Recherche actuelle

Mon postdoctorat actuel s'effectue en colaboration avec la startup IPA sur des problématiques appliquées en sport de haut niveau. Le projet porte notamment sur la sélection de modèles de  machine learning pour la prédiction de la saturation en oxygène à partir de variables cardiaques, l'interprétation de ces modèles via les valeurs de Shapley, et les modèles mixtes pour la modélisation temporelle de dynamiques physiologiques.

Intérêts actuels:

• Machine learning interprétable

• Modélisation statistique de données physiologiques

• Analyse de données temporelles

En juin 2026, je présenterai nos travaux aux 57es Journées de la Statistiques:

•  E. Zabeth, P. Druilhet, N. Azzaoui & O. Brachet, Hypoxie et paramètres cardiaques : une analyse prédictive interprétable par valeurs de Shapley,  Actes des 57èmes Journées de Statistique de la SFdS,  Clermont-Ferrand (2026).