Comment prédire les événements extrêmes sans précédent ?
Méthodes de prédiction d’événements extrêmes par apprentissage automatique et statistique des valeurs extrêmes

Catastrophes naturelles, crashs financiers ou blackouts électriques; ces événements extrêmes impactent gravement nos populations et les écosystèmes, souvent les plus vulnérables, avec des occurrences et des intensités semblant imprévisibles, même pour les expert-es. Comme axe de recherche principal, Olivier Pasche développe de nouveaux algorithmes capables de prédire le risque d'événements sans précédent avant qu'ils ne surviennent. Ces outils peuvent aider les services d'urgence à anticiper, les gouvernements à décider, les assureurs à planifier et les investisseurs à limiter leurs pertes. Les travaux d'Olivier tissent un lien entre deux domaines distincts de la Statistique: le machine learning et la statistique des valeurs extrêmes. Ces deux domaines l'ont chacun déjà fasciné durant son Master en mathématiques à l'EPFL, par leurs potentiels respectifs de prédiction et d'extrapolation. C'est donc, motivé à la fois par la passion scientifique et par l'objectif de développer des outils utiles pour des problèmes concrets qu'il entreprend son doctorat en statistique à l'Université de Genève, avec un séjour à l'Université de Columbia à New York.
Très impliqué dans l'enseignement, Olivier a cocréé le cours de Master sur les méthodes modernes d'intelligence artificielle. C'est en enseignant qu'il développe une passion pour la vulgarisation et la transmission scientifique, motivant sa participation à MT180. Olivier a également une formation de musicien, s'adonne au ski freeride, et est amateur de gastronomie, de game art et d'opéra.