1. Comment tester statistiquement une hypothèse ?

Contenu : à la base de toute expérience sur un échantillon, il y a l’hypothèse que la conclusion peut se généraliser à toute la population concernée ? Est-ce exact ? c’est le domaine de la statistique inférentielle que nous explorerons, avec en particulier ses applications en recherche médicale ou sociale (Antoine Rolland)

2. Les sondages.

Contenu : les sondages, en particulier les sondages politiques, sont très décriés alors que paradoxalement ils sont généralement justes ! Pourquoi sont-ils si fiables que même le recensement en France se fait par sondage ? et cependant, quels sont leurs défauts quand ils sont mal menés ? (Antoine Rolland)

3. La prévision en statistique.

Contenu : quand on dispose de données sur un phénomène, il est tentant d’établir un modèle mathématique pour expliciter le phénomène. Et quand on dispose d’un modèle, il est aussi très tentant de l’utiliser pour faire des prévisions ! Pourquoi est-ce que parfois ça marche, et parfois non ? Comment font les statisticiens pour trouver le « meilleur modèle » pour décrire une situation, par exemple une épidémie ? (Jairo Cugliari)

4. Intelligence artificielle et statistique : comment ça marche ?

Contenu : L'intelligence artificielle est connectée à l'apprentissage statistique. Mais, que peuvent apprendre les machines ? Comment le font elles? Dans cette dernière séance nous explorons le nouveau paradigme qui essaie de s'imposer l'approche "Big Data" de la statistique.