Chercher une aiguille dans une botte de foin est le défi quotidien posé par l'analyse statistique des données massives (en neuro-imagerie ou en génomique par exemple). A cette fin, de nombreuses stratégies statistiques ont été mises en place, souvent basées sur des modèles dits de "grande dimension".
Dans cet exposé, nous explorons la méthodologie liée au test multiple d'hypothèses, qui a rencontré un engouement particulièrement important ces dernières décennies, notamment après le fameux papier de Benjamini et Hochberg (1995). Nous débuterons par une partie non-technique qui nous permettra de nous familiariser avec le problème. Le deuxième volet de l'exposé présentera certains aspects de ma recherche dans ce domaine, en particulier pour traiter le problème délicat de la dépendance entre les tests.