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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 congrès3 documents

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〉
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/〉. 〈hal-01705292〉
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. 〈http://crowncom.org/2017/〉. 〈hal-01575419〉

Pré-publication, Document de travail1 document

Lilian Besson, Emilie Kaufmann. What Doubling Tricks Can and Can't Do for Multi-Armed Bandits. 2018. 〈hal-01736357〉

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