Foutse Khomh
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
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À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2021
Foutse Khomh est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, professeur au département de génie informatique et logiciel de Polytechnique Montréal et codirecteur scientifique des activités scientifiques et internationales à IVADO. Il est également titulaire d’une chaire de recherche du Canada de niveau 1 sur les systèmes logiciels d’apprentissage automatique fiables et d’une chaire de recherche FRQ-IVADO sur l’assurance qualité des logiciels pour les applications d’apprentissage automatique.
Foutse Khomh est une figure influente dans le domaine du génie logiciel, notamment en ce qui a trait à l’intégration de l’apprentissage automatique aux activités d’ingénierie logicielle et à l’utilisation du génie logiciel dans la conception de systèmes d’apprentissage automatique fiables. Ses travaux combinent de manière unique ses connaissances approfondies des logiciels et de l’apprentissage automatique pour s’attaquer au problème multiforme de l’ingénierie de systèmes logiciels fiables alimentés par l’apprentissage automatique. Ses activités de recherche contribuent à l’élaboration de théories, de méthodes et d’outils qui soutiennent le développement, l’essai et la diffusion de systèmes logiciels fiables et dignes de confiance alimentés par l’apprentissage automatique. Ses travaux ont été récompensés par quatre prix pour l’article le plus influent sept prix pour le meilleur article lors de grands colloques et deux prix pour le meilleur article scientifique de l’année.
Prix
- Chaire de recherche du Canada de niveau 1 sur les systèmes logiciels d’apprentissage automatique fiables, 2024
- Prix honorifique Genius – Recherche ou enseignement en génie, 2024
- Prix du meilleur article de l’année du Journal of Systems and Software (JSS), 2024
- Bourse Arthur-B.-McDonald, 2023
- Prix du meilleur article de l’IEEE Computer Society, 2023
- Prix de l’innovation ADRIQ-RSRI, 2022
- Prix pour l’article le plus influent, IEEE TCSE, 2021.
- Prix pour le meilleur article, IEEE TCSE, 2020.
- Prix du jeune chercheur en informatique exceptionnel, Info-Can/CS-Can, 2020
- Chaire FRQ-IVADO en assurance qualité des logiciels d’apprentissage automatique, FRQ, 2019
- Prix pour l’article le plus influent, IEEE TCSE, 2019.
Publications Pertinentes
- Tambon, F., Khomh, F. et Antoniol, G. (2024). « GIST: Generated inputs sets transferability in deep learning », Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), ACM.
- Laberge, G., Pequignot, Y. B., Marchand, M. et Khomh, F. (2024). « Tackling the XAI disagreement problem with regional explanations », Proceedings of the 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS).
- Openja, M., Laberge, G. et Khomh, F. (2024). « Detection and evaluation of bias inducing features in machine learning », Journal of Empirical Software Engineering, vol. 29, p. 22.
- Laberge, G., Pequignot, Y., Mathieu, A., Khomh, F. et Marchand, M. (2023). « Partial order in chaos: Consensus on feature attributions in the Rashomon set », Journal of Machine Learning Research, p. 24.
- Laberge, G., Aïvodji, U., Hara, S., Marchand, M. et Khomh, F. (2023). « Fooling SHAP with stealthily biased sampling », Proceedings of the 11th International Conference on Learning Representations (ICLR).