Je suis depuis Octobre 2023 doctorant en statistique au LPSM sous la direction d'Étienne Roquain et de Stéphane Boucheron.
Ma thèse intitulée: "False positive control for machine learning algorithms and applications" porte sur l'utilisation de la théorie des tests multiples et son application à des méthodes d'apprentissages statistiques, en lien avec la théorie de l'inférence conforme (traduction officieuse de conformal inference).
Dans le cadre de ma thèse je travaille sur la théorie des tests simples et multiples, sur l'inférence conforme et son application en apprentissage, ainsi que sur l'étude des processus empiriques. Un peu plus éloigné de mes sujets de recherches, je suis intéressé par l'étude des processus stochastiques (Brownien, Poisson, Hawkes...), des équations différentielles stochastiques et par les systèmes de particules en interaction, ainsi que par l'analyse harmonique et l'étude des distributions (au sens de Schwartz).