Professeur de Mathématiques Appliquées

Ecole Polytechnique

CMAP

Inria XPOP

Bio

Je suis professeur au département de mathématiques appliquées de École polytechnique où je travaille depuis septembre 2013. Ma recherche s’effectue au Centre de Mathématiques APpliquées (CMAP). J’y travaille sur des problèmes liés aux données en traitement du signal, en statistique et en apprentissage avec un goût pour les applications. J’y codirige avec Emmanuel Gobet l’équipe SIMPAS (Signal IMage Probabibilités numériques et Apprentissage Statistique). Je m’occupe de nombreux programmes de formations portés par l’école : MScT Data Science for Business et programmes de formation continue (Data Science Starter Program…) pour Polytechnique Executive Education. J’ai également contribué à la création du M2 Datascience de l’Institut Polytechnique de Paris et géré pendant de nombreuses années le PA de Math App et de Sciences des Données.

Intérêts
  • Science des données
  • Statistique et apprentissage statistique
  • Traitement du signal
  • Science des données avec R et Python
  • Entrepreunariat
Formation
  • HdR, 2013

    Université Paris Sud

  • Thèse en Mathématiques Appliquées, 2002

    Ecole Polytechnique

  • DEA (Master) en Mathématiques et Intelligence Artificielle, 1997

    ENS Cachan

Publications

Sélection de publications sur mes thèmes actuels

Dernières prépublications

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Étudiants

Étudiants actuels

Anciens étudiants

  • Fleur Gaudfernau, Thèse en co-direction avec Stéphanie Allassonière, 2020-2023, Détection de l’agénésie du corps calleux à partir d’IRM foetales pour un diagnostic affiné et une prise en charge précoces – Post-Doc at Heka
  • Paul Monchot, Thèse, 2020-2023, CIFRE LNE, Apprentissage supervisé et sensibilité – R&D au LNE
  • Angie Pineda, Post Doc, 2018-2021, projet C’IL-LICO, Données de santé – Enseignante/Chercheuse à l’ENSAI
  • Thomas Galtier, Post Doc, 2019-2021, projet HealthChain, Valeur des données, Apprentissage fédéré
  • Frédéric Logé-Munérel, Thèse, 2017-2021, CIFRE Air Liquide, Planification et Apprentissage par renforcement – R&D chez Sonio
  • Rémi Besson, Thèse en co-direction avec Stéphanie Allassonnière, 2016-2019, Optimisation de diagnostic de maladie rare – CSO chez Sonio
  • Marco Brigham, Post Doc, 2017-2019, projet Morpheo, Analyse d’EEG – CSO chez Moonoia
  • Esther Derman, Ingénieure de recherche, 2016-2017, Classification non supervisée d’histogrammes à l’aide de modèle – déménagement en Israel, thèse au Technion, actuellement post-doctorante au Mila
  • Solenne Thivin, Thèse, 2012-2015, CIFRE Thales Optronics, Détection dans des textures complexes – actuellement professeur en classe préparatoire
  • Lucie Montuelle, Thèse, 2011-2014, Estimation de densité conditionnelle – Ingénieur chez EDF
  • Joseph Salmon, Thèse, 2007-2010, Agrégation d’estimateurs – professeur à l’Université de Montpellier

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