Jiguo Cao, Prix CRM-SSC en statistique 2021

Jiguo Cao
Prix CRM-SSC en statistique
2021

Le prix CRM-SSC en statistique est décerné chaque année par le Centre de recherches mathématiques (CRM) et la Société statistique du Canada (SSC) en reconnaissance d'une recherche exceptionnelle menée principalement au Canada par un statisticien au cours des quinze premières années suivant l'obtention de son doctorat. Le lauréat 2021 de ce prix est Jiguo Cao, professeur et titulaire de la Chaire de recherche du Canada au Département de statistique et d'actuariat de la Simon Fraser University.

 

Jiguo est né en 1981 dans un village reculé de la province de Shandong en Chine. Ses parents, bien que pauvres et illettrés, lui ont inculqué une soif de connaissances et une attitude face à la vie : « Saisis toutes les opportunités, fais un maximum d'efforts et dépasse-toi », même s’il est impossible de planifier sa vie à l'avance. Jiguo n'avait jamais entendu parler de la statistique avant de s'inscrire au programme de premier cycle en statistique de l'Université normale de Pékin en 1998. Il a toujours été le meilleur étudiant malgré une lourde charge de cours particuliers - une nécessité financière. En 2002, il a reçu des offres de plusieurs des meilleurs programmes de doctorat américains. Mais à la suite des attentats du 11 septembre 2001, il n'a jamais obtenu de visa américain. Au lieu de cela, Jiguo a saisi l'occasion de passer un an dans le programme de doctorat en bio-informatique de l'Université de Pékin. C'est là qu'il a rencontré Liangliang Wang, sa femme et collègue actuelle, dont il est tombé amoureux. Un an plus tard, il a saisi une autre occasion et s'est joint au programme de doctorat en statistique de l'Université McGill en 2003, sous la supervision du professeur James O. Ramsay, médaillé d'or de la SSC en 1998. Ce n'est qu'après son arrivée à Montréal que Jiguo a appris que Montréal était une ville francophone, mais il a de nouveau saisi l'occasion et a fait le maximum d'efforts. Il s'est marié, a obtenu des notes parfaites dans 13 cours de deuxième cycle, a appris le français et a terminé le doctorat en 3 ans sans faire de maîtrise.

 

Jiguo a ensuite passé une année en tant que boursier postdoctoral en biostatistique à l'École de santé publique de l'Université de Yale, travaillant avec le professeur Hongyu Zhao, lauréat 2008 du prix Mortimer Spiegelman, puis a rejoint le tout nouveau Département de statistique et d'actuariat de la Simon Fraser University. En 2012, il a quitté la SFU pour rejoindre le Département de statistique et d'actuariat de la Western University en tant que professeur agrégé et titulaire d'une Chaire de recherche du Canada de niveau II. Il a été attiré de nouveau à SFU en 2013 où il est depuis. À SFU, il a de nouveau obtenu une Chaire de recherche du Canada de niveau II (2015-2025). Il a été promu au rang de professeur titulaire en 2020. 

 

La thèse de Jiguo avec Jim Ramsay à McGill a été un élément clé d'un article véritablement majeur - un article publié dans JRSS-B avec Ramsay, Giles Hooker et David Campbell. Ce travail sur une « approche de lissage généralisé » pour l'estimation des paramètres des équations différentielles a attiré pas moins de 26 contributions de discussion. La procédure évite de résoudre directement les équations différentielles, la stratégie consistant plutôt à approcher la solution par une expansion de la fonction de base de lissage. Il en résulte une toute nouvelle approche de l'ajustement de ces modèles, qui a donné lieu à de nombreux autres travaux dans de nombreux groupes.

 

Une deuxième contribution remarquable réside dans la « cascade de paramètres » (dans laquelle on tire parti du fait que différents paramètres ont des rôles différents dans les modèles - paramètres structurels d'intérêt, paramètres de nuisance et paramètres de « complexité »), qui trouve son origine dans un article publié avec Jim Ramsay dans le Journal of the American Statistical Association (JASA) en 2010. Des articles publiés dans Biometrics en 2011, dans Journal of Computational and Graphical Statistics en 2012, et son article de 2013 dans Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics (JABES) développent la puissance de l'idée ; ces articles et d'autres travaux ont cimenté la place de l'idée dans la pratique. Il semble judicieux de citer un extrait des lettres élogieuses qui ont soutenu la nomination pour ce prix : « Une méthode de calcul supérieure aux méthodes d'équations différentielles existantes, permettant un calcul plus rapide et moins sensible au choix des conditions initiales » et « un algorithme d'optimisation étonnamment simple à programmer et permettant un calcul rapide et évolutif », pour n'en citer que deux. 

 

Ces articles ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Il existe un bel article JASA de 2013 avec Xiaolei Xun, Bani Mallick, Arnab Maity et Ray Carroll qui va au-delà des modèles d'équations différentielles ordinaires pour s'intéresser aux équations différentielles partielles et qui est largement salué. Nous ne continuerons pas dans cette veine ; il y a trop de recherches très visibles à décrire. Voici plutôt un cliché numérique. En 15 ans seulement, Jiguo a publié 59 articles dans des revues de méthodologie statistique, 13 autres dans des revues d'application et quatre chapitres de livres et actes de conférences. Par deux fois, ses articles ont été reconnus comme les points forts de l'année par les comités de rédaction des revues (JABES en 2013 et Statistica Sinica en 2019). Il faut toutefois préciser qu'il ne s'agit que d'un cliché ; avec 27 autres articles de méthodologie à divers stades du processus d'examen, ces chiffres évolueront presque immédiatement.

 

Il semble approprié de présenter une courte liste des idées et domaines de travail de Jiguo qui ont enthousiasmé ses nominateurs pour le prix CRM/SSC : au-delà du travail sur les équations différentielles discuté ci-dessus, citons ses nombreuses contributions à l'analyse fonctionnelle des données (FDA), y compris le développement de fSCAD pour la régression fonctionnelle clairsemée, et un ensemble substantiel de travaux sur l'analyse fonctionnelle en composantes principales avec un accent important mis sur l'interprétation des résultats de cette méthode. Dernièrement, Jiguo a commencé à travailler sur la combinaison de méthodes statistiques modernes avec la FDA, principalement en s’intéressant davantage aux méthodes pour les données en haute dimension telles que le LASSO et l'apprentissage profond / les réseaux neuronaux. Du côté des applications, il a apporté d'importantes contributions à la génétique, à la gestion halieutique, à la gestion des feux de forêt et à divers domaines de la santé publique et de la médecine. 

 

Tout cela constitue un dossier étonnant qui a attiré beaucoup d'attention. Selon Google Scholar, Jiguo a été cité 2478 fois (h-index = 23) ; c'est un chiffre frappant dans notre discipline, où les taux de citation sont notoirement bas.

 

Nous avons de la chance d'avoir Jiguo à la SFU. Jiguo collabore. Ses collègues du département trouvent que c'est une personne avec laquelle il est agréable de travailler. Mais sa collaboration va bien au-delà des collègues et des étudiants du département. Il a de nombreux co-auteurs à la SFU, au Canada et dans le monde entier. Il produit des idées clés dans le cadre de ces projets de recherche et travaille ensuite d'arrache-pied sur tous les aspects du processus de publication. Et il est un brillant mentor : 3 postdocs, quatre doctorats et 12 étudiants en maîtrise, dont huit ont obtenu des emplois universitaires au Canada, en Chine, en Turquie et aux États-Unis. L'un d'entre eux, Peijun Sang, maintenant à Waterloo, a remporté le prix Pierre Robillard pour la meilleure thèse de doctorat canadienne en statistique en 2019.

 

Nous ne saurions terminer sans souligner les nombreux services rendus par Jiguo à la communauté statistique. Il est rédacteur en chef adjoint de quatre excellentes revues : Biometrics (depuis 2018), La revue canadienne de statistique (depuis 2017), Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics (depuis 2017), et Statistics and Probability Letters (depuis 2017). Il a été corédacteur invité d’un numéro spécial de la RCS sur l'analyse des données fonctionnelles. Ajoutez à cela le service au comité du programme scientifique, l'organisation d'ateliers, l'organisation de sessions, le service à l’INCASS au sein du conseil d'administration et du comité des finances de la SSC, ainsi qu'un dossier exceptionnel de présentations et, dans l'ensemble, il a un dossier vraiment remarquable. 

 

Jiguo attribue son succès à ses mentors, collaborateurs, collègues, étudiants et à sa famille qui l'ont inspiré. Il est particulièrement reconnaissant à sa femme, Liangliang Wang, professeure agrégée à la SFU, pour ses nombreuses collaborations et son soutien personnel. Ils ont trois enfants adorables : Angela, Andrew et Annika. Jiguo aime les activités de plein air avec sa famille et ses amis, comme la randonnée, le ski et le vélo. Il aime aussi investir ; il a réussi à vendre toutes ses actions juste avant le krach boursier de 2020 ! 

La dédicace du prix est la suivante: 

« À Jiguo Cao pour ses développements exceptionnels en matière de modélisation et d'analyse des données fonctionnelles et des systèmes dynamiques ; pour ses vastes travaux dans de nombreuses applications, avec un accent particulier sur la génétique statistique ; et pour son aptitude remarquable à créer et à entretenir des collaborations productives, notamment avec des étudiants et des post-doctorants. »

 

Richard Lockhart et Liangliang Wang ont été les principaux responsables de la production de ce matériel.