Chercheur en IA générative
Je construis des modèles génératifs qui sortent du laboratoire : diffusion et GANs pour les cartes radio, transformers pour la traduction peu dotée, modèles séquentiels pour la mobilité.
Travaux choisis
Langage
Un corpus parallèle de 67k paires annotées en qualité pour une langue quasi absente des données exploitables, publié ouvertement et à Findings of ACL 2026.
Vision
Modèles cGAN, diffusion et ResUNet informé par la physique prédisant la couverture Wi-Fi depuis un plan, en remplacement du lancer de rayons. Brevet déposé ; Top 5 au Grand Challenge ICASSP 2025.
Séquences
Modèles génératifs à base de transformers produisant des trajectoires de mobilité réalistes, permettant d'exploiter la donnée opérateur sans exposer d'abonnés réels.
Récent
Construction et publication d'un corpus français↔bambara de 67k paires annotées en qualité, démontrant qu'en traduction très peu dotée le filtrage par qualité surpasse l'augmentation du volume brut. +3–4 BLEU, confirmé par évaluation humaine.
Relecture
AAAI 2027NeurIPS 2026Je suis toujours heureux d'échanger sur la modélisation générative, le TAL peu doté ou des opportunités en recherche. Le plus rapide reste l'e-mail.