Paul Barde

Je suis un candidat au doctorat co-supervisé par Derek Nowrouzezahrai et Christopher Pal.

Je travaille sur l’apprentissage par renforcement, en particulier sur des problèmes multi-agents (défis de coordination, interfaces cerveau-ordinateur) et j’aime exploiter des données lorsqu’elles sont disponibles (approches d’apprentissage hors ligne, par imitation et basées sur des modèles).

Mon objectif de recherche est d’exploiter la modélisation basée sur les agents pour construire des outils de simulation qui peuvent nous aider à prendre des décisions complexes. Je suis particulièrement intéressé par l’application de ces outils à la conservation de la biodiversité.

J’ai une formation universitaire multidisciplinaire. Je suis titulaire d’un BSc et d’un MSc en ingénierie mécanique de l’EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) où je me suis spécialisé dans la méchanique des fluides et la simulation numérique. J’ai également obtenu un diplôme en science des données et de la décision à l’ISAE-Supaero (Institut supérieur de l’aéronautique et de l’espace), avec une spécialisation en robotique et systèmes autonomes.

Pendant mon doctorat, j’ai travaillé à Ubisoft La Forge avec Olivier Delalleau, à l’INRIA (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique) avec Pierre-Yves Oudeyer, et plus récemment à FAIR (Meta Fundamental AI Research) avec Amy Zhang.