Quentin Cappart
ing., B.Sc., M.Sc., Ph.D. (Université catholique de Louvain, Belgique)
Professeur adjoint
Département de génie informatique et génie logiciel
Département de génie informatique et génie logiciel
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
Affiliation(s)
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
Article de revue
Article de revue
Communication de conférence
Communication de conférence
Cappart, Q., Bergman, D., Rousseau, L.-M., Premont-Schwarz, I., & Parjadis, A. (2022). Improving variable orderings of approximate decision diagrams using reinforcement learning. INFORMS Journal on Computing, 34(5), 2552-2570.
Joshi, C. K., Cappart, Q., Rousseau, L.-M., & Laurent, T. (2022). Learning the travelling salesperson problem requires rethinking generalization. Constraints, 27(1-2), 70-98.
Cappart, Q., Chételat, D., Khalil, E. B., Lodi, A., Morris, C., & Veličković, P. (août 2021). Combinatorial Optimization and Reasoning with Graph Neural Networks [Communication écrite]. 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2021).
Cappart, Q., Moisan, T., Rousseau, L.-M., Premont-Schwarz, I., & Cire, A. A. (février 2021). Combining Reinforcement Learning and Constraint Programming for Combinatorial Optimization [Communication écrite]. 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence.
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.
Lien(s) d'intérêt
Enseignement
- INF8175: Intelligence artif.: méthodes et algorithmes
- INF6102: Métaheuristiques appliquées au génie informatique
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
-
Thèse de doctorat (1)
- Kafaei Kashefi, S. P. (2022). Application of Deep Reinforcement Learning to Routing and Scheduling [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
-
Mémoire de maîtrise (4)
- Moeintaghavi, M. (2023). A Machine Learning Preprocessor to Speed Up the Solution of a Bus Scheduling Problem with Controlled Trip Shifting [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Cherni, G. (2022). Apprentissage profond multimodal pour l'estimation de pose d'humains alités [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Larocque, R. (2022). Estimation des coûts de constructions de routes en utilisant l'apprentissage automatique explicable [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Omrani, B. (2021). Apprentissage par renforcement d'heuristiques de branchement en programmation par contraintes [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
