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Directeur scientifique
Université Simon Fraser
donald_estep@sfu.ca

Donald Estep est le directeur scientifique de l’INCASS. Il s’est récemment joint au Département de statistique et de science actuarielle en tant que titulaire de la Chaire de recherche du Canada en probabilité computationnelle et quantification de l’incertitude à l’Université Simon Fraser. Il a quitté le Département de statistique de l’Université d’État du Colorado, où il était directeur du département, professeur distingué de l’université et chercheur universitaire interdisciplinaire.

Ses intérêts de recherche comprennent la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques complexes, les problèmes stochastiques inverses, le calcul adaptatif et la modélisation de systèmes multi-échelles. En collaboration avec ses collaborateurs, il a développé une approche systématique de l’estimation a posteriori des erreurs pour les simulations de systèmes complexes, des méthodes numériques efficaces pour la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques, ainsi que la théorie et la résolution des problèmes inverses pour les paramètres stochastiques dans les modèles physiques.

Ses intérêts d’application incluent l’écologie, la science des matériaux, la détection des trous noirs, la modélisation de la réaction de fusion, l’analyse des combustibles nucléaires, la prévision des ondes d’ouragan, l’écoulement dans les milieux poreux et la diffusion électromagnétique. Ses recherches ont été soutenues par plusieurs agences gouvernementales et laboratoires nationaux.

Don a siégé à plusieurs comités consultatifs scientifiques pour la National Science Foundation et le Department of Energy des États-Unis et au Sandia National Laboratories CISE External Review Board et a co-écrit plusieurs rapports. Il a été président (fondateur) du groupe d’activité SIAM sur la quantification de l’incertitude, co-rédacteur en chef (fondateur) du journal SIAM/ASA sur la quantification de l’incertitude et représentant du SIAM au conseil d’administration de SAMSI.

Ses prix incluent Fellow de la Society for Industrial and Applied Mathematics, le prix CMMSE (Computational and Mathematical Methods in Sciences and Engineering) et la Chalmers Jubilee Professorship de la Chalmers University of Technology.

Directrice adjointe
Université McGill
andrea.benedetti@mcgill.ca

Andrea Benedetti est professeure agrégée, nommée conjointement aux départements de médecine et d’épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail de l’Université McGill.

Elle s’intéresse principalement aux défis statistiques liés à la méta-analyse des données individuelles des patients. Andrea est biostatisticienne financée par les IRSC et auteur de plus de 150 publications évaluées par des pairs.

Elle co-dirige le projet DEPRESSD. Ce groupe a recueilli des données du monde entier et les a utilisées pour fournir des informations factuelles sur la précision diagnostique des outils de dépistage de la dépression couramment utilisés. Andrea est soutenue par une bourse Chercheur Boursier du FRQS.

Directrice régionale, INCASS Atlantique
Université Dalhousie
joanna.flemming@dal.ca

Joanna Mills Flemming est professeure agrégée au Département de mathématiques et de statistique de l’Université Dalhousie. Elle est membre du comité consultatif scientifique international de l’Ocean Tracking Network (OTN), du comité de gestion des données de l’OTN et du Ransom Myers Legacy Committee de l’Université Dalhousie.

Elle est chef d’équipe pour le projet d’équipe de recherche collaborative « Avancements des modèles d’espace d’états pour la science halieutique ». Elle est également rédactrice adjointe de la Revue canadienne de statistique et termine son mandat de représentante régionale au conseil d’administration de la SSC.

Les intérêts de recherche de Joanna sont centrés sur le développement d’une méthodologie statistique pour les données présentant des dépendances spatiales et temporelles avec un intérêt particulier pour ce qui est important pour l’écologie marine et, plus largement, les sciences de l’environnement. Elle s’est également récemment intéressée à la façon dont les statistiques sont utilisées pour aider à résoudre des problèmes en génie biomédical.

Directeur régional, INCASS Prairies
Université du Manitoba
M_Jafari_Jozani@umanitoba.ca

Mohammad Jafari Jozani est actuellement professeur agrégé au Département de statistique et professeur auxiliaire de génie biomédical à l’Université du Manitoba à Winnipeg.

Ses recherches actuelles portent sur des problèmes d’apprentissage statistique avec des aspects de haute dimension en biostatistique, en ingénierie et en énergie durable ; l’estimation sur petits domaines ainsi que l’inférence statistique avec des plans d’échantillonnage complexes utilisant des statistiques d’ordre et des informations de classement. Le point central de son programme de recherche est le développement de nouvelles méthodologies, modèles et outils de calcul pour résoudre des problèmes axés sur les données dans une variété de domaines d’application.

Il a appliqué ses recherches dans des domaines tels que les études sur le cancer du sein, l’analyse de la DMO et l’ostéoporose, la contamination par le mercure dans le corps des poissons, et récemment dans les problèmes d’étalonnage pour concevoir des simulateurs à des fins de formation afin de rendre les chirurgies plus sûres.

Directrice régionale, INCASS Ontario
Université de Toronto
lisa.strug@utoronto.ca

Lisa J. Strug est scientifique principale à l’Institut de recherche du Hospital for Sick Children et professeure agrégée au Département des sciences statistiques et à la Division de la biostatistique de l’Université de Toronto.

Elle est directrice associée du Centre for Applied Genomics, un centre de génomique financé par le gouvernement fédéral basé à Toronto et l’un des trois centres contribuant à une plateforme nationale fournissant des services de séquençage et d’analyse du génome au Canada et à l’étranger. Ses recherches ont porté sur la génétique statistique et la génomique, sur les fondements de la statistique et sur leur intersection.

Elle est rédactrice adjointe et rédactrice en génétique statistique de npj Genomic Medicine et titulaire de la chaire de recherche du Canada de niveau 1 en sciences des données génomiques.

Directeur adjoint, INCASS Québec
Université Laval
denis.talbot@fmed.ulaval.ca

Denis Talbot est professeur titulaire au Département de médecine sociale et préventive de l’Université Laval. Il a participé à la création des programmes d’études supérieures en biostatistique là-bas. Il a été élu représentant régional du Québec à la Société statistique du Canada (SSC) en 2021 pour un mandat de deux ans et est également membre du comité de bilinguisme et du comité d’adhésion de la SSC.

Ses intérêts de recherche portent sur les méthodes d’inférence causale pour l’analyse des données d’observation. Il travaille également en collaboration dans divers domaines, notamment les facteurs de stress psychosociaux au travail, l’efficacité des vaccins, la santé cardiovasculaire et le cancer. Son programme de recherche a été soutenu par des subventions du CRSNG, des IRSC et par des bourses de carrière en recherche du Fonds de recherche du Québec – Santé.

Directeur adjoint, INCASS Rocheuses
Université de la Colombie-Britannique
lang@stat.ubc.ca

Lang Wu est professeur au Département de statistique de l’Université de la Colombie-Britannique à Vancouver. Il est titulaire d’un doctorat en statistiques de l’Université de Washington à Seattle.

Ses recherches se sont concentrées sur l’analyse de données longitudinales basées sur des modèles à effets mixtes, la modélisation conjointe de données longitudinales et de survie, les données manquantes et les erreurs de mesure, et les tests d’hypothèses à ordre restreint. Il a appliqué ses recherches aux études sur le VIH/sida, aux études sur le cancer et à d’autres domaines liés à la santé.

Fin du mandat : décembre 2024

Je suis professeur de biostatistique et directeur des programmes d’études supérieures en biostatistique, Département d’épidémiologie et de biostatistique à l’Université Drexel. Je suis également doyen associé de la diversité et de l’inclusion à la Dornsife School of Public Health de Drexel. Avant mon poste actuel chez Drexel, j’étais professeur de biostatistique à la Perelman School of Medicine de l’Université de Pennsylvanie. Je suis également codirecteur du Biostatistics and Informatics Core (BIC) et je suis biostatisticien principal pour le Center for Health Equity Research and Promotion (CHERP) du Caporal Michael J. Crescenz VA Medical Center. Mes intérêts de recherche portent sur la conception, l’analyse et la mise en œuvre d’études de cohorte et longitudinales, en particulier des essais randomisés en groupe/cluster. J’ai publié dans un certain nombre de disciplines cliniques et de santé publique, notamment : méthodes statistiques; économie comportementale; réduction du risque de VIH ; enquêtes cliniques sur le VIH, le cancer, la santé cardiovasculaire, l’obésité et l’activité physique, les lésions pulmonaires chez l’adulte et la transplantation pulmonaire ; et soins critiques. De plus, j’ai été directrice ou codirectrice de centres de coordination de données pour plusieurs grands essais multisites et membre de nombreux comités de sécurité et de surveillance des données, y compris en tant que présidente. J’ai été un membre actif de la région de l’est de l’Amérique du Nord (ENAR) de l’International Biometric Society à plusieurs titres, notamment celui de présidente (2017), ancienne coprésidente de l’atelier Fostering Diversity in Biostatistics à de nombreuses reprises, et j’ai été le PI de une subvention R13 soutenant cet effort dans le passé. Je suis également membre élu de l’American Statistical Association (2016) et j’ai été nommé vice-présidente actuelle de l’American Statistical Association et je suis membre de l’étude Biostatistical Methods Research and Design (BMRD) dans ma dernière année section pour le NIH.

Fin du mandat : décembre 2025

Jay Breidt est chercheur principal au Département de statistique et de science des données du NORC à l’Université de Chicago. Il est également professeur émérite et ancien président du département de statistique de la Colorado State University. Son expertise est la statistique mathématique, avec des intérêts qui incluent l’échantillonnage d’enquête, les séries chronologiques, la régression non paramétrique et la quantification de l’incertitude pour les modèles scientifiques complexes.

Breidt a obtenu son doctorat à l’Université d’État du Colorado en 1991 et a passé les neuf premières années de sa carrière à l’Université d’État de l’Iowa en tant que professeur adjoint et professeur associé titulaire, avant de retourner dans l’État du Colorado en 2000.

Breidt possède un vaste dossier de publications avec comité de lecture. Il a présenté plus de 130 cours abrégés invités, conférences et séminaires universitaires. Breidt a été rédacteur en chef adjoint de sept revues différentes et rédacteur en chef pour le Journal of the American Statistical Association et The American Statistician. Il a siégé à six comités d’examen de l’Académie nationale des sciences. Il est l’ancien président du Comité national sur les statistiques énergétiques de l’American Statistical Association (un comité consultatif pour l’Energy Information Administration, Département américain de l’énergie), a siégé deux mandats au Comité consultatif fédéral sur les statistiques économiques et préside actuellement le Comité consultatif scientifique du recensement pour le Bureau du recensement des États-Unis.

Breidt a reçu de nombreux honneurs, notamment la reconnaissance d’un prix national en statistiques environnementales, un membre élu à l’Institut international de statistique et une bourse élue à la fois à l’American Statistical Association et à l’Institute of Mathematical Statistics.

Fin du mandat : décembre 2023

Corina Constantinescu est professeure de mathématiques et directrice de l’Institut de mathématiques financières et actuarielles du Département des sciences mathématiques de l’Université de Liverpool. Avant d’être universitaire, Corina a travaillé comme actuaire et a dirigé le département d’assurance-vie de l’une des premières compagnies d’assurance privées roumaines. Compte tenu de sa perspective pratique, bon nombre de ses articles sont publiés dans des revues actuarielles. Elle publie également dans des revues de probabilités appliquées.

Elle est rédactrice adjointe de plusieurs revues actuarielles et fait partie de l’équipe de publicité de la Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability. Depuis 2013, ils organisent avec la professeure Severine Arnold de HEC Lausanne les conférences PARTY pour jeunes chercheurs (unil.ch/party). Depuis 2018, elle enseigne et encadre régulièrement des étudiants en Master du réseau African Institute of Mathematical Science (AIMS).

Son expertise porte sur les méthodes analytiques permettant de dériver des résultats exacts ou asymptotiques pour les probabilités de ruine, avec des hypothèses légères ou lourdes dans des modèles complexes de risque d’assurance. Certains de ses intérêts de recherche les plus récents portent sur la tarification équitable des assurances lorsque le sexe n’est pas considéré comme un facteur, ainsi que sur l’inclusion financière, en particulier la tarification équitable et la réglementation des pratiques de microfinance et de micro-assurance.

Fin du mandat : décembre 2025

Peter Craigmile est professeur au Département de statistique de l’Ohio State University. Il est également professeur clinicien de biostatistique à la School of Global Public Health de l’Université de New York et chercheur honoraire à la School of Mathematics and Statistics de l’Université de Glasgow, en Écosse.

Ses intérêts de recherche comprennent l’analyse de séries chronologiques, les statistiques spatiales, la modélisation spatio-temporelle et les méthodes longitudinales. Il s’intéresse à l’utilisation des méthodes spectrales et d’ondelettes pour étudier les structures de dépendance et analyser les périodicités et les tendances. Une application de ceci est l’étude des processus de mémoire longue. En collaboration avec d’autres, il a développé des méthodes pour les dépassements et les extrêmes spatiaux, qui sont essentiels pour évaluer le risque de changement environnemental ou de maladie variant dans l’espace. Il aime la recherche axée sur les applications dans des domaines tels que la biologie, la climatologie, les sciences de l’environnement, la santé publique et la psychologie.

Le professeur Craigmile est membre de l’American Statistical Association, de l’Institute of Mathematical Statistics et de la Royal Statistical Society.

Fin du mandat : décembre 2024

Aurore Delaigle est professeure et ARC Future Fellow à l’Université de Melbourne. Avant de déménager à Melbourne en 2007, elle a occupé des postes à l’Université de Californie à Davis et à San Diego, ainsi qu’à l’Université de Bristol.

Les principaux intérêts de recherche d’Aurore incluent l’estimation non paramétrique, les erreurs de mesure, les problèmes de déconvolution et l’analyse de données fonctionnelles. Elle s’intéresse particulièrement au développement de nouvelles méthodes pour les données observées indirectement et imparfaitement, surtout si elles ont une forme apparemment peu attrayante (par exemple, incomplètes, irrégulières, non stationnaires, trop grandes pour être traitées avec les méthodes habituelles).

En 2013, Aurore a été élue Fellow de l’Institute of Mathematical Statistics (IMS) et a reçu la médaille Moran de l’Académie australienne des sciences.

En 2018, elle est devenue membre de l’American Statistical Association et en 2020, elle a été élue membre de l’Académie australienne des sciences.

Fin du mandat : décembre 2023

Josée Dupuis, Ph.D., est professeure et titulaire de la chaire de biostatistique à la Boston University School of Public Health. Elle a précédemment occupé un poste de professeur à l’Université Northwestern et un poste de généticienne statistique senior à Genome Therapeutics Corporation, une petite société de biotechnologie.

Elle possède une vaste expérience dans le développement et l’application de méthodes pour les études d’association à l’échelle du génome, l’étude des interactions gène par environnement, la méta-analyse génétique, l’analyse des variants rares et l’analyse des données omiques, avec un accent particulier sur le développement de nouvelles approches statistiques pour analyser données génétiques recueillies sur les familles nombreuses.

Elle est impliquée dans la Framingham Heart Study et dans plusieurs consortiums internationaux, collaborant à des projets visant à identifier les gènes influençant les traits liés au diabète, les traits de la fonction pulmonaire et la maladie d’Alzheimer. Elle est membre de l’American Statistical Association (ASA) et de l’American Association for the Advancement of Science (AAAS), et elle est ancienne présidente de l’International Genetic Epidemiology Society.

Elle a récemment reçu le prix international de leadership en épidémiologie génétique pour ses contributions substantielles dans le domaine et ses services à la Société, et a reçu le prix de mentorat 2020 de l’American Society of Human Genetics. Elle est rédactrice en chef associée des revues Biostatistics et Annals of Applied Statistics.

Président du comité

Donald Estep est le directeur scientifique de l’INCASS. Il s’est récemment joint au Département de statistique et de science actuarielle en tant que titulaire de la Chaire de recherche du Canada en probabilité computationnelle et quantification de l’incertitude à l’Université Simon Fraser. Il a quitté le Département de statistique de l’Université d’État du Colorado, où il était directeur du département, professeur distingué de l’université et chercheur universitaire interdisciplinaire.

Ses intérêts de recherche comprennent la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques complexes, les problèmes stochastiques inverses, le calcul adaptatif et la modélisation de systèmes multi-échelles. En collaboration avec ses collaborateurs, il a développé une approche systématique de l’estimation a posteriori des erreurs pour les simulations de systèmes complexes, des méthodes numériques efficaces pour la quantification de l’incertitude pour les modèles physiques, ainsi que la théorie et la résolution des problèmes inverses pour les paramètres stochastiques dans les modèles physiques.

Ses intérêts d’application incluent l’écologie, la science des matériaux, la détection des trous noirs, la modélisation de la réaction de fusion, l’analyse des combustibles nucléaires, la prévision des ondes d’ouragan, l’écoulement dans les milieux poreux et la diffusion électromagnétique. Ses recherches ont été soutenues par plusieurs agences gouvernementales et laboratoires nationaux.

Don a siégé à plusieurs comités consultatifs scientifiques pour la National Science Foundation et le Department of Energy des États-Unis et au Sandia National Laboratories CISE External Review Board et a co-écrit plusieurs rapports. Il a été président (fondateur) du groupe d’activité SIAM sur la quantification de l’incertitude, co-rédacteur en chef (fondateur) du journal SIAM/ASA sur la quantification de l’incertitude et représentant du SIAM au conseil d’administration de SAMSI.

Ses prix incluent Fellow de la Society for Industrial and Applied Mathematics, le prix CMMSE (Computational and Mathematical Methods in Sciences and Engineering) et la Chalmers Jubilee Professorship de la Chalmers University of Technology.

Fin du mandat : décembre 2023

Sujit Ghosh est actuellement professeur au Département de statistique de la North Carolina State University (NCSU) à Raleigh. Il a plus de 25 ans d’expérience dans la réalisation, l’application, l’évaluation et la documentation d’analyses statistiques de données biomédicales et environnementales.

Il a été codirecteur des programmes d’études supérieures en statistique au NCSU, gérant plus de 150 étudiants par an de 2010 à 2013. Il a également été directeur de projet d’un programme de formation pour étudiants de premier cycle financé par la NSF de 2007 à 2013.

Sujit a occupé le poste de directeur de programme dans la division des sciences mathématiques (DMS) au sein de la direction des sciences mathématiques et physiques (MPS) à la NSF en 2013-2014. Il a également été directeur adjoint de l’Institut des sciences statistiques et mathématiques appliquées (SAMSI) de 2014 à 2017.

Il est activement impliqué dans l’enseignement, la supervision et le mentorat d’étudiants diplômés et a supervisé plus de 35 étudiants diplômés au doctorat et 5 boursiers postdoctoraux. Il a reçu le Cavell Brownie Mentoring Award au NCSU Statistics en 2014.

Sujit a été enquêteur statistique et consultant pour plus de 40 projets de recherche différents financés par diverses industries privées et agences fédérales de premier plan (par exemple, BAYER, CDC, GSK, MERCK, NIH, NISS, NSF, SAS, USEPA, USDA-NASS, etc.) .

Il a publié plus de 120 articles dans des revues avec comité de lecture dans divers domaines de la statistique, avec des applications dans les sciences biomédicales et environnementales, l’économétrie et l’ingénierie. Sujit a été régulièrement invité par des institutions homologues et des organisateurs de conférences à présenter des conférences.

Ces dernières années, Sujit a contribué de manière significative au développement de modèles statistiques et de méthodologies associées pour divers problèmes inférentiels soumis à des contraintes de forme. En 2016, il a été invité à présenter la prestigieuse série de conférences Helen Barton en sciences mathématiques à l’Université de Caroline du Nord à Greensboro, où il a prononcé une série de trois conférences sur l’inférence statistique soumise à une contrainte de forme.

Il a reçu le prix du jeune chercheur de l’International Indian Statistical Association (IISA) en 2008 ; a été élu membre de l’American Statistical Association (ASA) en 2009 et président du chapitre NC de l’ASA en 2013 et également président de l’IISA en 2017. Il a reçu le doctorat honorifique en statistique de l’Université Thammasat (Thaïlande) en 2015.

Fin du mandat : décembre 2025

Kerrie Mengersen est titulaire d’un BA (Hons) en statistique mathématique et informatique et d’un doctorat en statistique mathématique, tous deux de l’Université de la Nouvelle-Angleterre, Nouvelle-Galles du Sud, Australie. Elle a occupé des postes de consultante statistique commerciale et de membre du personnel académique dans quatre universités australiennes. Elle est actuellement professeure de recherche émérite en sciences statistiques et directrice du Centre QUT pour la science des données à l’Université de technologie du Queensland et occupe un rôle simultané de membre associé au Département de statistique de l’Université d’Oxford, au Royaume-Uni. Elle a été directrice adjointe du ARC Center of Excellence in Mathematical and Statistical Frontiers (2015-2021) et ARC Laureate Fellow (2015-2021). En 2018, elle a été élue membre de l’Académie australienne des sciences (AAS), de l’Académie des sciences sociales d’Australie (ASSA) et de l’Académie des arts et des sciences du Queensland (QAAS). Elle est membre active de l’Institute for Mathematical Sciences, de l’International Biometrics Society, de l’International Statistical Institute et de la Statistical Society of Australia.

L’éminent professeur Mengersen se concentre sur l’utilisation et le développement de nouvelles méthodes statistiques et informatiques qui peuvent aider à résoudre des problèmes complexes dans le monde réel. Ces problèmes se situent dans les domaines de l’environnement, de la génétique, de la santé et de la médecine, et de l’industrie. Elle aime travailler avec un large éventail de personnes faisant des choses exceptionnelles dans de nombreux domaines différents et apportant son expertise dans une composante importante de leur travail. Ses intérêts de recherche incluent :

• Modélisation des systèmes complexes
• Modélisation statistique bayésienne, méthodes de calcul et applications
• Réseaux bayésiens
• Les statistiques appliquées.

Fin du mandat : décembre 2025

Jessica Utts est professeure émérite au Département de statistique de l’Université de Californie à Irvine et a été présidente en 2016 de l’American Statistical Association (ASA). Elle s’intéresse depuis longtemps à la promotion de la culture statistique et a publié trois manuels de statistiques dans ce sens. Elle est membre de l’ASA, de l’Institute of Mathematical Statistics, de l’American Association for the Advancement of Science et de l’Association for Psychological Science. Elle est récipiendaire de nombreux prix, dont le George Cobb Lifetime Achievement Award in Statistics Education, le Samuel S. Wilks, Memorial Award, le ASA Founder’s Award, la médaille IMS Harry C. Carver, le National Institute of Statistical Sciences (NISS) Distinguished Service Award et deux prix à l’échelle du campus pour un enseignement distingué. Elle a été présidente de la région de l’ouest de l’Amérique du Nord de l’International Biometric Society, présidente du comité des présidents des sociétés statistiques (COPSS), vice-présidente du conseil d’administration du NISS et membre du conseil de l’Institut international de statistique. En plus de l’enseignement des statistiques, ses recherches impliquent des applications des statistiques dans divers domaines, notamment la parapsychologie, pour laquelle elle est apparue dans des émissions de télévision telles que Larry King Live, Nightline et CNN News. Son travail le plus récent porte sur l’intégration de l’éthique dans l’enseignement de la science des données.

2022

• Scarlett Bellamy, Université Drexel (janvier 2022-décembre 2024)
• Daniela Calvetti, Université Case Western Reserve (janvier 2020-décembre 2022)
• Merlise Clyde, Duke University (janvier 2020-décembre 2022)
• Corina Constantinescu, Université de Liverpool (janvier 2021–décembre 2023)
• Aurore Delaigle, Université de Melbourne (janvier 2022–décembre 2024)
• Josée Dupuis, Université McGill (janvier 2021–décembre 2023)
• Donald Estep, INCASS et Université Simon Fraser (juillet 2019– )
• Sujit Ghosh, Université d’État de Caroline du Nord (janvier 2021-décembre 2023)
• Naisyin Wang, Université du Michigan (janvier 2020-décembre 2022)
• Bin Yu, Université de Californie, Berkeley (janvier 2021-décembre 2022)

2021

• Amy Braverman, Jet Propulsion Laboratory, NASA (janvier 2019-décembre 2021)
• Daniela Calvetti, Université Case Western Reserve (janvier 2020-décembre 2022)
• Merlise Clyde, Duke University (janvier 2020-décembre 2022)
• Corina Constantinescu, Université de Liverpool (janvier 2021–décembre 2023)
• Josée Dupuis, Université McGill (janvier 2021–décembre 2023)
• Donald Estep, INCASS et Université Simon Fraser (juillet 2019– )
• Sujit Ghosh, Université d’État de Caroline du Nord (janvier 2021-décembre 2023)
• Marina Vannucci, Rice University (janvier 2019–décembre 2021)
• Naisyin Wang, Université du Michigan (janvier 2020-décembre 2022)
• Bin Yu, Université de Californie, Berkeley (janvier 2021-décembre 2023)

2020

• Amy Braverman, Jet Propulsion Laboratory, NASA (janvier 2019-décembre 2021)
• Daniela Calvetti, Université Case Western Reserve (janvier 2020-décembre 2022)
• Merlise Clyde, Duke University (janvier 2020-décembre 2022)
• Donald Estep, INCASS et Université Simon Fraser (juillet 2019– )
• Yulia Gel, Université du Texas à Dallas (janvier 2018-décembre 2020)
• Xuming He, Université du Michigan (janvier 2018-décembre 2020)
• Doug Nychka, Colorado School of Mines (octobre 2015-décembre 2020)
• David Stephens, Université McGill (avril 2016 à décembre 2020)
• Marina Vannucci, Rice University (janvier 2019–décembre 2021)
• Naisyin Wang, Université du Michigan (janvier 2020-décembre 2022)