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Illustration de l'actualité : Soutenance de doctorat de Claire Vernade : Modèles de bandits manchots pour des applications interactives

Soutenance de doctorat de Claire Vernade : Modèles de bandits manchots pour des applications interactives

vendredi
20
octobre
2017

PhD Comics : I'm defending my thesis, Mom !

Jury

  • M. Gilles STOLTZ, Directeur de Recherche, CNRS, HEC Paris, Rapporteur
  • M. Wouter M.KOOLEN-WIJKSTRA, Chargé de Recherche, Centrum Wiskunde & Informatica, Rapporteur
  • Mme. Alexandra CARPENTIER, Professeur, Universität Magdeburg, Examinateur
  • M. Csaba SZEPESVÁRI, Professeur, University of Alberta – Google DeepMind, Examinateur
  • M. Alessandro LAZARIC, Chargé de Recherche, INRIA – Facebook AI Research, Examinateur
  • M. Olivier CAPPÉ, Directeur de Recherche, CNRS, Directeur de thèse
  • M. Richard COMBES, Professeur assistant, Supélec, Invité

Résumé

Adapter le contenu de pages web aux préférences des utilisateurs est un objectif important qui intervient dans divers cadres : la publicité en ligne en est une application importante, ainsi que la personnalisation des pages d’accueil ou des résultats de recherche pour n’en citer que quelques unes. Les algorithmes de bandits manchots, développés à l’origine dans le cadre d’essais cliniques séquentiels, ont très tôt trouvé leur application dans ces problématiques d’optimisation de contenu Web. En effet, l’ensemble des choix de design et de recommandations peuvent être assimilés à un espace d’action tandis que les utilisateurs sont vus comme un générateur aléatoire de clics, réalisations de variables aléatoires de Bernoulli, qui permettent d’évaluer les actions de l’algorithme de bandit. Pourtant, malgré la pertinence de ce modèle, il apparaît que dans la plupart des applications citées plus haut, la génération de clics par les utilisateurs est perturbée par des variables externes et non contrôlées par l’algorithme.