Tél. 01 75 31 97 05
Site web personnelPersonal Web Site
Équipe de recherche :Research Team:
Signal, Statistique et Apprentissage (S2A)Signal, Statistics and Learning (S2A)
Laboratoire :Laboratory:
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI)Information Processing and Communication Laboratory (LTCI)
Département :Department:
Image, Données, Signal (IDS)Image, Data, Signal (IDS)
Stephan Clémençon is a full professor at Télécom Paris, Institut Mines-Télécom, and head of the S2A Research Team (Statistics and Applications). He carries out his research activity in applied math in the Télécom Paris LTCI Lab. His research topics are mainly related to machine learning, probability and statistics. He is in charge of the Big Data Post-Master Degree at Télécom Paris. He held the Machine Learning for Big Data Chair from 2013 to 2018 and is now deeply involved in the « Data Science and AI for Digitalized Industry and Services » research chair.
Now recruiting
Post-Doc, Master Internship and PhD at Télécom Paris and more… please drop me an e-mail.
Background
Before coming to Télécom Paris, Stephan Clémençon I worked as a Teacher-Researcher at Paris X University (2000-2005) and researcher in the Research Unity INRA Met@risk (2005-07). He was also member of the lab LPMA (Stochastic Modeling and Probability) of Universities Paris 6 and Paris 7 UMR CNRS N° 7799. He received hisuniversity education from University Paris 7 Denis Diderot (PhD in Applied Maths, visiting the Department of Statistics of Stanford University, 1997-1998).
His main research contributions are in the fields of machine-learning, stochastic processes and nonparametric statistics. He also has an immoderate taste for stochastic modeling and applied statistics in various application areas, ranging from quantitative finance to biosciences, through signal and image processing.
Teaching activities
Télécom Paris
Martingale Theory – MACS 203
Machine Learning – MDI 343
Advanced Machine Learning – INFMDI 341
Advanced Nonparametric Statistics SD-TSIA 205
Meetup Big Data – INFMDI 722
Projects Big Data – INFMDI 780
Ensae Paris
Advanced Techniques in Statistical Learning
Université Paris Diderot – M2MO
An Introductory Course to Statistical Learning
ENS Paris Saclay – MVA
Probability and Stochastic Processes – Refresher course
Corps des Mines
Pesto IoT
AI Initiative – Learning Expedition
Ecole Polytechnique – Master Data Science
Machine Learning: From Theory to Practice – MDI 926
ENPC ParisTech – Post Master degree Smart Mobility
A Tour of AI for Mobility Data/Applications
La lettre du LTCI
PhD, Faculty Members — 13/10/2023Florence Tupin nouvelle responsable du dépt. IDS, Cyberattaques, Lasers quantiques, 5+G, YAGO, Impact carbone, ELEVATE Center, Journée Recherche.
Les algorithmes, entre intelligence et injustice artificielles (Nextinpact)
Digital Trust, Data Science & AI, Faculty Members — 14/01/2022Les chercheurs D. Bounie, S. Clémençon et P. Waelbroeck (Télécom [...]
La détection d’anomalies : un domaine en exploration
Data Science & AI — 01/07/2021Si la collecte, le stockage et l’analyse sont les premiers traitements appliqués aux données massives qui viennent [...]
AI Ethics News : un regard interdisciplinaire sur l'IA éthique
Digital Trust, Data Science & AI — 08/02/2021L'initiative de recherche Operational AI Ethics de Télécom Paris, lance une newsletter dédiée [...]
Regards interdisciplinaires sur les biais algorithmiques dans la finance
Digital Trust, Data Science & AI — 25/01/2021L’édition du 11 janvier des « Lundis de l’IA et la Finance » de l’ACPR et de [...]
Pourquoi les algorithmes de reconnaissance faciale ne peuvent pas être parfaitement équitables
Digital Trust, Data Science & AI, Faculty Members — 06/10/2020En juin 2020, un algorithme de reconnaissance faciale a [...]
Hi! Paris : Télécom Paris en pointe dans le centre de recherche en IA HEC/IP Paris
Data Science & AI — 18/09/2020La science des données et l'IA sont un domaine de prédilection de Télécom Paris. C'est [...]
Programme National pour l’IA : Télécom Paris a lancé deux nouvelles chaires
Data Science & AI — 17/09/2020Le 29 mars 2018, Emmanuel Macron a présenté, à l'occasion du colloque "AI for Humanity" la [...]
Why facial recognition algorithms can’t be perfectly fair
Digital Trust, Faculty Members — 20/07/2020By W. Maxwell and S. Clémençon. Facial recognition algorithms have been shown to be less accurate for [...]Télécom Paris remporte deux appels à projet de l'ANR en IA
Data Science & AI — 27/04/2020Télécom Paris remporte deux appels à projet de l'ANR et ajoute deux nouvelles chaires en Intelligence [...]
Une IA explicable : flexibilité et spécificité du contexte
Digital Trust, Data Science & AI, Faculty Members — 23/04/2020L'initiative Operational AI Ethics de Télécom Paris vient de publier son premier [...]Flexible and Context-Specific AI Explainability: A Multidisciplinary Approach
Digital Trust, Data Science & AI — 23/04/2020Telecom Paris' Operational AI Ethics initiative has just published its first report [...]
Algorithmes : contrôle des biais SVP
Digital Trust, Data Science & AI, Faculty Members — 21/03/2020L'Institut Montaigne souhaite apporter des solutions concrètes pour limiter les dérives potentielles et [...]
Retourner sur les bancs des (grandes) écoles
Continuing Training, Post Master's degrees, Data Science & AI — 14/01/2020« Nous avons créé le mastère spécialisé Big Data à Télécom Paris il y a huit ans, [...]
Les biais, ces invités indésirables (L'Actuariel)
Digital Trust, Faculty Members — 14/01/2020Il s’agit d’un biais statistique dit de sélection. « Ce biais apparaît lorsque les caractéristiques de la [...]