• Les séquences de potentiels d’action neuronaux comme observations de processus de comptage : estimation de l’intensité par vraisemblance pénalisée. Un séminaire du Groupe de Travail en Statistiques du MAP5 le 17 juin 2011. Un fichier Org-Mode contenant « le source » LaTeX ainsi que les scripts R nécessaires à la reproduction de presques toutes les figures est également disponibles – je compléterai ce dernier fichier dans les semaines à venir pour qu'il contienne de quoi reproduire toutes les figures.

• Making Neurophysiological Data Analysis Reproducible: An Example with the Open Source Software R. Handout of an overview talk given at the Janelia Workshop on Challenges in Extracellular Electrophysiology: Data Extraction (May 16-18, 2010). Spike Sorting: A Reproducible Example using R, a document illustrating the approach discussed in the talk. ReproducibleAnalysis.tar.gz and ReproducibleAnalysis.zip, a bunch of files with everything needed to regenerate the former analysis. In other words, you can check that what I'm describing works as described.

• Spike train measurement and sorting . Handout of an overview talk given at Saarbrücken, Universität des Saarlandes (May 7 2010).

• Une application simple du théorème de Donsker pour la construction de tests de qualité d'ajustement de modèles de l'intensité conditionnelle d'un processus de comptage . Un séminaire du groupe de travail AgroParisTech-Paris Descartes-select (26 Octobre 2009).

• Spike Train Analysis . A one hour talk given at the NeuroComp09 conference (September 18 2009).

• STAR: Spike Train Analysis with R . A talk presenting a joint work with A Chaffiol and C Gu given at the useR 2009 meeting (July 9 2009).

• The CalciOMatic package: a new tool for calcium imaging quantitative analysis . A talk presenting a joint work with S Joucla, A Pippow and P Kloppenburg given at the useR 2009 meeting (July 9 2009).

• Extracellular Recording and Spike Train Analysis . A one hour lecture given at the ENP summer course (July 3rd 2009).

• A Smoothing Spline Approach for Spike Train Analysis . A talk given at the Statistics department of Purdue University (May 27 2008).

• Residuals and Statistical Tests for Spike Trains Models: Application to Odor Responses of Antennal Lobe Neurons Recorded from Periplaneta americana . A talk given at the ESITO meeting last September (2007).

• Cours du 11 Décembre 2006 sur l'olfaction des insectes (M1). La biblio.

• Reproducible Likelihood Based Data Analysis. A talk/lecture given at the Freie Universität (Berlin) in Nov. 2006.

• Tri des potentiels d'action et modèle de mélange avec R, MIXMOD et GGobi. Un séminaire donné le 24 Octobre 2006 à l'occasion du colloque MixMod à l'Insitut Henri Poincaré.

• Une solution MCMC au problème du tri des potentiels d'action. Un séminaire donné le 02 Octobre 2006 dans le cadre du Séminaire Parisien de Statistiques à l'Insitut Henri Poincaré.

• Spike Sorting with R and GGobi. A (very short) talk given at the Use R meeeting in Vienna (June 2006).

• What's common between electrophysiological data like spike trains, spin glasses and phylogenetic trees?. A talk given at Pavia University on January 7 2005.

• Cours du 18 Novembre 2004 sur les enregistrements de populations neuronales et le tri des potentiels d'action (UV Neurones et Modèles).

• Premier cours sur l'olfaction des insectes (M2).

• Second cours sur l'olfaction des insectes (M2).

Introduction à l'utilisation et à la génération de nombres (pseudo-)aléatoires (17 Octobre 2005):

Une version incomplète du cours au format pdf est disponible. Cette version est incomplète car le lecteur n'y trouvera (principalement) que la présentation d'un cas concret (en fait trop compliqué) qui requiert l'utilisation de rngs. Pour compléter ces notes partielles, vous êtes invités à consulter la fin du chapitre 2 (Méthode Monte Carlo) du cours de Pascal Viot: Simulation numérique en physique statistique.

Le lecteur intéressé pourra consulter les références suivantes:


B. D. Ripley (1996) Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press. Ce (remarquable) ouvrage couvre de façon rigoureuse et exhaustive les méthodes utilisées dans l'introduction du cours. Le bouquin est plutôt technique pour un biologiste mais c'est en fait un véritable un joyau.

Brian D. Ripley (1987) Stochastic Simulation. Wiley. Les 3 premiers chapitres sont une très bonne introduction aux rngs uniformes et non uniformes.

Donald E. Knuth (1997) The Art of Computer Programming, Volume 2: Seminumerical Algorithms. Addison-Wesley. Le premier chapitre du bouquin (en fait le chapitre 3 de la série The Art of Computer Programming) contient l'introduction la plus accessible que j'ai trouvée à la génération de nombres aléatoires uniformes.

Le site de Pierre l'Ecuyer contient des liens vers ses articles disponibles en lignes (à lire après avoir "digéré" Knuth) ainsi que vers son logiciel de test des rngs.

Le site de Luc Devroye contient un lien vers son livre Non-Uniform Random Variate Generation. Un classique sur la génération des rngs non-uniformes.

Enfin, si vous cherchez un bibliothèque moderne pour générer des rngs non-uniformes, vous pourrez consultez le site de ARVAG - Automatic nonuniform Random VAriate Generation. Et pour ceux qui ne l'auraient pas compris pendant le cours, le logiciel libre R propose plusieurs implémentations performantes de générateurs modernes et fiables.


Les scripts R reproduisant la figure 2.1 de Ripley (1987), ainsi que celui utilisé pour illustrer la méthode de Monte Carlo pour estimer la surface d'un lac, sont disponibles.

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