Menu

Alexandre RAVET

Toulouse

En résumé

Je dispose de trois compétences principales, qui sont également mes centre d'intérêt techniques et scientifiques:

Le machine learning: développement théoriques et appliqués sous le framework bayésien ainsi que les modèles graphiques probabilistes. Plus particulièrement, j'ai adressé pendant ma thèse la problématique d'estimation d'état avec des modèles hétérogènes dans le temps, dans le but de compenser intelligemment les perturbations contextuelles sur les mesures capteurs. Egalement fervent défenseur des modèles non paramétriques et sparses de type RVM.
Plus d'informations sur mes travaux de recherche ici: http://homepages.laas.fr/aravet/

La robotique, de manière générale: de la gestion hardware, aux problématiques de la navigation autonome. Particulièrement: problématique de la perception (vision, reconnaissance, utilisation de mesures bruitées) et apprentissage par démonstration (Renforcement Inverse).

L'électronique embarquée: expérience marquée dans l’interfaçage hardware de capteurs et dispositifs de transmission de données (UART, USB, ZigBee, Bluetooth, DPRAM), drivers et BSP, cross-development, programmation sur plateformes à ressources limitées. Tout ce qui exige de savoir comment fonctionne la machine.

Mes compétences :
Machine Learning
Filtrage bayésien / estimation d'état
C
Systèmes embarqués
MATLAB
Probabilistic Graphical Models
C++

Entreprises

  • LAAS-CNRS , Toulouse - Doctorant

    Toulouse 2011 - 2015 * Thèse de doctorat: Extension et robustification des modèles de
    filtrage bayésien par la modélisation des perturbations contextuelles
    sur les mesures capteurs.
    * Machine learning - Approches bayésiennes et représentation graphique des
    systèmes (Probabilistic Graphical Models).
    * Apprentissage supervisé: modèles paramétriques et non-paramétriques pour
    la régression et la classification de données hétérogènes (Gaussian
    Processes, Relevance Vector Machine, Mixture of Experts)
    * Filtrage bayésien adaptatif. Approches multi-modèles. ;
    * Développement de modèles de réjection et d'adaptation du bruit d'observation
    dépendant du contexte.
    * Méthodes d'apprentissage à forte sparsification pour l'exploitation en ligne de
    modèles non-paramétriques.
    * Analyse de l'impact des méthodes d'apprentissage sur les performances et
    l'interprétation du modèle (génératif/discriminatif).
    * Application à l'estimation d'état sur quadrirotors. ;
    * Membre et organisateur du groupe d'intérêt sur le machine learning.
  • CEA-LIST - Ingénieur de recherche

    2009 - 2011 * Intégration hw/sw de capteurs embarqués pour l'identification et la localisation
    de sources radioactives.
    * Protocoles de transmission robustes sur ZigBee. ;
    * Optimisation et intégration d'algorithmes de navigation basés vision.
    * Tests en vol et démonstrations, maintenance de la pateforme drone.
    * Développement d'un système de tracking multi-cible basé laser
    * Développement mixte C embarqué / Matlab.
    * Système de localisation basé laser et ICP
  • Wavecom - Ingénieur R&D

    Issy les Moulineaux 2008 - 2009 * Conception et développement embarqué sur module HSDPA dédié au
    Machine to Machine (M2M)
    * Mise en place du protocole de communication inter-processeurs sur dpram. ;
    * Protocole de multiplexage CMUX (3GPP 27.010). ;
    * Émulation de driver SIM.

    Ateliers R. Stage de fin d'études
    Laumonier * Conception et développement sur plateforme embarquée sous

Formations

Réseau

Annuaire des membres :