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Antoine Bergerault

Doctorant de première année 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

octobre 2026Je participe à EWRL à Lille, où je présente (oral) nos récents progrès sur l’apprentissage par renforcement inverse multi-agent avec Cyrille et Giorgia.
octobre 2026J’anime la session « Recent Advances in Reinforcement Learning: From Foundations to Real-World Systems » lors de l’AI+X Summit à Zurich, avec UZH.ai.
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.

Publications

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

Antoine Bergerault, Anna Maddux, Andreas Schlaginhaufen, Maryam Kamgarpour

NExT-Game Workshop @ ICML 2026