Le 17 juillet, Amal a soutenu avec succès sa thèse de doctorat en mathématiques, menée à l’Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P) dans le cadre du programme 100 PhDs for Africa. Ses travaux portent sur les liens entre les jeux à champ moyen et les modèles multi-agents pour l’étude et la simulation de systèmes complexes.Le travail de thèse d’Amal Machtalay, intitulé « Pontage des jeux à champ moyen et des modèles multi-agent via une agrégation chaîne de Markov », s’intéresse aux modèles micro-macro permettant de mieux comprendre des systèmes complexes tels que les populations cellulaires, la dynamique des foules, les comportements sociaux ou encore les flux de circulation. Encadrée par les professeurs Ahmed Ratnani (UM6P) et Daniel Kressner (EPFL), elle a exploré les liens entre différentes échelles de modélisation et développé des méthodes numériques adaptées à des problèmes de grande dimension.Des applications aux modèles de trafic et au contrôle optimalUn premier axe de recherche a conduit au développement d’un modèle de trafic multi-classes capable de représenter différents comportements de conducteurs et de véhicules autonomes. En combinant approches macroscopiques et microscopiques, ses travaux ont permis d’étudier les dynamiques d’un système à différentes échelles et de confronter les résultats numériques aux propriétés théoriques des modèles de jeux à champ moyen. Ces recherches ont notamment donné lieu à une publication en 2025 dans Transportation Research Part B: Methodological. Un autre volet de sa thèse porte sur la résolution numérique efficace d’équations de Hamilton-Jacobi-Bellman de grande dimension, utilisées notamment dans les problèmes de contrôle optimal. Amal Machtalay a étudié des méthodes exploitant la structure mathématique de ces équations, notamment à travers des approximations bas rang et des techniques de calcul parallèle.Une expertise qui ouvre de nouvelles perspectivesSes travaux ont également exploré l’utilisation du deep learning pour résoudre des problèmes de contrôle de champ moyen liés au transport optimal, avec le développement et l’évaluation de plusieurs approches fondées sur les réseaux de neurones. À travers ces différentes contributions, son parcours doctoral illustre la richesse des collaborations entre l’UM6P et l’EPFL et la manière dont la recherche en mathématiques peut contribuer à l’analyse de problématiques complexes. Nous lui adressons toutes nos félicitations pour cette étape importante et lui souhaitons beaucoup de succès pour la suite de sa carrière scientifique.Défense de thèse d'Amal © 2026 EPFLDéfense de thèse d'Amal © 2026 EPFLDéfense de thèse d'Amal © 2026 EPFLFinancement« 100 doctorats pour l'Afrique » est un programme issu de l'initiative « Excellence en Afrique » mise en place par l'UM6P et le Centre EXAF (EPFL).