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Nicolas Papernot est professeur agrégé à l'Université de Toronto, au Département de génie électrique et informatique, au Département d'informatique et à la Faculté de droit. Il est également titulaire de la Chaire Canada CIFAR en intelligence artificielle à l'Institut Vector et membre associé du corps professoral de l'Institut Schwartz Reisman. Ses recherches portent sur la sécurité et la confidentialité de l'apprentissage automatique. Parmi les projets récents de son équipe, on peut citer l'effondrement de modèles génératifs, l'audit cryptographique de l'apprentissage machine, l'apprentissage privé, la preuve d'apprentissage et le désapprentissage automatique. Nicolas est boursier de recherche Alfred P. Sloan en informatique, membre du Collège des nouveaux chercheurs de la Société royale du Canada et boursier du programme AI2050 Schmidt Sciences pour jeunes chercheurs. Ses travaux sur l'apprentissage automatique différentiellement privé ont été récompensés par un prix d'excellence à ICLR 2022 et par le prix du meilleur article à ICLR 2017. Il est co-créateur de la conférence IEEE sur l'apprentissage automatique sécurisé et fiable (SaTML) et copréside ses deux premières éditions en 2023 et 2024. Il a précédemment occupé le poste de vice-président du symposium IEEE sur la sécurité et la confidentialité (Oakland) et de responsable de domaine à NeurIPS. Nicolas a obtenu son doctorat à l'Université d'État de Pennsylvanie, sous la direction du professeur Patrick McDaniel, grâce à une bourse doctorale de Google. Après avoir obtenu son doctorat, il a passé un an chez Google Brain, où il travaille encore occasionnellement.