Département de Mathématiques et Statistique

Le département de mathématiques et statistique organise la recherche et l'enseignement en mathématiques et statistiques à TSE.

Il propose toute une gamme de programmes, du niveau licence au niveau doctorat, en mathématiques et statistiques. Il participe également à des programmes en économie, droit, gestion et sciences sociales quantitatives à TSE et à l'université Toulouse Capitole. Certains programmes sont proposés en collaboration avec d'autres établissements d'enseignement supérieur à Toulouse et à l'international.

Les domaines de recherche des membres comprennent l'intelligence artificielle, le calcul des variations, l'économétrie, la théorie des jeux, l'apprentissage automatique, la recherche opérationnelle, l'optimisation, les équations différentielles partielles (EDP), les probabilités, les statistiques et les modèles mathématiques en économie, finance et sciences sociales.

Les membres s'engagent souvent dans des collaborations scientifiques étroites avec les départements d'économie et de sciences sociales et comportementales.

Les enseignants-chercheurs sont affiliés au groupe MADS de TSE-R (UMR 5314) ou à l'IMT-TSE (UMR 5219) pour leurs travaux de recherche. Ils ont reçu des prix et des bourses individuels (par exemple, ANR, médaille de bronze du CNRS, ERC, IUF, prix Lagrange en optimisation, etc.), occupent des chaires à l'Institut d'intelligence artificielle et naturelle de Toulouse (ANITI) et à TIRIS, et exercent de nombreuses fonctions éditoriales.

Offres d'emploi

Rejoignez un environnement de recherche dynamique au sein du département de mathématiques et statistique de Toulouse School of Economics (TSE).

Il n'y a pas de poste à pourvoir pour le moment mais nous vous invitons à visiter régulièrement la section recrutement du site internet


 

Page recrutement TSE

Liste des membres du département

Jean-Paul Décamps

Chercheur TSE

Professeur de Mathématiques, TSE

Détails

Gaurav Dhar

Professeur Affilié TSE

Chargé de cours et d'innovation pédagogique, TSE

Détails

Jingua Duan

Doctorant TSE

Directeurs de thèse: Eric Gautier & Stéphane Villeneuve

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Mylene Duval

Professeur Affilié TSE

PRAG en Mathématiques, TSE

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Olivier Faugeras

Chercheur TSE

Maître de conférences, TSE

Détails

Margot Ferré

Doctorante TSE-IMIT-ENAC

Directeurs de thèse: Sébastien Gadat, Thierry Klein & Agnès Lagnoux

Détails

Jacqueline Fleckinger

Professeur Affilié TSE

Professeur émérite

Détails

Jean-Pierre Florens

Chercheur TSE

Professeur Emérite, TSE

Détails

Sébastien Gadat

Chercheur TSE

Professeur de Mathématiques, TSE

Détails

Guillaume Gandolfi

Professeur Affilié TSE

Chargé de cours, TSE

Détails

Eric Gautier

Chercheur TSE

Professeur, TSE

Détails

Fabien Gensbittel

Chercheur TSE

Maître de conférences, TSE

Détails

Le département propose 3 types de master au sein de TSE :

• Master’s in Data Science for Social Sciences (D3S)

• Master’s in Mathematics and Economic Decision (MED)

• Master's in Statistics and Econometrics (Econométrie et Statistiques)

Les bourses sont attribuées selon des critères académiques et individuels, voir la section Admission.

La deuxième année du master MED correspond à la première année d'un programme de doctorat dans le système nord-américain pour ceux qui souhaitent obtenir un doctorat en mathématiques et statistiques à TSE. Nos étudiants obtiennent régulièrement des bourses de doctorat.

Tous nos programmes sont certifiés par l'Institut d'intelligence artificielle et naturelle de Toulouse (ANITI). L'ANITI octroie des bourses au mérite aux étudiants en master et des bourses pour les années de recherche du doctorat.

Cours avancés en 2025-2026 (inscription ICI)

Anciens cours avancés

Ingrid Van Keilegom (TSE Visitor) will give a short course on duration analysis with a review of the basics and some more specialized topics on the following dates:

  • Class 1: Monday May 13 from 10 to 12 in T225
  • Class 2: Tuesday May 14 from 1:30 to 3:30 in T225
  • Class 3: Wednesday May 15 from 10 to 12:30 in T225

Title: Duration analysis: review of the basics and some more specialized topics

In this course we will start by reviewing the basics of duration analysis (censoring, Kaplan-Meier estimator, Cox model, log-rank test,…) (class 1). Then, more specialized topics will be treated, namely the topic of cure models (class 2) and of dependent censoring (class 3). Cure models are used when the event of interest (e.g. finding a new job) never happens for a proportion of the population, leading to a survival function with a mass at infinity. It is then often of interest to model and estimate separately that mass at infinity and the survival function of those with finite event times, depending on a set of covariates. Dependent censoring means that the duration time and the censoring time are not stochastically independent, whereas usually in duration analysis it is assumed that they are independent. The survival function can in that case not be identified without additional assumptions. Several models will be discussed that lead to (partially) identified survival functions. It will also be seen how the presence of covariates can help to identify the survival function.


Professor Rik Lopuhaä (TSE Visitor) gave a course on February 2024.

Title: Robust estimation of multivariate location and scatter

Abstract: in this course, we will discuss several popular methods for robust estimation of multivariate location and scatter including S-estimators and the minimum covariance determinant estimator. We will introduce these methods, explain their relationship with M-estimators, and discuss their robustness and asymptotic properties. We will also discuss the mathematical techniques that can be used to rigorously derive the properties and features of these methods, and illustrate their implementation in R and how to use them in practice.

Peter Takac (University of Rostock, Germany) gave a course at TSE on February 2023 "Semi-linear and quasi-linear Black-Scholes-type equations in Mathematical Finance: Analytical and numerical methods with some monotonicity"

-> Syllabus (PDF)

Pierre Alquier (Riken AIP) gave courses at TSE on November 2022 "PAC-Bayes and Information bounds, with Applications to Variational Inference"

-> Syllabus (PDF)

Liste des publications

Coherent Ratios for Compositional Data Analysis with Zeros

TSE Working Paper, vol. 26-1744,

A Note on the Folding Test of Unimodality: limitation and improved alternative

arXiv, vol. 2605.13326,

Stationary subspace analysis for spatial data

Perttu Saarela, Klaus Nordhausen, Jaakko Pere, et Anne M. Ruiz

arXiv, vol. 2605.19861,

Convergence rate of Euler-Maruyama scheme for McKean-Vlasov SDEs with density-dependent drift

Anh-Dung Le, et Stéphane Villeneuve

TSE Working Paper, vol. 26-1768,

Locally sharp goodness-of-fit testing in sup norm for high-dimensional counts

Bernoulli, vol. 32, n° 2,

Damped nonlinear Ginzburg-Landau equation with saturation. Part II. Strong Stabilization

Pascal Bégout, et Jesus Ildefonso Diaz

Opuscula Mathematica, vol. 46, n° 2, , pp. 185-199

Robust Frontier and Efficiency Analysis with frontiles

TSE Working Paper, vol. 26-1731,

Gradient Extremals, Talwegs, Valleys, and Directional Alignment for Generic Gradient Descent

Pascal Bégout, Jérôme Bolte, Thomas Mariotti, et Francisco José Silva - Àlvarez

TSE Working Paper, vol. 26-1735,

Stigmergic influence of simple bots on human cooperation in digital environments

Thomas Bassanetti, Adrien Blanchet, Stéphane Cezera, Maxime Delacroix, Ramon Escobedo, Clément Sire, et Guy Théraulaz

EPJ Data Science, vol. 15, n° 49, , pp. 1-43

Stochastic Burgers Equation Driven by a Hermite Sheet with Additive Noise: Existence, Uniqueness, and Regularity

TSE Working Paper, vol. 26-1734,

Canonical Rough Path over Tempered Fractional Brownian Motion: Existence, Construction, and Applications

TSE Working Paper, vol. 26-1740,

Controlled Swarm Gradient Dynamics

TSE Working Paper, vol. 26-1725,

Liste des séminaires

Passé

On the notion of mean on a metric space. The case of Wasserstein space.

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 18 juin 2026

  • Lieu Auditorium 5

  • Orateur / organisateur Jérôme Bertrand

Détails

Passé

Definition and Learning of Constrained Policies

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 11 juin 2026

  • Lieu Auditorium 5

  • Orateur / organisateur Antoine Chambaz

Détails

Passé

On the SAGA Algorithm with Decreasing Step

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 28 mai 2026

  • Lieu Auditorium 5

  • Orateur / organisateur Thiery-Emeric Gbaguidi

Détails

Passé

How weak are weak factors? Uniform inference for signal strength in signal plus noise models

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 22 mai 2026

  • Lieu Auditorium 4

  • Orateur / organisateur Vadim Gorin

Détails

Passé

Restoration Responsibility in a Dynamic Game of Deforestation, Production, and Pollution Accumulation

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 21 mai 2026

  • Lieu Auditorium 5

  • Orateur / organisateur Fouad El Ouardighi

Détails

Passé

A non-asymptotic analysis of the single component PLS regression

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 7 mai 2026

  • Lieu Auditorium 6

  • Orateur / organisateur Clément Marteau

Détails

Passé

A Characterization of Optimal Queueing Regimes

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 16 avril 2026

  • Lieu Auditorium 6

  • Orateur / organisateur Eran Shmaya

Détails

Passé

Separation of non-ergodic uniform convergence rates for regularized learning in games

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 9 avril 2026

  • Lieu Auditorium 5

  • Orateur / organisateur Julien Grand-Clément

Détails

Passé

Stopping on the last success with unknown odds

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 2 avril 2026

  • Lieu Auditorium 3

  • Orateur / organisateur Davy Paindaveine

Détails

Passé

Measuring Motivational Patterns: A Formal Approach of Conservation of Resources Theory

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 26 mars 2026

  • Lieu Auditorium 3

  • Orateur / organisateur Jean-Pierre Neveu

Détails

Passé

Statistique et Elections

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 19 mars 2026

  • Lieu Auditorium 3

  • Orateur / organisateur Jean Baptiste Aubin

Détails

Passé

A study of the long-run behavior of stochastic gradient descent via large deviations

  • Séminaire

  • MAD-Stat. Seminar

  • Date 12 mars 2026

  • Lieu Auditorium 3

  • Orateur / organisateur Franck Iutzeler

Détails

Contact

Eric Gautier

Directeur de département

Stéphane Villeneuve

Directeur adjoint scientifique

Jean Paul Ibrahim

Directeur adjoint à l'enseignement