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Clément DOMBRY

Professeur à Lyon 1 Université, Polytech Lyon
Institut Camille Jordan, UMR 5208.

  


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Après 13 ans au  Laboratoire de mathématiques de Besançon de l'Université Marie et Louis Pasteur, je commence au 1 octobre 2026
une nouvelle page de ma carrière
à l'Institut Camille Jordan, Université Lyon 1 / Polytech Lyon  !


PRINCIPALES RESPONSABILITES

  • Co-responsable de la 5ème année de la filière Mathématiques Appliquées et Modélisation, Polytech Lyon
  • Editeur associé pour le journal Extremes
  • Porteur du projet ANR ValPred, 2027-2031
  • Porteur du projet ANR T-REX, 2021-2024, page web ici.
  • Un CV est disponible ici (mise à jour mai 2026)
 




 
 
 
CONTACT
  • Courrier électronique  : clement.dombry(at)univ-lyon1(dot)fr
  • Adresse postale : 
         Institut Camille Jordan,
         Université Claude Bernard Lyon 1,
         43 Boulevard du 11 novembre 1918,
         F-69622 Villeurbanne cedex.
  • Accéder à l'ICJ : informations pratiques
  • Bureau : 107B
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RECHERCHE

Mon domaine de recherche est celui des probabilités appliquées et des statistiques. Je m'intéresse plus particulièrement aux thèmes suivants :
  • Théorie des valeurs extrêmes, propriétés des processus max-stables (lois conditionnelles, mélange fort), applications.
  • Apprentissage statistique et machine learning (théorie et applications), notamment théorie du gradient boosting.
  • Prédiction probabiliste, scoring, calibration, post-traitement statistique des prévisions.
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PUBLICATIONS

La liste complète de mes publications est disponible ici.

Articles récents (depuis 2024)
  • Z. Al Masry, R. Pic, C. Dombry, C. Devalland. A new methodology to predict the oncotype scores based on clinico-pathological data with similar tumor profiles. Breast Cancer Res Treat 3 (2024), 587-598. doi
  • C.Dombry, Y.Esstafa, The vanishing learning rate asymptotic for linear L2-boosting. ESAIM:PS 28 (2024), 228-257. doi
  • C.Dombry, J.-J. Duchamps, Infinitesimal Gradient Boosting. Stochastic Processes and Their Applications  170 (2024), 104310. doi
  • C.Dombry, J.-J. Duchamps, A large sample theory for infinitesimal gradient boosting. Bernoulli 20 (2024), 1894-1920. doi
  • C.Spychala, C.Dombry, C.Goga. Variable selection methods for Log-Gaussian Cox Processes: a case-study on accident data. Spatial Statistics 61 (2024). doi
  • C. Dombry, T. Modeste, R. Pic. Stone's theorem for distributional regression in Wasserstein distance. Journal of Non Parametric Statistics 37 (2024), 430 - 452. doi
  • T. Modeste, C. Dombry. Characterization of translation invariant MMD on R^d and connections with Wasserstein distances. Journal of Machine Learning Research 25 (2024), 1-39. link
  • C. Dombry, A. Zaoui. Distributional regression: CRPS-error bounds for model fitting, model selection and convex aggregation. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024). link
  • B.Bobbia, C.Dombry, D.Varron. A Donsker and Glivenko-Cantelli for random measures linked to extreme value theory. Scandinavian Journal of Statistics 52 (2025), 1708-1734. link
  • R. Pic, C. Dombry, P. Naveau, M. Taillardat. Distributional Regression U-Nets for the Postprocessing of Precipitation Ensemble Forecasts. Artificial Intelligence for the Earth System, 4 (2025), 240067. link
  • R. Pic, C. Dombry, P. Naveau, M. Taillardat. Proper scoring rules for multivariate probabilistic forecasts based on aggregation and transformation. Advances in Statistical Climatology, Meteorology and Oceanography 11 (2025), 23–58. link
  • M. Mayala, O. Wintenberger, C. Tillier, C. Dombry. Infinite random forests for imbalanced classification tasks. Electronic Journal of Statistics 20 (2026), 2314-2365. link
  • T. Modeste, C. Dombry, A.L. Fougeres. Modeling and scoring dynamic forecast. Annals IHP Probability and Statistics (2026), to appear. hal-04056397
  • C. Dombry, S. Padoan, S. Rizzelli. Asymptotic theory for Bayesian inference and prediction -- from the ordinary to a conditional Peaks-Over-Threshold method. Bernoulli (2026), to appear. arXiv:2310.06720
Prépublications
  • T. Modeste, C. Dombry. A.L. Fougères. Modeling and scoring dynamic forecast. hal-04056397
  • A. Zaoui, C. Dombry. Distributional regression with reject option. arXiv:2503.23782
  • M. Dagdoug, C. Dombry, J.-J. Duchamps. An RKHS perspective on tree ensembles. arXiv:2512.00397
  • C. Dombry, J.-J. Duchamps. A functional central limit theorem for kernel gradient flow and infinitesimal gradient boosting. arXiv:2606.25494
  • B. Leroux, C. Dombry, A. Sabourin. Out-of-Distribution generalization of quantile regression with heavy-tailed input: an SVM approach. arXiv:2606.00265
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ENSEIGNEMENT

En 2026-2027, je prends en charge les enseignements suivants à Polytech Lyon.
Les notes de cours et le matériel pédagogique sont diffusés aux étudiants via Moodle.
  • Analyse des données et classification, filière MAM 3ème année, S5
  • Modélisation statistique, filière MAM 3ème année, S6
  • Modèle de régression linéaire, filière MAM 4ème année, S8
  • Modèles de régression avancés et apprentissage statistique, filière MAM 5ème année, S9
MAM = Mathématiques Appliquées et Modélisation
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