Saifuddin Syed est le lauréat du Prix Pierre-Robillard de la Société statistique du Canada. Sa thèse, intitulée « Non-reversible parallel tempering on optimized paths », a été rédigée alors qu’il était doctorant à l’Université de Colombie-Britannique, sous la direction d’Alexandre Bouchard-Côté. 

Les recherches de Saif visent à développer des algorithmes robustes et évolutifs en statistique bayésienne. L’objet fondamental de la statistique bayésienne est la distribution d’a posteriori, qui nécessite des techniques numériques telles que les chaînes de Markov Monte-Carlo (MCMC) pour faire des inférences qui peuvent être peu fiables lorsqu’elles sont appliquées aux a posteriori complexes et de haute dimension auxquels les praticiens sont couramment confrontés. L’atténuation parallèle (AP) est une technique populaire qui utilise le calcul parallèle pour améliorer la fiabilité des algorithmes MCMC. Traditionnellement, l’AP s’est appuyé sur le principe de réversibilité, ce qui le rend difficile à régler et entraîne même une détérioration des performances avec un trop grand nombre de threads parallèles.

Dans sa thèse, Saif a identifié une variante non réversible d’AP (APNR) qui dépasse de manière prouvée son homologue réversible. En outre, il a montré que l’APNR s’améliore avec un parallélisme supplémentaire, ce qui la rend extensible aux GPU. Saif a ensuite conçu un nouveau cadre théorique pour étudier l’APNR et un algorithme efficace pour la régler de manière optimale. Depuis, les scientifiques ont utilisé l’APNR à grande échelle pour résoudre des problèmes difficiles d’inférence bayésienne dans divers domaines tels que la génomique du cancer, la physique nucléaire, les sciences politiques et l’astronomie. En particulier, en 2021, la collaboration Event Horizon Telescope a utilisé l’APNR pour découvrir une polarisation magnétique dans la photographie du trou noir supermassif M87 et pour générer la première image de Sagittarius A*, le trou noir supermassif au centre de la Voie lactée.

Saif a obtenu une licence en mathématiques pures et appliquées à l’Université de Waterloo et une maîtrise en mathématiques à l’Université de Colombie-Britannique. Il est actuellement titulaire d’une bourse Florence Nightingale en statistique computationnelle et apprentissage automatique au Département de statistique de l’Université d’Oxford. 

Les critères retenus pour sélectionner le lauréat du Prix Pierre Robillard comprennent l'originalité des idées et des techniques employées, l’importance et le traitement des applications, ainsi que l'impact potentiel des résultats. Le prix est nommé à la mémoire du professeur Pierre Robillard, un jeune statisticien dynamique et exceptionnel de l'Université de Montréal, dont le décès prématuré en 1975 a interrompu ce qui promettait d'être une carrière des plus distinguées.

Saifuddin présentera un aperçu de son travail lors d'une session spéciale lors de la réunion annuelle 2023 de la SSC.