Cédric Févotte, lauréat d’une ERC pour son projet "Factory"

Cédric Févotte, directeur de recherche au CNRS, spécialiste du traitement statistique du signal et de l'apprentissage automatique, lauréat des « Consolidators grants » 2015, rejoint cette année l'équipe Signal & Communications de l’Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), site INP-ENSEEIHT, pour y coordonner le projet "FACTORY" sur les nouveaux paradigmes pour l’estimation de facteurs latents.

 

 

 

 

 

 

Le projet Factory :

Ce projet a pour but d'analyser des données matricielles, c’est-à-dire qui peuvent être organisées et stockées dans un tableau, il est souvent nécessaire de les décomposer en deux sous-tableaux dits « facteurs ». Les approches existantes trouvent souvent leurs limitations dans l’utilisation d’hypothèses statistiques simplificatrices ou encore dans l’utilisation de pré-traitements des données. Cédric Févotte ambitionne de lever ces verrous dans le cadre de son projet FACTORY (New paradigms for latent factor estimation).

Le concept de décomposition ou « factorisation » matricielle est utile dans plusieurs contextes d’analyse de données. Une première application est la réduction de dimension, liée en particulier au contexte du Big Data, et qui consiste à faire ressortir des informations clés d’un tableau de très grandes dimensions, afin d’en faciliter la manipulation. Une autre application est l’interpolation, qui consiste à compléter un tableau « à trous ». Un fournisseur de vidéos à la demande peut par exemple utiliser ce type d’analyse pour recommander des films sur la base des notes données par les utilisateurs aux films qu’ils ont déjà vus. Enfin, la factorisation de matrices intervient souvent en séparation de sources. En traitement du signal audio par exemple, elle peut servir à la décomposition de spectrogrammes en contexte de restauration et remastering musical.

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