Ludivine Crépin

Montpellier · (+33) 6.14.75.31.09 · lcrepin@ludivinecrepin.fr

Docteur en Intelligence artificielle

Intelligence Artificielle. Systèmes multi-agents, Privacy, Trust. Apprentissage, Représentation des connaissances. CSP, Systèmes experts. Logique, moteur d’inférences, programmation logique. Modélisation et résolution de problèmes complexes


Expériences

Consultante

Freelance, Montpellier, Europe

Réalisation de missions de développement, recherche & développement et conseil en informatique.

Développement de systèmes complexes de traitement de données (génération de code à la volée, CSP, ML, systèmes experts, traitements mathématiques, intelligence artificielle, traitements de masse …).

Développement d’applications : maquette, ergonomie, développement, déploiement, support.

Conseils technologiques sur le développement et l’architecture logicielle.

Conseils sur les applications de l’intelligence artificielle.

Conseil en gestion et création de projets innovants.

Exemples de missions réalisées :

  • Recherche & Développement dans le domaine des banques d’investissement : Développement d’un benchmark afin d’évaluer des outils de calculs mathématiques à la volée Conception et développement d’un moteur de valuation boursière « from scratch » et d’un traducteur/compilateur de langages mathématiques pour un calcul à la volée au sein d’une application Web ; Relation client pour le développement du parser.
  • Création et déploiement d’un moteur de règles avec génération automatique de rapports personnalisés.
  • Conception, architecture, développement et déploiement d’une application d’évaluation d’investissement avec mise en place, gestion et maintenance du serveur, serveur d'applications et base de données. Intégration des outils mathématiques ; Architecture, conception et développement de l’application ; Choix, mise en place, gestion et support du serveur, serveur d’application et base de données.
2011 – aujourd’hui

Présidente - Chercheuse en intelligence artificielle

Up ESI

Association à but non lucratif d’enseignement et de recherche en informatique : Up ESI Agrée comme centre de formation, école hors contrat avec l’état et validée au Datadock

Centre de recherche : recherche dans les domaines du machine learning, des SMA, des systèmes experts et des CSP. Projets en cours de réalisation.

  • Génération de structures avec apprentissage.
  • Création et développement du modèle IWL
    • Objectif : créer un modèle d’apprentissage pour apprendre et reconnaître des flux de données ;
    • Modèle d’apprentissage logique ;
    • Modélisation de l’instinct ;
    • Distribution des connaissances et du raisonnement entre agents intelligents ;
    • Apprentissage par renforcement.
  • L’IA pour l’emploi et la formation
    • Objectif : guider les personnes sur leur devenir professionnel et les institutions sur les tendances du marché de l’emploi et de la formation avec une analyse prédictive pour investir correctement ;
    • Système expert avec apprentissage en interface avec l’utilisateur ;
    • Apprentissage en temps réels de l’évolution du marché du travail (postes, compétences, répartition, …) ;
    • CSP pour la gestion des contraintes liées aux postes, aux formations et aux postulants.

Enseignement : Algorithmie, Logique, Calculabilité, Complexité et IA.

Organisation des activités : Conférences, Workshop et Upcamp.

Gestion administrative, ressources humaines.

Gestion du budget, des contrats et des reglementations.

2017 - aujourd'hui

Dirigeante

LudiC Formation

Centre de formation spécialisé en développement et en Intelligence Artificielle en Europe :

Agréé comme centre de formation et validée au Datadock

Gestion complète du centre de formation :

  • Création des programmes de formation et gestion du catalogue ;
  • Réalisation des supports et des formations en développement et en IA ;
  • Démarchage client et relation client ;
  • Recrutement ;
  • Organisation des missions en France et à l’étranger.
2011 - 2019

Chef de projet R&D

BbyD

Start up éditrice de logiciel dans le domaine de la gestion sportive. Intégration d’intelligence artificielle (Machine Learning et CSP) dans la création des séances d’entraînement sportif. Développement des applications et gestion de projet. Mise en place et développement des protocoles de recherche pour l’amélioration de la création des séances d’entrainements sportifs.

2013

Attachée Temporaire d’Enseignement et de Recherche

Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Micro-électronique de Montpellier

Études et contributions des mécanismes de régulation du comportement des agents pour la coordination des agents en fonction de leurs croyances individuelles et des acceptations collectives.

09-10

Ingénieur de recherche

Laboratoire d'Informatique de Grenoble

Gestion et extension d'une application de partage d'agendas décentralisés.

Management de l’équipe de développement.

Analyse de l’existant et amélioration du service.

Implémentation d'un protocole de transactions de données sensibles intégrant un modèle de confiance et de profils utilisateurs intelligents.

07-09

Doctorante en informatique

Laboratoire d'Informatique de Grenoble - Laboratoire Hubert Curien

Sous la direction de F. Jacquenet, Y. Demazeau et O. Boissier.

Respect de la sphère privée (privacy) dans les systèmes multi-agents centrés utilisateurs à l'aide de modèles de confiance, application au Web.

Participation au projet Web Intelligence, cluster ISLE et organisation des doctoriales lors de l'école d'été WI 09.

Participation au développement de la plate-forme ARTtestbed.

Développement d'un modèle de confiance appliqué à une application multi-agent de gestion d'agendas décentralisés.

Amélioration d'un système de négociation multi-agent pour une application de gestion d'agendas décentralisés.

Gestion d'identités multiples dans les SMA centrés utilisateurs, étude et contributions du mensonge comme moyen de protection.

06-09

Publications

Thèse

Avec l'explosion des technologies liées à Internet et aux systèmes multi-agents, l'évolution actuelle des systèmes d'information induit un traitement automatique massif des données des utilisateurs. Le développement des systèmes multi-agents centrés utilisateur amène un nouveau centre d'intérêt : la gestion et la protection des données sensibles des utilisateurs. Les recherches présentées dans cette thèse se focalisent donc sur le respect de la privacy des utilisateurs lorsqu'ils décident de céder une partie du contrôle de leurs données sensibles à un agent autonome interagissant avec d'autres agents. La privacy n'ayant pas de définition communément acceptée en français (vie privée, confidentialité...), nous proposons d'utiliser la notion de sphère privée pour faire référence aux problématiques soulevées. Du fait du grand nombre des interactions au sein des systèmes multi-agents, les risques encourus par les données sensibles deviennent de plus en plus importants en termes de divulgation, d'altération etc... Nos préoccupations portent essentiellement sur les communications de données sensibles et sur leur devenir après leur diffusion. Afin de prendre en considération les questions primordiales pour la préservation de la sphère privée, nous proposons le modèle de Systèmes Multi-Agents Hippocratiques (HiMAS) qui définit un cadre dans lequel les agents ont la capacité de gérer les données sensibles des utilisateurs et de protéger ces données contre des comportements suspicieux à l'aide d'un protocole d'interaction spécifique et de mécanismes de régulation de comportement tels que la confiance et la réputation. Notre approche se fonde sur un aspect moral et éthique afin de venir compléter les nombreuses propositions sur ces problématiques dans les domaines de la sécurité et des réseaux.

Mots clé : Systèmes Multi-Agents, Sphère Privée, Interactions, Protocole de Communication, Contrôle Social, Confiance, Réputation

With the explosion of the Web and multi-agent technologies, the current evolution of information systems leads to an automatic processing of users' data. The development of user centered multi-agent systems brings a new research topic: the management and the protection of users' sensitive data in order to preserve privacy. This thesis focuses on privacy management coming from the user's delegation to an agent of his sensitive data. Interaction between agents being one of the main feature of a multi-agent system, the possible risks for the sensitive data become more and more important in terms of disclosure, alteration etc... This thesis primarily focuses on sensitive data communications and on the sensitive data becoming after being sent. In order to consider these important questions about the privacy preservation, we propose the model of Hippocratic Multi-Agent System (HiMAS). This model gives to agent the capacity to manage the sensitive users' data thanks to the notion of private sphere, and to protect this kind of data against suspicious behavior thanks to a specific interaction protocol and some mechanisms for the regulation of the agent behavior as trust and reputation. Our approach is based on a moral and ethic focus in order to assist the many propositions on these problems in security and network research.

Key Words: Multi-Agent System, Privacy, Interaction, Communication Protocol, Social Order, Trust, Reputation

2010

  • Ludivine Crépin, Yves Demazeau, Olivier Boissier, François Jacquenet. Social Order in Hippocratic Multi-Agent Systems. Trends in Applied Intelligent Systems - 23rd International Conference on Industrial Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, (IEA/AIE) 2010, Proceedings, Part II, pages 367-376, 2010.

2009

  • Ludivine Crépin, Yves Demazeau, Olivier Boisser et François Jacquenet. Privacy Preservation in a decentralized calendar system. In Proceedings of the International Conference of Pratical Application of Agent and Multi- Agent Systems, Espagne, Salamanque, Mars 2009.
  • Ludivine Crépin, Yves Demazeau, Olivier Boissier, et François Jacquenet. Transaction de données sensibles au sein de Systèmes Multi-Agents Hippocratiques. Revue d'Intelligence Artificielle, volume 23, n°5-6/2009, Hermès, pages 623-652, 2009.

2008

  • Ludivine Crépin, Laurent Vercouter, François Jacquenet, Yves Demazeau, et Olivier Boissier. Towads HiMAS : A model for privacy preserving multi-agent systems. In Proceedings of the International Workshop Trust in Agent Societies, Portugal, Estoril, Mai 2008.
  • Ludivine Crépin, Laurent Vercouter, François Jacquenet, Yves Demazeau, et Olivier Boissier. Hippocratic multi-agent systems. In Proceedings of the International Conference on Enterprise Information Systems, pages 301-307, Espagne, Barcelone, Juin 2008.
  • Ludivine Crépin, Yves Demazeau, Olivier Boissier et François Jacquenet. Sensitive data transaction in Hippocratic Multi-Agent Systems. In Postproceedings of International Workshop of Engineering Societies in the Agents World, France, Saint Etienne, Septembre 2008.
  • Ludivine Crépin, Yves Demazeau, Olivier Boissier et François Jacquenet. Transaction de données sensibles au sein d’un Système Multi-Agent Hippocratique. In Proceedings of Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents, pages 223-232, France, Brest, Octobre 2008.

2007

  • Ludivine Crépin, Laurent Vercouter, Yves Demazeau, François Jacquenet et Olivier Boissier. Systèmes Mutli-Agents Hippocratiques. Atelier Intelligence Artificielle et Web Intelligence de la plate-forme AFFIA, Grenoble, Juillet 2007.
  • Ludivine Crépin, Guillaume Piolle, Yves Demazeau et Olivier Boissier, Des systèmes normatifs comme outils de protection de la vie privée. Atelier Intelligence Artificielle et Web Intelligence de la palte-forme AFFIA, Grenoble, Juillet 2007.

Reviewer auxilaire

  • IAT'07, AAMAS'07, AT2AI-6 2008, ADMI'09, AIAI'09, SASO'09, IAT'09, MASTA'09

Formation Académique

Université de Lyon, Université Jean Monnet

Doctorat
Mention très honorable
Avec la participation de l’école des Mines de Saint-Etienne et du LIG
Systèmes Multi-Agents Hippocratiques : mécanismes sociaux entre agents pour la protection de la sphère privée des utilisateurs.
2006 -09

Université Montpellier 2

Master recherche informatique
Parcours Connaissances, Objets, Données, Agents, mention assez-bien
2005

Compétences

Intelligence artificielle
  • SMA, Arbres de décision, Systèmes experts, Réseaux de neurones, Réseaux Bayésiens, Machine Learning, Deep Learning, CSP, Représentation des connaissances, Ontologies, Fouilles de texte, Emergence
Langages
  • Java, JEE, C, C++, Ada, Pascal, Lisp, Python, Prolog, Perl, C#, VB.NET, PhP, JS, C#, XML, JEE, RDF, OWL, HTML, CSS
Frameworks
  • RMI, Hibernate, JPA, Qt, Spring, Entity, Numpy, Matplolib, Pandas, Sciki, TensorFlow, QML, JSP, ASP, JSF, Servlet, Jquery, Bootstrap, Django, JAX, Angular, MCV, Optaplanner, Choco
DB
  • SQL, Oracle, MySQL, PostgresSQL, SQL server
Modélisation
  • UML, Modèles, MVC, Merise
Gestion de projet
  • Méthodes AGILE, SCRUM, XP
Anglais scientifique

Activités d'enseignement

Keyces Academy - Informatique

Montpellier

Intelligence artificielle : ML, DL, RL, CSP, NPL, SE.

19-20

Up ESI

Montpellier

Algorithmie, Logique, IA, Logique, Calculabilité, Complexité, Gestion des projets de fins d’années fournis par des entreprises locales.

17-19

EPSI

Montpellier

Résolution de problèmes complexes et d’apprentissage, Suivi de stage de Master, Jury du BTS Blanc

17-19

SUPINFO

Montpellier, Clermont-Ferrand, Nice, Londres

Algorithmie, C, Programmation objet, UML et C++, Architecture, Merise, Compilation, Operating System, Intelligence Artificielle, Méthodes Agiles, Quality & Service, Big Data, Jury du Master

10-15

Polytech

Montpellier

Architecture des ordinateurs, Expressions régulières et automates, Bases de données, Réseaux.

09-10

IUT informatique

Grenoble

Algorithmie (L1 - AS), Bases de données (L1), Intégration des SGBD dans les environnements Web (L1).

07-09

Université Jean Monnet

Saint-Etienne

Outils logiciels (L1), Programmation impérative C (L2), Techniques Internet de base (L2).

06-07