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Corinne Ancourt Le Quellenec

Corinne Ancourt Le Quellenec

Directeur de recherche

Centre · CRI

Discipline(s)
Informatique
Thème(s)
Informatique

Biographie

Corinne Ancourt est directrice de recherche en informatique à MINES Paris – PSL, où elle dirige depuis 2023 le Centre de recherche en informatique (CRI). Titulaire d’un doctorat en informatique de l’Université Pierre-et-Marie-Curie (1991) et d’une habilitation à diriger des recherches, elle mène des travaux associant la compilation, le calcul haute performance et l’intelligence artificielle. Ses recherches portent sur l’analyse, la transformation et l’optimisation des programmes scientifiques. Elle a contribué au développement de méthodes fondées sur le modèle polyédrique pour automatiser la parallélisation et l’ordonnancement des calculs, optimiser le placement des données et les transferts mémoire, et exploiter efficacement les architectures parallèles, distribuées et hétérogènes. Elle participe depuis de nombreuses années au développement du compilateur PIPS. Ses travaux récents s’intéressent notamment au paramétrage des transformations de boucles, comme le tiling, en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage automatique pour déterminer les paramètres adaptés aux applications et aux architectures cibles. Ces recherches portent également sur la modélisation des performances et de la consommation énergétique afin de guider les choix d’optimisation des compilateurs. Elle développe également des approches visant à améliorer l’efficacité des applications d’intelligence artificielle et des grands modèles de langage (LLM). Ses travaux associent notamment réduction de dimension, quantisation, précision mixte et parallélisation afin de réduire l’empreinte mémoire, les volumes de communication et les temps de calcul. Corinne Ancourt a encadré une vingtaine de thèses, participé à plusieurs projets de recherche nationaux et européens et dirigé des collaborations industrielles avec EDF, Huawei, Thales et Sagem-Safran.

Publication(s)

Direction(s) de thèse(s)

  • 2025 AMÉLIORATION DES TRANSFERTS DE DONNÉES ET DES PERFORMANCES SUR ARCHITECTURES HÉTÉROGÈNES SAULEAU Luc
  • 2025 Modèles de langage de grande taille pour la prise de décision séquentielle ATTIA EL HILI Youssef
  • 2024 Optimisation du placement de réseaux de neurones convolutifs sur des architectures hybrides sous contraintes de ressources VIENS Arthur
  • 2023 Modèles de coûts statiques des les compilateurs optimisants pour l’amélioration de la performance énergétique des logiciels embarqués DESTAL Benjamin
  • 2022 Agents intelligents pour l’apprentissage par renforcement hors-ligne avec interactions réduites GAIZI Othman
  • 2021 Configurable Polyhedral Scheduling for All-Scenario Deep Learning Compilers CONSOLARO Gianpietro
  • 2019 Détection d’objets imbriqués dans des scènes denses par Apprentissage Profond - Application à la détection d’abeilles et de varroas KRIOUILE Yassine
  • 2018 L'automatisation des optimisations source-à -source de programmes en utilisant des techniques de Machine Learning BEREZOV Maksim
  • 2015 Analyses de performances et transformations de code pour les applications MATLAB KIEPAS Patryk