</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -459,51 +459,51 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

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suivi/2026-7/2026-7.html
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@ -228,19 +228,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -252,8 +252,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li>Petites opérations sur les OTUs (regarder la matrice dans les yeux):
<ul>
@ -314,8 +314,8 @@ Idées
<li>Ajouter Chao1 et 2, colonne par colonne (site par site), et faire indice moyen et la variance.</li>
</ul></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>✅ En préparation d’un fichier (réu avec JBL à 10h45 le 06/02/2026). Possible en modifiant lbm.h et sbm.h d’obtenir un modèle utilisant les covariables de groupes (de blocs ?). Car besoin de changer <code>membership.m_step()</code> pour mettre à jour <span class="math inline">\pmb\pi</span> et <span class="math inline">\pmb{\rho}</span> en utilisant les <span class="math inline">\pmb B^{\top}\pmb X</span> et en renvoyant l’ELBO adaptée.
<ul>
@ -323,8 +323,8 @@ Idées
<li><p>😢 Besoin de réfléchir a une bonne implémentation.</p></li>
</ul></li>
</ul>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes">Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<section id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-avec-covariables-sur-probas-dappartenances-aux-groupes"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes</h4>
<p><span class="math display">\begin{align*}
\pmb{\beta}_{r}&amp; = \begin{pmatrix}
\beta_{r,0}\\
@ -355,8 +355,8 @@ V \Gamma &amp; \approx \log((\pmb{\pi}^i)_{i=1,\dots,n_1}) = \log(\pmb{\Pi})
\end{align*}</span></p>
</section>
<section id="note-sur-lidentifiabilité-à-partir-jbl-et-réunion-ja-pb-sd" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="note-sur-lidentifiabilité-à-partir-jbl-et-réunion-ja-pb-sd">Note sur l’identifiabilité (à partir JBL et réunion JA, PB, SD)</h4>
<section id="preuve-sur-lidentifiabilité" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="preuve-sur-lidentifiabilité"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Preuve sur l’identifiabilité</h4>
<p>Soient <span class="math inline">B,B^{\prime}</span> avec <span class="math inline">B_{\bullet,R} = B^{\prime}_{\bullet,R} = \vec{0}_{p+1}</span> et <span class="math inline">X</span> de rang plein tel que <span class="math inline">X^{\top}X</span> soit inversible.</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
&amp;\sigma(XB) = \sigma(XB^{\prime})\\
@ -370,8 +370,8 @@ V \Gamma &amp; \approx \log((\pmb{\pi}^i)_{i=1,\dots,n_1}) = \log(\pmb{\Pi})
&amp; \implies (X^{\top} X)^{-1}X^{\top} X B = (X^{\top} X)^{-1}X^{\top} X B^{\prime} \implies B=B^{\prime}
\end{align*}</span></p>
</section>
<section id="description-du-modèle-hiérarchique" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="description-du-modèle-hiérarchique">Description du modèle hiérarchique</h4>
<section id="description-du-modèle-hiérarchique" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="description-du-modèle-hiérarchique"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Description du modèle hiérarchique</h4>
<p>Toujours modèle LBM mais avec probas d’appartenance pour les colonnes variables:</p>
<p><span class="math display">\begin{align*}
Z_i &amp;\sim \mathcal{M}(1; \pi_1, \dots, \pi_Q), \sum_{q=1}^{Q} \pi_q = 1\\
@ -384,8 +384,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
+ \sum_{i=1}^{n_1} \sum_{q \in \mathcal{Q}_1} \tau_{iq}^{1} \log \pi_{\color{black}q} + \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r \in \mathcal{Q}_2} \tau_{jr}^{2} \log \rho_{\color{black}r} \\
- \sum_{i=1}^{n_1} \tau_{iq}^{1} \log \tau_{iq}^{1} - \sum_{j=1}^{n_2} \tau_{jr}^{2} \log \tau_{jr}^{2}
</span></p>
<section id="modèle-sophie" class="level5">
<h5 class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie">Modèle Sophie</h5>
<section id="modèle-sophie" class="level5" data-number="1.1.3.1">
<h5 data-number="1.1.3.1" class="anchored" data-anchor-id="modèle-sophie"><span class="header-section-number">1.1.3.1</span> Modèle Sophie</h5>
<p>Avec <span class="math inline">\rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} = \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{r,j}</span>, où <span class="math inline">\sigma</span> désigne le softmax. Mais il y a besoin de poser une contrainte sur l’un des <span class="math inline">(\beta_r)_{r=1,\dots,R}</span>, ici <span class="math inline">\beta_R = 0</span>.</p>
<p>La partie pertinente de l’ELBO devient: <span id="eq-modele-covar-prop"><span class="math display">
P((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r=1}^{R} [\tau_{jr} (\beta_r X_j - \log (\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}))]
@ -396,8 +396,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
\end{align*}</span></p>
</section>
</section>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.4">
<h4 data-number="1.1.4" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.4</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕 🔎 Trouver des papiers:
@ -414,8 +414,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="réflexion" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="réflexion">Réflexion</h4>
<section id="réflexion" class="level4" data-number="1.1.5">
<h4 data-number="1.1.5" class="anchored" data-anchor-id="réflexion"><span class="header-section-number">1.1.5</span> Réflexion</h4>
<ul>
<li>easy16s : se renseigner sur
<ul>
@ -429,8 +429,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
<li>🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser</li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.6">
<h4 data-number="1.1.6" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.6</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
@ -440,8 +440,8 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.7">
<h4 data-number="1.1.7" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.7</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -450,51 +450,51 @@ Y_{i,j}&amp;\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr})
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

72
suivi/2026-8/2026-8.html
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@ -226,19 +226,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -250,8 +250,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li>Petites opérations sur les OTUs (regarder la matrice dans les yeux):
<ul>
@ -312,8 +312,8 @@ Idées
<li>Ajouter Chao1 et 2, colonne par colonne (site par site), et faire indice moyen et la variance.</li>
</ul></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>✅ En préparation d’un fichier (réu avec JBL à 10h45 le 06/02/2026). Possible en modifiant lbm.h et sbm.h d’obtenir un modèle utilisant les covariables de groupes (de blocs ?). Car besoin de changer <code>membership.m_step()</code> pour mettre à jour <span class="math inline">\pmb\pi</span> et <span class="math inline">\pmb{\rho}</span> en utilisant les <span class="math inline">\pmb B^{\top}\pmb X</span> et en renvoyant l’ELBO adaptée.
<ul>
@ -321,8 +321,8 @@ Idées
<li><p>😢 Besoin de réfléchir a une bonne implémentation.</p></li>
</ul></li>
</ul>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕 🔎 Trouver des papiers:
@ -339,15 +339,15 @@ Idées
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>🆕 SparCC à différent niveaux</li>
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -356,51 +356,51 @@ Idées
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
<section id="biblio-à-faire" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
<section id="biblio-à-faire" class="level2" data-number="3">
<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
<section id="lectures-en-cours" class="level2" data-number="4">
<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>

72
suivi/2026-9/2026-9.html
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@ -226,19 +226,19 @@ window.Quarto = {
<h2 id="toc-title">Sur cette page</h2>
<ul>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</a></li>
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</a></li>
<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse">
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps">Largest Gaps</a></li>
<li><a href="#hdr-vincent-brault" id="toc-hdr-vincent-brault" class="nav-link" data-scroll-target="#hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</a></li>
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</a></li>
<li><a href="#largest-gaps" id="toc-largest-gaps" class="nav-link" data-scroll-target="#largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
@ -250,8 +250,8 @@ window.Quarto = {
<section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<section id="todo-list" class="level2" data-number="1">
<h2 data-number="1" class="anchored" data-anchor-id="todo-list"><span class="header-section-number">1</span> TODO List</h2>
<ul>
<li>Petites opérations sur les OTUs (regarder la matrice dans les yeux):
<ul>
@ -311,8 +311,8 @@ Idées
<li>Ajouter Chao1 et 2, colonne par colonne (site par site), et faire indice moyen et la variance.</li>
</ul></li>
</ul>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3" data-number="1.1">
<h3 data-number="1.1" class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes"><span class="header-section-number">1.1</span> Inférence et microbes</h3>
<ul>
<li>⌛ (En cours) Possible en modifiant lbm.h et sbm.h d’obtenir un modèle utilisant les covariables de groupes (de blocs ?). Car besoin de changer <code>membership.m_step()</code> pour mettre à jour <span class="math inline">\pmb\pi</span> et <span class="math inline">\pmb{\rho}</span> en utilisant les <span class="math inline">\pmb B^{\top}\pmb X</span> et en renvoyant l’ELBO adaptée.
<ul>
@ -324,8 +324,8 @@ Idées
<ul>
<li>✅ Appliqué multipartite sur <span class="math inline">\forall i, OTU_i \times Sample</span>: <img src="figs/Multipartite.svg" class="img-fluid" alt="Le plot des groupes trouvés par le multipartite (2 pour tous les OTUs et 4 pour les échantillons.)"></li>
</ul>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire">Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<section id="bibliographie-à-lire-à-faire" class="level4" data-number="1.1.1">
<h4 data-number="1.1.1" class="anchored" data-anchor-id="bibliographie-à-lire-à-faire"><span class="header-section-number">1.1.1</span> Bibliographie: à lire, à faire</h4>
<ul>
<li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
<li>🆕 🔎 Trouver des papiers:
@ -342,15 +342,15 @@ Idées
</ul></li>
</ul>
</section>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner">Écrire et faire tourner</h4>
<section id="écrire-et-faire-tourner" class="level4" data-number="1.1.2">
<h4 data-number="1.1.2" class="anchored" data-anchor-id="écrire-et-faire-tourner"><span class="header-section-number">1.1.2</span> Écrire et faire tourner</h4>
<ul>
<li>🆕 SparCC à différent niveaux</li>
<li>🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux</li>
</ul>
</section>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<section id="causalité" class="level4" data-number="1.1.3">
<h4 data-number="1.1.3" class="anchored" data-anchor-id="causalité"><span class="header-section-number">1.1.3</span> Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
@ -359,51 +359,51 @@ Idées
</section>
</section>
</section>
<section id="a-discuter" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="a-discuter" class="level2" data-number="2">
<h2 data-number="2" class="anchored" data-anchor-id="a-discuter"><span class="header-section-number">2</span> A discuter</h2>
<ul>
<li>🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller</li>
<li>🆕 Chercher des cours à suivre</li>
</ul>
</section>
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<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
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<h2 data-number="3" class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire"><span class="header-section-number">3</span> Biblio à faire</h2>
<ul>
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
</ul>
</section>
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault">HDR Vincent Brault</h3>
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<h2 data-number="4" class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours"><span class="header-section-number">4</span> Lectures en cours 📚</h2>
<section id="hdr-vincent-brault" class="level3" data-number="4.1">
<h3 data-number="4.1" class="anchored" data-anchor-id="hdr-vincent-brault"><span class="header-section-number">4.1</span> HDR Vincent Brault</h3>
<ul>
<li>⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit</li>
<li>Chap 3</li>
</ul>
</section>
<section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<section id="ot" class="level3" data-number="4.2">
<h3 data-number="4.2" class="anchored" data-anchor-id="ot"><span class="header-section-number">4.2</span> OT</h3>
<ul>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.a</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
<section id="inférence-de-graphes" class="level3" data-number="4.3">
<h3 data-number="4.3" class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes"><span class="header-section-number">4.3</span> Inférence de graphes</h3>
<ul>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span>, en cours</p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<section id="causalité-1" class="level3" data-number="4.4">
<h3 data-number="4.4" class="anchored" data-anchor-id="causalité-1"><span class="header-section-number">4.4</span> Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul>
</section>
<section id="largest-gaps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps">Largest Gaps</h3>
<section id="largest-gaps" class="level3" data-number="4.5">
<h3 data-number="4.5" class="anchored" data-anchor-id="largest-gaps"><span class="header-section-number">4.5</span> Largest Gaps</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="braultFastConsistentAlgorithm2023">Brault et Channarond (<a href="#ref-braultFastConsistentAlgorithm2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span></li>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="channarondClassificationEstimationStochastic2012">Channarond, Daudin, et Robin (<a href="#ref-channarondClassificationEstimationStochastic2012" role="doc-biblioref">2012</a>)</span> le papier qui introduit le <em>Largest Gaps</em></li>