Axes de recherche
Analyse et synthèse de données visuelles
IA générative et prédictive.
Modélisation et explicabilité
Modélisation de données hautement non linéaires, machine learning, deep learning, interprétabilité.
Neurosciences cognitives
Perception visuelle, attractivité des visages, cognition sociale.
Parcours académique
Publications récentes
Communications en congrès
2024 · Conférence internationale de biologie évolutive
2024 · Atelier IA en écologie — Ecostats
2022, 2023 · Orateur invité
2024 · Soutenance de thèse
Reproductibilité
Code et protocoles scientifiques publics
Une sélection de dépôts permettant d’examiner directement les méthodes, les analyses et les limites documentées.
Sparsité des réseaux et jugements esthétiques
Scripts Python et R associés à l’article publié dans PLOS Computational Biology. Voir le dépôt GitHub.
Facteurs précoces et démence dans SHARE
Pipeline Python/R reproductible avec tests synthétiques ; les microdonnées SHARE et les labels privés ne sont pas publiés. Voir le dépôt GitHub.
Modélisation prédictive des hallucinations
Miroir public daté du protocole d’analyse et des critères de falsification ; le dépôt de développement reste privé. Voir le dépôt GitHub.
Contact
Pour une collaboration scientifique, une conférence, une formation ou une discussion autour de mes travaux.