Ce groupe développe des méthodes d’optimisation et d’apprentissage automatique pour l’analyse et le traitement de données complexes. Les thématiques incluent l’optimisation convexe et non convexe, la reconstruction de signaux, l’apprentissage supervisé et non supervisé, la robustesse face au bruit, et les applications aux systèmes dynamiques et aux réseaux.
Les recherches s’articulent à la fois autour de contributions théoriques et de développements algorithmiques visant des applications concrètes.
Membres :
- Marc Castella
- Clément Fernandes
- Baptiste Goujaud
- Yohan Petetin
- Sholom Schechtman (responsable de groupe)
