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Laurent Charlin

Laurent Charlin est un professeur adjoint au département des sciences de la décision à HEC Montréal. Ses champs d’intérêt sont l’apprentissage automatique (machine learning) et en particulier les modèles probabilistes générateurs pour la prise de décision. Plusieurs de ses contributions portent sur ces méthodes appliquées aux systèmes de recommandations.

Le Toronto Paper Matching System (TPMS), qu’il a codéveloppé, est un système ayant pour but d’aider les organisateurs de conférences à apparier les soumissions d’articles aux relecteurs de la conférence. Depuis plusieurs années ce système est utilisé mondialement par les plus importantes conférences en apprentissage statistique et en vision artificielle.

Laurent a obtenu un diplôme d’ingénieur de l’École Polytechnique de Montréal, une maîtrise de l’Université de Waterloo et un doctorat de l’Université de Toronto. Il a aussi poursuivi des études postdoctorales aux universités Princeton et Columbia ainsi qu’à l’Université McGill.

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