Carola DoerrAlgorithmique et optimisation
Chargée de recherche CNRS au LIP61 , spécialiste d’algorithmes d’optimisation de boîte noire.
Carola Doerr travaille sur les aspects fondamentaux des algorithmes d’optimisation de boîte noire, sujet qui la fascine depuis qu’elle a été consultante au cabinet de conseil en stratégie McKinsey & Company, où ces outils sont couramment utilisés. Les modèles de Carola Doerr prédisent le nombre minimal d’évaluations nécessaires à l’optimisation. Ses résultats inspirent de nouvelles solutions et permettent de comprendre quel type d’algorithme fonctionne mieux pour quel problème. Ces travaux ont donné lieu à des partenariats avec des entreprises (Thales, Honda, Facebook) et le monde académique (Institut Pasteur). De plus, les comparaisons entre les algorithmes d’optimisation de boîte noire passent par des comparaisons empiriques, que Carola Doerr et ses collègues facilitent en développant IOHprofiler, un logiciel libre d’analyses et de visualisations interactives.
- 1CNRS/Sorbonne Université
CV
-
2007 : Consultante au cabinet international de conseil en stratégie McKinsey & Company jusqu’en 2012, avec un congé d’étude pour le doctorat
-
2011 : Doctorat à l’Institut Max-Planck d’informatique et à l’université de Saarland (Sarrebruck, Allemagne)
-
2012-2013 : Postdoctorat à l’IRIF (CNRS/Université de Paris), avec une bourse de la fondation Alexander von Humboldt
-
2013 : Entrée au CNRS - Chargée de recherche dans l’équipe de recherche opérationnelle du LIP6
-
2020 : Habilitation à diriger des recherches (huit doctorants co-encadrés)