Sébastien Treguer

Sébastien est passionné par le Machine Learning (ML), que ce soit en explorant de nouvelles architectures de réseaux de neurones, ou en exploitant des approches plus classiques antérieures à l'ère du Deep Learning (DL). Il a très tôt exploré ces approches, notamment pour le traitement du signal et des images dès le début des années 2000. Passionné autant par la recherche que par les cas d'usage métier, il accompagne aujourd'hui startups et grands groupes à transposer les récentes avancées de la recherche en ML/DL à leurs problématiques métier. Ses expériences l'ont conduit à explorer une diversité de domaines dont la santé, la finance, l’énergie, l'automobile... Par ailleurs il collabore à des projets de recherche et est impliqué dans l'organisation de challenges et workshops lors de conférences internationales telles que NIPS, ICML, ICLR ou PAPIs. En termes de framework pour le Deep Learning il affectionne particulièrement PyTorch pour sa flexibilité et la diversité de sa communauté, après avoir affûté ses algorithmes avec TensorFlow et Theano.