Curriculum vitæ

LSIIT, Pôle API,
Bd Sébastien Brant
67412 Illkirch, France
Alexandre Blansché
Né le 01/05/1980
Nationalité française
Tél. : +33-(0)3-90-24-45-78
E-mail : [email protected]
Formation
2003–2006
2001–2003
1998–2001
1998
Thèse de doctorat en Informatique « Classification non supervisée avec
pondération d’attributs par des méthodes évolutionnaires » Sous la direction de Jerzy J. Korczak (LSIIT, Laboratoire des Sciences de l’Image de
l’Informatique et de la Télédétection) et Christiane Weber (LIV, Laboratoire Image et Ville)
DEA d’informatique Mention Bien Université Louis Pasteur – Strasbourg,
France
Licence d’informatique Mention Bien Université Louis Pasteur – Strasbourg,
France
Bac, Série S Mention Bien Lycée Marie-Curie – Strasbourg, France
Experience professionnelle
Depuis 2007
2006–2007
2004–2006
2003–2006
2003
ATER Algorithmiques et programmation (Caml), Bases de données, Génie
logiciel et Environnements informatiques Université Louis Pasteur, UFR de
Mathématique et d’Informatique
Stage post-doctoral Laboratoire de Shuichi Iwata (The University of Tokyo,
Graduate School of Frontier Sciences)
Implication dans un projet de recherche national « FoDoMuSt: Fouille de
Données Multi-Stratégie pour l’identification de la végétation urbaine dans
les images de télédétection » Collaboration entre différents laboratoires :
LSIIT (Strasbourg), LIV (Strasbourg) et ERIC (Lyon)
Moniteur du CIES Algorithmiques et programmation (C, Caml et Java)
Université Louis Pasteur, UFR de Mathématique et d’Informatique
Stage de recherche « Sélection automatique d’attributs et combinaison
de classifieurs pour des données complexes » Sous la direction de Pierre
Gançarski et Cédric Wemment (LSIIT)
Langues
Bon niveau en l’anglais.
Niveau basique en japonais et en allemand.
Compétences en informatique
Connaissances en Fouille de Données (clustering, classification supervisée, algorithmes évolutionnaires).
Bonnes notions de Traitement d’Images.
Systèmes d’exploitation : Linux, Microsoft Windows.
Langages de programmation : Java, C, C++, Caml, Pascal, Prolog.
Divers : Design Patterns, LATEX, SVN, OpenOffice, AWT/Swing, HTML, CSS, XML, . . .
Loisirs
Cinéma, Jeux de rôles, Jeux de plateaux, Canne de combat.
Publications
Revues internationales
L. Baumes, A. Blansché, P. Serna, A. Tchougang, N. Lachiche, P. Collet, and A. Corma. Using genetic programming for an advanced performance assessment of industrially relevant heterogeneous
catalysts. Materials and Manufacturing Processes, 24(3), 2009.
A. Blansché, P. Gançarski, and J.J. Korczak. MACLAW: A modular approach for clustering with
local attribute weighting. Pattern Recognition Letters, 27(11):1299–1306, 2006.
P. Gançarski and A. Blansché. Darwinian, lamarckian and baldwinian (co)evolutionary approaches for
feature weighting in kmeans based algorithms. IEEE Transactions on Evolutionary Computation,
12(5):617–629, 2008.
P. Gançarski, A. Blansché, and A. Wania. Comparison between two co-evolutionary feature weighting
algorithms in clustering. Pattern Recognition, 41(3):983–994, 2008.
S. Genaud, P. Gançarski, G. Latu, A. Blansché, C. Rattanapoka, and D. Vouriot. Exploitation of a
parallel clustering algorithm on commodity hardware with P2P-MPI. Journal of Supercomputing,
43(1):21–41, 2008.
Revues nationales
A. Blansché and P. Gançarski. Algorithme génétique de pondération d’attributs pour une classification
non supervisée d’objets complexes. RNTI, 2005.
P. Gançarski and A. Blansché. Approches darwienienne, lamarkienne et baldwinienne pour la pondération automatique d’attributs en classification non supervisée. Revue I3 (HS 2007), pages 207–230,
2007.
Conférences internationales avec comité de lecture
A. Blansché, P. Gançarski, and J.J. Korczak. A coevolutionary approach for clustering with feature
weighting: Application to image analysis. In Proceedings of the 7th European Workshop on Evolutionary Computation in Image Analysis and Signal Processing in EvoWorkshops2005, volume
3449 of LNCS, pages 254–264, Lausanne, Switzerland, 2005.
A. Blansché, P. Gançarski, and J.J. Korczak. Genetic algorithms for feature weighting : Evolution vs.
coevolution and darwin vs. lamarck. In Proceedings of the 4th Mexican International Conference
on Artificial Intelligence, Monterrey, Mexique, volume 3789 of LNCS, pages 682–691, 2005.
A. Blansché, P. Gançarski, and J.J. Korczak. Representative individuals initialization in cooperative
coevolution. In Proceedings of the 2nd Indian International Conference on Artificial Intelligence,
Pune, Inde, pages 2748–2758, 2005.
A. Blansché and S. Iwata. Discovering new orders of the chemical elements through genetic algorithms.
In Proceedings of the twelfth Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,
PAKDD’08, volume 5012 of LNAI, pages 849–857, 2008.
A. Blansché, A. Wania, and P. Gançarski. Comparison of maclaw with several attribute selection
methods for classification in hyperspectral images. In Second International Workshop on Mining
Complex Data, 6th IEEE International Conference on Data Mining, pages 231–236, 2006.
N.N. Kiselyova, A.V. Stolyarenko, T. Gu, W. Lu, A. Blansché, V.V. Ryazanov, and O.V. Senko.
Computer-aided design of new electronic compounds promising for search for electronic materials.
In Proceedings of the sixth international conference on Computer-Aided Design of Discrete Devices
(CAD DD’07), pages 236–242, 2007.
A. Tchougang, A. Blansché, L. Baumes, N. Lachiche, and P. Collet. Testing the cax on a real-world
problem and other benchmarks. In Parallel Problem Solving from Nature, volume 5199 of LNCS,
pages 599–609, 2008.
A. Wania, A. Blansché, and C. Weber. Application of the maclaw algorithm for bands selection in
hyperspectral images. In Proceedings of the Seventh International Workshop on Multimedia Data
Mining in KDD’06, pages 159–164, 2006.
Conférences nationales avec comité de lecture
A. Blansché and P. Gançarski. Application aux images hyperspectrales d’une nouvelle méthode de
sélection d’attributs pour la classification d’objets complexes. In Proceedings of the 1st Workshop
on Fouille de Données Complexes dans un processus d’extraction de connaissances in EGC’04,
pages 103–114, Clermont-Ferrand, France, 2004.
A. Blansché and P. Gançarski. Sélection d’attributs et classification d’objets complexes. In Proceedings
of Extraction et Gestion des Connaissances (Poster session), page 203, Clermont-Ferrand, France,
2004.
A. Blansché, P. Gançarski, and J.J. Korczak. Algorithme génétique de pondération d’attributs pour
une classification non supervisée. In Proceedings of SFC’04, Bordeaux, France, 2004.
P. Gançarski and A. Blansché. Trois stratégies d’évolution pour la pondération automatique
d’attributs en classification non supervisée d’objets complexes. In Proceedings of the 3rd Workshop on Fouille de Données Complexes dans un processus d’extraction de connaissances in EGC’06,
pages 71–82, 2006.
Conférences internationales avec sélection sur résumé
L. Baumes, S. Jimenez, A. Blansché, P. Serna, P. Collet, and A. Corma. Performance assessment of
industrially relevant heterogeneous catalysts with genetic programming. 2009.
A. Blansché. On the use of genetic programming for classification. In Twenty First International
CODATA Conference, 2008.
A. Blansché. Travelling salesman problem and chemical data. In Twenty First International CODATA
Conference, 2008.
A. Wania, A. Blansché, C. Weber, and P. Gançarski. Hyperspectral data: band selection algorithms
comparison. In First Workshop of the EARSeL Special Interest Group on Urban Remote Sensing
(Poster session), page 105, 2006.