Doctorante

Marie-Morgane Paumard

Contact
Marie-morgane.paumard@ensea.fr
Marie-Morgane effectue un doctorat en deep learning appliqué aux sciences du patrimoine ; elle travaille à la reconstitution automatique d’objets à partir de fragments.
Marie-Morgane est passionnée d’informatique depuis ses plus jeunes années. Elle a appris à programmer à 12 ans en autodidacte et ne s’est jamais réellement arrêtée. Marie-Morgane est normalienne en informatique et télécommunications de l’École normale supérieure de Rennes. En 2015-2016, elle effectue un master en intelligence artificielle, décision et recherche opérationnelle au sein de l’Université Pierre et Marie Curie. Elle complétera sa formation d’un pré-doctorat à l’Université Paris Sciences et Lettres axé sur l’innovation, la pluridisciplinarité et la valorisation des travaux de recherche. Elle se familiarisera avec les neurosciences, la vision par ordinateur et la modélisation de systèmes complexes. S’intéressant très tôt à l’intelligence artificielle, elle a effectué plusieurs stages de recherche au sein de différentes équipes : FLOWERS (INRIA Bordeaux) puis GVLAB (Tokyo TUAT) en robotique développementale et en machine learning, AMAC (ISIR) en deep learning. En octobre 2017, elle commença une thèse en deep learning au sein du laboratoire ETIS, encadrée par David PICARD, Hedi TABIA, Vivien BARRIÈRE et Dan VODISLAV.

Recherches

01
Thèse
2017

Ce projet propose une méthode de reconstruction automatique d’objets à partir de fragments, afin de faciliter les travaux des archéologues. L’originalité du projet réside dans l’usage du deep learning.

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Doctorant

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Maroussia Duranton, physico-chimiste au laboratoire de recherche de l’INP, est spécialisée dans l’étude et la recherche dédiées aux arts graphiques et matériaux synthétiques.

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