Laurent Candillier
Senior Data Scientist
Francés nacido en 1978
lcandillier@hotmail.com

         

Presentación rápida

Currículo general

Trabajos de investigación

La problemática general de toda la investigación que he dirigido se incluye en el marco del Aprendizaje Automático, o Machine Learning, que es el tema central del laboratorio GRAppA de la Universidad de Lille en cual empece en taller de Máster. El tema relacionado de la Minería de Datos, o Data Mining, ha sido el foco de la investigación conducida en colaboración con la empresa Pertinence en París. Después me hice experto en Sistemas de Recomendación en el equipo Profiling and Data Mining de Orange Labs. Mis intereses de investigación se han ampliado a los temas de la Recuperación de Información y del Procesamiento del Lenguaje Natural como responsable del equipo I+D de Nomao en Toulouse. Cualificado experto científico y técnico en estas áreas de investigación, asesoré después a las Jovenes Empresas Innovadoras en la elaboración de sus proyectos de I+D y el estudio y desarrollo de sus algoritmos inteligentes, y me desempeño ahora como Senior Data Scientist en Ocado Technology.

El informe técnico n°28 presenta mis primeros trabajos de investigación en Máster sobre el tema del aprendizaje automático de perfiles de lectores, que se sitúa en la área del Filtrado Colaborativo. Demostramos el interés de tal enfoque en el ámbito de la focalización de contenidos en sitios de noticias en línea. Este estudio se continuó en doctorado y constatamos el interés de combinar el Filtrado Colaborativo con el método complementario del perfilado basado en el contenido. Lamentablemente, debido a un problema interno en la empresa Rosebud, esta investigación se interrumpió.

Mis trabajos se dirigieron entonces hacia la área del Clustering. Con la empresa Pertinence, buscamos un método de agrupamiento de datos que sea comprensible por los usuarios. Nuestra primera contribución, llamada Tuareg y publicada bajo el n°26, se inspiró por eso en los árboles de decisión en aprendizaje supervisado, adaptándolos al caso del no supervisado. Sin embargo, ya que dividir el conjunto de datos teniendo en cuenta los atributos de forma independiente el uno del otro a veces no es suficiente, propusimos otro método llamado SSC, basado en el uso de modelos estadísticos y publicado bajo los n°12 y 25. Este fue después adaptado para enfrentar datos que se presentan en forma de árboles, experimentos a gran escala, presentados en las publicaciones n°4 y 15, demostrando su eficacia tanto frente a datos ruidosos como para proporcionar resultados comprensibles. A continuación, hemos extendido el método, entonces llamado SuSE y presentado en el artículo n°23, para añadir una fase de selección rígida de los atributos más relevantes para el aprendizaje. Por último, atacamos el importante problema de la evaluación de los algoritmos de Clustering. El nuevo método que propusimos, llamado evaluación en cascada (publicaciones n°11, 14 y 24), permite establecer el interés del agrupamiento de manera mas objetiva que los métodos existentes. Este trabajo dió lugar a una tesis titulada Contextualización, Visualización y Evaluación en Aprendizaje No Supervisado, presentada el 15 de septiembre 2006 en la Universidad de Lille, y publicada bajo el informe n°27.

Después hice un post-doctorado en Sistemas de Recomendación en Orange Labs. Nuestro trabajo inicial se centró en el estudio del estado del arte y la experimentación de los principales métodos de Filtrado Colaborativo, y condujo a la publicación n°10. La siguiente publicación n°9, por su parte, pone de relieve el interés de desarrollar medidas específicas de similitud para los datos espúreos como los gestionados en Filtrado Colaborativo. Por último, la publicación n°3 proporciona una visión general del tema, abordando también la importante cuestión de las interacciones del sistema con los usuarios (publicación n°22). Este trabajo ha dado como resultado la entrega de un motor genérico de alto rendimiento.

Entonces nombrado director de la Investigación y Desarrollo en Nomao, mis intereses se han ampliado a los temas de la Recuperación de Información y el Procesamiento del Lenguaje Natural. La publicación n°21 proporciona una visión general de las cuestiones científicas que rigen el desarrollo de Nomao. Las publicaciones n°1, 18 y 19 presentan después mas precisamente nuestro trabajo en Sistemas de Recomendación y Recuperación de Información, Aprendizaje Automático y Procesamiento del Lenguaje Natural. LLevamos a cabo trabajos importantes de extracción automática de tono de comentarios recuperados en la web. En colaboración con el Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación de Toulouse, llevamos a cabo un estudio de doctorado sobre el tema del Learning-to-rank en torno a la geolocalización y la personalización (publicación n°20), y otro sobre el tema de la Detección de Movimientos de Información. Esta segunda investigación, realizada con Overblog, nos llevó a estudiar el complejo tema de la búsqueda de diversidad en los Sistemas de Recomendación (publicaciones n°2, 8 y 17). En colaboración con Orange Labs, también organizamos un taller y un desafío para la conferencia internacional ECML-PKDD 2012: ALRA: Aprendizaje Activo en Aplicaciones del Mundo Real (publicación n°13).

Como experto científico y técnico certificado por el Ministerio de Educación Superior e Investigación en Francia, asesoré después a jovenes empresas innovadoras como TokTokTok, Digimind, Target2Sell, TheFamily, Charly.io, SonetIN, Refactor, France Consultants, Overblog o Ebuzzing - Teads en la elaboración de sus proyectos de I+D y el estudio y desarrollo de sus algoritmos inteligentes. Como parte de nuestro trabajo con TokTokTok, publicamos el artículo n°16 que trata de la interacción entre los Sistemas de Recuperación de Información y el Procesamiento del Lenguaje Natural.

Trabajo ahora como Senior Data Scientist en Ocado Technology. Detección automática de fraude, previsión de la demanda a nivel global o nivel de usuario, diseño de un sistema de recomendación o de recuperación de información en entorno Big Data son de los temas principales que tratamos en el departamento de comercio electrónico. Presentamos nuestros trabajos en Machine Learning tiempo real sobre la plataforma de Google Cloud en las conferencias QCon London y Google Next 2018 (n°5, 6 y 7).

Publicaciones

    Journals: 4

  1. [2014] Systèmes de recommandation et Recherche d'Information
    Laurent Candillier, Étienne Chai, Estelle Delpech
    In Ghislaine Chartron, Imad Saleh, Gérald Kembellec, éditeurs
    Les systèmes de recommandation -- Hermès Sciences, collection information, hypermédias et communication
    [ PDF ] [ BibTeX ]

  2. [2012] Multiple similarities for diversity in recommender systems
    Laurent Candillier, Max Chevalier, Damien Dudognon, Josiane Mothe
    In International Journal on Advances in Intelligent Systems, Volume 5, Number 3 & 4
    [ PDF ] [ BibTeX ]

  3. [2009] State-of-the-Art Recommender Systems
    Laurent Candillier, Kris Jack, Françoise Fessant, Frank Meyer
    In Collaborative and Social Information Retrieval and Access: Techniques for Improved User Modeling, Chapter 1
    [ PDF ] [ BibTeX ]

  4. [2007] Mining XML Documents
    L. Candillier, L. Denoyer, P. Gallinari, M.C. Rousset, A. Termier, A.M. Vercoustre
    In Data Mining Patterns: new Methods and Applications, Chapter 8
    [ PDF ] [ BibTeX ]

    Conferencias internacionales: 8

  5. [2018] Machine Learning with Scikit-Learn and Xgboost on Google Cloud Platform
    Laurent Candillier, David Cournapeau, Steve Greenberg
    Google Cloud Next'2018, San Francisco, 24-26 july 2018
    [ Link ] [ Video ]

  6. [2018] Machine Learning with Ease: How Ocado is Building Smart Systems with the Help of GCP
    Laurent Candillier, Przemyslaw Pastuszka
    Google Cloud Next'2018, San Francisco, 24-26 july 2018
    [ Link ] [ Video ]

  7. [2018] Real-Time Decisions Using ML on the Google Cloud Platform
    Laurent Candillier, Carlos Garcia, Jose Jimenez, Przemyslaw Pastuszka
    Distributed Stateful Systems track at Qcon London'2018, UK, 5-9 march 2018
    [ Link ] [ Article ]

  8. [2011] Diversity in Recommender Systems: Bridging the gap between users and systems
    Laurent Candillier, Max Chevalier, Damien Dudognon, Josiane Mothe
    4th International Conference on Advances in Human-oriented and Personalized Mechanisms, Technologies and Services
    CENTRIC'2011, Barcelona, Spain, 23-29 october 2011
    [ PDF ] [ BibTeX ] [ Best Paper ]

  9. [2008] Designing Specific Weighted Similarity Measures to Improve Collaborative Filtering Systems
    Laurent Candillier, Frank Meyer, Françoise Fessant
    In Petra Perner, editor
    8th Industrial Conference on Data Mining
    ICDM'2008, Leipzig, Germany, 16-18 july 2008
    Lecture Notes in Computer Science, LNAI 5077, pages 242-255
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  10. [2007] Comparing state-of-the-art collaborative filtering systems
    Laurent Candillier, Frank Meyer, Marc Boullé
    In Petra Perner, editor
    5th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition
    MLDM'2007, Leipzig, Germany, 18-20 july 2007
    Lecture Notes in Computer Science, LNAI 4571, pages 548-562
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  11. [2006] Cascade Evaluation of Clustering Algorithms
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre, Olivier Bousquet
    In Johannes Furnkranz, Tobias Scheffer and Myra Spiliopoulou, editors
    17th European Conference on Machine Learning
    ECML'2006, Berlin, Germany, 18-22 september 2006
    Lecture Notes in Computer Science, LNAI 4212, pages 574-581
    [ PDF ] [ Poster ] [ BibTex ]

  12. [2005] SSC: Statistical Subspace Clustering
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre, Olivier Bousquet
    In Petra Perner and Atsushi Imiya, editors
    4th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition
    MLDM'2005, Leipzig, Germany, 9-11 july 2005
    Lecture Notes in Computer Science, LNAI 3587, pages 100-109
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

    Talleres internacionales: 3

  13. [2012] Design and Analysis of the Nomao Challenge - Active Learning in the Real-World
    Laurent Candillier, Vincent Lemaire
    Workshop on Active Learning in Real-world Applications
    ECML-PKDD'2012, Bristol, UK, 28 september 2012
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  14. [2005] Cascade Evaluation of Clustering Algorithms
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre, Olivier Bousquet
    Workshop on Theoretical Foundations of Clustering
    NIPS'2005, Vancouver, Canada, 5-10 december 2005
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  15. [2005] Transforming XML trees for efficient classification and clustering
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre
    Workshop on Mining XML documents
    INEX'2005, Schloss Dagstuhl, Wadern, Germany, 28-30 november 2005
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ] [ Results ]

    Conferencias francesas: 11

  16. [2016] RI-TAL: le TAL au service de la RI
    Laurent Candillier, Julien Hénot
    13ème Conférence en Recherche d'Information et Applications
    CORIA'2016, Toulouse, 9-11 march 2016
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTex ]

  17. [2013] Diversité de recommandations: application à une plateforme de blogs et évaluation
    Laurent Candillier, Max Chevalier, Damien Dudognon, Josiane Mothe
    10ème Conférence en Recherche d'Information et Applications
    CORIA'2013, Neuchâtel, 3-5 april 2013
    [ PDF ] [ BibTex ]

  18. [2013] Identification de compatibilités entre descripteurs de lieux et apprentissage automatique
    Estelle Delpech, Laurent Candillier, Léa Laporte, Samuel Phan
    13ème Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances
    EGC'2013, Toulouse, 29-31 january 2013
    Revue des Nouvelles Technologies de l'Information (RNTI), pages 311-316
    [ PDF ] [ BibTeX ]

  19. [2012] Nomao: un moteur de recherche géolocalisé spécialisé dans la recommandation de lieux et l'e-réputation
    Estelle Delpech, Laurent Candillier
    19ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles
    TALN'2012, Grenoble, 4-8 june 2012
    [ PDF ] [ BibTeX ]

  20. [2012] Évaluation de la pertinence dans les moteurs de recherche géoréférencés
    Léa Laporte, Laurent Candillier, Sébastien Déjean, Josiane Mothe
    Informatique des Organisations et Systèmes d'Information et de Décision
    INFORSID'2012, Montpellier, 29-31 may 2012
    [ PDF ] [ BibTeX ]

  21. [2011] Nomao: la recherche géolocalisée personnalisée
    Laurent Candillier
    In Djamel A. Zighed and Gilles Venturini, editors
    11ème Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances
    EGC'2011, Brest, 25-28 january 2011
    Revue des Nouvelles Technologies de l'Information (RNTI), volume 1, pages 259-261
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  22. [2008] Investigating the Effects of The Types of Feedback in Recommendation Systems
    Kris Jack, Liv Lefebvre, ACK. Laurent Candillier, Frank Meyer
    Conférence sur l'Interaction Homme-Machine
    IHM'2008, Metz, 2-5 septembre 2008
    [ PDF ]

  23. [2006] SuSE: Subspace Selection embedded in an EM algorithm
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre, Olivier Bousquet
    In Laurent Miclet, editor, pages 331-345
    8ème Conférence francophone sur l'Apprentissage automatique
    CAp'2006, Trégastel, 22-24 may 2006
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  24. [2006] Évaluation en cascade d'algorithmes de clustering
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre, Olivier Bousquet
    In Laurent Miclet, editor, pages 109-124
    8ème Conférence francophone sur l'Apprentissage automatique
    CAp'2006, Trégastel, 22-24 may 2006
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  25. [2005] SSC: Statistical Subspace Clustering
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre, Olivier Bousquet
    In Suzanne Pinson and Nicole Vincent, editors
    5èmes journées francophones d'Extraction et Gestion des Connaissances
    EGC'2005, Paris, 19-21 january 2005
    Revue des Nouvelles Technologies de l'Information (RNTI), volume 1, pages 177-182
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ]

  26. [2004] Tuareg: Classification non supervisée contextualisée
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre
    In Michel Liquière and Marc Sebban, editors, pages 159-174
    6ème Conférence francophone sur l'Apprentissage automatique
    CAp'2004, Montpellier, 14-16 june 2004
    [ PDF.fr ] [ PDF.eng ] [ Slides ] [ BibTeX ]

    Informes técnicos: 2

  27. [2006] Contextualisation, Visualisation et Évaluation en Apprentissage Non Supervisé
    Laurent Candillier
    PhD thesis, Université Charles de Gaulle de Lille 3, September 2006
    [ PDF ] [ Slides ] [ BibTeX ] [ Rapports ]

  28. [2001] Apprentissage Automatique de Profils de Lecteurs
    Laurent Candillier, Isabelle Tellier, Fabien Torre
    Rapport technique GRAppA 2001
    [ PDF ] [ BibTeX ]

Enseñanza universitaria

Conocimientos en informática

Idiomas

Otra experiencia profesional

Vida asociativa

Intereses