Dr. Guillaume HOCHARD

Biographie

Fort de 15 ans d’expérience en intelligence artificielle, il est aujourd’hui professeur associé à aivancity.

Passionné, rigoureux et engagé, son parcours l’a conduit à se 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.

Formation & Diplômes

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

Expérience professionnelle

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)

Publications

"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.

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