Doctorant dans l'équipe Connaissances, Incertitudes, Données (CID) du laboratoire Heudiasyc depuis le 1er novembre 2020, Université de Technologie de Compiègne (UTC).

Bureau : GI207

Émail : loic.adam[arobase]hds.utc.fr

Apprentissage de préférences sous incertitude sévère

Mon travail se porte sur l'apprentissage de préférences (application des outils du machine learning sur des préférences observées) dans des contextes incertains, principalement où l'utilisateur questionné n'est pas sûr de ses réponses ou qu'il est incohérent.

Directeur de thèse : Sébastien Destercke

Financement : Projet ANR PreServe

Je suis titulaire depuis 2020 d'un diplôme d'ingénieur en Génie Informatique et d'un diplôme de master en Apprentissage et Optimisation des Systèmes, tous deux suivis à l'UTC. Mon parcours s'est principalement orienté sur les sciences des données, avec un apport d'outils mathématiques (Label Modélisation Mathématique) et de connaissances en sciences cognitives (mineur PHITECO).

J'ai aussi réalisé mon projet de fin d'études au laboratoire Heudiasyc, sous la supervision de Sébastien Destercke, Benjamin Quost et Arthur Van Camp. Le sujet était l'apprentissage de rangements sous incertitude sévère.