Christian Robert travaille depuis une quinzaine d’années sur les méthodes d’inférence bayésienne approximatives, induites par la complexité ou la taille des données. Ses résultats valident des méthodes de Monte Carlo sur des modèles génératifs et aident à la construction de techniques de réduction de dimension efficaces.


