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2017  

Marco Pedersoli

Un nouveau professeur se joint au Département de génie de la production automatisée

28 mars 2017
Marco Pedersoli, nouveau professeur-chercheur
au Département de génie de la production automatisée.
Les médias sociaux fournissent aujourd'hui des données en quantité exponentielle. Et ces données se présentent sous plusieurs formes : texte, audio et vidéo. Pour être en mesure de progresser, l’apprentissage machine doit encore annoter chacune de ces données. Et comme la production de ces annotations s'appuie sur des experts, celles-ci coûtent cher. De plus, ces experts arrivent difficilement à faire face à la masse croissante de données.

Marc Pedersoli, qui vient tout juste de joindre les rangs de l'ÉTS en tant que professeur-chercheur,  se penchera sur les moyens d'améliorer le processus d'apprentissage machine, plus particulièrement du côté des images. Il tentera de concevoir des méthodes d’apprentissage qui nécessiteront le moins d’annotations possible.

Son parcours 

Marco Pedersoli a obtenu un baccalauréat en génie électronique à l’Université de Brescia, en Italie, d'où il est originaire. Ses études l'ont ensuite fait beaucoup voyager en Europe. Il a tout d'abord réalisé une maîtrise et un doctorat à Barcelone sur la vision artificielle et la reconnaissance des objets, très utilisées pour les systèmes de conduite automatique, l’évitement de piétons, la reconnaissance et l’identification de visages, etc.

Il a ensuite réalisé deux postdoctorats, l'un en Belgique et l'autre en France. Le premier portait sur la reconnaissance des poses humaines (human pose estimation) et l’apprentissage machine faiblement supervisé. Le second était axé sur la description automatique d’images.

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.

Il a également travaillé à un projet de recherche qui a résulté en la création d’une entreprise. Appelée Visual Tagging, cette entreprise permet d'analyser le marché à partir d'images ou de films qui ont été vus ou aimés par les internautes. 

Marco Pedersoli enseignera à l'ÉTS à partir de septembre prochain. Il collaborera avec le Laboratoire d’imagerie, de vision et d’intelligence artificielle (LIVIA) ainsi qu'avec le Laboratoire de commande et de robotique (CoRo).

Ses axes de recherche 

Ils se déclinent en trois axes :

  • Apprentissage profond (deep learning) avec des annotations réduites -  Marco Pedersoli travaillera sur l’apprentissage faiblement ou semi-supervisé. Comme l’apprentissage machine exige actuellement une annotation explicative pour chacune des données, le chercheur se penchera sur des moyens qui permettront de réduire les annotations ou de les simplifier.
     
  • L’apprentissage par exploration - L’apprentissage par exploration pourrait contourner la nécessité d’avoir des annotations pour toutes les données. 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) - Apprentissage profond (deep learning) avec des annotations réduites.



Pour en savoir plus :

Visual tagging


Pour information
Service des communications ÉTS
Chantal Crevier
514 396-8800, poste 7893

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