Gabriel PeyréChercheur en intelligence artificielle
Directeur de recherche en intelligence artificielle au Département de mathématiques et applications de l’École normale supérieure1 et spécialiste en science des données.
" Je travaille sur la théorie du transport optimal et ses applications à l’imagerie et l’apprentissage machine. Formulé par le mathématicien Gaspard Monge au XVIIIe siècle, le transport optimal cherche le moyen le plus économique pour transporter des objets entre un ensemble de points de départ et de points d’arrivée. De façon surprenante, il est maintenant au cœur de l’entraînement des réseaux de neurones en intelligence artificielle. Je ne l’utilise pas pour minimiser mes temps de trajet, mais plutôt pour permettre aux images générées par des réseaux de neurones d’être les plus proches possible des vraies images d’une base de données. Avec mon équipe, nous analysons théoriquement de nouvelles méthodes issues du transport optimal et nous développons des algorithmes de calcul performants pour résoudre ces problèmes. "
- Département mathématiques et applications de l’ENS
- Institut national des sciences mathématiques et de leurs interactions
- Délégation Paris-Centre
- 1 CNRS/ENS-PSL
CV
- 2005 : Doctorat en mathématiques à l’École polytechnique (Centre de mathématiques appliquées2 )
- 2006 : Entrée au CNRS – Chargé de recherche au Centre de recherche en mathématiques de la décision3
- 2012 : ERC Starting Grant, projet SIGMA-Vision
- 2017 : ERC Consolidator Grant, projet Noria
- 2017 : Prix Blaise-Pascal de l’Académie des sciences
Gabriel Peyré, chercheur en intelligence artificielle
Directeur de recherche en intelligence artificielle au Département de mathématiques et applications de l’École normale supérieure et spécialiste en science des données.