Date : Jeudi 18 septembre 2025
Heure : 13h à 14h, heure de l’Est
Lieu : Sur Zoom
Rejoignez-nous pour le prochain séminaire NISS-INCASS sur la science des données collaborative, axé sur « l’écologie statistique ».
Cette session rassemble des chercheurs de premier plan travaillant à l’intersection des statistiques, de l’écologie et de la science des données pour discuter de méthodologies et d’applications de pointe dans la surveillance écologique, l’analyse spatiale et la modélisation des populations.
Ce séminaire virtuel mettra en vedette Laura Cowen (Université de Victoria) et Patrick D. O’Hara (ECCC-SCF, Institut des sciences de la mer), dont les travaux intègrent l’innovation statistique aux défis écologiques concrets. Animée par Saman Muthukumarana (Université du Manitoba), la discussion offrira un aperçu de la recherche collaborative et intensive en données qui favorise la compréhension écologique et les efforts de conservation au Canada et ailleurs.
Laura L.E. Cowen est professeure de statistique au Département de mathématiques et de statistique de l’Université de Victoria et occupe actuellement le poste de doyenne par intérim de la Faculté des sciences. Elle a rejoint l’université en 2005 comme professeure adjointe et a depuis occupé divers postes de direction, notamment celui de directrice associée de son département et de première doyenne associée à la recherche de la Faculté des sciences. Spécialisée en statistiques écologiques, elle se concentre sur les méthodes de capture-recapture utilisées pour estimer les paramètres démographiques tels que la survie et l’abondance. Ses recherches couvrent un large éventail d’applications, notamment des études sur les populations humaines, les pêches, l’aquaculture et les oiseaux marins. Elle a collaboré avec des scientifiques de diverses disciplines – écologistes, halieutes, microbiologistes et sociologues – pour aborder des problèmes écologiques et de santé publique complexes. Son parcours universitaire a débuté par de vastes recherches de terrain sur les oiseaux marins en Colombie-Britannique et en Alaska. Elle a obtenu une maîtrise en mathématiques (biostatistique) à l’Université de Waterloo et un doctorat en statistique à l’Université Simon Fraser, se concentrant sur le développement de modèles pour estimer la taille des populations cachées. Au-delà de ses recherches, la Dre Cowen est engagée en faveur de l’équité, de la diversité et de l’inclusion (EDI) dans le milieu universitaire. En tant que doyenne associée à la recherche, elle a mis sur pied le Conseil EDI de la Faculté des sciences et a joué un rôle déterminant dans le lancement de programmes visant à soutenir les groupes sous-représentés dans le milieu scientifique, comme la création d’une section de l’American Indian Science and Engineering Society (AISES) sur le campus et la création de bourses de voyage pour les étudiants autochtones. Ses contributions à la science statistique et son engagement à promouvoir des environnements de recherche inclusifs ont fait d’elle une figure de proue respectée dans son domaine.
Le Dr Patrick D. O’Hara est scientifique au Laboratoire d’écologie spatiale marine intégrée d’Environnement et Changement climatique Canada – Service canadien de la faune (ECCC-SCF) et à l’Institut des sciences de la mer. 
Le Dr Saman Muthukumarana est professeur et chef du département de statistique de l’Université du Manitoba, où il est également directeur du Data Science Nexus. Il a rejoint le département comme professeur adjoint en juillet 2010, a été promu professeur agrégé titulaire en 2016 et est devenu professeur titulaire en 2022. Le Dr Muthukumarana a obtenu un baccalauréat spécialisé en statistique de l’Université de Sri Jayewardenepura, au Sri Lanka. Il a ensuite obtenu une maîtrise en statistique à l’Université Simon Fraser en 2007. Ses travaux de maîtrise ont fait l’objet d’un article de synthèse dans la Revue canadienne de statistique. Il a poursuivi ses études supérieures sous la direction du Dr Tim Swartz, obtenant son doctorat en juin 2010, avec des recherches axées sur les méthodes bayésiennes et leurs applications. Ses travaux de doctorat ont été publiés dans la Revue canadienne de statistique et l’Australian & New Zealand Journal of Statistics. Ses principaux intérêts de recherche portent sur les méthodes bayésiennes et le calcul pour les modèles complexes, avec un accent particulier sur les applications multidisciplinaires. Il a développé de nouvelles méthodologies pour soutenir la modélisation et l’inférence sur des types de données non standard et complexes, permettant des analyses innovantes dans divers domaines, notamment les réseaux sociaux, les études sur la santé, l’analyse sportive, le comportement des clients et des utilisateurs, ainsi que les études environnementales et écologiques. Le Dr Muthukumarana a obtenu plus de 8,4 millions de dollars en financement de recherche, de manière indépendante et collaborative, auprès de nombreuses sources, notamment le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), Mitacs Globalink et Accélération, l’Institut manitobain de la santé infantile (MICH), Pêches et Océans Canada, les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC), l’Institut canadien des sciences statistiques (INCASS), Research Manitoba, et plusieurs subventions internes et interdisciplinaires de l’Université du Manitoba.
À une époque où les données transcendent les frontières traditionnelles, il n’a jamais été aussi crucial de favoriser la collaboration interdisciplinaire. En collaboration avec le National Institute of Statistical Sciences (NISS), nous sommes fiers de présenter la série de séminaires NISS-INCASS sur la science des données collaborative, consacrée à la présentation du travail des data scientists et des scientifiques de domaine issus de divers domaines scientifiques qui collaborent pour faire progresser la science. Cette initiative célèbre le pouvoir de la collaboration, en démontrant comment la fusion de la science des données avec diverses disciplines peut stimuler l’innovation, résoudre des problèmes complexes et repousser les frontières de la connaissance au-delà du domaine des statistiques.
Chaque session sera animée par deux intervenants : un data scientist et un expert d’un autre domaine qui ont collaboré avec succès pour obtenir des résultats percutants. Grâce à leurs expériences et à leurs connaissances partagées, les participants acquerront une compréhension plus approfondie des processus collaboratifs qui comblent les écarts entre différents paysages scientifiques. Ces séminaires mettront non seulement en lumière les partenariats réussis, mais offriront également une plateforme d’échange d’idées, de méthodologies et de bonnes pratiques qui inspirent de nouvelles collaborations.