Pierre LATOUCHE

Statut

Professeur des universités

Promotion

Junior 2024

Établissement

Université Clermont Auvergne

Secteur disciplinaire

Mathématiques et leurs interactions

Chaire

Chaire Innovation

Spécialité

Mathématiques

Thématique

► Statistiques computationnelles
► Machine learning
► Statistiques mathématiques

Présentation

Les modèles génératifs profonds (deep generative models en anglais, DGM) ont fait l'objet d'une grande attention au cours des dernières années. Ils permettent de combler le fossé entre la statistique computationnelle, avec l'utilisation de modèles graphiques probabilistes, et l'apprentissage automatique, avec la mise en œuvre de réseaux neuronaux profonds. Ce projet se concentre spécifiquement sur les modèles profonds à variables latentes (deep latent variable models en anglais, DLVMs) qui sont des DGMs impliquant des variables latentes. Il englobe plusieurs collaborations universitaires et industrielles qui permettront d'étudier et de développer de nouveaux DLVMs pour traiter des données hétérogènes, ce qui les rendra applicables à un large éventail d'ensembles de données. L'objectif est également de faire des progrès importants dans l'inférence de ces modèles.