Gilles Stupfler nommé à l’IUF

Seul membre de l’Université d'Angers lauréat cette année, le professeur de mathématiques appliquées va faire son entrée à l’Institut universitaire de France (IUF). L’occasion d’approfondir ses recherches sur les valeurs extrêmes et la dérandomisation. Explications.

Il a été enseignant-chercheur à la Faculté d’économie et de gestion d'Aix-Marseille, dans le département Mathématiques de l’université de Nottingham, en Angleterre, et dans l’école d’ingénieurs Ensai, à Rennes. En 2022, Gilles Stupfler pose ses valises à Angers, avec le titre de professeur. « Ma spécialité, c’est en premier lieu les statistiques, explique l’Alsacien de 38 ans. Je travaille sur les valeurs extrêmes, c’est-à-dire tous les événements rares mais à fort impact. Par exemple, tout ce qui concerne les crises financières, les faillites de grandes assurances ou les catastrophes climatiques. On essaie de calculer les probabilités d’occurrence et l’impact de ce type de phénomènes ».

Les premières études dans ce domaine ont été menées aux Pays-Bas, à la suite des inondations destructrices de 1953. Gilles Stupfler a découvert le monde des valeurs extrêmes, lors de sa thèse soutenue à Strasbourg en 2012. « Jusqu’ici, j’ai davantage travaillé sur les aspects financiers et assurantiels que climatiques », précise-t-il.

Le 1^er octobre 2026, il intègrera pour cinq ans l’Institut universitaire de France, comme membre junior. « Je ne m’attendais pas à être retenu, car c’était la première fois que je postulais ». Cette nomination lui permettra de consacrer davantage de temps à ses recherches (grâce notamment à une décharge des deux tiers du temps d’enseignement).

« Simplifier la question du seuil »

Membre de l’équipe Analyse, Probabilités et Statistique du Laboratoire angevin de recherche en mathématiques (Larema), Gilles Stupfler compte mettre à profit cette période pour faire avancer son travail sur « la dérandomisation ». Pour faire simple : qui dit valeurs extrêmes, dit un seuil à partir duquel elles sont considérées comme extrêmes. « On fixe un seuil en-deçà duquel on ne va rien garder, et au-dessus duquel nous aurons les plus grandes valeurs, résume le responsable du master 1 Data Science. Cette valeur est un point de l’échantillon, donc aléatoire, et quand la valeur de seuil change, des questions de biais et de variance entrent en jeu : moins il y a de valeurs, plus il y a de variances, plus il y a de valeurs, moins il y a de variance mais plus de biais… » Le caractère aléatoire de ce seuil est une source de difficultés quand les données sont complexes. Elles freinent les possibilités d’analyse statistique du risque. « Tout le but de mon projet à l’IUF sera de montrer, à partir d’une preuve de concept, que l’on peut remplacer le seuil aléatoire par un seuil non aléatoire, et ainsi simplifier la démarche. Le seuil aléatoire est limitatif car on a besoin de beaucoup de techniques assez complexes quand il est présent. Si on a un seuil non aléatoire, on pourra explorer des modèles beaucoup plus complexes ».

Une partie du projet portera sur les extrêmes non stationnaires, qui évoluent dans le temps. Par exemple, des vagues de chaleur qui deviendraient de plus en plus récurrentes au fil des ans. « C’est aujourd’hui compliqué de donner les propriétés mathématiques d’estimateurs dans un contexte de changement climatique. Il y a un problème de modélisation. Le projet doit permettre de travailler sur des choses comme cela, grâce à la simplification de la question du seuil ».