Alex Podgorny

Présentation

Je suis depuis septembre 2026 postdoctorant au Centre Borelli (ENS Paris-Saclay), sous l’encadrement d’Anne Sabourin, après un premier postdoctorat à l’ENSAI et à l’IRMAR (Université Rennes 2) dans le cadre du projet ANR FunMathStat. Mes recherches se situent à l’interface de la théorie des valeurs extrêmes, de l’apprentissage statistique, des séries temporelles et des méthodes à noyaux. Je travaille notamment sur l’apprentissage de quantiles en régime extrême pour des séries temporelles, sur la réduction de dimension pour l’inférence de queues conditionnelles et sur des méthodes RKHS invariantes pour l’analyse de données fonctionnelles.

Mon CV est disponible ici (PDF).

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Projet postdoctoral actuel

Depuis septembre 2026, je travaille au Centre Borelli avec Anne Sabourin sur un problème à l’intersection des valeurs extrêmes, des séries temporelles et de l’apprentissage statistique. L’objectif est d’estimer un quantile futur d’une série temporelle à partir de sa dynamique récente, conditionnellement à l’observation d’un événement extrême. Le projet s’appuie sur le processus spectral de queue des séries temporelles régulièrement variables et sur une procédure de régression quantile construite à partir des observations les plus extrêmes de la série. L’un des objectifs théoriques est d’obtenir des garanties non asymptotiques sur l’excès de risque, en tenant compte à la fois de la complexité de la classe de prédicteurs et de la dépendance temporelle. Ce travail est en cours.

Premier post-doctorat

Entre octobre 2025 et 2026, j’ai effectué un premier post-doctorat à l’ENSAI et à l’IRMAR dans le cadre du projet ANR FunMathStat. Mes travaux ont porté sur le développement de tests non paramétriques invariants par action de groupe dans les espaces de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS), avec des applications aux données fonctionnelles. Ce travail a conduit à l’article soumis présenté ci-dessous.

Résumé de ma thèse

Ma thèse s’inscrit dans le domaine de la statistique des valeurs extrêmes et s’intéresse plus particulièrement à l’étude et à l’estimation des quantiles extrêmes de distributions conditionnelles en grande dimension. Elle repose sur trois axes principaux : (1) la construction d’intervalles de confiance pour les quantiles extrêmes dans les domaines d’attraction généraux, (2) le développement d’une méthode originale de réduction de dimension pour l’estimation de l’indice de queue conditionnel, et (3) une étude comparative de différentes approches modernes (machine learning, réduction de dimension) pour l’estimation de quantiles conditionnels extrêmes.

Articles publiés

• Gardes, L., Maistre, S., and Podgorny, A. (2025). Asymptotic confidence intervals for extreme quantiles in a maximum domain of attraction, Electronic Journal of Statistics, 19(1), 1103–1132. [DOI] [HAL]
• Gardes, L., and Podgorny, A. (2025). Dimension reduction for the estimation of the conditional tail-index, Scandinavian Journal of Statistics, 52(3), 1444-1476. [DOI] [HAL]
• Gardes, L., and Podgorny, A. (2025). Extreme Conditional Quantile Estimation in High Dimensions: A Comparative Study, International Statistical Review, en ligne. [DOI] [HAL]

Article soumis

• Giacofci, M., Meynaoui, A., and Podgorny, A. (2026). A Kernel Two-Sample Test Invariant under Group Action with Applications to Functional Data, soumis. [HAL]

Conférences

• A. Podgorny. Asymptotic confidence interval for extreme quantiles, 13th International Conference on Extreme Value Analysis (EVA 2023), Université de Milan, mai 2023.
• A. Podgorny. Réduction de dimension pour l’estimation de l’indice des valeurs extrêmes conditionnel, 55e Journées de Statistique (JdS 2024), Université de Bordeaux, mai 2024.
• A. Podgorny. Test MMD à deux échantillons invariant par action de groupe, 57e Journées de Statistique (JdS), Université Clermont Auvergne, juin 2026.

Enseignement

J’ai assuré à ce jour 204 heures d’enseignement auprès de publics aux profils variés :

• Université de Strasbourg : 192h de biostatistique en licence de biologie — 144h en L2 (2022–2025) et 48h en L3 (2022–2024).
• Master MVA, ENS Paris-Saclay : 12h de remise à niveau en analyse fonctionnelle en septembre 2026 (6h de CM et 6h de TD), couvrant notamment les espaces L^p, les espaces de Hilbert, les distributions et l’analyse de Fourier.

Enseignement programmé : en novembre 2026, j’assurerai la responsabilité de l’UE Valeurs extrêmes à l’ENSAI (18h : 6h de CM et 12h de TP sous R). J’ai déjà conçu l’ensemble des cours, des travaux pratiques et de l’évaluation finale de cette UE.