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
Liste des membres du département
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Margot Ferré
Doctorante TSE-IMIT-ENAC
Directeurs de thèse: Sébastien Gadat, Thierry Klein & Agnès Lagnoux
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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)
- An Introduction to viscosity solutions with applications in Economics by A. Davini: Friday September 12, 22 and 26 from 11am to 12:30pm in Auditorium 6, Monday September 15 and 22 from 11am to 12:30pm in Auditorium 6, Thursday September 18 from 2pm to 5pm in Auditorium 4, and Thursday September 25 from 2pm to 5pm in Auditorium 6, 2025
- Functional Data Analysis by D. Paindaveine, Weeks of March 23 and 30, 2026
- Strategic aspects of bandit models by E. Shmaya, between April 1 and 22, 2026
- Prophet Inequalities by B. Ziliotto : Thursday September 4 from 9:30am to 11am in Auditorium 5, Friday September 5, 12, 26 and October 3 from 9:30am to 11am in 335, Monday September 8 from 9:30am to 11am in 535, Monday September 15, 22, 29 from 9:30am to 11am in 335, 2025
- Diffusion Models in Generative AI by J. Chhor: in Semester 2 after first half of Stochastic Optimal Control in Economics
Anciens cours avancés
- Selected topics in nonsmooth optimization with G Li: Monday September 16, 23, 30 and October 7, 2024 from 9h30 to 12h30.
- Bi-Level Optimization with D. Salas : Wednesday October 16 and 23 from 9h30 to 12h30; Wednesday November 6 from 8h to 11h; Wednesday November 13 and 27 from 9h30 to 12h30.
- Statistical Theory of Deep Learning from February 10 to 14, 2025
- Prophet Inequalities with B. Ziliotto : Tuesday October 1 and 8 from 15h30 to 18h30; Tuesday October 15, 22 and November 5 from 14h to 17h
- Online and Reinforcement Learning with J. Chhor : Semester 2.
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"
Liste des publications
Coherent Ratios for Compositional Data Analysis with Zeros
A Note on the Folding Test of Unimodality: limitation and improved alternative
Stationary subspace analysis for spatial data
Convergence rate of Euler-Maruyama scheme for McKean-Vlasov SDEs with density-dependent drift
Locally sharp goodness-of-fit testing in sup norm for high-dimensional counts
Damped nonlinear Ginzburg-Landau equation with saturation. Part II. Strong Stabilization
Robust Frontier and Efficiency Analysis with frontiles
Gradient Extremals, Talwegs, Valleys, and Directional Alignment for Generic Gradient Descent
Stigmergic influence of simple bots on human cooperation in digital environments
Stochastic Burgers Equation Driven by a Hermite Sheet with Additive Noise: Existence, Uniqueness, and Regularity
Canonical Rough Path over Tempered Fractional Brownian Motion: Existence, Construction, and Applications
Controlled Swarm Gradient Dynamics
Liste des séminaires
Passé
On the notion of mean on a metric space. The case of Wasserstein space.
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 18 juin 2026
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Lieu Auditorium 5
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Orateur / organisateur Jérôme Bertrand
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Passé
Definition and Learning of Constrained Policies
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 11 juin 2026
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Lieu Auditorium 5
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Orateur / organisateur Antoine Chambaz
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Passé
On the SAGA Algorithm with Decreasing Step
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 28 mai 2026
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Lieu Auditorium 5
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Orateur / organisateur Thiery-Emeric Gbaguidi
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Passé
How weak are weak factors? Uniform inference for signal strength in signal plus noise models
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 22 mai 2026
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Lieu Auditorium 4
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Orateur / organisateur Vadim Gorin
Détails
Passé
Restoration Responsibility in a Dynamic Game of Deforestation, Production, and Pollution Accumulation
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 21 mai 2026
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Lieu Auditorium 5
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Orateur / organisateur Fouad El Ouardighi
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Passé
A non-asymptotic analysis of the single component PLS regression
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 7 mai 2026
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Lieu Auditorium 6
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Orateur / organisateur Clément Marteau
Détails
Passé
A Characterization of Optimal Queueing Regimes
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 16 avril 2026
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Lieu Auditorium 6
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Orateur / organisateur Eran Shmaya
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Passé
Separation of non-ergodic uniform convergence rates for regularized learning in games
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 9 avril 2026
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Lieu Auditorium 5
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Orateur / organisateur Julien Grand-Clément
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Passé
Stopping on the last success with unknown odds
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 2 avril 2026
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Lieu Auditorium 3
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Orateur / organisateur Davy Paindaveine
Détails
Passé
Measuring Motivational Patterns: A Formal Approach of Conservation of Resources Theory
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 26 mars 2026
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Lieu Auditorium 3
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Orateur / organisateur Jean-Pierre Neveu
Détails
Passé
Statistique et Elections
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 19 mars 2026
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Lieu Auditorium 3
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Orateur / organisateur Jean Baptiste Aubin
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Passé
A study of the long-run behavior of stochastic gradient descent via large deviations
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Séminaire
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MAD-Stat. Seminar
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Date 12 mars 2026
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Lieu Auditorium 3
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Orateur / organisateur Franck Iutzeler
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Contact
Eric Gautier
Directeur de département
Stéphane Villeneuve
Directeur adjoint scientifique
Jean Paul Ibrahim
Directeur adjoint à l'enseignement