Le Bureau des affaires professorales de l’ÉTS est heureux d’annoncer l’entrée en poste du professeur Marco Pedersoli au Département de génie de la production automatisée.
Marco Pedersoli, 38 ans, travaille principalement sur les moyens d’améliorer le processus d’apprentissage machine, notamment en ce qui a trait aux images. Aujourd’hui, avec les médias sociaux en particulier, le nombre de données disponibles sous forme de texte mais aussi audio et vidéo augmente de façon exponentielle. L’apprentissage machine a encore besoin d’annotations pour chaque donnée pour progresser. Or, produire ces annotations coûte cher car elles demandent beaucoup de travail d’experts humains, qui n’arrivent pas à faire face à la masse croissante de données. La recherche de Marc Pedersoli vise donc à trouver des méthodes d’apprentissage qui nécessitent le moins d’annotations possible.
Nouvellement en poste à l’ÉTS, Marco Pedersoli, de nationalité italienne, a obtenu son baccalauréat en génie électronique à l’Université de Brescia, en Italie. Il a ensuite beaucoup voyagé en Europe pour poursuivre ses études. Il a fait une maîtrise et un doctorat à Barcelone sur la vision artificielle et la reconnaissance des objets, très utilisée pour les systèmes de conduite automatique, l’évitement de piétons, la reconnaissance et l’identification de visages, etc.
Puis, il a réalisé deux post-doctorats en Belgique et en France. Le premier, qui a duré trois ans à l’Université catholique de Louvain (KU Leuven), portait sur la reconnaissance des poses humaines (human pose estimation) et l’apprentissage machine faiblement supervisé. Le second, effectué dans un groupe de recherche spécialisé dans la reconnaissance de données et la récupération d’images et de vidéos, à l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA) à Grenoble, était axé sur la description automatique d’images.
Parallèlement à ce parcours universitaire, Marco Pedersoli a enseigné à l’Université de Barcelone et à KU Leuven en Belgique, tout en suivant plusieurs étudiants dans leurs travaux de maîtrise et de doctorat. Marco Pedersoli a également travaillé sur un projet de recherche qui a mené à la création d’une entreprise, Visual Tagging, orientée vers l’achat de produits en fonction de ce que les internautes aiment et regardent sur une vidéo ou un film.
À l’ÉTS, Marco Pedersoli enseignera aux étudiants à partir de septembre prochain. Sur le plan de la recherche, il va notamment pouvoir collaborer avec le Laboratoire d’imagerie, de vision et d’intelligence artificielle (LIVIA) et le Laboratoire de commande et de robotique (CoRo).
Ses axes de recherche au sein de l’ETS se déclinent en trois thèmes.
Apprentissage profond (deep learning) avec des annotations réduites
Marco Pedersoli travaillera sur l’apprentissage faiblement ou semi-supervisé. Tandis que l’apprentissage machine exige une annotation explicative pour chaque donnée, le chercheur se concentre sur les moyens permettant de réduire la portion nécessaire d’annotations ou d’apprendre avec des annotations simplifiées.
L’apprentissage par exploration
L’apprentissage par exploration est une voie à approfondir pour contourner la nécessité d’avoir des annotations pour chaque donnée. Cette méthode ressemble à ce que font les parents avec leurs jeunes enfants quand ils désignent une chose et la nomment pour leur apprendre à parler. L’algorithme pourrait valider ou invalider la réponse en fonction de l’expérience.
Réduire les besoins informatiques (Computational savings)
L’apprentissage profond utilise beaucoup d’électricité, de nombreux de processeurs puissants et une grande quantité de mémoire, etc. Le chercheur souhaite trouver des solutions pour réduire ces coûts afin d’être plus efficace.
Les domaines de recherche de Marco Pedersoli et les applications possibles pour l’industrie correspondent tout à fait aux besoins actuels des entreprises et complètent parfaitement les expertises et projets de recherche en cours à l’ÉTS.
Au nom du Bureau des affaires professorales et de toute la communauté de l’ÉTS, nous lui souhaitons la plus cordiale des bienvenues.
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Caroline Chartrand | Directrice Bureau des affaires professorales Emmanuelle Berthou | Agente d’information |
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