Quentin Garrido, Doctorant à ESIEE Paris, reçoit un "Outstanding paper honorable mention”

L’ICLR est le premier rassemblement international de professionnels dédiés à l'avancement de la branche de l'intelligence artificielle appelée apprentissage des représentations, mais aussi pour l'apprentissage profond en général. Lors de cette édition 2023, environ 5 000 papiers ont été soumis, 1 500 acceptés, et 9 ont été primés.

Un article particulièrement remarqué

Son article, intitulé "On the duality between contrastive and non-contrastive self-supervised learning", a été primé pour son excellente clarté, sa perspicacité, sa créativité et son potentiel d'impact durable.

Quentin Garrido a coécrit cet article avec Yubei Chen , Adrien Bardes , Laurent Najman et Yann LeCun.

En quelques lignes

La source de l'efficacité déraisonnable des méthodes d'apprentissage auto-supervisé est sous-interrogée, et en particulier il existe des familles/lignées distinctes de méthodes qui semblent n'avoir rien en commun mais fonctionnent de manière similaire dans la pratique. Cet article montre qu'elles ont quelque chose de non évident en commun.

Citation d'un membre du comité de sélection : "Je pense que ceci devrait être lu par toute personne travaillant sérieusement sur l'apprentissage non supervisé. "

Un parcours remarquable à ESIEE Paris

Quentin Garrido a également reçu le prix "Ian Lawson Van Toch Memorial Award for Outstanding Student Paper" à la conférence ISMB 2022 pour les recherches en biologie computationnelle qu'il a effectuées dans le cadre de sa 4e année à ESIEE Paris.

Il prépare à présent un doctorat chez META (Facebook), sous la supervision de :

• Laurent Najman, enseignant-chercheur à ESIEE Paris, spécialiste de l’intelligence artificielle
• Yann LeCun, Directeur scientifique de l’intelligence artificielle chez Meta (Facebook) et Professeur à l’université de New York, diplômé ESIEE Paris 83, Prix Turing 2019