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European Research Council 2016

13/12/2016

Francis Bach, lauréat d’une ERC Consolidator Grant 2016

Francis Bach - © Inria / photo C. Morel

Francis Bach, responsable de l’équipe-projet Sierra au centre Inria de Paris vient de remporter une bourse ERC (European Research Council ) Consolidator Grant 2016. Son domaine de prédilection ? Le Machine Learning , ou l’apprentissage statistique. À la frontière entre les mathématiques, l’informatique et les statistiques, il permet d’optimiser le traitement de données numériques de très grande taille.

Expliquez-nous en quoi consiste votre projet de recherche chez Inria ?

Cela fait une dizaine d’années que je travaille à Inria, dans une équipe commune avec l’ENS et le CNRS sur l’apprentissage statistique, ou le machine learning , une sous-branche de l’Intelligence Artificielle. Il s’agit de développer des méthodes de traitement automatisé de données numériques de très grande taille. Dans le machine learning , nous regardons le passé pour mieux prédire l’avenir. À partir de très nombreuses données d’entrée, nous essayons de déduire des règles et de produire un système prédictif. Avec la démultiplication des machines, les algorithmes deviennent parfois lents. Notre but, est de faire en sorte que ces algorithmes soient plus rapides dans cet environnement distribué (sur plusieurs machines) et surtout qu’ils donnent des prédictions pertinentes. Nous cherchons un compromis entre la rapidité du temps de calcul et la justesse de la prédiction. Nous voulons aussi faire en sorte que les méthodes algorithmiques que nous mettons au point soient utilisées partout dans le monde. C’est pourquoi nous créons du code en open source , pour que les gens utilisent nos méthodes algorithmiques dans leur domaine, que ce soit l’informatique, la vision, etc…

Vous avez été récompensé cette année par une bourse ERC. Pour quel projet avez-vous obtenu cette bourse ?

Il s’agit du projet Sequoia, qui traite de la vitesse des algorithmes et de la pertinence du résultat à partir de nombreuses machines et de données non-structurées. Nous avons aujourd’hui des problèmes très grands et mal posés. Le but est de créer des sous-problèmes bien formulés et de les résoudre.

Quel a été le déclic qui vous a donné envie de vous lancer dans ce projet ?

Ce qui me plaît dans le machine learning , c’est que c’est une discipline en interaction avec beaucoup d’autres comme les statistiques, les mathématiques, mais aussi le langage ou la vision. De ce fait, le travail avec mes autres collègues est important. Et puis, c’est très intéressant de voir le lien entre les maths et la vie réelle. Je passe de la théorie à l’application et c’est ce qui me plaît.

Qu’est-ce que cette bourse représente pour vous ?

Elle représente une nouvelle étape (ndlr : la première a été obtenue en 2009). C’est une reconnaissance académique assez forte, importante pour la carrière. Et surtout, l’ERC permet d’obtenir un financement important pour nos travaux de recherche. Nous n’avons plus besoin de se soucier de l’aspect financier, et c’est une bonne chose. Et même si la bourse est décernée à titre personnel, elle récompense le travail de toute une équipe. Nous ne sommes pas tout seuls. D’ailleurs j’ai été très entouré par mes proches collègues et le centre Inria de Paris qui m’ont aidé à travailler sur le dossier ERC. Ils m’ont épaulé pour décrire un projet rigoureux et ambitieux. Cet entourage professionnel est très important.

Comment allez-vous employer cette bourse ?

Nous allons déjà recruter des étudiants et des post-doctorants pour renforcer l’équipe actuelle. Car nous aurons besoin de main d’œuvre pour travailler sur le projet Séquoia pendant cinq ans. Nous espérons recruter sept personnes. Et puis, nous allons aussi nous équiper en machines. Nous devons travailler sur les machines que les gens utilisent. Il faut pouvoir tester les algorithmes en conditions réelles, sur les mêmes architectures que les utilisateurs finaux, ou sur le cloud .

Avez-vous d’autres pistes de recherche que vous voudriez explorer dans l’avenir ?

Je n’ai pas de plan stratégique au-delà de cinq ans, tout va dépendre de ce que font les autres chercheurs et comment les choses bougent d’ici-là. Et puis ce sera aussi une question de rencontres professionnelles sûrement.

Cinq dates clés dans le parcours de Francis Bach

  • 2005 :  Doctorat en Informatique à l’Université de Berkeley en Californie.
  • 2007 :  Intègre Inria.
  • 2009 :  Obtention de sa première bourse ERC Starting Grant .
  • 2011 :  Création de son équipe de recherche (environ vingt personnes) à la suite de sa première ERC.
  • 2012 :  Prix Inria du jeune chercheur.
  • 2016 :  Deuxième bourse ERC Consolidator Grant .

Mots-clés : Francis Bach Sierra Consolidator Grant 2016 ERC Europe

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