Avellaneda, Florent

Biographie

Florent Avellaneda est professeur à Université du Québec à Montréal (UQAM) ainsi que chercheurs en émergence au Centre de Recherche de l’Institut Universitaire de Gériatrie Montréal (CRIUGM).

Titulaire d’une maîtrise et d’un doctorat en informatique fondamentale de l’université d’Aix-Marseille (France), Florent a travaillé comme chercheur postdoctorant au LAAS-CNRS de Toulouse puis comme chercheur postdoctorant et chercheur au Centre de Recherche Informatique de Montréal (CRIM).

Ses principaux domaines d’intérêt sont l’inférence de modèles, la programmation par contraintes, intelligence artificielle frugale, la modélisation et la vérification formelle.

Sujets d'intérêts

  • Intelligence artificielle;
  • Apprentissage automatique;
  • SAT/MaxSAT;
  • Méthodes formelles;
  • Modélisation et vérification.
Avellaneda, Florent et Roger Villemaire
"Delegation-Relegation for Boolean Matrix Factorization"Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2024, Thirty-Sixth Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence, IAAI 2024, Fourteenth Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence, EAAI 2014AAAI Press20632-206392024
Dimitri PrestatNaouel MohaRoger Villemaire et Avellaneda, Florent
DynAMICS: A tool-based method for the specification and dynamic detection of Android behavioural code smells122022
Avellaneda, Florent et Roger Villemaire
"Undercover Boolean Matrix Factorization with MaxSAT"Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2022, Thirty-Fourth Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence, IAAI 2022, The Twelfth Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence, {EAAI} 2022AAAI Press3672-36812022
Avellaneda, FlorentRoger Villemaire
"Boolean Matrix Factorization with SAT and MaxSAT"62021 CoRR abs/2106.10105
Étudiant(e)s Statut Sujets
Sall, Amadou Maîtrise (Depuis 2024)

Amélioration des solveurs MaxSAT anytime via recherche locale

Fotso, Franck Doctorat (Depuis 2024)

Contrôle d’accès dynamique par l’utilisation d’automates temporisés

Achali, Ikram Stagiaire (Depuis 2024)

Interprétation géométrique des algorithmes de filtrage collaboratif

Mami, Mohamed Ali Maîtrise (Depuis 2023)

Conception d’une plateforme d’.valuation pour systèmes de recommandation: vers une mesure précise de la performance

Attia, Ahmed Aziz Maîtrise (Depuis 2023)

Évaluation des performances d’algorithme d’apprentissage automatique basé sur l’utilisation d’oracles

Étudiant(e)s Statut Sujets
Normand, Lancelot Stagiaire (Depuis 2022)

Implémentation d’une approche incrémentale pour les solveurs MaxSAT

Bilodeau-Savaria, Carl-Elliott Stagiaire (Depuis 2019)

Implémentation d’une approche incrémentale pour les solveurs MaxSAT

Prestat, Dimitri Doctorat (Depuis 2021)

Dynamics: étude empirique, spécification et détection dynamique des défauts de codes comportementaux dans les applications mobiles

Chakri, Iman Stagiaire (Depuis 2021)

Étude des systèmes de recommandation via l’utilisation de la factorisation de matrices booléennes