Accompagnement des projets de recherche

La plateforme BIOPS peut également vous venir en aide dans vos projets de recherche, qu’il s’agisse :

  • de la conception du projet ou de la planification de l’expérience
  • de la récolte des données
  • du nettoyage des données avant l’analyse
  • de la réalisation des analyses
  • du reporting des résultats
  • ou de la revue d’un article scientifique

Nous pouvons également vous accompagner du début à la fin de votre projet et vous conseiller au cours de l’entièreté de ces différentes étapes.

Notre équipe d’experts

D’horizons variés, les experts de notre équipe possèdent tous une formation universitaire en statistiques, une solide expérience de recherche et des compétences pédagogiques adaptées à un public n’ayant pas forcément des connaissances mathématiques approfondies.

Découvrez leurs domaines de compétences et de recherche :

Alain Van Muylem est Professeur de Biostatistiques à la Faculté de Médecine de l’Université libre de Bruxelles (ULB) et à la Faculté de Médecine et de Pharmacie de l’Université de Mons. Ingénieur de formation (ULB), il a obtenu son doctorat en Sciences Biomédicales de l’ULB en 2001. Il est reconnu internationalement dans le domaine de la physiologie respiratoire et de la modélisation. Outre ses propres recherches, Alain Van Muylem est impliqué en tant qu’expert statistique dans de nombreux projets cliniques où il a pu développer, notamment, des applications de modèles linéaires mixtes, de modèles logistiques et de détermination non-paramétriques d’intervalles de confiance par la méthode de bootstrap.
Diplômé en Sciences Mathématiques de l’Université Libre de Bruxelles, et, depuis de nombreuses années, assistant pour les travaux pratiques de biostatistique au sein du Pôle Santé. Il y apporte également une importante aide statistique, requise par les travaux de fin d’études (deuxième et troisième cycles, doctorats).
Il assure aussi, à la demande, le traitement statistique des données des collaborateurs des sciences biomédicales ou d’autres horizons.
Fort d’une longue expérience acquise au sein de différents services d’étude dans un esprit pluridisciplinaire ( Centre d’Analyse des Données et Processus Stochastiques de l’ULB – CADEPS, Centre de Recherche et d’Information Socio-Politique – CRISP, Services d’Etudes Générales dans le monde des assurances – AXA et ALLIANZ ) , il s’est spécialisé dans le domaine de l’analyse exploratoire des données au sens large (analyses factorielles, segmentations, méthodes confirmatoires, analyses textuelles, géomarketing).
Rapidement convaincu que ces techniques statistiques « tiennent la route » et apportent un éclairage intéressant, il est devenu un véritable admirateur de celles-ci, en dépit de leur relative complexité et difficulté, décriées par certains. Les données, cela se regarde, cela se décrit, cela s’analyse, combien d’interlocuteurs n’ont pas été persuadés et enthousiasmés par les apports de l’Analyse des Données… !
Pierre Cullus anime des actions de formation de ces techniques en se basant essentiellement sur le logiciel généraliste SPSS et sur le logiciel plus spécialisé SPAD, un véritable maître-outil en la matière.
Il a participé activement à de nombreux colloques et séminaires consacrés en tout ou en partie à l’Analyse des Données « à la française » dans la lignée de l’école de Jean-Paul Benzécri et publié un grand nombre d’études de cas.
Sociologue de formation et porteuse d’un diplôme de 3ème cycle (DES) en statistiques appliquées à la recherche clinique. Elle a exercé pendant 4 ans comme consultante en biostatistique dans diverses CRO et pendant 5 ans comme biostatisticienne dans une entreprise pharmaceutique internationale. Dans ce cadre, elle a travaillé sur des essais cliniques de la phase I à la phase IV, depuis la conception des études (protocoles, tailles d’échantillon, randomisation, plans d’analyse statistique), en passant par la gestion de la récolte des données (data management et cleaning data) et l’analyse des données (programmation en SAS ; ANOVA, GLM, analyse de survie), jusqu’au reporting des résultats (rapports clinique, préparation et revue d’articles scientifiques).
Elle a publié dans différents journaux scientifiques tels que The Journal of Infectious Diseases ou Human Vaccines & Immunotherapeutics.
Elle a également enseigné les mathématiques dans le niveau inférieur et supérieur de l’enseignement secondaire.
Elle est aujourd’hui Ingénieur de formation en biostatistiques et coordinatrice opérationnelle de la plateforme Biostatistiques du Pôle Santé de l’Université Libre de Bruxelles (BIOPS).
    • Michèle Dramaix
    • Catherine Dehon

      Catherine Dehon est Professeure de statistique et d’économétrie à la Solvay Brussels School of Economics and Management de l’université libre de Bruxelles.

      Catherine Dehon a obtenu son doctorat en sciences de l’université libre de Bruxelles (ULB) en 2001. Elle a également été Vice-recteure à la prospective, aux relations institutionnelles et au financement de 2012 à 2017 et Directrice du Département enseignement de l’ULB de 2014 à 2017 pour la mise en place du nouveau décret « Paysage ».

      Ses recherches sont basées sur le développement de méthodes statistiques robustes en analyse multivariée. Depuis plusieurs années, elle s’intéresse également à l’économie de l’éducation. Ses différentes thématiques de recherche dans ce domaine sont liées à la transition entre l’enseignement secondaire et l’enseignement supérieur, le suivi de cohortes d’étudiants inscrits à l’université afin d’analyser la persévérance, les abandons et les diplômations (utilisation de modèles de survie), les méthodes de financement des universités ainsi que les classements internationaux. Elle a publié ses recherches dans des journaux scientifiques internationaux de bonne réputation tels que Scientometrics,  Journal of International Business Studies, Studies in Higher Education, Research in Higher Education, Statistics and Probability Letters, The Canadian Journal of Statistics, Statistical Papers, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Oxford Bulletin of Economics, Computational Statistics and Data Analysis.

    • Philippe Collart

Ingénieur biochimiste de formation et a été chercheur dans l’industrie pharmaceutique pendant 20 ans. Il a obtenu son doctorat en sciences de la santé publique en 2016.
Philippe est actuellement Maître d’enseignement en Epidémiologie et Biostatistiques à l’Ecole de Santé Publique de l’Université Libre de Bruxelles et biostatisticien pour l’Observatoire wallon de la santé.
Ses recherches sont axées sur le système cardiovasculaire et l’impact de la pollution atmosphérique sur la santé. Dans ce cadre, il utilise principalement la régression linéaire, la régression logistique, les courbes de survie et le modèle de Cox ainsi que les modèles additifs généralisés. Il développe aussi différentes techniques d’exploration de données comme l’Analyse en Composante Principale, les arbres de régression, la segmentation hiérarchique, les forêts d’arbres décisionnels,…
Il a publié ses recherches dans différents journaux scientifiques internationaux tels que Xenobiotica, Drug Metabolism and Disposition, International Journal of Cardiology, International Journal of Environmental Research and Public Health, The American Journal of Emergency Medicine,…

Médecin de formation, spécialiste en médecine interne et porteur d’une thèse de doctorat en sciences médicales.
De par un intérêt particulier porté à l’épidémiologie et aux biostatistiques, il s’est orienté vers une formation en statistique des sciences du vivant à Paris (UPMC).
Il est actuellement chargé de cours en biostatistique à l’université de Mons (UMons) pour la faculté de Médecine, ainsi que pour les étudiants en Pharmacie et Sciences Biomédicales.
Mon domaine d’intérêt touche plus particulièrement à la biostatistique générale (analyses de variance, analyses de corrélation & régression, tests non paramétriques, tests diagnostiques et courbes ROC, régression logistique, …), ainsi qu’à la structuration et la conceptualisation des études et la lecture critique d’articles tirés de la littérature scientifique.

Demande d’accompagnement de projets de recherche