Lilian Besson

Identifiants chercheurs

IdHAL :

lilian-besson

ORCID :

0000-0003-2767-2563

IdRef :

24252883X

Présentation

Je suis Lilian Besson, un ancien élève en Mathématiques et Informatique à l'ENS de Cachan. Je suis un programmeur passionné, défenseur du mouvement open-source et un jeune chercheur en apprentissage statistique, théorie de l'apprentissage machine et radio intelligente.

Depuis août 2019, je suis désormais un jeune professeur agrégé (avec un statut d'agrégé préparateur) à l'ENS Rennes, en charge de la préparation à l'agrégation de mathématiques, option informatique (au niveau M2), et en charge de cours pour l'introduction à l'algorithmique et algorithmique avancée.

Je suis également chercheur associé au sein de l'équipe PANAMA de l'IRISA et de l'INRIA Rennes. Mes intérêts de recherche se situent entre l'apprentissage séquentiel, les méthodes de décomposition tensorielles, la radio intelligente, Python et les logiciels libres, et d'autres directions.

Depuis septembre 2016 jusqu'à l'automne 2019 :

J'effectuais

ma thèse de doctorat

à CentraleSupélec (

Équipe SCEE

,

Laboratoire IETR

) à Rennes (France), avec

Christophe Moy

et

Emilie Kaufmann

(

Inria, Équipe SequeL, Laboratoire CRIStAL, à Lille

). Ma thèse porte sur les modèles de bandits multi-bras multi-joueurs appliqués aux radio-télécommunications, en particulier à des problèmes liés à l'Internet des Objets (IoT). Je suis désormais docteur en télécommunications.

Et j'

enseignais

64h / an en informatique théorique à l'

ENS Rennes

(pour la classe de préparation à l'agrégation de mathématiques, option informatique, niveau M2), à l'

ENSAI

(cours de complexité et calculabilté, niveau L3).

Publications

Article dans une revue (2)

Efficient Change-Point Detection for Tackling Piecewise-Stationary Bandits Lilian Besson,Emilie Kaufmann,Odalric-Ambrym Maillard,Julien Seznec Journal of Machine Learning Research, 2022 Article dans une revue hal-02006471v3
Decentralized spectrum learning for radio collision mitigation in ultra-dense IoT networks: LoRaWAN case study and experiments Christophe Moy,Lilian Besson,Guillaume Delbarre,Laurent Toutain Annals of Telecommunications - annales des télécommunications, 2020, 75 (11-12), pp.711-727. ⟨10.1007/s12243-020-00795-y⟩ Article dans une revue hal-02956350v1

Communication dans un congrès (8)

Programmer en OCaml pour et sur les calculatrices Numworks Laura Ly,Lilian Besson,Basile Pesin,Emmanuel Chailloux JFLA 2026 – 37es Journées Francophones des Langages Applicatifs, Marie Kerjean; Yannick Zakowski, Jan 2026, Oberbronn, Alsace, France Communication dans un congrès hal-05428160v1
GNU Radio Implementation of MALIN: &quot;Multi-Armed bandits Learning for Internet-of-things Networks Lilian Besson,Remi Bonnefoi,Christophe Moy IEEE WCNC 2019 - IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Apr 2019, Marrakech, Morocco. ⟨10.1109/WCNC.2019.8885841⟩ Communication dans un congrès hal-02006825v1
Decentralized Spectrum Learning for IoT Wireless Networks Collision Mitigation Christophe Moy,Lilian Besson ISIoT 2019 - 1st International Workshop on Intelligent Systems for the Internet of Things, May 2019, Santorin, Greece Communication dans un congrès hal-02144465v1
Upper-Confidence Bound for Channel Selection in LPWA Networks with Retransmissions Remi Bonnefoi,Lilian Besson,Julio Manco-Vasquez,Christophe Moy The 1st International Workshop on Mathematical Tools and technologies for IoT and mMTC Networks Modeling, Philippe Mary, Samir Perlaza, Petar Popovski, Apr 2019, Marrakech, Morocco Communication dans un congrès hal-02049824v2
Analyse non asymptotique d'un test séquentiel de détection de rupture et application aux bandits non stationnaires Lilian Besson,Emilie Kaufmann GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France Communication dans un congrès hal-02152243v1
Multi-Armed Bandit Learning in IoT Networks: Learning helps even in non-stationary settings Rémi Bonnefoi,Lilian Besson,Christophe Moy,Emilie Kaufmann,Jacques Palicot CROWNCOM 2017 - 12th EAI International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks, Sep 2017, Lisbon, Portugal. pp.173-185, ⟨10.1007/978-3-319-76207-4_15⟩ Communication dans un congrès hal-01575419v2
Multi-Player Bandits Revisited Lilian Besson,Emilie Kaufmann Algorithmic Learning Theory, Mehryar Mohri; Karthik Sridharan, Apr 2018, Lanzarote, Spain Communication dans un congrès hal-01629733v2
Aggregation of Multi-Armed Bandits Learning Algorithms for Opportunistic Spectrum Access Lilian Besson,Emilie Kaufmann,Christophe Moy IEEE WCNC - IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Apr 2018, Barcelona, Spain. ⟨10.1109/wcnc.2018.8377070⟩ Communication dans un congrès hal-01705292v1

Poster de conférence (3)

Multi-Player Bandits Revisited Lilian Besson Séminaire « IETR : Interagir Evaluer Transmettre Réunir », Jun 2018, Vannes, France Poster de conférence hal-02013847v1
Multi-Armed bandit Learning in Iot Networks (MALIN) Remi Bonnefoi,Lilian Besson,Christophe Moy ICT 2018 - 25th International Conference on Telecommunications, Jun 2018, Saint-Malo, France. Poster de conférence hal-02013866v1
Multi-Armed Bandit Learning in IoT Networks Remi Bonnefoi,Lilian Besson Journée des Doctorants de l'IETR, Jul 2017, Rennes, France Poster de conférence hal-02013839v1

Pré-publication, Document de travail (2)

What Doubling Tricks Can and Can't Do for Multi-Armed Bandits Lilian Besson,Emilie Kaufmann 2018 Pré-publication, Document de travail hal-01736357v1
SMPyBandits: an Experimental Framework for Single and Multi-Players Multi-Arms Bandits Algorithms in Python Lilian Besson 2018 Pré-publication, Document de travail hal-01840022v1

Thèse (1)

Multi-Players Bandit Algorithms for Internet of Things Networks Lilian Besson Signal and Image Processing. CentraleSupélec, 2019. English. ⟨NNT : 2019CSUP0005⟩ Thèse tel-02491380v1

Cours (1)

Julia, my new friend for computing and optimization? Pierre Haessig,Lilian Besson Master. France. 2018 Cours cel-01830248v1