Doctorat en Mathématiques Appliquées

(Intelligence Artificielle)

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Réseaux de neurones et transport optimal pour l'apprentissage de représentations

Septembre 2016 - Octobre 2020

Warith HARCHAOUI

Soutenance de doctorat - 8 octobre 2020 à 14h au MAP5 lab in Paris
Diffusion et réalisation: Jean Defontaine - Pierre Chosson // O·H·N·K
 

Chapitres dans la vidéo :

Discussion avec les membres du jury:

J'ai passé quatre merveilleuses années à détourner les réseaux de neurones (avec des techniques dites d'apprentissage profond) de leur utilisation normale :

En termes simples, ce travail de doctorat concernait respectivement :

Ces problèmes partagent un questionnement scientifique commun : comment représenter les données ? Pour cela, nous revisitons le concept mathématique appelé Transport Optimal avec un outil algorithmique très connu appelé Réseaux de neurones (surnommé “Deep Learning” depuis 2010 environ).

Des gens formidables comme le Pr. Charles Bouveyron (mon directeur de thèse académique), Dr. Stéphane Raux (mon directeur de thèse d'entreprise), Dr. Pierre-Alexandre Mattei et Pr. Andrés Almansa m'ont fait un honneur en m'aidant à accomplir ce travail dans la chaleur du laboratoire MAP5 et avec la pugnacité de l'entreprise Oscaro.

Éléments de doctorat:

Pour faciliter la lecture, les chapitres sont séparés ici :

Des travaux non publiés ont été entrepris au cours de cette thèse sans apparaître dans le manuscrit (et sont actuellement en cours) :

Warith Harchaoui