Gabriel PeyréCNRS senior researcher at DMA

Directeur de recherche en intelligence artificielle au Département de mathématiques et applications de l’École normale supérieure1  et spécialiste en science des données.

" Je travaille sur la théorie du transport optimal et ses applications à l’imagerie et l’apprentissage machine. Formulé par le mathématicien Gaspard Monge au XVIIIe siècle, le transport optimal cherche le moyen le plus économique pour transporter des objets entre un ensemble de points de départ et de points d’arrivée. De façon surprenante, il est maintenant au cœur de l’entraînement des réseaux de neurones en intelligence artificielle. Je ne l’utilise pas pour minimiser mes temps de trajet, mais plutôt pour permettre aux images générées par des réseaux de neurones d’être les plus proches possible des vraies images d’une base de données. Avec mon équipe, nous analysons théoriquement de nouvelles méthodes issues du transport optimal et nous développons des algorithmes de calcul performants pour résoudre ces problèmes. "

• 1CNRS/ENS-PSL