C U R R I C U L U M V I T A E
Nom : DAUCE
Prénom : EMMANUEL
Grade : MAITRE DE CONFERENCES - CLASSE NORMALE
Date de naissance : 31/05/1972 (43 ans)
Sections CNU :
27 - INFORMATIQUE
61 - GENIE INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - TRAITEMENT DU SIGNAL
Mobile : 06 59 59 47 34
Etablissement d’exercice :
Centrale Marseille
38 Rue Frédéric Joliot Curie,
13013 Marseille.
Tel : 04 91 05 47 30
Fax : 04 91 05 45 65
emmanuel.dauce@centrale-marseille.fr
https://www.centrale-marseille.fr
Laboratoire de rattachement :
Theoretical Neurosciences Group
Institut de Neurosciences des Systèmes - Inserm UMR1106,
Aix-Marseille Université - Faculté de Médecine,
27, Boulevard Jean Moulin,
13005 Marseille, France.
Tel : 04 91 29 98 19
emmanuel.dauce@univ-amu.fr
http://ins.univ-amu.fr
Activité de recherche :
Mon activité de recherche s'inscrit dans le cadre des Neurosciences Computationnelles, avec une composante en modélisation neuronale biologiquement plausible, et une composante en contrôle et apprentissage. Mon travail repose sur la simulation de réseaux de neurones massivement récurrents pour :
Je travaille sur la modélisation de systèmes neuro-inspirés permettant d'expliquer (et éventuellement d'implémenter) la formation d'un répertoire de comportements par interaction directe avec l'environnement, avec consigne (apprentissage guidé, apprentissage par renforcement) et/ou sans consigne (apprentissage non-supervisé). Je regarde en particulier comment se forment et se fixent les réponses motrices (temps long)? comment est sélectionnée, dans un certain contexte sensoriel, la réponse motrice adéquate (temps court)?
Activité d’enseignement :
Environ 250h/an. Notions de base en algorithmique et programmation, au sein d’une équipe de 6 enseignants et enseignants-chercheurs permanents: conception, organisation, transmission et évaluation des unités d’enseignement. Responsable pédagogique de l’UE de tronc commun de deuxième année “Stockage et traitement des données (cours, poly, fiches de TD). Enseignements d'option en développement web (semestre 6) et recherche d’information (semestre 8). Algorithmes stochastiques (méthode de Monte Carlo, algorithmes génétiques, apprentissage automatique, réseaux de neurones), parcours 3A OMIS (Organisation, Mathématiques et Informatique pour les Services). Entrepôts de données et data mining : modélisation OLAP et requêtes dans les des bases de données “analytiques”. Apprentissage et décision : prédiction et décision à partir d’exemples, pénalisation et régularisation, validation croisée, méthodes à noyaux.
1. Cursus universitaire
Juin 1990 : Baccalauréat du second degré en mathématiques et sciences physiques, mention bien.
Juin 1995 : Diplôme d'ingénieur de l'École Nationale Supérieure d'Électronique, d'Électrotechnique, d'Informatique et d'Hydraulique de Toulouse (ENSEEIHT) filière informatique.
Juin 1995 : Diplôme d'Etudes Approfondies "Représentation de la Connaissance et Formalisation du Raisonnement" de l'Institut National Polytechnique de Toulouse, mention bien.
Janvier 2000 : Thèse de doctorat de l'ENSAE, sur allocation du MENRT 1996-1999, spécialité "Représentation de la Connaissance et Formalisation du Raisonnement", "Adaptation dynamique et apprentissage dans des réseaux de neurones récurrents aléatoires", ENSAE, Toulouse, France. Mention très honorable + félicitations.
Mars 2000 : qualification en section 27 (informatique) et 61 (génie informatique, automatique, traitement du signal).
2. Parcours professionnel
Septembre 2001 - présent : Maître de Conférences à Centrale Marseille (initialement ESM2 puis EGIM - Ecole Généraliste d'Ingénieurs de Marseille - regroupement ESM2/ENSSPICAM/ ENSP/ ESIM), Marseille, France.
Septembre 2008 - août 2009 : délégation à l'INRIA Lille Nord Europe, Villeneuve d’Ascq, France.
Septembre 2000 - août 2001 : enseignant-chercheur associé, ENSAE, Toulouse, France.
Septembre 1999 - août 2000 : ATER, Université Paul Sabatier, Toulouse, France.
Septembre 1996 - août 1999 : moniteur allocataire, spécialisation informatique, Université Paul Sabatier, Toulouse, France.
Avril 1994 - juin 1995 : stage de fin d’études, centre ONERA Toulouse, France. Resp. Paul Bourret.
Juillet 1994 - août 1994 : stage de fin de deuxième année : développement d’un modèle aquaplanète, simulateur ARPEGE. Centre National de Recherches Météorologiques, Toulouse, France. Resp. J-M Piriou.
3. Encadrement d’étudiants
Encadrement de projets d’élèves :
2009-2010 : Neuro-navig : réalisation d’un système de guidage 3D pour l’enregistrement de l’activité électro-physiologique chez le rat. Co-encadrement avec Stéphane Derrode. Partenaire : INSERM U708, Marseille.
2013-2014 : SEMCA : système d’échange monétaire à base de codes aléatoires. Partenaire : Laboratoire d’Informatique Fondamentale, Marseille.
Stages M1 :
2010 : Timothée Proix “Classification d’ondes P300”, stage de 2ème année, Ecole Centrale Marseille.
2010 : Arnaud Rachez “Classifieur bayésien naïf pour la reconnaissance d’ondes P300”, stage de 2ème année, Ecole Centrale Marseille.
Stages M2 :
2011 : Timothée Proix “Méthodes à noyau dans l’apprentissage semi-supervisé par descente de gradient” (Centrale Marseille, parcours S2I et Master d’Informatique Fondamentale, Faculté de Sciences, Aix-Marseille II), en co-direction avec Liva Ralaivola (LIF).
2012 : Mathieu Golos “Modèles neuro-dynamiques pour la reconnaissance de configurations d’activité” (M2 Modélisation et Calcul Scientifique, Université de Rennes 1).
2012 : Loïc Mahé “Adaptation en ligne d’un classifieur P300” (Centrale Marseille, parcours S2I).
2015 : Léa Bluteau , “Modèle de propagation anisotropique de pointes épileptiques”, en co-direction avec Marcel Carrère (INS)
Co-directions de thèse :
2005-2009 (inachevé) : co-direction, avec Gilles montagne (ISM) de la thèse de Frédéric Henry (diplômé du Master d’Informatique de Lyon - MASTRIA), intitulée « Plasticité synaptique et apprentissage dans des réseaux de neurones récurrents - étude du mécanisme "spike-timing dependent plasticity" », sur une bourse de l'ED 463 (Sciences du Mouvement Humain).
janvier 2013 - présent : co-direction, avec Liva Ralaivola (LIF), de la thèse de HongLiang Zhong (diplômé de Centrale Pékin), intitulée «Stochastic gradient following in a changing environment : application to a BCI online learning protocol », sur une bourse de l’Ecole Centrale de Pékin.
septembre 2013 - présent : co-direction, avec Viktor Jirsa (INS), de la thèse de Mathieu Golos (diplômé de l’Université de Rennes 1), intitulée «Apports de la modélisation pour l’analyse de patrons sémiologiques lors de crises épileptiques du lobe frontal», sur une bourse de l’ED 463 (Sciences du Mouvement Humain)
Encadrement post-doctoral:
septembre 2013 - septembre 2014 : co-encadrement, avec Rémi Munos (INRIA Lille nord-Europe), du stage post-doctoral d’Eoin Thomas (diplômé de ...), dans le cadre du contrat de financement ANR CO-ADAPT.
4. Invitations d’universités françaises et étrangères
Octobre 2005 : invitation du Riken Brain Science Institute, Saitama, Japan (Jun Tani).
2008 - 2009 : en délégation à l'INRIA Lille Nord Europe, équipe SequeL (Sequential Learning), resp. Rémi Munos.
5. Contrats et collaborations institutionnelles
2002-2007 : responsable scientifique, pour "Mouvement et Perception", de l'ACI « Dynamique des réseaux neuronaux artificiels biologiquement plausibles », appel d’offres « Temps et cerveau », 2002, coordinateur M. Samuelides (Supaero, Toulouse), en collaboration avec l’ENSEA, Cergy Pontoise (resp. scientif. P. Gaussier), l’INLN, Nice (resp. scientif. B. Cessac), le CERCO, Toulouse (resp. scientif. S. Thorpe) et PRISMa, INSA, Lyon (resp. scientif. G. Beslon).
2002-2007 : participation à l'ACI « Des robots et des hommes : Plasticité du geste de pointage ou comment s’adapter à l’environnement », appel d’offres « ROBEA » 2002, partenariat entre "Mouvement et Perception", coordinateur J.-L. Vercher (Mouvement et Perception, Marseille) , en collaboration avec le LIRMM, Montpellier (resp. scientif. A. Liégeois).
2007-2010 : responsable scientifique, pour "Mouvement et Perception", du projet ANR blanc MAPS (Mappings, Adaptation, Plasticity and Spatial computation) ANR-07-BLAN-0335-02, coordinateur Frédéric Alexandre (LORIA, Nancy), en collaboration avec l'INCM, Marseille (resp. scientif. Laurent Goffart) et le LIRIS, Lyon (resp. scientif. Hélène Paugam-Moisy). Taux d'implication personnel : 60 %. Budget Total : 300.000 euros.
2007-2010 : responsable scientifique, pour "Mouvement et Perception", du projet ANR NOAT (L'attention temporelle : modélisation neurale et substrats neuroanatomiques des processus attentionnels implicites et explicites) ANR-07-NEURO-033-03, coordinatrice J. Coull (LNC, Marseille), en collaboration avec l'INCM (resp. scientif. D. Schön). Taux d'implication: 30 %. Budget Total : 320.000 euros.
2009-2014 : participation au projet ANR CO-ADAPT (Co-adaptation cerveau-machine pour de meilleures interfaces) ANR-09-EMER-002-01, coordinatrice Maureen Clerc (INRIA Sophia Antipolis-Méditerranée), en collaboration avec le LATP (resp. scientif. Bruno Torresani), l’INSERM U1028 (resp. scientif. J.Mattout), l’INRIA Lille Nord-Europe (resp. scientif. R. Munos) et le LNC (resp. scientif. B. Burle). Taux d’implication : 20%. Budget total : 340.000 euros.
2013-2017 : participation au projet ANR VIBRATIONS (« Virtual Brain »-based interpretation of electrophysiological Signals in epilepsy) ANR-13-PRTS-0011, coordinateur Christian Bénar (Institut de Neurosciences des Systèmes), en collaboration avec l’INRIA Sophia Antipolis-Méditerranée (resp. scientif. T. papadopoulo), et le LTSI - Laboratoire traitement du signal et de l'image, Rennes (resp. scientif. F. Wendling). Taux d’implicatin : 30%; Budget total : 229 151 euros.
6. Conseils, jurys et comités :
2003-2007 : membre élu du Conseil de Laboratoire UMR 6152 "Mouvement et Perception"
18 décembre 2008 : examinateur, jury de thèse de Mr Benoît Siri intitulée « Interactions dynamique-topologie-apprentissage dans les réseaux de neurones complexes bio-inspirés », INRIA Saclay / Université de Paris Sud, Saclay.
13 juillet 2011 : examinateur, jury de thèse de Mr Dipanjan Roy intitulée « Phase representation of spike-burst neurons in a network », Univ. de la Méditerranée (Aix-Marseille II), Marseille.
13 mai 2013 : membre du comité de sélection (membre invité) poste 27 MCF0542, Université de Lorraine, Nancy.
6 octobre 2014 : examinateur, jury de thèse de Mlle Mina A. Khoei intitulée « Motion-based position coding in the visual system : a computational study », Institut de Neurosciences de la Timone, Marseille.
7. Diffusion et animation scientifique :
6-8 juin 2005 : co-organisateur, avec Laurent Perrinet, des journées d'études "Temps et Cerveau", île Ste Marguerite, Cannes, France.
2005-2011: Membre du comité scientifique de Neurocomp : http://www.neurocomp.fr. L’action de Neurocomp est principalement d’organiser des manifestations scientifiques annuelles (une conférence bi-annuelle en alternance avec une école d’été). Comité de lecture des conférences Neurocomp : Neurocomp'06, Neurocomp'08, Neurocomp’10…
2007-présent : Review Editor of Frontiers in Neuroscience (Frontiers in neurorobotics)
2008 : Edition des actes de la deuxième conférence française de neurosciences computationnelles (Neurocomp'08)
8-11 octobre 2008 : Co-directeur (avec Laurent Perrinet) du comité d'organisation de la conférence Neurocomp'08, Marseille, France.
2012-présent : Comité de lecture conférences NIPS (Neural Information Processing Systems)
27-28 mars 2014 : co-organisateur, avec Andrea Brovelli, des sixièmes rencontres du Réseau de Neurosciences Computationnelles de Marseille (RNCM’2014), Marseille, France.
Relecteur occasionnel pour Neural Networks, Neural Processing Letters, IEEE TNNLS (Trends in Neural Networks and Learning Systems), J. Physiol. (Paris), conférences ESANN, ICANN et SAB.
NB : cette annnée : 1 revue pour Frontiers in neurorobotics, une revue pour TNNLS, 2 revues pour ESANN, 4 revues pour NIPS.
Production scientifique
Livres, direction d’ouvrages :
1. Guillot, A. and Daucé, E. éds (2002) Approche dynamique de la cognition artificielle, Lavoisier, Paris, France.
2. Perrinet, L. and Daucé, E. éds (2008) Proceedings of the second French conference on Computational Neuroscience (Neurocomp'08), ISBN 978-2-9532965-0-1.
Articles de revues
3. Daucé, E., Quoy, M., Cessac, B., Doyon, B. and Samuelides, M. (1998) Self-organization and dynamics reduction in recurrent networks : stimulus presentation and learning, Neural Network 11:521-533.
4. Moynot, O., Daucé, E. and Pinaud, O. (1999) Equations de champ moyen pour les réseaux de neurones à deux populations, In Cognito 15:41-46.
5. Daucé, E., Moynot, O., Pinaud, O. and Samuelides, M. (2001) Mean Field Theory and Synchronization in Random Recurrent Neural Networks, Neural Processing Letters 14:115-126
6. Quoy, M., Banquet, J.-P. and Daucé, E. (2001) Learning and control with chaos : from biology to robotics, Behavioral and Brain Sciences 24(5):824-825.
7. Daucé, E., Quoy, M. and Doyon, B. (2002) Resonant spatio-temporal learning in large random recurrent networks, Biol.Cybern. 87(3):185-198.
8. Daucé, E. (2004) Short term memory in recurrent networks of spiking neurons, Natural Computing 3:135-157
9. Henry, F., Daucé, E. and Soula, H. (2006) Temporal Pattern Identification using Spike Timing Dependent Plasticity, Neurocomputing 70(10-12): 2009-2016.
10. Daucé, E. (2007) Learning and Control with large Dynamic Neural Networks, European Physical Journal - Special Topics 142:123-161.
11. Daucé, E. and Perrinet, L. (2010) Computational Neuroscience from multiple levels to multi-level, J Physiol Paris 104(1-2):1-4
13. Golos, M, Jirsa, V and Daucé, E (under revision) Multistability in large-scale models of brain activity, submitted to PLoS Computational Biology.
14. Thomas, E, Carpentier, A, Daucé, E, Devlaminck, D, Munos, R, Mattout, J, Clerc, M (submitted) P300-speller flashing sequences that accommodate customized keyboards, resubmitted to Journal of Neural Engineering.
Conférences internationales à comité de lecture
15. Daucé E. and Doyon, B. (1998) Novelty Learning in a Discrete Time Chaotic Network, proc. of the 8th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN'98), L. Niklasson et al. eds, Vol. 2: 1051-1056, Springer, September 2-4, Skövde, Sweden.
16. Daucé, E., Moynot, O., Pinaud, O., Samuelides, M. and Doyon, B. (1999) Mean Field Equations reveal synchronisation in a 2-population neural network model, proc. of the 7th European Symposium On Artificial Neural Networks (ESANN'99), Verleysen, M. ed.:7-12, April 21-23, Bruges, Belgium.
17. Quoy M. and Daucé, E. (2000) Visual and motor learning using a chaotic recurrent neural network: application to the control of a mobile robot, proc. of the Second International ICSC Symposium on Neural Computation (NC2000), Bohte, H. and Rojas, R. eds: 577-582, May 23-26, Berlin, Germany.
18. Daucé E. and Quoy, M. (2000) Random recurrent neural networks for autonomous systems design, additional, proc. of the sixth international conference on Simulation of Adaptive Behavior : From Animals to Animats (SAB 2000), Meyer, J.-A. et al. eds:31-40, Sept. 11-15, Paris, France.
19. Daucé, E. (2001) Learning from chaos : a model of dynamical perception, proc. of the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2001), Dorffner, G et al eds, Lecture Notes in Computer Sciences 2130:1129-1134, August 21-25, Vienna, Austria.
20. Daucé, E. (2003) Dynamic Retention in Recurrent Networks of Spiking Neurons, proc. of the workshop on the FUture of Neural Networks (FUNN 2003), Thirtieth International Colloquium on Automata, Languages and Programming, June 30 - July 4, Eindhoven, The Netherlands.
21. Daucé, E. (2004) Hebbian reinforcement learning in a modular dynamic network, proc. of the eighth international conference on Simulation of Adaptive Behavior : From Animals to Animats (SAB*04), Schaal, S. et al. eds:305-314, July 13-17, Los Angeles, CA, USA.
22. Daucé, E., Soula, H. and Beslon, G. (2005) Learning Methods for Dynamic Neural Networks, proc. of the 2005 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA'05):598-601, Oct. 18-21, Bruges, Belgium.
23. Henry, F., Daucé, E. and Soula, H. (2006) Temporal Pattern Identification using Spike-Timing Dependent Plasticity (2006), proc. of the 15th annual Computational Neurosciences meeting (CNS*2006), July 16-18, Edinburgh, U.K.
24. Henry, F. and Daucé, E. (2008) Emergence of stimulus-specific synchronous response through STDP in recurrent neural networks, proc. of the 16th European Symposium on Artificial Neural Networks - Advances in Computational Intelligence and Learning (ESANN 2008), Verleysen, M. ed: 379-384, April 23-25, Bruges, Belgium.
25. Henry, F. and Daucé, E. (2009) Formation of synchronous activity through STDP in recurrent neural networks with heterogeneous delays, proc. of the eighteen's annual computational neuroscience meeting (CNS*2009), Johnson D. H. ed, BMC Neuroscience 10 (Suppl 1):P210, July 18-23, Berlin, Germany.
26. Daucé, E. (2009) A model of cell specialization using a Hebbian Policy-gradient approach with "slow" noise, proc. of the eighteen's annual computational neuroscience meeting (CNS*2009), Johnson D. H. ed, BMC Neuroscience 10 (Suppl 1):P136, July 18-23, Berlin, Germany.
27. Daucé, E. (2009) A model of neuronal specialization using a Hebbian Policy-gradient approach with "slow" noise, proc. of the 19th International conference on artificial neural networks (ICANN 2009) part I, Alippi, C. et al. eds, Springer-Verlag Berlin, Heidelberg: 218-228, September 14-17, Limassol, Cyprus.
28. Rachez, A., Proix, T., Maby, E., Mattout, J. and Daucé, E (2010) Direct Policy-gradient for on-line learning in BCI, International Journal of Bioelectromagnetism 13(1):52-53, proc. of Tools for Brain-Computer Interaction (TOBI) workshop, December 2-3, Rome, Italy.
29. Malhotra, G. and Daucé, E. (2011) How and where does the brain predict the when: a Bayesian approach to modeling temporal expectation, proc. of the twentieth annual computational neuroscience meeting: CNS*2011, Fellous J.-P. and Prinz, SA. eds, BMC Neurosci. 12(Suppl 1): P53, July 23-28, Stockholm, Sweden.
30. Daucé, E., Mouraud, A. and Guillaume, A. (2011) Simple spatio-temporal transformation with sub-threshold integration in the saccadic system, proc. of the twentieth annual computational neuroscience meeting: CNS*2011, Fellous J.-P. and Prinz, SA. eds, BMC Neurosci. 12(Suppl 1): P133, July 23-28, Stockholm, Sweden.
31. Daucé, E. and Proix, T. (2013) P300-speller Adaptivity to Change with a Backspace Key, proc. of TOBI workshop IV: Practical Brain-Computer Interfaces for End-Users: Progresses and Challenges:105-106, January 23-25, Sion, Switzerland.
32. Daucé, E, Proix, T. and Ralaivola, L (2013) Fast online adaptivity with policy gradient: example of the BCI "P300" speller, proc. of the 21th European Symposium on Artificial Neural Networks, computational intelligence and machine learning (ESANN 2013), Verleysen, M. ed. : 197-202, April 24-26, Bruges, Belgium.
33. Golos, M, Jirsa, VK and Daucé, E (2013) Multistability in large scale models of brain activity, proceedings of the 22nd annual Computational Neurosciences meeting (CNS*2013), Cymbalyuk, S and Prinz, SA eds, BMC Neuroscience 2013, 14(Suppl 1):P84, July 13-18, Paris, France.
34. Thomas, E, Clerc, M, Daucé, E, Carpentier, A, Devlaminck, D and Munos, R (2013) Optimizing P300-Speller Sequences by RIP-ping Groups Apart, proc. of the 6th International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering:1062-1065, November 6-8, San Diego, CA, USA.
35. Daucé, E (2014) - Toward STDP-based population action in large networks of spiking neurons - proc. of the 22th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2014), Verleysen, M. ed. : 29-34, April 23-25, Bruges, Belgium.
36. Daucé, E and Thomas, E (2014) Evidence build-up facilitates on-line adaptivity in dynamic environments: example of the BCI P300-speller, proc. of the 22th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2014), Verleysen, M. ed. : 377-382, April 23-25, Bruges, Belgium.
37. Thomas, E, Daucé, E, Devlaminck, D, Mahé, L, Carpentier, A, Munos, R, Perrin, M, Maby, E, Mattout, J, Papadopoulo, T and Clerc, M (2014) CoAdapt P300 speller: optimized flashing sequences and online learning, proceedings of the 6th International Brain-Computer Interface Conference, September 16-19, Graz, Austria.
Zhong, H, Daucé, E and Ralaivola, L (2015) Online multiclass learning with "bandit" feedback under a Passive-Aggressive approach, 23th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2015), Bruges, Belgium, April 22-24 2015.
12. Daucé, E, Proix, T and Ralaivola, L (submitted) Reward-based online learning in non-stationary environments: adapting a P300-speller with a ``Backspace'' key, submitted to IJCNN 2015 (International Joint Conference on Neural Networks).
Conférences nationales à comité de lecture
38. Daucé, E. and Doyon, B. (1998) Un processus d'apprentissage hebbien dans des réseaux dynamiques à temps discret, actes des Neuvièmes journées Neurosciences et Sciences de l'Ingénieur (NSI), may 11-14, Munster, France.
39. Moynot, O., Daucé, E. and Pinaud, O. (1999) Equations de champ moyen pour les réseaux de neurones à deux populations, actes du IIIème Colloque Jeunes Chercheurs en Sciences Cognitives, B. Vivicorsi et al. eds, 26-28 Avril, Soulac, France.
40. Daucé, E. and Doyon, B. (1999) Apprentissage dynamique dans les réseaux de neurones, actes du IIIème Colloque Jeunes Chercheurs en Sciences Cognitives, B. Vivicorsi et al. eds, 26-28 Avril, Soulac, France.
41. Daucé, E. (2001) Adaptation dynamique dans les réseaux chaotiques, actes du IVème Colloque Jeunes Chercheurs en Sciences Cognitives, Institut des Sciences Cognitives, 2-4 mai, Lyon, France.
42. Daucé, E. and Henry, F. (2006) Hebbian Learning in Large Recurrent Neural Networks, proc. of 1ère conférence française des neurosciences computationnelles (Neurocomp'06), Alexandre F. et al. eds : 202-205, Oct. 23-24 , Pont-à-Mousson, France.
43. Henry, F. and Daucé, E. (2008) Spike-Timing Dependent Plasticity and regime transitions in random recurrent neural networks, proc. of the second french conference on computational neurosciences (Neurocomp'08), Daucé, E. and Perrinet, L. eds: 291-295, October 8-11, Marseille, France.
44. Daucé, E. and Dutech, A. (2010) Online learning with noise : a kernel-based policy-gradient approach, proc. of the fifth french plenary conference on computational neurosciences (Neurocomp’10), Neurocomp ed.:252-257, October 6-8, Lyon, France.
45. Daucé, E. and Dutech, A. (2010) Cartes topographiques neuronales pour l’apprentissage par renforcement sur des problèmes de contrôle non-linéaire, actes du 10ème colloque africain sur la recherche en informatique et en mathématiques appliquées, 10-18 octobre, Yamoussoukro, Côte d’Ivoire.
46. Daucé, E. et Ralaivola, L. (2012) Approche adaptative pour les interfaces cerveau-machine, actes des XIXèmes rencontres de la société francophone de classification, 29-31 octobre, Marseille, France.
Chapîtres d’ouvrages
47. Daucé, E. (2002) Systèmes dynamiques pour les sciences cognitives, in Approche dynamique de la cognition artificielle, Guillot, A. and Daucé, E. eds :33-44, Lavoisier, Paris, France.
48. Beslon, G. and Daucé, E. (2002) Modularité et apprentissage dans les réseaux de neurones récurrents, in Approche dynamique de la cognition artificielle, Guillot, A. and Daucé, E. eds :61-80, Lavoisier, Paris, France.
49. Daucé, E. and Quoy, M. (2002) Mémoire dynamique et planification, in Approche dynamique de la cognition artificielle, Guillot, A. and Daucé, E. eds :97-113, Lavoisier, Paris, France.
50. Daucé, E and Guillot, A. (2002), Conclusion, in Approche dynamique de la cognition artificielle, Guillot, A. and Daucé, E. eds :303-306, Lavoisier, Paris, France.
Rapports
51. Daucé, E. (1995) Dynamique chaotique et apprentissage au sein de réseaux neuromimétiques, rapport de DEA Représentation de la Connaissance et Formalisation du Raisonnement, 26 juin 1995, Université Paul Sabatier, Toulouse, France.
52. Samuelides, M., Moynot, O., Daucé, E. and Pinaud, O. (1999) Etude de la dynamique de réseaux neuronaux aléatoires récurents, Rapport interne ONERA RT3/3739.00/DTIM
53. Daucé, E. (2000) Adaptation dynamique et apprentissage dans des réseaux de neurones récurrents aléatoires, thèse de doctorat, 13 janvier 2000, ENSAE, Toulouse, France.
54. Samuelides, M. et Daucé, E. (2001) Modélisation par réseaux neuronaux du phénomène de tremblement 3D, Rapport inerne ONERA n° 7/03426/DPRS/DTIM.
55. Daucé, E. and Dutech, A. (2010) Inverse Kinematics On-line Learning: a Kernel-Based Policy-Gradient approach, http://hal.inria.fr/inria-00520960.
Communications, posters et conférences invitées
56. Cessac, B., Quoy, M., Daucé, E. Doyon, B. and Samuelides, M. (1996) Learning in a chaotic neural network, proc. of workshop on Neural Network Dynamics and Pattern Recognition (DYNN'96), 12-13 mars, Toulouse, France.
57. Daucé, E. and Doyon, B. (1997) Chaos dans les réseaux récurrents aléatoires et apprentissage, conférence PRESCOT (Pôle de recherche en sciences de la Cognition, Toulouse), 22-23 septembre 1997, Toulouse, France.
58. Daucé, E. (2000) Apprentissage et reconnaissance de signaux spatio-temporels sur des réseaux neuronaux à dynamiques complexes, VIIIe Journée d'Etude ACCION : théorie du chaos et sciences de la cognition : Chimère ou Réalité, 29-30 Juin, Aix-en Provence, France.
59. Daucé, E. (2000) Dynamical memories on large recurrent neural networks, proc. of international workshop on Dynamical Neural Networks and applications (DYNN'2000), Nov. 20-25, Bielefeld, Germany.
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62. Daucé, E. (2004) The dynamics of appropriation, proc. of the 2nd workshop on Anticipatory Behavior in Adaptive Learning Systems 2004 (ABiALS 2004), July 17th 2004, Los Angeles, CA, USA.
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67. Daucé, E. (2010) Adapting the noise to the problem : a policy-gradient approach of receptive fields formation, 2èmes rencontres du réseau marseillais de neurosciences computationnelles, May 27-28, Marseille, France.
68. Daucé, E. (2014), Toward STDP-based collective action in large networks of spiking neurons, 6èmes rencontres du réseau marseillais de neurosciences computationnelles, March 27-28, Marseille, France.