Télécom ParisTech

Gersende Fort

Directrice de recherche CNRS

Gersende Fort

Formation

  • Habilitation à Diriger les Recherches, Université Paris Dauphine (2010) ;
  • Doctorat, Université Pierre et Marie Curie (2001) ;
  • Diplôme d’ingénieur, École Nationale Supérieure des Télécommunications (1997).

Thématiques de recherche

Traitement statistique du signal, méthodes de Monte Carlo, méthodes bayésiennes,
modèles à données latentes.

Animation scientifique et responsabilités collectives

  • Responsable de l’organisation d’une conférence internationale (2007) et membres du comité scientifique de conférences internationales (2012, 2014).
  • Responsable du séminaire parisien « Méthodes de Monte Carlo en grande dimension » (2005 - ...).

Principaux Résultats scientifiques

  • S. Le Corff and G. Fort. Convergence of a particle-based approximation of the Block online Expectation Maximization algorithm, Accepted in Transactions on Modeling and Computer Simulation, 2012.
  • G. Fort, E. Moulines and P. Priouret. Convergence of adaptive and interacting Markov chain Monte Carlo algorithms. Ann. Statist. 39(6):3262-3289, 2012.
  • R. Douc, G. Fort, E. Moulines and P. Soulier. Practical drift conditions for subgeometric

Education

  • HDR, University Dauphine (2010),
  • Ph.D. in Applied Mathematics, Université P. et M. Curie (2001) ;
  • Engineering degree, École Nationale Supérieure des Télécommunications (2001).

Major Research Interest or Current Research Topics

Statistical signal processing, Monte Carlo methods, Bayesian statistics, Latent data models.

Visibility, Membership, Committee

  • Chair of an international workshop (2007), Scientific committee member of international
    conferences (2012, 2014).
  • Chair of the BigMC “Issues in large scale Monte Carlo” seminar in Paris (2005-...).

Main Scientific Results

  • S. Le Corff and G. Fort. Convergence of a particle-based approximation of the Block online Expectation Maximization algorithm, Accepted in Transactions on Modeling and Computer Simulation, 2012.
  • G. Fort, E. Moulines and P. Priouret. Convergence of adaptive and interacting Markov chain Monte Carlo algorithms. Ann. Statist. 39(6):3262-3289, 2012.
  • R. Douc, G. Fort, E. Moulines and P. Soulier. Practical drift conditions for subgeometric
    rates of convergence. Ann. Appl. Probab. 14(3) :1353-1377, 2004.