Base théorique et méthodes du raisonnement automatique statistique (PDF)

Je suis à l'origine de plusieurs brevets et articles internationaux dans le domaine du traitement de données. J'ai étudié et conçu des méthodes de traitement du signal et de l'image, d'optimisation et d'estimation. Je les ai appliquées dans les domaines civils et militaires. Je me suis intéressé à l'apprentissage numérique, symbolique, neuronal et hybride en focalisant sur les performances, la pertinence et la fiabilité des résultats.
J'ai co-encadré les grands projets Intelligence Artificielle de THOMSON-CSF (aujourd'hui THALES) :
* PSIA Projet Stratégique Intelligence Artificielle (1984 à 1989) portant sur les Systèmes Experts.
*PSRN1 et PSRN2 Projets Stratégiques Réseaux Neuronaux (1989 à 1992).
*PSAA Projet Stratégique Apprentissage Automatique (1993 et 1994).
Ces projets, en coopération avec de nombreux centres de recherche dont Polytechnique et INRIA, ont donné lieu à plus de 200 publications internationales.
J'ai enseigné, en particulier dans le cadre de l'Ecole Centrale de Paris (ECP) les techniques neuronales et classiques concurrentes de 1998 à 2004.
Je fus évaluateur apprès du MRT (Ministère de la Recherche et Technologies) puis de la Commission Européenne dans le cadre des projets DOSES (Development Of Statistical Expert Systems) - Corédacteur du rapport d'évaluation remis au Parlement Européen en 1996.
Après plus de quarante ans d'activité de recherche et de réalisations, je reste passionné par les systèmes intelligents. Sans conscience, l'Intelligence Artificielle ne peut faire que ce qu'on lui a appris. Cependant, je suis convaincu que des progrès importants sont accessibles grâce au raisonnement automatique prédictif et à des modèles cognitifs assemblant inductions (intuitions), déductions, apprentissage, règles et statistiques.