Enseignant-chercheur en informatique, Université de Corse, UMR CNRS 6134 SPE
Je conçois des modèles de comportement que les biologistes peuvent lire : précis parce qu’ils sont ajustés aux données, explicables parce qu’ils sont composés d’actions qui ont un sens.
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Génération 0
Mes travaux portent sur la modélisation, la simulation et l’optimisation par métaheuristiques, depuis l’acquisition des données par des capteurs jusqu’aux outils logiciels qui aident à comprendre et à décider. L’écologie et l’éthologie me servent de terrains d’expérimentation.
Plutôt que d’apprendre un modèle opaque, je traite sa construction comme un problème d’optimisation : une métaheuristique cherche, dans une bibliothèque d’actions élémentaires validées par la communauté, la combinaison et les paramètres qui reproduisent le mieux le comportement observé. C’est l’approche ANIMETA, issue de ma thèse, validée sur la réponse de fuite de 182 juvéniles de corb et disponible en ligne pour les chercheurs non informaticiens.
À la plateforme STELLA MARE, j’ai contribué à un système de positionnement acoustique sous-marin autonome : des bouées solaires détectent les balises, un serveur reconstruit les positions par différence de temps d’arrivée, avec une précision moyenne d’environ 7 m. J’ai aussi travaillé sur le placement de capteurs LoRa, en couplant estimation du signal par k plus proches voisins et métaheuristique hybride, et je maintiens le suivi de la qualité des eaux du port d’Ajaccio (projet européen QUALIPORTI).
Les modèles fondés sur les connaissances sont lisibles mais coûteux à construire ; les modèles appris sont performants mais opaques et gourmands en données. J’explore comment les grands modèles de langage peuvent proposer des structures de modèle, suggérer des mécanismes à tester ou compléter des données rares, tout en restant cohérents avec les connaissances du domaine. L’écloserie de STELLA MARE et le territoire corse en sont les premiers terrains.
Animeta: An Explainable Human-in-the-Loop Approach to Modeling Animat Behavior via Simulation-Based Optimization
Babatounde, C., Poggi, B., Vittori, E., Antoine-Santoni, T., Aiello, A.
SAB 2026, From Animals to Animats 18, LNAI 16965, Springer, p. 129–140. DOI
Conférence internationaleProposition d’une approche de modélisation du comportement d’espèces animales guidée par les métaheuristiques : vers de nouveaux outils d’aide à la compréhension du comportement animal
Babatounde, C.
Thèse de doctorat en informatique, Université de Corse, soutenue le 13 mai 2024. HAL
Thèseanimeta.fr
Plateforme en ligne de génération de modèles de comportement par métaheuristiques et de simulation multi-agent, avec une bibliothèque d’actions élémentaires ouverte aux contributions.
LogicielEfficient WSN Node Placement by Coupling KNN Machine Learning for Signal Estimations and I-HBIA Metaheuristic Algorithm for Node Position Optimization
Poggi, B., Babatounde, C., Vittori, E., Antoine-Santoni, T.
Sensors, 22, 9927. DOI
Revue internationaleA Wireless Autonomous Real-Time Underwater Acoustic Positioning System
Manicacci, F.-M., Mourier, J., Babatounde, C., Garcia, J., Broutta, M., Gualtieri, J.-S., Aiello, A.
Sensors, 22, 8208. DOI
Revue internationaleFactors Influencing LoRa Communication in IoT Deployment: Overview and Experience Analysis
Antoine-Santoni, T., Poggi, B., Araujo, D., Babatounde, C.
IoTBDS 2022, SciTePress, p. 274–280. DOI
Conférence internationaleUsing Meta-heuristics to Optimize the Parameterization of Algorithms in Simulation Models
Babatounde, C., Poggi, B., Antoine-Santoni, T., Aiello, A.
SIMULTECH 2021, SciTePress, p. 215–223. DOI
Conférence internationaleDe l’éthogramme aux modèles de simulation de comportements d’animaux : génération de modèles basée sur les méta-heuristiques
Babatounde, C., Poggi, B., Aiello, A.
TERINT 2021, Cozzano, Cépaduès, p. 49–56.
Conférence nationaleJ’enseigne l’informatique à l’Université de Corse depuis 2020, de la première année de licence au master : 666 heures équivalent TD réalisées, dont j’ai conçu la plupart des supports, sujets et évaluations.
Pour une collaboration, un stage ou une question sur un cours, écrivez-moi à cette adresse.
