Avellaneda Florent
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Biographie
Florent Avellaneda est professeur associé au Département d’informatique de l’Université du Québec à Montréal (UQAM). Il a obtenu un doctorat en informatique à l’Université Aix-Marseille, où il a également complété ses études de maîtrise (major de promotion). Après plusieurs stages postdoctoraux en France et au Canada, il a intégré les milieux académiques et industriels en tant que chercheur, notamment au Centre de Recherche Informatique de Montréal (CRIM).
Spécialiste reconnu dans les domaines de l’intelligence artificielle, de l’optimisation combinatoire et de la vérification de systèmes critiques, il a reçu plusieurs distinctions internationales et ses travaux sont publiés dans les meilleures conférences et revues internationales de son domaine.
Dr Avellaneda a reçu plusieurs financements comme chercheur principal, notamment du CRSNG, du FRQNT, du CRIUGM et du Ministère de la Défense nationale. Il est activement impliqué dans la formation de la relève, avec la direction de plusieurs étudiants à la maîtrise, au doctorat et au postdoctorat, sur des sujets allant de l’aide à la décision clinique à la cybersécurité des systèmes embarqués.
Intérêts de recherche
Les travaux de recherche de Florent Avellaneda visent à développer des algorithmes d’intelligence artificielle robustes, efficaces et interprétables, adaptés à des contextes contraints comme les soins aux personnes âgées, la cybersécurité ou l’optimisation de systèmes embarqués. Il s’intéresse particulièrement à :
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l’apprentissage automatique à partir de petits ensembles de données (frugal AI),
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les solveurs de satisfaisabilité (MaxSAT),
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l’inférence de modèles et d’automates,
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les arbres de décision optimaux,
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la vérification formelle de logiciels,
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et l’applicabilité des technologies d’IA dans des domaines sensibles comme la santé ou la défense.
Il adopte une approche rigoureuse et interdisciplinaire, à la croisée de l’intelligence artificielle, de la science des données et des systèmes critiques.
Mots-clés : intelligence artificielle, apprentissage automatique, frugalité computationnelle, science des données, inférence de modèles.