Prix Jean-Jacques Moreau 2019
Après de nombreuses discussions, le jury du prix Jean-Jacques Moreau a décidé unanimement de décerner ce prix à Francis Bach, qui, par ses contributions scientifiques a su créer des liens scientifiquement très féconds entre les communautés d’optimisation (et notamment, d’optimisation convexe) et d’apprentissage automatique (ou « machine learning ») et faire émerger des nouvelles thématiques de recherche.
Le jury a particulièrement apprécié l’élégance avec laquelle F. Bach a réussi à adapter au contexte particulier de l’apprentissage de nombreuses innovations (dont certaines très récentes) en optimisation comme les méthodes proximales ou d’accélération.
Certains de ses travaux utilisent d’une façon très fructueuse l'opérateur proximal de Moreau. F. Bach a aussi développé des résultats très originaux sur l’optimisation à grande échelle basée notamment sur des méthodes du premier ordre stochastiques (pour des approches en ligne) ou incrémentales (pour l’optimisation de grands ensembles de données).
