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). Je suis membre de l’équipe SIMPAS (Signal IMage Probabibilités numériques et Apprentissage Statistique). J’y travaille sur des problèmes liés aux données avec des approches liées à l’apprentissage automatique, à l’intelligence artificielle, aux statistiques ou au traitement du signal. J’ai un gout pour les applications et pour la transmission à travers l’enseignement. J’interviens aussi bien en formation initiale qu’en formation continue. Je suis responsable de plusieurs formations portées par l’école : MScT Data Science and Artificial Intelligence for Business et programmes de formation continue (AI for Business et Diriger avec la Data et l’IA.) 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.

Mes travaux de recherche actuels s’articulent principalement autour de deux axes: la santé (et particulièrement celle des femmes) et l’apprentissage par renforcement. Je prends un grand plaisir à collaborer sur ces thèmes avec des étudiants de thèses et des co-encadrants d’horizons variés.

J’ai une formation initiale en mathématiques appliqués, en intelligence artificielle et en traitement du signal: ENS Cachan en Mathématiques en 1995, DEA Mathématiques et Intelligence Artificielle, l’ancêtre du MVA, en 1997 et thèse soutenue en 2022 à l’École polytechnique avec S. Mallat autour de l’utilisation de la géométrie en représentation des images. J’ai ensuite travaillé essentiellment dans le monde académique (Maître de conférence en Statistique à Paris Diderot de 2004 à 2010, Chargé de Recherche dans le projet Inria Select de 2009 à 2014). J’ai rejoint l’École polytechnique comme professeur en 2013 après avoir soutenu mon HdR. J’y suis depuis membre de l’équipe SIMPAS, dont j’ai été responsable de 2015 à 2024. J’ai porté pendant les 5 ans de son existence (2014-2019) la chaire Data Scientist de l’École polytechnique et je faisais partie de l’équipe Inria X’Pop (2018-2023).

J’ai également une expérience dans l’entrepreneuriat à travers la création de deux startups Let It Wave et Sonio. Let It Wave a été créé en 2001 par S. Mallat, Ch. Bernard, J. Kalifa et moi pour valoriser les recherches que j’avais effectuées pendant ma thèse. Lorsqu’elle a été rachetée par Zoran en 2008, elle concevait des puces de traitement de vidéo en temps réel. J’ai accompagné ce projet comme post-doctorant de 2002 à 2004 puis comme consultant de 2004 à 2012, année où elle a été fermée suite au rachat de Zoran par CSR. Sonio est issue des travaux de thèse de R. Besson sur l’aide au diagnostic de maladie rare lors de la conduite des échographies prénatales. Cette thèse était co-encadrée avec S. Allassonière et des obstétriciens de Necker, Y. Villes et J. Stirnemann. Afin de pérenniser le travail de Rémi, nous avons créé une entreprise devenue Sonio lors de l’arrivée décisive de C. Brosset. C’est sous sa baguette que Sonio a grandi pour devenir un fournisseur d’une solution complète pour l’échographie prénatale et se faire racheter par Samsung Medison en 2024. J’y joue le rôle de consultant scientifique pour R. Besson et ses équipes de recherche.