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Depuis septembre 2013, je travaille en tant qu'ingénieur chez Microsoft, où je contribue, au moyen de techniques d'intelligence artificielle et de traitement du langage naturel, à améliorer le moteur de recherche Bing , en particulier la formulation et la complétion automatique des requêtes. Entre janvier 2011 et août 2013, j'étais un chercheur en statistiques au sein du Statistics and Learning Research Department de Bell Labs, (Alcatel-Lucent).

J'ai défendu en novembre 2010 ma thèse de doctorat en Informatique au Courant Institute of Mathematical Sciences à l'Université de New York. Le sujet de ma thèse portait sur la "Modélisation de séries temporelles avec variables cachées et descente de gradient" ("Time Series Modeling with Hidden Variables and Gradient-Based Algorithms"). Vous pouvez télécharger les diapositives de la soutenance (21 Mo) ainsi que la dissertation de thèse (15 Mo). Mon maître de thèse est le Prof. Yann LeCun, directeur du Computational and Biological Learning Lab, membre de Vision Learning Graphics (Yann LeCun est par la suite devenu directeur du NYU Center for Data Science et directeur de recherche en intelligence artificielle á Facebook). Mon travail s'est vu décerner le prix "Janet Fabri" de la meilleure thèse en informatique pour l'année 2011.

Dans le cadre des mes recherches sur les algorithmes d'apprentissage pour la modélisation des séries temporelles, je m'étais intéressé au problème de la prédiction et de l'analyse de la propagation des crises d'épilepsie (j'ai reçu un prix "Google Student Award" au Machine Learning Symposium 2008 de la New York Academy of Sciences, ainsi qu'un "Young Investigator Award" au International Workshop on Seizure Prediction IWSP4 2009, brevet en cours). Je collabore ainsi avec le Dr. Ruben Kuzniecky, le Dr. Nandor Ludvig et le Dr. Deepak Madhavan du Département de Neurologie et de l'unité d'épilepsie du centre hospitalier de l'Université de New York.

Je suis aussi impliqué dans un projet sur la découverte de réseaux de régulation génétique, en collaboration avec le Prof. Dennis Shasha et le NYU Plant Biology Lab, dans un projet sur la prédiction des pannes de transformateurs électriques, en collaboration avec NYU-Poly et le réseau de distribution d'électricité de la ville de New York, Con Edison, et j'ai conduit des collaborations avec l'agence de notations Standard & Poor's sur la classification d'articles de journaux économiques, ainsi qu'avec AT&T Labs sur la modélisation statistique du language pour la reconnaissance de la parole (dépôt de brevet en cours).

En tant que délégué du programme doctoral en informatique au bureau des élèves, j'ai co-organisé la première conférence étudiante du Courant Institute en mai 2009 et ai reçu un prix d'excellence du département d'informatique. Je suis en outre assistant d'enseignement au cours d'Algorithmes d'Apprentissage, de Compilateurs et d'Unix.

Les thèses aux Etats-Unis et en Europe sont un peu différentes, puisqu'un programme doctoral dans une université américaine comprend deux ans d'études (délivrant un diplôme de Master's) suivi des trois années d'une thèse "classique". Mes deux premières années m'ont permis de découvrir les divers laboratoires et programmes de recherche, et de peaufiner ainsi mon sujet de thèse actuel. L'éventail de mes cours comprend:
- Reconnaissance de la parole
- Algorithmes d'apprentissage (machine)
- Fondements mathématiques de l'apprentissage
- Séminaire avancé sur les algorithmes d'apprentissage
- Théorie de l'information et prédictabilité
- Vision par calculateur
- Vision et réalité augmentée
- Robotique
- Méthodes numériques
- Algorithmique
- Neurophysiologie mathématique
- Modélisation de systèmes neuronaux
- Neuroscience mathématique
- Bioinformatique
- Analyse de séries temporelles et arbitrage statistique
- Risques financiers et marchés de capitaux
- Dérivés financiers (options et transactions fermes)
- Calcul stochastique