Transport optimal et applications

Liste des Contributions

1. Le Flow Matching et ses liens avec le Transport Optimal

Prof. Julie DELON (Université Paris Cité)

07/10/2026 14:00

Le Flow Matching est un cadre théorique récent permettant d'apprendre des transformations continues entre mesures de probabilité, très utilisé en apprentissage automatique, notamment pour la génération d'images.

L'idée centrale consiste à construire un champ de vélocité dépendant du temps dont le flot transporte une distribution source vers une distribution cible. Contrairement à d'autres...

2. TBA

Adrien Cances (LMO, Université Paris-Saclay)

07/10/2026 15:30

3. TBA

François Escolan (CERMICS, École Nationale des Ponts et Chaussées)

07/10/2026 16:00

4. TBA

Julien Guerin (CEREMADE, Université Paris-Dauphine)

07/10/2026 17:00

5. A geometric point of view on the Wasserstein space: Entropic interpolation and applications

Aymeric Martin (Institut de Mathématiques de Bordeaux)

07/10/2026 17:30

It has been known since Otto’s seminal work that the space of
probability measures $\mathcal{P}(M)$ on a closed Riemannian manifold $M$ can be
endowed with an infinite-dimensional, quasi-Riemannian structure. After briefly
recalling some fundamental notions from Riemannian geometry, we will explore the
resulting geometry of $\mathcal{P}(M)$. Despite its formal Riemannian structure,...