Projet soutenu en 2015 par le CNRS dans le cadre de l'appel à projet PEPS INSMI/INS2I “Fondements et Applications de la Science des Données” (FaSciDo).

Budget: 12 000€

Le traitement de données massives, hétérogènes et structurées nécessite le développement de méthodes statistiques et d'outils logiciels dédiés. Parallèlement, l'analyse mathématique de ces méthodes permet d'en identifier les points forts et les limites, et ainsi de contribuer à leur constante amélioration.

Ce projet s'inscrit dans le domaine des tests multiples. Il a pour objectif de contribuer à réduire la distance entre les garanties statistiques fournies par les procédures de tests multiples actuelles et les besoins réels pour les applications, notamment en génomique. Nous proposons de nouvelles procédures post-hoc, permettant de contrôler le nombre ou la proportion de faux positifs parmi n'importe quel ensemble d'hypothèses choisi par l'utilisateur. Ces procédures reposent sur le contrôle d'une nouvelle mesure de risque, particulièrement adaptée à la nature exploratoire des situations de tests multiples à grande échelle.

Le projet comprend une étude théorique des performances de ces procédures, leur application et leur adaptation aux études d'association génome entier, ainsi que leur implémentation logicielle.