Curriculum vitae

Dr. Léo Belzile
professeur agrégé
Sciences de la décision
HEC Montréal

  leo.belzile@hec.ca
  0000-0002-9135-014X
  514 340-6839
  CSC 4.850

HEC Montréal
3000, ch. Côte-Sainte-Catherine
Montréal (Québec)
Canada H3T 2A7

Affiliation

Je suis professeur agrégé au département de sciences de la décision à HEC Montréal, membre régulier du Centre de recherches mathématiques (CRM) et chercheur IVADO.

I am an associate professor in the Department of Decision sciences at HEC Montreal, regular member of the CRM and IVADO researcher.

Expertise

Mon domaine d’expertise est en valeurs extrêmes (l’étude des événements rares), avec un focus sur les extrêmes spatiaux. Mes intérêts de recherche appliqués sont en transports, en démographie, science du climat et en hydrologie. Je m’intéresse également à l’inférence basée sur la vraisemblance, aux modèles bayésiens hiérarchiques et aux logiciels statistiques.

My main area of research is extreme value analysis, i.e., the study of rare events, with a particular focus on spatial extremes. My applied interests revolve around environmental applications, notably transportation sciences, demography, climate and hydrology. I also have a keen interest for likelihood-based inference, Bayesian hierarchical modelling and statistical software.

Publications

La liste de mes publications est aussi disponible sur Google Scholar. Les versions pré-publication sont disponible sur arXiv.

You can find the list of my publications on Google Scholar. Preprints are available from arXiv.

En préparation / In preparation

  1. Léo R. Belzile, Jordan Richards, Rishikesh Yadav. Joint modelling of marginal and dependence structure for conditional extremes processes.
  2. Sonia Alouini, Léo R. Belzile, Anthony C. Davison. Choosing the threshold in extreme value analysis, for the Brazilian Journal of Probability and Statistics.
  3. Léo R. Belzile, Rishikesh Yadav, Nicholas R. Beck. Bayesian modelling of sparse conditional spatial extremes processes subject to left-censoring

Soumis / In submission

  1. Léo R. Belzile, Alain Desgagné, Christian Genest and Frédéric Ouimet (2024). Normal approximations for the multivariate inverse Gaussian distribution and asymmetric kernel smoothing on \(d\)-dimensional half-spaces, resubmitted to the Electronic Journal of Statistics. Preprint on arXiv:2209.04757 code.
  2. Léo R. Belzile. longevity: An R Package for Modelling Excess Lifetimes, resubmitted to the R Journal. Preprint on arXiv:2311.09971.

Publié ou sous presse / Published or in press

  1. Léo R. Belzile, Johanna G. Nešlehová. Statistics of Extremes for Incomplete Data, with Application to Lifetime and Liability Claim Modeling. Editors: de Carvalho, M. and Huser, R. and Naveau, P. and Reich, B. J.(2025). CRC Handbook on Statistics of Extremes, CRC Press, Boca Raton (FL), chapter 31.
  2. Léo R. Belzile, Arnab Hazra, Rishikesh Yadav. A utopic adventure in the modelling of conditional univariate and multivariate extremes, Extremes. DOI: 10.1007/s10687-024-00493-1. Preprint on arXiv:2312.13517, code
  3. Léo R. Belzile, Christophe Dutang, Paul Northrop and Thomas Opitz (2023). A modeler’s guide to extreme value software. Extremes, 26, pp. 595–638. DOI: 10.1007/s10687-023-00475-9. Preprint on arXiv:2205.07714, AM, code.
  4. Léo R. Belzile and Anthony C. Davison (2022). Improved inference for risk measures of univariate extremes, Annals of Applied Statistics, 16(3), pp. 1524–1549. DOI: 10.1214/21-AOAS1555. Preprint on arXiv:2007.10780, code
  5. Léo R. Belzile, Anthony C. Davison, Jutta Gampe, Holger Rootzén and Dmitrii Zholud (2022). Is there a cap on longevity? A statistical review., Annual Reviews of Statistics and its Application, (9), 18, pp. 1–25. DOI: 10.1146/annurev-statistics-040120-025426. Preprint on arXiv:2104.07843, code
  6. Léo R. Belzile, Anthony C. Davison, Holger Rootzén and Dmitrii Zholud (2021). Human mortality at extreme age., Royal Society Open Science, 8: 202097, DOI: 10.1098/rsos.202097. Preprint on arXiv:2001.04507, code
  7. Léo Belzile and Johanna G. Nešlehová (2017) Extremal attractors of Liouville copulas, Journal of Multivariate Analysis, 160C, pp. 68–92. DOI: 10.1016/j.jmva.2017.05.008. Author’s manuscript, code
  8. Olli Saarela, Léo Belzile and David A. Stephens (2016). A Bayesian view of doubly robust causal inference, Biometrika, 103 (3): pp. 667–681. DOI: 10.1093/biomet/asw025. Author’s manuscript, code

AM: accepted manuscript provided post-embargo period in HEC’s institutional repository

Contributions à des discussions / Discussion contributions

  1. Léo R. Belzile and Rishikesh Yadav (2025+). Léo R. Belzile and Rishikesh Yadav’s contribution to the Discussion of the ‘Discussion Meeting on the Analysis of citizen science data’. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society, qnaf016, DOI:10.1093/jrsssa/qnaf016
  2. Léo R. Belzile and Debbie J. Dupuis. Discussion of "Graphical models for extremes" by Sebastian Engelke and Adrien Hitz (2020). Journal of the Royal Statistical Society: Series B (2020), 82 (4), pp. 871–932.

Vulgarisation / General public

  1. Léo Belzile et Christian Genest (2025). Peut-on faire mieux que Meilleur? Accromath, 20, hiver-printemps, 26–30
  2. Léo R. Belzile. Pile ou face : ce que les modèles statistiques nous enseignent sur la probabilité de vivre au-delà de 110 ans (2022), The Conversation. English translation.

Mémoires et thèse / Theses

  1. Raymond-Belzile, Léo and Anthony Davison (supervisor); Contribution to likelihood-based modelling of extreme values, EPFL (2019); thesis no 9685, 257p., DOI: 10.5075/epfl-thesis-9685 Download
  2. Raymond-Belzile, Léo and Johanna Nešlehová (supervisor); Extremal and inferential properties of Liouville copulas, McGill University (2014), master’s thesis, 125p.

Code

La plupart du code R que j’écris est hébergé sur Github.

Most of my R code is hosted on Github.

Je suis également responsable de la maintenance paquets R suivants sur le CRAN:

I also maintain the following R packages on the CRAN:

Encadrement / Supervision

Encadrement actuel / Current trainees

Doctorat / PhD

  • Seyed Shayan Nazemi (PhD, Science des données, co-encadré avec Aurélie Labbe et David Ardia), 2023+
  • Sebastian Pacheco (PhD, Science des données, 2025+

Maîtrise / Master

  • Jasmina di Minno* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2025, Meilleures pratiques pour une allocation optimale des points, co-encadrement avec Juliana Schulz
  • Justin Vittecoq* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2025, Consultation en solutions d’intelligence d’affaires.

Baccalauréat / bachelor

  1. Ruihang Shen (B.Sc., McGill, stage d’été, BRPC), Improved return level estimation combining climate model output and historical records, [NSERC USRA], co-encadrement avec Alexandra M. Schmidt
  2. Nada Sari (BAA, HEC Montréal, stage d’été), co-encadrement avec Alexandra M. Schmidt

Encadrement complété / Past trainees

Stagiaires postdoctorants / Postdoctoral fellows

  1. Rishikesh Yadav (postdoctoral fellow), August 2022–August 2023 [IVADO PRF], now CANSSI CRT postdoc at HEC-McGill
  2. Nicholas Beck (postdoctoral fellowship), January 2021–February 2022, [IVADO FRG], now at Zelus Analytics.

Maîtrise / Master

  1. Heddier Soler* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2024, Amélioration du processeur ETL et visualisation des données, secteur bancaire.
  2. Ilya Cardoso (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2024, Racisme dans l’industrie de la musique, co-encadrement avec Danilo Dantas
  3. William Breton* (M. Sc., Science des données et analytique d’affaires - Projet), 2024, Modèles de prévisions de la demande par secteur de vente.
  4. Xu Ran Pang* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2024, Stratégie commercial de Sononurse.
  5. Christelle Nangle (M. Sc., Science des données et analytique d’affaires - Projet), 2024, Détection des points de rupture
  6. Quentin Gilet* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2023–2024, Projet de migration d’outil BI dans une entreprise de ventes en ligne
  7. Diamy Diallo* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2023, Implantation d’un programme de fidélité de la clientèle pour une chaîne de restauration
  8. Colin Llacer* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2023, Conception et développement de tableaux de bord pour l’évaluation des performances TI
  9. Ana Maria Herrera Espejel* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2023, Fidélité et gestion de la performance dans le secteur de restauration
  10. Ramatoulaye Sow* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2023, Modélisation de la demande selon la ville dans le domaine du streetwear et des sneakers
  11. Sofiane Nasri (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2023, Création d’outils de prédiction pour la prise de décision
  12. Kadi Traoré* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022–2023, Expliquer la variation du risque de crédit d’une grande banque canadienne à l’aide des états financiers de clients.
  13. Julien Deslongchamps* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Création de contenu de formation en science de données, [Stage de stratégie d’entreprise Mitacs]
  14. Élisabeth Viau* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Simulation boursière : Développement d’un outil d’analyse de la performance des investisseurs. [MITACS Accélération].
  15. Maryvonne Angelo* (M. Sc., Science des données et analytique d’affaires - Projet), 2022, Analyse d’acquisition et de rétention de clients avec des données mutualisées
  16. Emilie Truca* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Automatisation du processus de traitement de facturation
  17. William Ly* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Diagnostic de comportements d’utilisateurs en ressources humaines
  18. Marc-Olivier Gagné (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Méthodes d’analyse non supervisé pour la détection d’anomalie et application avec le langage de programmation R.
  19. Vincent Richard* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022 Le profil du client selon l’aire de diffusion: une application au domaine culturel, co-encadrement avec Danilo Dantas, [MITACS Accélération]
  20. Qilei Guan* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Application de l’analyse géospatiale pour les affaires [Stage de stratégie d’entreprise Mitacs]
  21. Antoine Vézina* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Automatisation de processus en gestion de projets
  22. Maximilien Gaudette* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2022, Interopérabilité des systèmes d’information en agriculture verticale [MITACS Accélération].
  23. Paul-Antoine Leboeuf (M. Sc., Science des données et analytique d’affaires - Projet), 2021-2022, Inférence bayésienne pour les modèles non-linéaire mixtes appliqués à la pharmacocinétique.
  24. Maxime Jousset (M. Sc., Data Science and Business Analytics - Project), 2021 Research project on flood risk in Quebec [IVADO FRG].
  25. François Doan-Pope* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2021 Implantation de modèles prédictifs pour l’identification d’opportunités d’arbitrage dans le secteur de l’évènementiel.
  26. Digvijaysinh Jadeja (M. Sc., User Experience, Thesis), 2021, Communication of Uncertainty for Statistical Modelling of Election Outcomes.
  27. Mataihau Sartore-Devasse (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2020, Prédiction du score ou du vainqueur d’un match de la NBA.
  28. Xiaoxuan Rong* (M. Sc., Intelligence d’affaires - Projet), 2020, Mise en place des fondations de l’intelligence d’affaires pour améliorer la gestion des connaissances dans une compagnie aéronautique.

Baccalauréat / Bachelors

  1. Anthony Vankus (B.Sc., McGill, stage d’été), Méthodes de Monte Carlo pour les variables elliptiques tronquées en haute dimension, [CRSNG BRPC]

Une étoile indique des étudiant(e)s qui ont complété leur projet supervisé dans le cadre d’un stage en entreprise

Students (*) completed their project as part of an internship.

Financement / Funding

  • 2020–2023, IVADO, subvention pour la recherche fondamentale (FRG-2019-7771647733),
    Combining extreme value theory and causal inference for data-driven flood hazard assessment, CAD 225K   Co-chercheur principal avec Johanna Nešlehová
  • 2022–2027, CRSNG, subvention à la découverte et supplément Tremplin vers la découverte (RGPIN-2022-05001, DGECR-2022-00461),
    Statistical Modelling of Complex Spatial Extreme Phenomena, CAD 95K + 12,5K
    chercheur principal
  • 2023–2026, INCASS, projet d’équipe de recherche collaborative (projet 25),
    Statistical Tools for Spatio-temporal Sensor-based Traffic Data, CAD 20K (subvention totale de 210K)
    collaborateur

Exposés / Talks

Titre/title Congrès/conference Date Type
Can Climate Model Output Adequately Represent Extreme Rainfall? SSC 2024, Memorial University, St John’s, NL June 4th, 2024 Invited talk
Tutorial on Statistical Computing on Extremes with R EVA2023, Bocconi University, Milano, IT June 30th, 2023 course
EVA 2023 Data challenge - Team Yahabe contribution EVA2023, Bocconi University, Milano, IT June 29th, 2023 Invited talk
Modelling of sparse conditional spatial extremes processes subject to left-censoring EVA2023, Bocconi University, Milano, IT June 27th, 2023 Contributed talk
Modelling of sparse conditional spatial extremes processes subject to left-censoring EVA2023, Bocconi University, Milano, IT June 27th, 2023 Contributed talk
Modelling of sparse conditional spatial extremes processes subject to left-censoring LCSE, Gif-sur-Yvette, FR May 30th, 2023 Invited talk
Modelling of sparse conditional spatial extremes processes subject to left-censoring Department of Econometrics, Rotterdam, NL May 25th, 2023 Invited talk
Modelling of sparse conditional spatial extremes processes subject to left-censoring BIRS-IMAG, Granada, ES May 12th, 2023 Contributed talk
Is there a limit to human longevity? McGill Biostatistics, Montreal Qc February 15th, 2023 Invited talk
Is there a limit to human longevity? Dalhousie University, Halifax NS October 6th, 2022 Invited talk
Informative selection mechanisms for extreme value analyses Extreme Value Analysis 2021 July 1st, 2021 Invited talk
texmex package: Conditional Extremes Modelling Extreme Value Analysis 2021 June 27th, 2021 Tutorial
Espérance de vie humaine à des âges extrêmes UQÀM, séminaire Statqam November 14, 2019 Invited talk
Likelihood inference for univariate extremes: higher-order asymptotics Extreme Value Analysis, Zagreb, Croatia, July 4, 2019 Contributed talk
Multivariate extreme values in R: the mev package Extreme Value Analysis, Zagreb, Croatia June 30, 2019 Invited talk
SpatialExtremes Extreme Value Analysis, Zagreb, Croatia, June 30, 2019 Tutorial
Modèles hiérarchiques bayésiens pour excès de seuils de processus spatiaux Université Laval, Québec January 8, 2019 Invited talk
Modèles hiérarchiques bayésiens pour excès de seuils de processus spatiaux Université de Sherbrooke December 14, 2018 Invited talk
Modèles hiérarchiques bayésiens pour excès de seuils de processus spatiaux HEC Montréal December 10, 2018 Invited talk
Extremal attractors of Liouville copulas Extreme Value Analysis, Delft, Netherlands June 26, 2017 Contributed talk
Extreme values, from theory to practice CM Stat, Sevilla, Spain December 9, 2016 Invited talk
A Bayesian View of Doubly Robust Causal Inference SIAM Uncertainty Quantification, Lausanne, Suisse April 5, 2016 Contributed poster
Extremal properties of Liouville copulas Extreme Value Analysis, Ann Arbor (MI), USA June 16, 2015 Contributed poster
Exploring Bayesian propensity score adjustment methods XVIe colloque panquébécois des étudiants de l’ISM, Montréal, Canada May 18, 2013 Contributed talk

Enseignement / Teaching

Cours à HEC: j’enseignement pricipalement dans les programmes de maîtrise en gestion (cheminements Intelligence d’affaires et Analytique d’affaires et science des données).

Courses at HEC: I mostly teach within the Master in management (business intelligence/business analytics and data science streams).

Durant mes études à l’EPFL et à McGill, j’ai été assistant d’enseignement pour les cours suivants.

During my studies at EPFL and McGill, I was teaching assistant for the following courses.

Service

Education

J’ai complété mes études doctorales à l’EPFL au sein de la chaire de statistique sous la direction d’Anthony Davison.

I completed my PhD at EPFL within the Chair of Statistics under the supervision of Anthony Davison.

  • 2014 – 2019 École doctorale en mathématiques, École polytechnique fédérale de Lausanne, Contribution to likelihood-based modelling of extreme values.
  • 2013 – 2014 Master of Science (Statistics), McGill University, Montréal [CGPA 4/4]
  • 2010 – 2013 Bachelor of Science (Probability and statistics, minor in economics), McGill University, Montréal [First Class Honours, CGPA 3.73/4]
  • 2008 – 2010 Diplôme d’études collégiales (Sciences, lettres et arts), Cégep de l’Outaouais, Gatineau [cote R: 36.09]

Postes / Employment

  • Professeur agrégé (associate professor), 06-2024/—, HEC Montréal
  • Professeur adjoint (assistant professor), 08-2019/05-2024, HEC Montréal
  • Assistant-doctorant (doctoral assistant), 09-2014/08-2019, EPFL

Arbitrage / Reviews

Editorial duties: I am associate editor (2025–2027) of the Canadian Journal of Statistics

Reviewer: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology (1), Journal of the American Statistical Association (2), Biometrika (2), Extremes (4), Spatial Statistics (1), Annals of Applied Statistics (1), Environmetrics (2), Scandinavian Journal of Statistics (1), Ecology (1), Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (2), Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics (2), Computational Statistics and Data Analysis (1), Demographic Research (1), Insurance: Mathematics and Economics (1), Austrian Journal of Statistics (1), MITACS Accelerate (2), Canadian Journal of Statistics (3).

External member for PhD thesis:

  1. Paritosh Kumar Roy, 2024 (McGill, Biostatistics)
  2. Junwei Shen, 2024 (McGill, Biostatistics)

Associations professionnelles / Professional Membership

Je suis adhérent de la Société statistique du Canada (SSC), de l’International Society for Bayesian Analysis (ISBA) et de l’Institut de mathématiques statistique (IMS).

I am a member of the Statistical Society of Canada (SSC), the International Society for Bayesian Analysis (ISBA) and of the Institute of Mathematical Statistics (IMS).