Le jury SSFAM, présidé par Liva Ralaivola, a l’honneur d’annoncer les lauréats de l’édition 2025 du prix de thèse en Apprentissage Automatique Société Savante Francophone en Apprentissage Machine. Lauréat.e.s 1er prix SSFAM Edwige Cyffers Thèse : Differential Privacy for Decentralized Learning, Université de Lille Mentions honorables Marc Jourdan Thèse : Solving Pure Exploration Problems withLire la suiteLauréat.e.s Prix de thèse SSFAM 2025

Présentation La SSFAM appelle à candidature pour l’édition 2026 de son prix de thèse. Ce prix vise à récompenser et à mettre en lumière des travaux de recherche marquants en apprentissage automatique menés durant la formation doctorale. Cette édition concerne les thèses soutenues dans des établissements français en 2025. Les meilleurs travaux seront récompensés parLire la suitePrix de thèse SSFAM en Apprentissage Automatique

Le jury SSFAM, présidé par Francis Bach, a l’honneur d’annoncer les lauréats de la première édition du prix de thèse en Apprentissage Automatique de la Société Savante Francophone en Apprentissage Machine. Lauréats 1er prix SSFAM Alexandre Ramé Thèse : Diverse and Efficient Ensembling of Deep Networks, Sorbonne Université Alexandre Ramé a exploré en profondeur plusieursLire la suiteLauréat.e.s Prix de thèse SSFAM 2024

(mise à jour le 27/10/2023) Résultats des élections : Le bureau de la SSFAM tient à remercier tous les candidats . Nous avons le plaisir de vous présenter les résultats des élections. Ont été élus au Conseil Scientifique pour un mandat de 4 ans (par ordre alphabétique) : Marianne Clausel, Elisa Fromont, Patrick Gallinari etLire la suiteÉlections au conseil scientifique de la SSFAM

Le bureau de la SSFAM a entériné le renouvellement partiel du Conseil Scientifique de la SSFAM. Sont proposés comme membres nommés du Conseil Scientifique pour un mandat de 4 ans à compter du 1er juin 2022 : Francis Bach, Alexandre Gramfort, Zaid Harchaoui, Michèle Sebag.