Par Christian Genest, professeur au Département de mathématiques et de statistique, Université McGill
Erica Moodie, titulaire d’une chaire William-Dawson et professeure titulaire au Département d’épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail de la Faculté de médecine de l’Université McGill, est la lauréate 2020 du prix CRM-SSC en statistique. Décerné une fois l’an par le Centre de recherches mathématiques (CRM) et la Société statistique du Canada (SSC), ce prix souligne le calibre exceptionnel des recherches effectuées en grande partie au Canada par un statisticien ou une statisticienne ayant obtenu son doctorat depuis moins de 15 ans.
« C’est un immense honneur d’être choisie pour ce prix et de suivre les traces de récipiendaires que j’admire, dont, le plus récemment, une autre McGilloise et amie, Johanna Neslehova (Département de mathématiques et de statistique), dit Erica. Depuis l’annonce, j’ai reçu de beaux courriels de statisticiens de partout au Canada; ça me rappelle que je fais partie d’une communauté très chaleureuse. J’aimerais seulement pouvoir partager cette reconnaissance avec mes collègues en recherche et mes étudiants. La statistique est un domaine très collaboratif, et j’ai la chance de travailler avec des personnes incroyablement intelligentes et créatives. »
Erica est née et a grandi à Winnipeg. L’intérêt pour la science qu’elle partage avec sa sœur Zoe, qui exerce la même profession, lui vient de leurs parents, le zoologiste Ric Moodie et Patricia F. Moodie, elle aussi biostatisticienne. Après des études de mathématiques et de statistique à l’Université de Winnipeg (B.A., 2000), Erica s’est spécialisée en épidémiologie à l’Université de Cambridge (M. Phil., 2001) et en biostatistique à l’Université de Washington (M. Sc., 2004 ; Ph. D., 2006). Devenue professeure adjointe à McGill en 2006, elle a été promue au rang d’agrégée en 2012 et a récemment obtenu la titularisation. Elle a dirigé les programmes d’études supérieures en biostatistique de 2012 à 2019.
Dans sa thèse, encadrée par Thomas Richardson, Erica s’est intéressée à l’inférence dans les régimes de traitement dynamique (RTD) optimaux. Les RTD sont des stratégies de prise de décision séquentielle qui établissent des règles d’allocation de ressources. Depuis 15 ans, Erica s’est forgé une réputation mondiale dans ce domaine. Avec deux livres et plus de 130 articles scientifiques à son actif, elle figure parmi les biostatisticiens les plus éminents de sa génération. Ses écrits ont paru dans Biometrics, Biometrika, JASA, Statistics in Medicine et plusieurs autres revues internationales de haut vol.
Par ses travaux, Erica a transformé la façon dont l’estimation de RTD est conçue et employée. Alors que bien des approches classiques sont opaques, elle a innové en proposant une méthode d’estimation de RTD fondée sur la régression qui s’avère à la fois facile à interpréter et à mettre en œuvre dans divers contextes. Entamées avec Michael Wallace, stagiaire postdoctoral maintenant affilié à Waterloo, ces recherches de longue haleine, auxquelles d’autres étudiants et stagiaires ont contribué, ont permis l’élaboration d’outils de sélection, de diagnostic et de validation de modèles qui font défaut à presque toutes les méthodes concurrentes. Son approche, implantée en R, est devenue la nouvelle référence.
Les travaux d’Erica sur la prise de décision dynamique s’inscrivent dans le cadre de l’inférence causale, qui vise à déterminer l’incidence spécifique de facteurs de traitement sur une variable réponse. Avec son collaborateur à McGill, David Stephens, et un stagiaire postdoctoral, Olli Saarela (Université de Toronto), elle a jeté un éclairage nouveau sur les procédures causales bayésiennes, contribuant ainsi à rapprocher deux branches de la statistique. Avec une doctorante, Mireille Schnitzer (Université de Montréal), elle a étendu le cadre d’application de la méthode du maximum de vraisemblance ciblé. Avec deux autres doctorants, Ryan Kyle (plotly) et Nabila Parveen (Santé Canada), elle a généralisé et appliqué des méthodes de correction d’erreurs de mesure dans des situations où l’on soupçonne un sous-dénombrement systématique et où les erreurs peuvent dépendre de covariables.
Les travaux d’Erica occupent dorénavant une place centrale dans la recherche sur les RTD. Dès 2013, elle a écrit avec Bibhas Chakraborty le premier traité statistique de RTD. Encouragée par le succès de ce livre, paru chez Springer, elle a dirigé avec Michael Kosorok la publication en 2016 d’un ouvrage collectif très coté sur les outils actuels d’analyse des RTD.
En outre, avec ses collègues Marina Klein et Joe Cox ainsi que de nombreux doctorants, Erica a appliqué l’inférence causale à diverses questions épidémiologiques portant, entre autres, sur la relation entre l’insécurité alimentaire et la dépression ou sur les facteurs individuels et communautaires liés à l’emploi de médicaments et de drogues illicites dans une population co-infectée par le VIH et le VHC. À ce jour, Erica a encadré 15 étudiants de 2e cycle et 18 doctorants, ainsi que 7 stagiaires postdoctoraux.
Par ailleurs, Erica a fait preuve d’un leadership exceptionnel aux plans national et international. Elle est membre de la rédaction de la revue Biometrics depuis 2013 et a occupé les mêmes fonctions pour JASA – Theory and Methods de 2014 à 2019. De plus, elle a présidé le comité scientifique du congrès 2017 de la SSC et a été directrice adjointe de l’INCASS. Enfin, elle a coprésidé le groupe d’inférence causale de l’initiative STRATOS de la Société internationale de biostatistique clinique.
Les réalisations d’Erica lui ont valu de figurer au palmarès mondial des 50 meilleurs chercheurs en inférence causale (The American Statistician, 2017) et on lui a décerné en 2018 le Prix de la principale de McGill pour nouveaux chercheurs d’exception. Elle a été élue membre de l’Institut international de statistique en 2015 et a reçu des prix départementaux d’excellence en mentorat en 2017 et 2019. Elle remercie son mari et ses deux garçons de la faire rire, de la soutenir et de la garder active.
Le 22 mai 2020