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Gilles STOLTZ

Professeur (Education Track)

Economie et Sciences de la Décision

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Biographie

Gilles Stoltz est professeur associé ETF à HEC Paris, où il enseigne depuis 2007 (il est également directeur de recherche au CNRS). Il est ancien élève de l'Ecole normale supérieure de Cachan, agrégé de mathématiques et détenteur depuis respectivement 2005 et 2011 d'un doctorat et d'une HDR de l'Université Paris-Sud, Orsay.

Il s'intéresse à des problèmes de prévision séquentielle ou prises de décision séquentielles, sous le prime de trois paradigmes de machine learning séquentiel : agrégation robuste d'experts (adversarial learning), bandits stochastiques, apprentissage par renforcement. 

Page web personnelle : http://stoltz.perso.math.cnrs.fr/

Articles scientifiques

Kullback-Leibler upper confidence bounds for optimal sequential allocation

Annals of Statistics, juin 2013, vol. 41, n° 3, pp 1516-1541, (in coll. with O. CAPPE, A. GARIVIER, O.-A. MAILLARD, R. MUNOS)

Mirror descent meets fixed share (and feels no regret)

Advances in Neural Information Processing Systems, 2012, vol. 25, pp 980-988, (in coll. with N. CESA-BIANCHI, P. GAILLARD, G. LUGOSI)

Pure exploration in finitely-armed and continuous-armed bandits

Theoretical Computer Science, avril 2011, vol. 412, n° 19, pp 1832-1852, (in coll. with S. Bubeck, R. Munos)

X-armed bandits

Journal of Machine Learning Research, 2011, vol. 12, pp 1655-1695, (in coll. with C. Szepesvári, S. Bubeck, R. Munos)

Lipschitz Bandits without the Lipschitz Constant

Lecture Notes in Computer Science, 2011, vol. 6925, pp 144-158, (in coll. with S. Bubeck, J. Yuan Yu)

A Geometric Proof of Calibration

Mathematics of Operations Research, novembre 2010, vol. 35, n° 4, pp 721-727, (in coll. with S. Mannor)

Agrégation séquentielle de prédicteursméthodologie générale et applications à la prévision de la qualité de lair et à celle de la consommation électrique

Journal de la Société Française de Statistique, 2010, vol. 151, n° 2, pp 66-106,

Pure Exploration for Multi-Armed Bandit Problems

Lecture Notes in Computer Science, 2009, pp 23-37, (in coll. with R. Munos, S. Bubeck)

Ozone Ensemble Forecast with Machine Learning Algorithms

Journal of Geophysical Research : Atmospheres, juillet 2009, vol. 114, n° D5, (in coll. with Vivien MALLET, Boris MAURICETTE)

Strategies for prediction under imperfect monitoring

Mathematics of Operations Research, août 2008, vol. 33, n° 3, pp 513-528, (in coll. with G. Lugosi, S. Mannor)

Ouvrages

Actes de conférence

Online multi-task learning with hard constraints

Proceedings of COLT09. Omnipress , 2009 (O. Papaspiliopoulos, G. Lugosi)

Hierarchical optimistic optimization

Proceedings of NIPS'08, Curran Associates, Inc. , 2008 (S. Bubeck, C. Szepesvári, R. Munos)

Cahiers de recherche

Articles scientifiques

KL-UCB-Switch: Optimal Regret Bounds for Stochastic Bandits from Both a Distribution-Dependent and a Distribution-Free Viewpoints

Journal of Machine Learning Research, 2022, vol. 23, n° 179, pp 1-66, (in coll. with A. GARIVIER, H. HADIJI, P. MENARD)

Explore first, exploite next: the true shape of regret in bandit problems

Mathematics of Operations Research, 2 décembre 2019, vol. 44, n° 2, pp 377-399, (in coll. with A. GARIVIER, P. MENARD)

Fundamentals and exchange rate forecastability with simple machine learning methods

Journal of International Money and Finance, novembre 2018, vol. 88, pp 1-24, (in coll. with C. AMAT, T. K. MICHALSKI)

A primal condition for approachability with partial monitoring

Journal of Dynamics and Games, juillet 2014, vol. 1, n° 3, pp 447-469, (in coll. with S. MANNOR, V. PERCHET)

Ouvrages

Actes de conférence

Online multi-task learning with hard constraints

Proceedings of COLT09. Omnipress , 2009 (O. Papaspiliopoulos, G. Lugosi)

Hierarchical optimistic optimization

Proceedings of NIPS'08, Curran Associates, Inc. , 2008 (S. Bubeck, C. Szepesvári, R. Munos)

Cahiers de recherche

Forecasting the electricity consumption by aggregation of specialized experts ; application to Slovakian and French country-wide hourly predictions

Mimeo , 2010

Formation

  • Habilitation à diriger des recherches en Mathématiques, Université Paris-Sud - France
  • Doctorat en mathématiques, Université Paris-Sud - France
  • Agrégation de mathématiques, _ - France

Nominations académiques

Responsabilités académiques à HEC

  • 2024- Professeur (Education Track), Economie et Sciences de la Décision HEC Paris

Activités scientifiques

Conference organisation

  • Co-organisateur de l'école d'été "Stats in the Château" à HEC Paris, 2009
  • Co-organisateur de la conférence internationale "Mathematical Foundations of Learning Theory - II" à l'Ecole normale supérieure de Paris, 2006
  • Prix ​​& honneurs

    • 2010 'Best reviewer award' parmi le comité de programme de COLT'10
    • 2010 Titulaire de la PES (prime d'excellence scientifique) pour 2010-13
    • 2008 Prix Marie-Jeanne Laurent-Duhamel de la Société française de statistique