Candidats Parcoursup aux bachelors Isep ; réservez votre créneau d’oral ici 

Chercher
Jérémie SUBLIME

Jérémie SUBLIME

Enseignant-chercheur, PhD - HDR

Je suis actuellement professeur associé à l'Isep depuis septembre 2016, où je suis membre de l'équipe DaSSIP (Science des données, traitement du signal et des images), et responsable de la Majeure Intelligence des données. Par ailleurs, j'ai également été chercheur titulaire au LIPN - CNRS UMR 7030, où j'ai fait partie de l'équipe A3 spécialisée en Machine Learning de 2013 à 2022.

J'ai obtenu mon doctorat en informatique appliquée à AgroParisTech (Université Paris-Saclay) en novembre 2016. J'ai également un diplôme d'ingénieur en génie logiciel et vision par ordinateur de l'EISTI Cergy (aujourd'hui CY'Tech), ainsi qu'un Master of Engineering Degree in Computer and Information Technologies de l'INHA University en Corée du Sud. J'ai obtenu ces deux diplômes en 2013.

01 49 54 52 19
jeremie.sublime@isep.fr

Intérêts de la recherche :

Mes activités de recherche se concentrent sur l'apprentissage automatique et les problèmes de science des données et couvrent un large spectre de questions, allant de l'apprentissage non supervisé au traitement d'images et à la détection de changement. Mon travail peut être divisé en 3 axes principaux :
- Apprentissage non supervisé, avec un accent particulier sur les nouveaux paradigmes de regroupement tels que le regroupement multi-vues, collaboratif et alternatif.
- Applications de l'apprentissage non supervisé dans le domaine du traitement des images (satellites et médicales) : segmentation, détection des changements et algorithmes prédictifs.
- Réseaux neuronaux non supervisés tels que les autoencodeurs couplés à diverses architectures d'apprentissage profond (CNN, GRU, W-Nets, etc.), et réseaux neuronaux basés sur Kohonen.

Enseignement :

- Introduction to data Analysis
- Mining bivariate data
- Mining categorial bivariate data & introduction to multivariate
- Data Visualization
- Data Visualization
- Introduction to unsupervised learning and clustering
- Introduction to supervised learning
- Time series analysis, ARIMA models
- Time series analysis, Hidden Markov Models
- Introduction to text Mining

Revue :

  • Jérémie Sublime: The AI Race: Why Current Neural Network based Architectures are a Poor Basis for Artificial General Intelligence. In: Journal of Artificial Intelligence Research, Volume 79:41-67
  • Paul Bastelica, Antoine Labbé, Pascale Hamard, Florence Rossant, Hélène Urien, Jérémie Sublime, Hélène Claudel, Nan Ding, Michel Paques, and Christophe Baudouin: Three-dimensional Microarchitecture of Lamina Cribrosa Pores in High and Normal-tension Glaucoma using Optical Coherence Tomography. In: Journal of Glaucoma, September 2024
  • Juan Zamora and Jérémie Sublime: An Ensemble and Multi-view Clustering method Based on Kolmogorov Complexity.In: MDPI Entropy, 25(2):371, 2023.
  • Ana Flavia Dos Reis, Yahia Medjahdi, Bruno Sens Chang, Jérémie Sublime, Glauber Brant and Carlos Faouzi Bader: Low Complex LSTM-NN-based Receiver for Vehicular Communications in the Presence of High-Power Amplifier Distorsions. In: IEEE Access, volume 10, p121985-122000, 11/2022.
  • Clément Royer, Jérémie Sublime, Florence Rossant and Michel Paques: Unsupervised approaches for the segmentation of dry ARMD lesions in eye fundus cSLO images. In: J. Imaging 7(8): 143, 2021.
  • Jérémie Sublime: The 2011 Tohoku Tsunami from the Sky: A review on the evolution of Artificial Intelligence Methods for Damage Assessment. In: Geosciences 11(3): 133, 2021.
  • Guillaume Dupont, Ekaterina Kalinicheva, Jérémie Sublime, Florence Rossant and Michel Pâques: Analyzing Age-Related Macular Degeneration Progression in Patients with Geographic Atrophy Using Joint Autoencoders for Unsupervised Change Detection. In: J. Imaging 6(7): 57, 2020.
  • Ekaterina Kalinicheva, Jérémie Sublime and Maria Trocan: Unsupervised Satellite Image Time Series Clustering Using Object-Based Approaches and 3D Convolutional Autoencoder. Remote Sensing Remote Sensing 12(11): 1816, 2020.
  • Ekaterina Kalinicheva, Dino Ienco, Jérémie Sublime and Maria Trocan: Unsupervised Change Detection Analysis in Satellite Image Time Series using Deep Learning Combined with Graph-Based Approaches. In IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote. Sens. 13: 1450-1466 , 2020
  • Jérémie Sublime, Guénaël Cabanes and Basarab Matei: Study on the Influence of Diversity and Quality in Entropy Based Collaborative Clustering. Entropy 21(10): 951 , 2019
  • Jérémie Sublime and Ekaterina Kalinicheva: Automatic post-disaster damage mapping using Deep Learning Techniques for change detection : Case study of the Tohoku tsunami. Remote Sensing 11(9): 1123 (2019)
  • Jérémie Sublime, Basarab Matei, Guénaël Cabanes, Nistor Grozavu, Younès Bennani, Antoine Cornuéjols: Entropy based probabilistic collaborative clustering. Pattern Recognition 72: 144-157 (2017)
  • Jérémie Sublime, Andrés Troya-Galvis, Anne Puissant: Multi-Scale Analysis of Very High Resolution Satellite Images Using Unsupervised Techniques. Remote Sensing 9(5): 495 (2017
  • Jérémie Sublime, Nistor Grozavu, Guénaël Cabanes, Younès Bennani, Antoine Cornuéjols: From horizontal to vertical collaborative clustering using generative topographic maps. Int. J. Hybrid Intell. Syst. 12(4): 245-256 (2015)
  • Sonia Yassa, Jérémie Sublime, Rachid Chelouah, Hubert Kadima, GeunSik Jo, Bertrand Granado: A genetic algorithm for multi-objective optimisation in workflow scheduling with hard constraints. IJMHeur 2(4): 415-433 (2013)

Liens utiles