Vincent LAURENT : soutenance de thèse

Vincent LAURENT

Approches d’apprentissage hybride pour applications industrielles.

Résumé

Ce projet doctoral s'inscrit dans un contexte transfert de technologie entre la recherche académique et la recherche industrielle sur les thématiques de gestion d’actif. Dans ces contextes les données sont souvent manquantes ou de faible qualité et les méthodes proposées dans cette thèse visent à pallier les difficultés rencontrées de manière constante dans les applications.

Pour répondre à ces enjeux, nous abordons deux thématiques : l’apprentissage actif pour lequel nous proposons une nouvelle approche pour un problème d’ordonnancement binaire. Cette méthode basée sur une extension des problèmes de bandits à K bras, pour laquelle nous proposons une analyse théorique. La seconde thématique traite des méthodes d’hybridation de modèle que nous présentons que nous illustrons avec des applications industrielles.

Direction

• Mathilde MOUGEOT

Jury

• Mme Madalina OLTEANU, Université Paris Dauphine - PSL, Rapporteur
• M. Jairo CUGLIARI, Université Lumière 2, Rapporteur
• Mme Christine KERIBIN, Université Paris-Saclay, Examinateur
• M. Erwan LE PENNEC, Ecole polytechnique, Examinateur
• Mme Anne SABOURIN, Université Paris Cité, Examinateur