Jean-Eric Campagne

Statut: Dir. de Recherches CNRS (DR1, HDR 95, Thèse 89.)

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Extrait de JAX-COSMO: An End-to-End Differentiable and GPU Accelerated Cosmology Library (https://arxiv.org/abs/2302.05163)

Carrière : chronologie en quelques étapes

2010-: Études en Cosmologie:
- Relevé optique auprès du grand télescope Vera Rubin Observatory: travail actuel dans les WGs de la collaboration DESC.
- Raie 21cm de l’hydrogène: j’ai participé aux programmes HI-Cluster au Radio-télescope de Nançay, et PAON2&4 à Nançay (R&D IDROGEN)
- Développements algorithmiques: Calcul non-Limber de spectre angulaire Angpow, Transformation Harmonique Sphérique Laguerre (LagSHT), AstroLabSoftware (usage de Spark en Astro), Broker FINK, Études des Réseaux de Neurones Profonds (en lien avec les cours de Stéphane Mallat, voir ci-après), Études de l’usage de la différentiation automatique et génération de chaines de Markov pour les méthodes bayésiennes (notamment en JAX). Participation aux librairies Core Cosmology Library et Jax-Cosmo
2005-2010: Prospectives Oscillations de Neutrinos: Usines à Neutrinos, PMm2 R&D générique électronique innovante financée par l’ANR, LAGUNA projet Européen d’étude de faisabilité d’un grand laboratoire souterrain en Europe.
1998-2005: Oscillations de Neutrinos (OPERA/CNGS), construction des Cornes du CNGS
1990-1998: Double désintégration bêta avec et sans Neutrino NEMO/LAL
1988-1990: Expérience DELPHI au LEP/CERN: corrections radiatives dans les collisions e⁺e^–

Tutorials JAX accessibles sur Github, d’autres notebooks (ici) sont développés en JAX pour illustrer le cours de S.Mallat depuis 2022 (voir ci-après).
Réseaux de Neurones Profonds. Depuis 2018 j’ai entrepris de rédiger des notes des cours de Stéphane Mallat, professeur au Collège de France, dont le thème général concerne les Sciences des données. Voici la liste des différents cours avec le lien vers mes notes (elles sont toutes accessibles également sur le site du Collège de France et de S. Mallat à l’ENS ). Repository GitHub associé au cours depuis 2022. L’ensemble des notes depuis 2018 sont disponibles et mises à jour sur le repository en Français et Anglais. Voici la liste des leçons et les liens HAL :
- En 2024: Apprentissage et génération par échantillonnage aléatoire (english version)
- En 2023: Modélisation, Information et Physique Statistique (english version)
- En 2022: Théorie de l’Information (english version)
- En 2021 : Représentations parcimonieuses (english version)
- En 2020 : Modèles multi-échelles et réseaux de neurones convolutifs (english version)
- En 2019 : L’apprentissage par réseaux de neurones profonds (english version)
- En 2018 : L’apprentissage face à la malédiction de la grande dimension (english version)

Président du Conseil Scientifique du Laboratoire Souterrain de Modane (2005-2009)
Membre du CSTS Irfu/SPP de 2010 à 2013