Rémi BardenetChercheur en intelligence artificielle
Chercheur au sein de l’équipe Signaux, modèles et applications du Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille1 .
" Adolescent, je voulais faire de la recherche pour deux raisons : toucher du doigt les limites de la connaissance et ne pas me
lever trop tôt le matin ! Si j’ai abandonné mes rêves de sommeil, travailler au CNRS me donne l’opportunité de jouer quotidiennement avec l’inconnu. Je m’intéresse aux méthodes Monte-Carlo, des algorithmes randomisés qui aident à prendre des décisions dans l’incertain. Que ce soit pour autoriser un médicament après des essais cliniques ou estimer une grandeur physique à partir de mesures, les statisticiens bayésiens traduisent le problème en un calcul de volume de boîtes irrégulières. On tire alors des millions de points au hasard et on compte ceux qui tombent dans ces boîtes. Mes travaux s’inspirent de la physique pour mieux répartir ces points aléatoires dans l’espace, ce qui réduit la durée du calcul et permet de traiter des décisions plus complexes. "
- Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille
- Délégation Hauts-de-France
- Institut des sciences de l’information et de leurs interactions
- 1 CNRS/Université de Lille/Centrale Lille Institut
CV
- 2012 : Doctorat en informatique à l’université Paris-Sud (devenue université Paris-Saclay). 2e prix de thèse Gilles Kahn de la Société informatique de France
- 2013-2014 : Postdoctorat en statistiques à l’université d’Oxford (Royaume-Uni)
- 2015 : Entrée au CNRS – Chargé de recherche au Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille
- 2020 : ERC Starting Grant, projet Blackjack
- 2020 : Chaire nationale d’intelligence artificielle, projet Baccarat