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Curriculum Vitæ : Lilian Besson

Je suis Lilian Besson, un ancien élève en Mathématiques et Informatique à l'ENS de Cachan. Je suis un programmeur passionné, défenseur du mouvement open-source et un jeune chercheur en apprentissage statistique, théorie de l'apprentissage machine et radio intelligente.

En 2016-2017 et pour les deux prochaines années :

J'ai commencé ma thèse de doctorat à CentraleSupélec (Équipe SCEE, Laboratoire IETR) à Rennes (France), avec Christophe Moy et Emilie Kaufmann (Inria, Équipe SequeL, Laboratoire CRIStAL, à Lille). Ma thèse porte sur les modèles de bandits multi-bras multi-joueurs appliqués aux radio-télécommunications, en particulier à des problèmes liés à l'Internet des Objets (IoT).
Et j'enseigne l'informatique théorique à l'ENS Rennes (pour la classe de préparation à l'agrégation, niveau M2) et à l'ENSAI (cours de complexité et calculabilté, niveau L3).

Communication dans un congrès4 documents

Lilian Besson, Remi Bonnefoi, Christophe Moy. GNU Radio Implementation of MALIN: "Multi-Armed bandits Learning for Internet-of-things Networks". IEEE WCNC 2019 - IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Apr 2019, Marrakech, Morocco. 〈https://wcnc2019.ieee-wcnc.org/〉. 〈hal-02006825〉
Lilian Besson, Emilie Kaufmann, Christophe Moy. Aggregation of Multi-Armed Bandits Learning Algorithms for Opportunistic Spectrum Access. IEEE WCNC - IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Apr 2018, Barcelona, Spain. 〈http://wcnc2018.ieee-wcnc.org/〉. 〈10.1109/wcnc.2018.8377070〉. 〈hal-01705292〉
Lilian Besson, Emilie Kaufmann. Multi-Player Bandits Revisited. Algorithmic Learning Theory, Apr 2018, Lanzarote, Spain. 2018, 〈http://www.cs.cornell.edu/conferences/alt2018/〉. 〈hal-01629733v2〉
Rémi Bonnefoi, Lilian Besson, Christophe Moy, Emilie Kaufmann, Jacques Palicot. Multi-Armed Bandit Learning in IoT Networks: Learning helps even in non-stationary settings. CROWNCOM 2017 - 12th EAI International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks, Sep 2017, Lisbon, Portugal. 228, pp.173-185, 2018, Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. 〈http://crowncom.org/2017/〉. 〈10.1007/978-3-319-76207-4_15〉. 〈hal-01575419v2〉

Poster3 documents

Lilian Besson. Multi-Player Bandits Revisited. Séminaire « IETR : Interagir Evaluer Transmettre Réunir », Jun 2018, Vannes, France. 〈hal-02013847〉
Remi Bonnefoi, Lilian Besson, Christophe Moy. Multi-Armed bandit Learning in Iot Networks (MALIN). ICT2018 - 25th International Conference on Telecommunications, Jun 2018, Saint-Malo, France. 〈http://ict-2018.org/demos/〉. 〈hal-02013866〉
Remi Bonnefoi, Lilian Besson. Multi-Armed Bandit Learning in IoT Networks. Journée des Doctorants de l'IETR, Jul 2017, Rennes, France. 〈hal-02013839〉

Pré-publication, Document de travail3 documents

Lilian Besson, Emilie Kaufmann. The Generalized Likelihood Ratio Test meets klUCB: an Improved Algorithm for Piece-Wise Non-Stationary Bandits. 2019. 〈hal-02006471〉
Lilian Besson. SMPyBandits: an Experimental Framework for Single and Multi-Players Multi-Arms Bandits Algorithms in Python. 2018. 〈hal-01840022〉
Lilian Besson, Emilie Kaufmann. What Doubling Tricks Can and Can't Do for Multi-Armed Bandits. 2018. 〈hal-01736357〉

Cours1 document

Pierre Haessig, Lilian Besson. Julia, my new friend for computing and optimization?. Master. France. 2018. 〈cel-01830248〉

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