Profil personnel
Personal profile
Avant de rejoindre Télécom Paris en 2014, Florence d’Alché-Buc était professeure à l’Université d’Evry, titulaire d’une ATIGE et directrice adjointe du laboratoire IBISC. Elle a initié et porté le programme Challenges au sein du réseau d’excellence européen PASCAL (2004-08) et est depuis 2017 responsable scientifique du Labex Digicosme. Ses recherches portent sur l’apprentissage statistique, l’inférence de réseaux, la prédiction structurée et la modélisation de systèmes dynamiques.
Elle est titulaire, depuis janvier 2019, de la chaire industrielle de recherche et d’enseignement Data Science and Artificial Intelligence for Digitalised Industry and Services.
À partir de septembre 2021, elle est responsable du département Images, Données, Signal.
Elle est auteure de plus de 80 publications dans des journaux ou conférences internationales.
Research Interests
Apprentissage statistique et intelligence artificielle, bioinformatique et applications médicales.
Sous-domaines : Méthodes de noyau (évaluées par l’opérateur), prédiction structurée des sorties, apprentissage machine fiable, modélisation dynamique des systèmes.
Teaching
Dans son activité d’enseignement, Florence d’Alché-Buc a été plusieurs années co-responsable du Master 2 « DataScience » de l’Université Paris-Saclay, co-habilité avec l’École Polytechnique, l’ENSAE Paris et l’Université Paris Sud. Elle a participé à la création des nouvelles formations continues en intelligence artificielle : le Mastère Spécialisé « Intelligence Artificielle » et le Certificat d’Etudes Spécialisées « Intelligence Artificielle ». Elle est également responsable de la chaire d’enseignement BearingPoint « Pédagogie des Sciences de la Donnée ».
Télécom Paris
- Apprentissage statistique (2e année, niveau Master 1)
- Projet PACT
- Projet PRIM
Ecole Polytechnique
Maîtrise de Mathématiques et applications, Université Paris-Saclay
- Apprentissage statistique avancé : de la théorie à la pratique
- Données structurées : apprentissage, prédiction, dépendance, tests
Télécom Evolution
Formation professionnelle
- Certificat d’Etudes Spécialisées (CES) Data Scientist : Introduction à l’apprentissage statistique
- Apprentissage statistique et apprentissage statistique avancé
Intérêts de la recherche
Qualification académique
HDR (PhD Supervision Credentials)
Empreinte digitale
- 1 Profils similaires
Collaborations et principaux domaines de recherche des cinq dernières années
Résultat de recherche
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RESTYLING UNSUPERVISED CONCEPT BASED INTERPRETABLE NETWORKS WITH GENERATIVE MODELS
Parekh, J., Bouniot, Q., Mozharovskyi, P., Newson, A. & d'Alché-Buc, F., 1 janv. 2025, 13th International Conference on Learning Representations, ICLR 2025. International Conference on Learning Representations, ICLR, p. 25211-25245 35 p. (13th International Conference on Learning Representations, ICLR 2025).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs
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TAILORING MIXUP TO DATA FOR CALIBRATION
Bouniot, Q., Mozharovskyi, P. & d'Alché-Buc, F., 1 janv. 2025, 13th International Conference on Learning Representations, ICLR 2025. International Conference on Learning Representations, ICLR, p. 6766-6796 31 p. (13th International Conference on Learning Representations, ICLR 2025).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs
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Any2Graph: Deep End-To-End Supervised Graph Prediction With An Optimal Transport Loss
Krzakala, P., Yang, J., Flamary, R., d'Alché-Buc, F., Laclau, C. & Labeau, M., 1 janv. 2024, Dans: Advances in Neural Information Processing Systems. 37Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article de conférence › Revue par des pairs
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A Pseudo-Metric between Probability Distributions based on Depth-Trimmed Regions
Staerman, G., Mozharovskyi, P., Colombo, P., Clémençon, S. & D’alché-Buc, F., 1 janv. 2024, Dans: Transactions on Machine Learning Research. 2024Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Exploiting Edge Features in Graph-based Learning with Fused Network Gromov-Wasserstein Distance
Yang, J., Labeau, M. & D’alché-Buc, F., 1 janv. 2024, Dans: Transactions on Machine Learning Research. 2024Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Sketch In, Sketch Out: Accelerating both Learning and Inference for Structured Prediction with Kernels
El Ahmad, T., Brogat-Motte, L., Laforgue, P. & d’Alché-Buc, F., 1 janv. 2024, Dans: Proceedings of Machine Learning Research. 238, p. 109-117 9 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article de conférence › Revue par des pairs
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Tackling Interpretability in Audio Classification Networks With Non-negative Matrix Factorization
Parekh, J., Parekh, S., Mozharovskyi, P., Richard, G. & D'alche-Buc, F., 1 janv. 2024, Dans: IEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing. 32, p. 1392-1405 14 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
Accès ouvert -
Fast Kernel Methods for Generic Lipschitz Losses via p-Sparsified Sketches
Ahmad, T. E., Laforgue, P. & D’alché-Buc, F., 1 sept. 2023, Dans: Transactions on Machine Learning Research. 2023Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
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Wind power predictions from nowcasts to 4-hour forecasts: A learning approach with variable selection
Bouche, D., Flamary, R., d'Alché-Buc, F., Plougonven, R., Clausel, M., Badosa, J. & Drobinski, P., 1 juil. 2023, Dans: Renewable Energy. 211, p. 938-947 10 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article › Revue par des pairs
Accès ouvert -
Interpretable Generative Modeling Using a Hierarchical Topological VAE
Desticourt, E., Letort, V. & D'Alche-Buc, F., 1 janv. 2022, Proceedings - 2022 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence, CSCI 2022. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 1415-1421 7 p. (Proceedings - 2022 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence, CSCI 2022).Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collection › Contribution à une conférence › Revue par des pairs