Diplômé de l’École des Ponts ParisTech et du Master MVA (ENS Paris-Saclay), Roman Plaud est docteur en machine learning au sein du laboratoire TALia (Onepoint) et à Télécom Paris. Ses travaux de recherche se concentrent sur la classification hiérarchique et la prise de décision optimale sous incertitude. Il vise à développer des cadres théoriques permettant d’aligner les prédictions des modèles probabilistes avec les coûts réels des erreurs, afin de rendre les systèmes d’IA plus fiables.
Au-delà de leur performance brute, la fiabilisation des modèles de machine learning est un véritable enjeu. Dans un contexte décisionnel porteur de coûts ou de bénéfices, elle permet une meilleure estimation du risque et des conséquences réelles de chaque décision.
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