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Biographie courte


Après un diplôme d'ingénieur à l'ENSIIE (anciennement sous la tutelle du CNAM) à Evry, j'ai effectué un DEA (Master) de Sciences Cognitives puis une thèse entre l'Université Pierre et Marie Curie et le Collège de France dirigée par Agnès Guillot et Sidney I. Wiener. Cette thèse a porté 1) d'une part, sur l'étude des mécanismes du cerveau qui permettent aux mammifères de se représenter l'espace, d'y naviguer, de choisir leurs actions à entreprendre et d'apprendre par essai-erreur à adapter ce choix à l'environnement ; 2) d'autre part, sur la conception, en s'inspirant de ces mécanismes, d'algorithmes permettant aux robots de faire preuve de plus d'adaptativité et d'autonomie dans des environnements changeants. En 2008, j'ai effectué un séjour au Japon dans le laboratoire de Kenji Doya à Okinawa Institute of Science and Technology. Puis j'ai effectué un post-doctorat à l'INSERM à Lyon, où mes travaux étaient à l'interface entre l'équipe de neurophysiologie d'Emmanuel Procyk, et l'équipe de modélisation et robotique de Peter F. Dominey.

Depuis 2010, je suis chargé de recherches au CNRS, affecté à l'Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR UMR 7222) au sein de l'Université Pierre et Marie Curie (UPMC) - Paris 6. J'ai obtenu mon Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) en Biologie à l'UPMC le 6 mai 2014.


Article dans une revue22 documents

  • Guillaume Viejo, Benoît Girard, Emmanuel Procyk, Mehdi Khamassi. Adaptive coordination of working-memory and reinforcement learning in non-human primates performing a trial-and-error problem solving task. Behavioural Brain Research, Elsevier, 2017, 〈10.1016/j.bbr.2017.09.030〉. 〈hal-01624253〉
  • Benoît Girard, Mehdi Khamassi. Coopération de systèmes d’apprentissage par renforcement multiples.. Techniques de l'Ingenieur, Techniques de l'ingénieur, 2016, pp.S7793. 〈hal-01524743〉
  • Raja Chatila, Mehdi Khamassi. La conscience d'une machine. Interstices, INRIA, 2016, 〈https://interstices.info/jcms/p_88364/la-conscience-d-une-machine〉. 〈hal-01352801〉
  • Mehdi Khamassi, Benoît Girard, Aurélie Clodic, Devin Sandra, Erwan Renaudo, et al.. Integration of Action, Joint Action and Learning in Robot Cognitive Architectures. Intellectica - La revue de l’Association pour la Recherche sur les sciences de la Cognition (ARCo), Association pour la Recherche sur la Cognition, 2016, 2016/1 (65), pp.169-203. 〈http://intellectica.org/en/integration-action-joint-action-and-learning〉. 〈hal-01524725〉
  • Florian Lesaint, Olivier Sigaud, Jeremy Clark, Shelly Flagel, Mehdi Khamassi. Experimental predictions drawn from a computational model of sign-trackers and goal-trackers. Journal of Physiology - Paris, 2015, 109 (1-3), pp.78-86. 〈10.1016/j.jphysparis.2014.06.001〉. 〈hal-01219979〉
  • Stefano Palminteri, Mehdi Khamassi, Mateus Joffily, Giorgio Coricelli. Contextual modulation of value signals in reward and punishment learning. Nature Communications, Nature Publishing Group, 2015, pp.article 8096. 〈10.1038/ncomms9096〉. 〈halshs-01236045〉
  • Erwan Renaudo, Benoît Girard, Raja Chatila, Mehdi Khamassi. Respective Advantages and Disadvantages of Model-based and Model-free Reinforcement Learning in a Robotics Neuro-inspired Cognitive Architecture. Procedia Computer Science, Elsevier, 2015, 71, pp.178-184. 〈10.1016/j.procs.2015.12.194〉. 〈hal-01250157〉
  • Guillaume Viejo, Mehdi Khamassi, Andrea Brovelli, Benoît Girard. Modeling choice and reaction time during arbitrary visuomotor learning through the coordination of adaptive working memory and reinforcement learning. Frontiers in Behavioral Neuroscience, Frontiers, 2015, 9, pp.225. 〈10.3389/fnbeh.2015.00225〉. 〈hal-01215419〉
  • Pierre De Loor, Alain Mille, Mehdi Khamassi. Intelligence artificielle: l'apport des paradigmes incarnés. Intellectica - La revue de l’Association pour la Recherche sur les sciences de la Cognition (ARCo), Association pour la Recherche sur la Cognition, 2015, Sciences de la cognition: réflexions prospectives 2 (64), pp.27-52. 〈http://intellectica.org/fr/intelligence-artificielle-l-apport-des-paradigmes-incarnes〉. 〈hal-01250421〉
  • Florian Lesaint, Olivier Sigaud, Jeremy J Clark, Shelly B Flagel, Mehdi Khamassi. Experimental predictions drawn from a computational model of sign-trackers and goal-trackers.. J Physiol Paris, 2014, 109 (1-3), pp.78-86. 〈10.1016/j.jphysparis.2014.06.001〉. 〈hal-01057333〉
  • Florian Lesaint, Olivier Sigaud, Mehdi Khamassi. Accounting for Negative Automaintenance in Pigeons: A Dual Learning Systems Approach and Factored Representations. PLoS ONE, Public Library of Science, 2014, 〈10.1371/journal.pone.0111050〉. 〈hal-01219998〉
  • Florian Lesaint, Olivier Sigaud, Shelly Flagel, Terry Robinson, Mehdi Khamassi. Modelling Individual Differences in the Form of Pavlovian Conditioned Approach Responses: A Dual Learning Systems Approach with Factored Representation. PLoS Computational Biology, Public Library of Science, 2014, 10 (2), pp.e1003466. 〈10.1371/journal.pcbi.1003466〉. 〈hal-00947727〉
  • Ignasi Cos, Mehdi Khamassi, Benoît Girard. Modeling the Learning of Biomechanics and Visual Planning for Decision-Making of Motor Actions.. Journal of Physiology - Paris, Elsevier, 2013, 107 (5), pp.399-408. 〈10.1016/j.jphysparis.2013.07.004〉. 〈hal-01000837〉
  • Ken Caluwaerts, Mariacarla Staffa, Steve N'Guyen, Christophe Grand, Laurent Dollé, et al.. A biologically inspired meta-control navigation system for the Psikharpax rat robot.. Bioinspiration and Biomimetics, IOP Publishing, 2012, 7 (2), pp.025009. 〈10.1088/1748-3182/7/2/025009〉. 〈hal-01000945〉
  • Mark Humphries, Mehdi Khamassi, Kevin Gurney. Dopaminergic control of the exploration-exploitation trade-off via the basal ganglia. Frontiers in Neuroscience, Frontiers, 2012, 6 (9), pp.1-14. 〈10.3389/fnins.2012.00009〉. 〈hal-00688928〉
  • Mehdi Khamassi, Stéphane Lallée, Pierre Enel, Emmanuel Procyk, Peter Dominey. Robot cognitive control with a neurophysiologically inspired reinforcement learning model. Frontiers in Neurorobotics, Frontiers, 2011, 5 (1), pp.1-13. 〈10.3389/fnbot.2011.00001〉. 〈hal-00688931〉
  • Karim Benchenane, Adrien Peyrache, Mehdi Khamassi, Patrick Tierney, Yves Gioanni, et al.. Coherent theta oscillations and reorganization of spike timing in the hippocampal- prefrontal network upon learning. Neuron, Elsevier, 2010, 6 (6), pp.921-936. 〈10.1016/j.neuron.2010.05.013〉. 〈hal-00554482〉
  • Adrien Peyrache, Karim Benchenane, Mehdi Khamassi, Sidney Wiener, Francesco Battaglia. Sequential Reinstatement of Neocortical Activity during Slow Oscillations Depends on Cells' Global Activity.. Frontiers in Systems Neuroscience, Frontiers, 2010, 3, pp.18. 〈10.3389/neuro.06.018.2009〉. 〈hal-00551877〉
  • Adrien Peyrache, Karim Benchenane, Mehdi Khamassi, Sidney Wiener, Francesco Battaglia. Principal component analysis of ensemble recordings reveals cell assemblies at high temporal resolution.. Journal of Computational Neuroscience, Springer Verlag, 2010, 29 (1-2), pp.309-25. 〈10.1007/s10827-009-0154-6〉. 〈hal-00551873〉
  • Adrien Peyrache, Mehdi Khamassi, Karim Benchenane, Sidney Wiener, Francesco Battaglia. Replay of rule-learning related neural patterns in the prefrontal cortex during sleep.. Nature Neuroscience, Nature Publishing Group, 2009, 12 (7), pp.919-26. 〈10.1038/nn.2337〉. 〈hal-00551868〉
  • Mehdi Khamassi, Antonius B Mulder, Eiichi Tabuchi, Vincent Douchamps, Sidney I Wiener. Anticipatory reward signals in ventral striatal neurons of behaving rats.. European Journal of Neuroscience, Wiley, 2008, 28 (9), pp.1849-66. 〈10.1111/j.1460-9568.2008.06480.x〉. 〈hal-00618294〉
  • Michaël B Zugaro, Angelo Arleo, Cyril Déjean, Eric Burguière, Mehdi Khamassi, et al.. Rat anterodorsal thalamic head direction neurons depend upon dynamic visual signals to select anchoring landmark cues.. European Journal of Neuroscience, Wiley, 2004, 20 (2), pp.530-6. 〈10.1111/j.1460-9568.2004.03512.x〉. 〈hal-00618299〉

Chapitre d'ouvrage1 document

  • Mehdi Khamassi, Pierre Enel, Peter Dominey, Emmanuel Procyk. Medial prefrontal cortex and the adaptive regulation of reinforcement learning parameters. Progress in Brain Research. Decision Making Neural and Behavioural Approaches, 2013, 〈10.1016/B978-0-444-62604-2.00022-8〉. 〈hal-01628829〉

Thèse1 document

  • Mehdi Khamassi. Complementary roles of the rat prefrontal cortex and striatum in reward-based learning and shifting navigation strategies. Cognitive Sciences. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2007. English. 〈tel-00688927〉