Le Groupe de lecture est 

• une initiative permanente de groupe de lecture offerte aux membres accrédités;
• qui vise à soutenir le développement professionnel en créant un espace collaboratif permettant aux statisticiens appliqués d'explorer des sujets et des ressources clés.
• Les sessions ont lieu une fois par mois. Les membres peuvent participer à une ou à toutes les sessions en fonction de leur disponibilité.

Comment participer ?

• Rendez-vous dans la section « Resources  de développement professionel >> Le club de lecture »  de MonSSC en vous connectant à votre profil sur ssc.ca.

  Les détails des sessions, y compris les dates, les thèmes, les supports de lecture et le lien d'inscription, y sont publiés chaque année.

  Les membres non accrédités peuvent également participer sur demande auprès des organisateurs (bookclub@ssc.ca)

Liste des séries du club de lecture

2026-2027 

Pour 2026-2027, plutôt que de suivre une liste prédéterminée d’articles, nous organiserons une rencontre mensuelle plus informelle, axée sur la discussion, qui portera sur les défis qui se posent dans la pratique concrète de la statistique.  

Pour notre première séance, les participants sont encouragés à apporter des exemples, des questions ou des dilemmes tirés de leur propre travail. Voici quelques exemples, fournis uniquement pour susciter des idées : 

• Une analyse fait intervenir des centaines de modèles connexes portant sur des imputations, des spécifications de covariables et des expositions. Même si chaque analyse prise individuellement est raisonnable, comment abordez-vous les questions de multiplicité, de robustesse et de prévention d’une « pêche aux données » accidentelle?
• À quel moment le soutien statistique devient-il une contribution à la rédaction de l’article, et qui en décide?
• Un évaluateur ou un collaborateur souhaite utiliser des effets fixes, car ceux-ci sont perçus comme plus rigoureux; cependant, la majeure partie de la variation pertinente se situe entre les groupes, de sorte que le modèle proposé risque d’éliminer une grande partie de l’information nécessaire pour répondre à la question. Quelle approche est la plus judicieuse dans ce cas?

 L’objectif n’est pas nécessairement d’aboutir à une solution « correcte » unique. Nous espérons créer un espace où les statisticiens travaillant dans le milieu universitaire, au sein du gouvernement, dans l’industrie, en consultation et dans d’autres contextes pourront comparer leurs expériences, discuter de décisions difficiles et tirer des leçons de la manière dont d’autres ont abordé des situations similaires.

Les sujets et les lectures des prochains Stats Café découleront naturellement de ces conversations. Lorsqu’une question ou un thème suscitera un intérêt particulier, nous pourrons nous en inspirer pour orienter une prochaine séance, sélectionner des articles, des études de cas ou d’autres lectures courtes pertinentes, et éventuellement inviter des conférenciers.

Venez avec un défi à discuter, qu’il soit hautement technique, pratique ou professionnel, ou venez simplement écouter et participer à la conversation. Le calendrier proposé est présenté ci-dessous. Les membres sont invités à assister à autant de séances que leur horaire le leur permet.

Heure : de 14 h 30 à 16 h (heure de l’Est). 

Organisateurs

Dr. Fernando Camacho, P.Stat. (DAMOS Inc)
Dr. Kathryn Morrison, P.Stat. (Precision Analytics Inc)
Alfred Tang, A.Stat., (Wayfair Inc.)

2025-2026 

Pour 2025–2026, le groupe de lecture prendra une nouvelle direction en mettant l’accent sur une série d’articles académiques sélectionnés. Les discussions porteront sur des sujets allant de la manière dont les statisticiens peuvent intégrer l’IA dans leurs travaux appliqués, au rôle essentiel que jouent les statisticiens dans le renforcement de l’IA par la validation, la transparence et la rigueur méthodologique.

7 nov.    Utilisation de l’IA générative dans la pratique de l’analyse de données, 1re partie.

             Lecture :  Applied statistics in the era of artificial intelligence: A review and vision, Min, Jie, et al.

5 déc.    Utilisation de l’IA générative dans la pratique de l’analyse de données, 2e partie.    
9 janv.    Rôle des statisticiens en IA, 1re partie : Validation et application.    
6 fév.    Rôle des statisticiens en IA, 2e partie : Éthique et responsabilités.    
6 mars    Étude de cas et/ou conférencier invité, à déterminer.    
3 avr.    Étude de cas et/ou conférencier invité, à déterminer.

Organisateurs

Dr. Kathryn Morrison, A.Stat. (Precision Analytics Inc)

Dr. Fernando Camacho, P.Stat. (DAMOS Inc)

2024-2025

Le livre sélectionné pour cette année est Mark J. van der Laan and Sherri Rose. “Target Learning: Causal Inference for Observational and Experimental Data”, Springer Series in Statistics, 2011. 

Les deux premières sessions (au printemps) seront donnes pour personnes invitées qui nous donneront une introduction à l’Apprentissage Cible (Target Learning, TL). Après, nous aurons des discussions de groupe basé sur la première partie du livre qui couvre les bases de TL.

Organisateurs

Dr. Kathryn Morrison, A.Stat. (Precision Analytics Inc)

Dr. Fernando Camacho, P.Stat. (DAMOS Inc)

2023-2024

Le livre sélectionné pour cette année est Hernán MA, Robins JM (2020) “Causal Inference: What If”. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.

Le livre est disponible gratuitement en ligne : https://www.hsph.harvard.edu/miguel-hernan/causal-inference-book/ 

Organisateurs

Dr. Kathryn Morrison, A.Stat. (Precision Analytics Inc)

Dr. Fernando Camacho, P.Stat. (DAMOS Inc)