Carrière
2016 – 2018 : Quicksign – ingénieur R&D / data scientist
Lead de projets R&D:
- identifier et comprendre les besoins de l’entreprise,
- étude de l’état de l’art,
- créer des POC: gestion de l’outillage, de l’annotation des données, des trainings, architecture de solutions complexes (melant Deep Learning, Machine Learning, IA, vision par ordinateur, auto-optimisation), mesure des performances et analyse des résultats
- transformation des POCs en solutions automatisées (gestion des configurations, log et analyse des logs, déploiement, auto-build)
- Livraison de systèmes pour la production (Docker)
Sujets étudiés : Extraction automatique d’information à partir d’images:
- localisation d’un document dans une image
- lecture de texte
- tag de mots
- extraction et consolidation de l’information taguée à l’aide de connaissances métier.
Mots clés: python, Tensorflow, IA, docker, analyse d’image/ de texte
2013 – 2015 : Evergig – ingénieur R&D
Étude de l’état de l’art sur divers sujet d’IA, choix de solutions technique pour répondre au besoin, implémentation de PoCs et intégration dans le système de production :
- mastering et égalisation automatique de musique
- détection d’overlays sur de la vidéo
- réduction de bruit sur des captations musicales multi-sources
- systèmes de recommandation
- Saillance visuelle (saliency) et points d’intérêt dans une vidéo. Extraction automatique intelligente de miniatures pour une vidéo
- détection de voix humaine dans l’audio
- évaluation automatique de la qualité vidéo
- extraction de setlist de concert à partir de titres de vidéos extraites de réseaux sociaux
Mots clés: C++, IA, traitement automatique de vidéo, optimisation
2008 : Computational & Biological Learning Lab, CIMS, NYU – Stagiaire ingénieur
Développement d’un GUI en C++ pour une librairie de réseaux convolutionnels (Libeblearn). Design, implémentation et entrainement d’un réseau de neurones pour détecter les visages dans une image, utilisant ces librairies. (Supervision : Prof. Yann LeCun)
Études
2010 – 2013 : Université Paris VI (UPMC/LIP6) – Doctorat
Doctorat en Intelligence Artificielle dans le domaine des systèmes multi-agents (SMA). La thèse s’intéresse particulièrement au problème de la coordination d’agents autonomes dans le problème de la patrouille lorsque l’on ouvre la société d’agents: comment optimiser la visite régulière de tous les nœuds du graphe d’intérêt par l’équipe d’agents lorsque la composition de celle-ci change au cours du temps (départ / arrivée d’agents) ?
2007 – 2008 : Université Paris VI (UPMC) – Master 2
Signal, Systèmes, Images et Robotique, spécialistaion en Robotique et Systèmes Intelligents (M2 SSIR/RSI)
2005 – 2008 : École Centrale Paris – diplôme d’ingénieur généraliste
Spécialisation en recherche, conception et développement de systèmes électroniques et informatiques (SA/CDR)
Articles publiés
[8] C. Poulet, V. Corruble and A. El Fallah Seghrouchni, “Working as a team: using social criteria in the timed patrolling problem” , in 24th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), , IEEE, Athene, 2012. ictai2012
[7] C. Poulet, V. Corruble and A. El Fallah Seghrouchni, “Travailler en équipe : le choix social appliqué au problème de la patrouille multi-agents” , in Actes des journées francophones sur les systèmes multi-agents (JFSMA ’12), Honfleur, 2012. jfsma2012
[6] C. Poulet, V. Corruble and A. El Fallah Seghrouchni, “Auction-based strategies for the open-system patrolling task” , in Proc. PRIMA – 15th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems, Springer, Kuching, Malaysia, 2012. prima2012
[5] C. Poulet, V. Corruble, A. El Fallah Seghrouchni and G. Ramalho, “The Open System Setting in Timed Multiagent Patrolling” , in Proc. of Web Intelligence – Intelligent Agent Technologies (WI-IAT’11), IEEE, Lyon, 2011. IAT2011
[4] C. Poulet, “Etude du Problème de la Patrouille Multi-Agents en Système Ouvert” , in Proc. of Rencontre des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA’11), Grenoble, 2011. RJCIA2011
[3] C. Farabet, C. Poulet and Y. LeCun, “An FPGA-Based Stream Processor for Embedded Real-Time Vision with Convolutional Networks”, in Proc. of the Fifth IEEE Workshop on Embedded Computer Vision (ECV’09 @ ICCV’09), IEEE, Kyoto, 2009. ecvw09
[2] C. Farabet, C. Poulet, J. Y. Han, and Y. LeCun, “CNP: An FPGA-based Processor for Convolutional Networks”, in Proc. International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL’09), IEEE, Prague, 2009. fpl09
[1] C. Farabet, C. Poulet, J. Y. Han, and Y. LeCun, “An FPGA-based Processor for Convolutional Networks”, in Snowbird Learning Workshop, Clearwater FL, 2009.