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Antoine Bergerault

Doctorant à l'Université de Zurich

Je travaille avec Prof. Giorgia Ramponi (ALPI) sur des problèmes à l'intersection des systèmes multi-agents et de la théorie de l'apprentissage par renforcement inverse. Je suis aussi affilié à l'ETH AI Center.

Mes intérêts de recherche incluent la théorie de la prise de décision séquentielle, avec un intérêt particulier pour l'apprentissage par renforcement inverse, l'apprentissage par imitation et les systèmes multi-agents.

Auparavant, j'ai obtenue mon Master en Science des Données en tant qu'Excellence Fellow à l'EPFL, et passé du temps à l'Université Carnegie Mellon et UC Berkeley. J'ai également appliqué le machine learning au pricing d'options FX chez Tradition et à la prévision énergétique chez Spinergie.

N'hésitez pas à me contacter :

Actualités

juillet 2026Je participe à ICML à Séoul pour présenter nos travaux avec Anna, Andreas et Maryam sur l'optimisation distribuée du bien-être à partir de préférences.
mai 2026Je participe à l'atelier « Foundations of Multi-Agent and Mean Field Reinforcement Learning » à l'IMSI à Chicago.
avril 2026Je suis à ICLR à Rio pour présenter nos travaux sur l'apprentissage par imitation multi-agent avec Volkan et Negar.

Publications

Preference-Based Distributed Welfare Maximization: A Game-Theoretic Approach

Antoine Bergerault, Anna Maddux, Andreas Schlaginhaufen, Maryam KamgarpourNExT-Game Workshop @ ICML 2026