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Isabelle Guyon

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Isabelle Guyon

Naissance (63 ans)
Paris (France)
Nationalité Française, Suisse, Américaine
Domaines Intelligence artificielle
Institutions Université Pierre-et-Marie-Curie (doctorante), Laboratoires Bell (post-doctorante et chercheuse), Université Paris-Saclay (Professeur titulaire)
Diplôme ESPCI
Directeur de thèse Gérard Dreyfus
Renommée pour Machine à vecteurs de support
Distinctions Frontiers of Knowledge Awards, AMIA Fellow
Site www.clopinet.com/isabelle

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Isabelle Guyon, née le à Paris, est une chercheuse en intelligence artificielle de nationalités française, suisse et américaine[1]. Elle est considérée comme l’une des pionnières du domaine[2], notamment grâce à sa contribution aux machines à vecteurs de support[3]. Elle est professeur titulaire de la chaire Big Data à l’Université Paris-Saclay[4].

Biographie

Diplômée de l’ESPCI en 1985[5], elle rejoint le laboratoire de Gérard Dreyfus à l’Université Pierre-et-Marie-Curie afin d’y effectuer son doctorat sur l’architecture et l’apprentissage des réseaux de neurones[6],[7].

Isabelle Guyon soutient sa thèse en 1988 et est recrutée l’année suivante aux laboratoires Bell d'AT&T, d’abord en tant que post-doc, puis en tant que responsable de recherche[8]. Elle y reste pendant 6 ans, où elle explore différents domaines de recherche allant des réseaux de neurones aux algorithmes de reconnaissance de formes et à la théorie de l’apprentissage (en), avec pour application majeure la reconnaissance de l'écriture manuscrite[8]. Elle collabore notamment avec Yann LeCun, Léon Bottou, Vladimir Vapnik, Corinna Cortes, Yoshua Bengio, Patrice Simard, et y rencontre son futur mari, Bernhard Boser[1],[3].

En 1996, Isabelle Guyon quitte les laboratoires Bell et élève ses enfants à Berkeley, en Californie[1]. Elle crée alors sa propre entreprise de conseil en apprentissage automatique, Clopinet[9]. Elle s’intéresse aux applications médicales, et utilise ses travaux précédents pour classifier les gènes responsables de différents types de cancers[10].

Depuis 2003, Isabelle Guyon organise régulièrement des compétitions en science des données afin de stimuler la recherche dans ce domaine[3],[11]. Elle fonde, en 2011, ChaLearn[11], une organisation à but non lucratif qui anime et gère ses compétitions. Elle préside le programme de NeurIPS 2016[12] et devient présidente générale de NeurIPS en 2017[13]. Elle est également éditrice associée du Journal of Machine Learning Research[14] et de Series: Challenges in Machine Learning[15]. Elle est membre du European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (en)[16].

En 2016, Isabelle Guyon rentre en France pour présider la Chaire d’enseignement en Big data entre l’Université Paris-Saclay et l’INRIA[4]. Elle travaille en particulier dans le groupe TAU (TAckling the Underspecified) du Laboratoire de recherche en informatique[17].

Avec Bernhard Schölkopf et Vladimir Vapnik, elle reçoit en 2020 le prix Frontier of Knowledge pour ses travaux en intelligence artificielle[3].

Travaux

Isabelle Guyon a travaillé dans de nombreux domaines de l’apprentissage automatique, dont les réseaux de neurones, les machines à vecteur de support, la sélection de caractéristique et l’application de l'apprentissage automatique à la biologie.

Machines à vecteur de support

Parmi ses contributions les plus notables se trouvent l’invention des machines à vecteur de support en 1992, avec Bernhard Boser et Vladimir Vapnik[18]. Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage supervisé, comparable aux réseaux de neurones ou aux arbres de décision, qui est rapidement devenu une méthode classique en apprentissage automatique. Les machines à vecteur de support ont notamment contribué à la popularisation des méthodes à noyau.

Réseaux de neurones

Pendant ses années aux laboratoires Bell, Isabelle Guyon a participé à de nombreux projets sur les réseaux de neurones. Elle a co-écrit les premières publications sur l’utilisation des réseaux de neurones pour reconnaître les chiffres manuscrits en utilisant la base de données MNIST[19]. Elle a également co-inventé les réseaux de neurones siamois, algorithme d’apprentissage de similarités utilisé pour la reconnaissance d’objets, de visages ou de signatures[10].

Machine learning pour la biologie

Isabelle Guyon est l’auteure de nombreux travaux à l’intersection de la biologie (recherche sur le cancer et génomique) et de l’intelligence artificielle. Elle a notamment introduit l’utilisation de machines à vecteur de support pour déterminer la présence de cancer chez un individu en utilisant ses gènes[20].

Compétitions en machine learning

Par l’intermédiaire de son organisme à but non-lucratif ChaLearn, Isabelle Guyon a organisé et dirigé des compétitions ouvertes à tous pour résoudre des problèmes ouverts d’apprentissage automatique[11], dont la vision par ordinateur[21], les neurosciences[22], la physique des particules[23], la sélection de caractéristique[24] et le machine learning automatique (en)[25]. La plupart des compétitions organisées par ChaLearn ont donné lieu à des publications, dont on trouve parmi les plus citées:

  • Guyon et al., Result analysis of the NIPS 2003 feature selection challenge, Advances in neural information processing systems, 2005, lien
  • Escalera et al., ChaLearn Looking at People Challenge 2014: Dataset and Results, Computer Vision - ECCV 2014 Workshops, Springer International Publishing, 2014, lien
  • Guyon et al., A brief Review of the ChaLearn AutoML Challenge, JMLR: Workshop and Conference Proceedings 64:21-30, 2016, lien
  • Adam-Bourdario et al., The Higgs boson machine learning challenge, JMLR: Workshop and Conference Proceedings 42:19-55, 2015, lien

Vie privée

Elle est mariée à Bernhard Boser, professeur à UC Berkeley[26]. Elle a deux jumeaux et une fille, tous les trois ayant effectué des études scientifiques[27]. Isabelle Guyon a trois nationalités: française de naissance, suisse par mariage et américaine par naturalisation[1].

Distinctions

Publications

  • Bernhard Boser, Isabelle Guyon and Vladmir Vapnik, A training algorithm for optimal margin classifiers, Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory, 1992, doi:10.1145/130385.130401
  • Jane Bromley, Isabelle Guyon, Yann LeCun, Eduard Säckinger and Roopak Shah, Signature verification using a" siamese" time delay neural network, Advances in Neural Information Processing Systems, 1994, doi: 10.5555/2987189.2987282
  • Isabelle Guyon and André Elisseeff, An introduction to variable and feature selection, Journal of Machine Learning Research, 2003, doi: 10.5555/944919.944968
  • Isabelle Guyon, Jason Weston, Stephen Barnhill and Vladimir Vapnik, Gene selection for cancer classification using support vector machines, Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, 2002, doi: 10.1023/A:1012487302797

Références

  1. ↑ a b c et d David Larousserie, « Isabelle Guyon veut démocratiser l’intelligence artificielle », Le Monde.fr,‎ (lire en ligne, consulté le )
  2. ↑ « Pionnière : Isabelle Guyon, professeur à l’université de Paris-Saclay - Technos et Innovations », L'Usine Nouvelle,‎ (lire en ligne, consulté le )
  3. ↑ a b c d et e (en) « Isabelle Guyon », sur FBBVA (consulté le )
  4. ↑ a et b vmeder, « Des algorithmes qui apprennent et classent : le travail d’Isabelle Guyon récompensé », sur Université Paris-Saclay, (consulté le )
  5. ↑ ESPCI Alumnis, « Isabelle Boser (née Guyon), ingénieure de la 100ème promotion », sur https://www.espci.org/ (consulté le )
  6. ↑ Isabelle Guyon, Réseaux de neurones pour la reconnaissance des formes : architectures et apprentissage,
  7. ↑ (en) « Home Page - Gérard Dreyfus », sur www.neurones.espci.fr (consulté le )
  8. ↑ a et b (en) Patrick S. P. Wang et Isabelle Guyon, Advances In Pattern Recognition Systems Using Neural Network Technologies, World Scientific, (ISBN 978-981-4611-81-7, lire en ligne)
  9. ↑ (en) Isabelle Guyon, « ClopiNet: Isabelle Guyon 's consulting company », sur http://www.clopinet.com/ (consulté le )
  10. ↑ a et b Jane Bromley, Isabelle Guyon, Yann LeCun et Eduard Säckinger, « Signature Verification using a "Siamese" Time Delay Neural Network », dans Advances in Neural Information Processing Systems 6, Morgan-Kaufmann, (lire en ligne), p. 737–744
  11. ↑ a b et c (en) « Chalearn: Challenges in Machine Learning », sur http://www.chalearn.org (consulté le )
  12. ↑ (en) « NeurIPS 2016: Committees », sur https://neurips.cc/ (consulté le )
  13. ↑ (en) « NeurIPS 2017: Committees », sur https://neurips.cc (consulté le )
  14. ↑ (en) « Journal of Machine Learning Research: Editorial Board », sur http://www.jmlr.org/ (consulté le )
  15. ↑ (en) « Series: Challenges in Machine Learning », sur http://www.mtome.com (consulté le )
  16. ↑ (en) « Membres d'ELLIS », sur https://ellis.eu/
  17. ↑ « TikiWiki | People », sur tao.lri.fr (consulté le )
  18. ↑ (en) « A training algorithm for optimal margin classifiers | Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory », sur dl.acm.org (DOI 10.1145/130385.130401, consulté le )
  19. ↑ L. Bottou, C. Cortes, J.S. Denker et H. Drucker, « Comparison of classifier methods: a case study in handwritten digit recognition », Proceedings of the 12th IAPR International Conference on Pattern Recognition, Vol. 3 - Conference C: Signal Processing (Cat. No.94CH3440-5), vol. 2,‎ , p. 77–82 vol.2 (DOI 10.1109/ICPR.1994.576879, lire en ligne, consulté le )
  20. ↑ (en) Isabelle Guyon, Jason Weston, Stephen Barnhill et Vladimir Vapnik, « Gene Selection for Cancer Classification using Support Vector Machines », Machine Learning, vol. 46, no 1,‎ , p. 389–422 (ISSN 1573-0565, DOI 10.1023/A:1012487302797, lire en ligne, consulté le )
  21. ↑ (en) « Looking at people: Chalearn workshop series » (consulté le )
  22. ↑ (en) Neural Connectomics Challenge, Springer International Publishing, coll. « The Springer Series on Challenges in Machine Learning », (ISBN 978-3-319-53069-7, lire en ligne)
  23. ↑ (en) « NIPS 2014 workshop: high-energy particle physics », (consulté le )
  24. ↑ (en) Feature Extraction: Foundations and Applications, Springer-Verlag, coll. « Studies in Fuzziness and Soft Computing », (ISBN 978-3-540-35487-1, lire en ligne)
  25. ↑ (en) Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges, Springer International Publishing, coll. « The Springer Series on Challenges in Machine Learning », (ISBN 978-3-030-05317-8, lire en ligne), chap. 10
  26. ↑ « Bernhard Boser | EECS at UC Berkeley », sur www2.eecs.berkeley.edu (consulté le )
  27. ↑ (en-US) Yasmin Anwar et Media Relations| May 11, « Rejection turned out great for Berkeley’s top graduating senior », sur Berkeley News, (consulté le )
  28. ↑ « Isabelle Guyon, PhD, FACMI | AMIA », sur www.amia.org (consulté le )

Voir aussi

Articles connexes

Liens externes

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