La conception de machines capables de comprendre et de prendre des décisions intelligentes est l'un des principaux défis scientifiques et technologiques actuels, nécessitant de nouveaux modèles, de nouveaux algorithmes et de nouveaux paradigmes d'analyse.
Dans le cadre de cette chaire, nous avons l'intention de nous appuyer sur l'optimisation et la théorie des jeux pour faire progresser de manière concrète les fondements mathématiques de l'IA.
Yu-Guan Hsieh, Franck Iutzeler, Jérôme Malick, Panayotis Mertikopoulos. Optimisation dans les réseaux ouverts via la double moyenne. CDC 2021 - 60th IEEE Annual Conference on Decision and Control, Dec 2021, Austin, United States. pp.1-7
Waïss Azizian, Franck Iutzeler, Jérôme Malick, Panayotis Mertikopoulos. Le taux de convergence du dernier itéré de la descente miroir optimiste dans les inégalités variationnelles stochastiques. COLT 2021 - 34th Annual Conference on Learning Theory, août 2021, Boulder, États-Unis. pp.1-32.
Franck Iutzeler, Mathias Chastan, Auguste Lam. Apprentissage automatique non supervisé basé sur la densité pour la détection de signatures de nivellement anormales. SPIE Advanced Lithography, Feb 2021, Online Only, United States. pp.51.
Franck Iutzeler, Jérôme Malick. Nonsmoothness in Machine Learning : specific structure, proximal identification, and applications.Set-Valued and Variational Analysis, Springer, 2020, 28 (4), pp.661-678.
Publié le 9 janvier 2024 Mis à jour le 19 mai 2026
Géométrie des problèmes d'optimisation posés par l'apprentissage
Garanties pour un apprentissage robuste et controversé
Algorithmes d'optimisation distribués/en ligne
Apprentissage et optimisation sensibles au risque
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