Mokhtar Zhadi ALAYA Enseignant-chercheur

Les activités de recherche de Mokhtar Z. Alaya portent à la fois sur les aspects théoriques, algorithmiques et pratiques de l'apprentissage statistique (machine learning). Elles se situent à l’intersection de la statistique (modélisations) et de l’informatique (algorithmes), qui sont les deux disciplines primordiales de la science de données.

Sa thèse de doctorat était dans le cadre supervisé et en grande dimension avec des applications en détection des ruptures multiples dans des données génomiques.

Il est particulièrement intéressé par la théorie du transport optimal et ses applications en machine learning. Le transport optimal est un outil mathématique introduit par le mathématicien français Gaspard Monge en 1781, pour la comparaison des distributions de probabilité. Le transport optimal a récemment suscité beaucoup d’intérêt dans la communauté du machine learning. Ses capacités inhérentes de comparaisons des mesures de probabilité étant à présent au cœur de plusieurs succès récents en machine learning.