Guillaume HOCHARD
Guillaume HOCHARD
Professeur associé – Executive AI Leader
Domaine(s) d'expertise
AI, Générative AI, Direction de projets AI, Deep Learning, Machine Learning, Time Series
Avec 15 ans d'expérience en IA, je suis aujourd'hui à la recherche d'un nouveau challenge, dans une structure internationale, leader sur les sujets de données et d'IA.
Passionné, rigoureux et engagé, mon parcours m'a amené à me spécialiser dans la conduite, la gestion et la mise en œuvre de projets d'IA générative, de la recherche à l'industrialisation en passant par la R&D et la modélisation. En tant que manager d'équipe, je me réjouis de pouvoir aider mes futurs collaborateurs à grandir et à atteindre leurs objectifs professionnels.
| Année | Université | Diplôme/Poste |
|---|---|---|
| 2016 | Ecole Polytechnique | DSSP – Big Data & Machine Learning |
| 2011 | Telecom ParisTech | phD – Statistics, machine learning and graphs on satellite images |
| 2006 | ENSG | M2 GIS – Geographical information systems |
| 2005 | ENSTA Bretagne | Engineer – Electronics and signal processing |
| Année | Fonction |
|---|---|
| 2025 | Professeur associé aivancity |
| 2023 – 2024 | VP of AI | Ryte.ai (AI-driven healthcare platform) |
| 2021 – 2023 | AI Product Director | Symphony AI - Retail & CPG |
| 2017 – 2021 | Senior Manager | Quantmetry (Cap Gemini Invent |
| 2019 – 2021 | AI Expert | Hauté Autorité de Santé |
| 2011 – 2017 | Head of product, Lead Data Science | Sixense (Vinci) |
| 2006 – 2010 | Research scientist | CEA (French Atomic Energy Agency) |
- "Risque climatique et Machine learning : de l'attribution à la prédiction d'intensité de tempêtes" - Hochard G., Société Française de Statistique, Groupe Environnement et Statistique, 20th November 2020
- "Short term storm intensity forecasting: a comparison of deep learning and machine learning methods for multivariate and multimodal time series forecasting" - Hochard & Ferlande, 40th International Symposium on Forecasting, Virtual, 26-28th October 2020
- "Improving Forecasting Performance with Topological Data Analysis" - Minervino, Hochard, Ibnouhsein & Brunel, 40th International Symposium on Forecasting, Virtual, 26-28th October 2020
- "Deep Learning approach for short term Storm Forecasting" - Ferlande & Hochard, European Safety and Reliability Conference ESREL 2020 PSAM 15, 1-5th November 2020
- "Statistical and machine learning methods combination for improved energy consumption forecasting performance" - Hochard & Blanche, 39th International Symposium on Forecasting, Thessaloniki, 16-19th June 2019
- « Is it possible to predict background noise levels from measured meteorological data with machine learning techniques? » - Bigot & Hochard, INCE Europe, 8th International Conference on Wind Turbine Noise Lisbon – 12- 14th June 2019
- « Cyclone Artificial Intelligence PrintsInvestigation » - Poster session at Journée IA & Climat-Ocean-Atmosphere, Feb 6 2019, Rennes and at INRIA TS days, March 25-26th 2019, Rennes
- Co-author of the white paper « IA explique toi ! Quand la performance ne suffit pas », 2018
- Member of the translation team of the book « Deep Learning » by A. Courville, I. Good fellow and Y. Bengio, 2018
- Ning, Zhangwei, and Guillaume Hochard. “Eyes in the Heavens: Satellite Technologies in Remote Site Monitoring.” Geo-Strata—Geo Institute of ASCE 21, no. 6 (2017): 50-55.
- Auscultation par satellite pour la surveillance des ouvrages : application de la méthode d’interférométrie radar satellitaire pour la modélisation, la surveillance et la détection d’anomalies - Guillaume Hochard, Fabien Ranvier (Soldata), CFBR proceedings, 2012
- PhD thesis : Hochard, Guillaume. “Détection de Changement en Imagerie Radar (Change Detection in InSAR imagery Processing of long time series).” PhD diss., Télécom ParisTech, France, 2011.
- Hochard, Guillaume, Renaud Binet, and Jean-Marie Nicolas. “Stable coherent area in SAR interferometry.” In 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, vol. 2, pp. II-825. IEEE, 2009.