Émilie Kaufmann (née en 1987) est une statisticienne et informaticienne française spécialisée en apprentissage automatique, et particulièrement connue pour ses travaux sur le problème du bandit manchot. Elle est chercheuse au Centre national de la recherche scientifique (CNRS), associée au Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) à l'Université de Lille.
Éducation et carrière Émilie Kaufmann a étudié les mathématiques à l'Université de Strasbourg, où elle a obtenu une licence en 2009, et elle a réussi l'agrégation de mathématiques en 2010. En 2011, elle a obtenu un master en apprentissage statistique de l'École normale supérieure Paris-Saclay, et elle a terminé son doctorat en 2014 à Télécom Paris. Sa thèse portait sur l'Analyse de stratégies bayésiennes et fréquentistes pour l'allocation séquentielle de ressources, dirigée par Olivier Cappé et Aurélien Garivier.
Après des recherches postdoctorales dans le cadre du projet sur la dynamique des réseaux géométriques (projet DYOGENE) au sein de l'Institut français de recherche en informatique et en automatique (Inria) à Paris, elle a rejoint le CNRS et l'équipe projet SequeL (Sequential Learning) de CRIStAL en 2015. En 2020, l'équipe projet SequeL est devenue l'équipe projet Scool, qui s'intéresse aux problèmes de la prise de décision séquentielle en situation d'incertitude, à l'apprentissage de bandits et à l'apprentissage par renforcement, et Émilie Kaufmann a rejoint l'équipe Scool lors de cette transition.
Reconnaissance Émilie Kaufmann a été l'un des deux lauréats du prix Jacques Neveu de la Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles en 2014, récompensant les meilleures thèses françaises en mathématiques et statistiques de cette année-là.
Références
Année de naissance de idRef authority control record, consulté le 30 septembre 2026
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