«« Les maths, c’est un langage…. Un outil ! » | Visages de la Science

A 33 ans, Mathieu Sart est déjà Maître de Conférences depuis 6 ans. Originaire du Nord Pas-de-Calais, il en a fait du chemin… au sens propre comme au figuré. De Lille à Nice en passant par Paris, c’est à Saint-Étienne au sein de l’Institut Camille Jordan (ICJ) qu’il démarre sa prometteuse carrière.

2004, le bac S (scientifique) en poche, il décide de s’inscrire en Classe Préparatoire de Maths-Physique-Chimie. « Je voulais faire des sciences » explique-t-il. Son attrait pour les sciences dites « dures » est là et se confirme. C’est donc naturellement qu’il s’inscrit en Licence et en Maîtrise de Mathématiques à l’Université de Lille. Il quitte ensuite l’Université pour entrer à l’École Normale Supérieure de Cachan. Il est alors reçu à l’agrégation de mathématiques et valide un Master 2 recherche à Orsay, spécialité probabilités et statistiques.

Ses premiers pas dans un laboratoire de recherche en mathématiques, c’est dans le sud, à Nice, qu’il va pouvoir les faire : au sein du laboratoire Jean-Alexandre Dieudonné de l’Université Sophia Antipolis. Arrivé pour son stage de M2 durant lequel il se spécialise en statistiques mathématiques, il poursuit sur une thèse intitulée « Estimation par tests » en 2010.

« Les maths, c’est un langage… un outil ! ». Est-ce l’aspect rigoureux et exact des mathématiques qui plait à ce futur enseignant-chercheur ? Sûrement oui, mais pas uniquement.

« Les mathématiques sont un socle sur lequel s’appuient d’autres disciplines comme la physique, la chimie, l’informatique…»

MMAIS QU’EST-CE QUE LA STATISTIQUE ?

La statistique utilise fortement des résultats mathématiques, mais a des applications qui dépassent le cadre mathématique.  Aujourd’hui, on entend parfois parler de science des données ou, selon le terme anglais couramment utilisé, de Data Science. De la constitution de bases de données à l’analyse pointue des procédures mathématiques, le terme statistique recouvre ainsi beaucoup de situations.

« En estimation statistique, on se base sur une description mathématique du problème que l’on souhaite étudier » explique Mathieu. « Dans cette étape, on modélise les informations que l’on suppose comme vraies ». 

« Par exemple, vous pouvez vous demander combien de temps vous allez attendre à une caisse de supermarché. Ce temps n’est pas le même à chacun de vos passages, et dépend de paramètres que vous ne pouvez mesurer avant d’aller faire vos courses (nombre de clients dans le magasin, nombre de caisses ouvertes, etc.) Une solution simple pour l’étudier est alors de le considérer comme aléatoire. Néanmoins, qui dit aléatoire ne dit pas que vous ne savez rien. Vous savez, par exemple, qu’il est « peu » probable d’attendre beaucoup.  Plus vous mettez d’hypothèses de cette sorte, plus vous pourrez estimer de manière précise votre temps d’attente. Mais plus vous avez de chances qu’une de ces hypothèses soit fausse !  Tout l’enjeu de ma thèse était d’étudier et de proposer des procédures polyvalentes qui ne sont pas, ou peu, affectées par une modélisation imparfaite dans différents cadres statistiques ».

RRECHERCHE ET CARRIÈRE

Conscient de la difficulté qu’il peut y avoir à vulgariser sa discipline, Mathieu prend la peine de contextualiser en nous expliquant les notions indispensables à la compréhension de son sujet. Qu’est-ce-que la modélisation statistique ? Qu’est-ce qu’une densité et comment l’estime-t-on ?  Cette transmission du savoir, il l’exerce quotidiennement auprès des étudiants.

Après avoir brillamment soutenu sa thèse en 2013, il prend un poste d’ATER (attaché temporaire d’enseignement et de recherche) jusqu’à ce qu’il soit qualifié pour intégrer un poste de maître de conférences à l’Université Jean Monnet de Saint-Étienne. Chercheur au sein de l’Institut Camille Jordan – ICJ, il enseigne les mathématiques statistiques au sein de l’Institut d’Administration des Entreprises de Saint-Étienne – IAE. « L’enseignement peut servir la recherche, car il permet de se poser des questions dérivées de ce que l’on enseigne. La recherche, elle, apporte une aisance pour enseigner. »  explique-t-il.

Un conseil pour les étudiants qui se destineraient à faire des études en mathématiques, mais que l’on pourrait appliquer à tout chercheur en général : soyez curieux, persévérant et surtout, aimez ce que vous faites. La recherche en statistique peut ensuite permettre, hors le métier d’enseignant-chercheur, de travailler dans différents domaines utilisant les données, ce qui est d’actualité de nos jours : on peut penser au Big Data, à l’Intelligence Artificielle, au deep learning…

Aujourd’hui, dans le cadre de ses recherches, Mathieu continue de s’intéresser aux problématiques d’estimation optimale, de robustesse, de réduction de la complexité numérique, ainsi qu’à différents cadres statistiques (données censurées, bruitées…).
Nous ne doutons pas que Mathieu Sart fera une belle carrière. Il a déjà été remarqué en 2016 pour avoir publié un article dans la revue Inventiones mathematicae, l’une des meilleures revues internationales de mathématiques.

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