Thèse Apprentissage et Aléatoire dans les Inégalités de Prophètes H/F

Institut Polytechnique de Paris École nationale de la statistique et de l'administration économique

Établissement : Institut Polytechnique de Paris École nationale de la statistique et de l'administration économique
École doctorale : Mathématiques Hadamard
Laboratoire de recherche : CREST - Centre de recherche en économie et statistique
Direction de la thèse : Vianney PERCHET ORCID 000000029333264X
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-09-01T23:59:59

Ce projet vise à établir la théorie et à concevoir des algorithmes de décision intégrant des prédictions d'IA aux algorithmes classiques. L'objectif est de les rendre plus performants quand les prédictions sont exactes, tout en garantissant leur fiabilité quand elles sont erronées. Plutôt que de justifier cela par les limites des systèmes d'IA de bout en bout, nous nous concentrons sur les aspects pratiques de cette intégration et sur l'évaluation de sa réussite.

Dans cette perspective, l'objectif est de développer et d'analyser l'apprentissage en exploitant les structures stochastiques de ce cadre, comme l'ont montré les premiers travaux du domaine.

Inégalités de prophètes