Répertoire des expertises
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Quentin Cappart
B.Sc., M.Sc., Ph.D. (Université catholique de Louvain, Louvain, Belgique)

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Optimisation combinatoire
  • Apprentissage par renforcement
  • Programmation par contraintes
  • Modélisation mathématique
  • Algorithmes de recherche
  • Recherche opérationnelle
  • Apprentissage automatique
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1601 Recherche opérationnelle et science de la gestion
  • 2713 Algorithmes
  • 2715 Optimisation
  • 2800 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (Vision artificielle, utiliser 2603)
  • 2960 Modélisation mathématique

Publications

Publications récentes
Communication de conférence
Cappart, Q., Moisan, T., Rousseau, L.M., Premont-Schwarz, I. & Cire, A.A. (2021). Combining Reinforcement Learning and Constraint Programming for Combinatorial Optimization. Communication présentée à 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (p. 3677-3687).
Article de revue
Kafaei, P., Cappart, Q., Renaud, M.-A., Chapados, N. & Rousseau, L.M. (2021). Graph neural networks and deep reinforcement learning for simultaneous beam orientation and trajectory optimization of Cyberknife. Physics in Medicine and Biology, 66(21), 17 pages. Tiré de https://doi.org/10.1088/1361-6560/ac2bb5
Communication de conférence
Parjadis, A., Cappart, Q., Rousseau, L.-M. & Bergman, D. (2021). Improving Branch-and-Bound Using Decision Diagrams and Reinforcement Learning. Communication présentée à 18th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2021), Vienna, Austria (p. 446-455). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-030-78230-6_28
Communication de conférence
Chalumeau, F., Coulon, I., Cappart, Q. & Rousseau, L.-M. (2021). SeaPearl: A Constraint Programming Solver Guided by Reinforcement Learning. Communication présentée à 18th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2021), Vienna, Austria (p. 392-409). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-030-78230-6_25

Biographie

Quentin Cappart est un professeur adjoint à Polytechnique Montréal dans le département de génie informatique et génie logiciel. Il détient un diplôme de bachelier en génie (2012), une maîtrise en génie informatique (2014), une maîtrise en gestion (2018), et un doctorat en sciences de l’ingénieur (2017) de l’Université catholique de Louvain (Belgique). Après ses études, il a rejoint Polytechnique Montréal et le CIRRELT en tant que chercheur postdoctoral de 2018 à 2020. Durant ses deux années, il fût également un stagiaire de recherche à l’entreprise ElementAI, où il travailla à l’intégration des techniques d’apprentissage automatique au domaine de la recherche opérationnelle.

Formation

  • Bachelier en sciences de l’ingénieur, Université catholique de Louvain
  • Master : Ingénieur civil en informatique, Université catholique de Louvain
  • Master en sciences de gestion, Université catholique de Louvain
  • Docteur en sciences de l’ingénieur et technologie, Université catholique de Louvain

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Mémoire de maîtrise (1)

    • Omrani, B. (2021). Apprentissage par renforcement d'heuristiques de branchement en programmation par contraintes (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/6571/