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Prof. Albin Grataloup

Profile

Prof. Albin Grataloup Professor Tenure Track

Contact

  • Address Berner Fachhochschule
    School of Engineering and Computer Science
    Forschung und Dienstleistung
    Höheweg 80
    2501 Biel

Research

  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf generativer und agentischer KI, Multi-Agenten-Systemen, grossen Sprachmodellen, multimodalem Lernen, föderiertem Lernen und Transfer Learning sowie vertrauenswürdiger KI.

  • Menschenzentrierte KI und KI-Anwendungen mit gesellschaftlicher Wirkung, insbesondere in den Bereichen Bildung, Gesundheit, Wohlbefinden und digitale Dienstleistungen. Besonderer Fokus auf Mensch-Maschine-Interaktion sowie Human-in-the-Loop-Ansätze.

  • Robuste, adaptive und vertrauenswürdige KI-Systeme für komplexe reale Umgebungen.

CV

  • Dr Albin Grataloup a obtenu son doctorat en mathématiques à l’Université de Montpellier, en France, où ses recherches portaient sur la géométrie dérivée et la géométrie symplectique. Il s’est ensuite orienté vers l’intelligence artificielle appliquée et l’apprentissage automatique. Il est aujourd’hui professeur en tenure track au sein du groupe de recherche Applied Machine Intelligence de la Haute école spécialisée bernoise (BFH), à Bienne, en Suisse. Il est également impliqué dans le BFH Generative AI Lab et travaille au développement et à l’application de méthodes d’apprentissage automatique pour répondre à des problématiques concrètes issues de la recherche et de l’industrie.
  • Ses intérêts de recherche comprennent l’IA générative et agentique, les grands modèles de langage, la vision par ordinateur, l’apprentissage fédéré et par transfert, l’IA digne de confiance ainsi que l’apprentissage par renforcement. Ses recherches visent à faire progresser une intelligence artificielle fiable et centrée sur l’humain, appliquée à des domaines à fort impact sociétal, notamment le bien-être, l’éducation et la santé. Il s’intéresse aux systèmes d’IA multimodaux combinant langage, vision, données issues de capteurs et informations structurées, ainsi qu’aux méthodes permettant d’améliorer la robustesse, l’adaptabilité, l’interprétabilité et la fiabilité dans des environnements réels complexes. Ses travaux cherchent à établir un lien entre les avancées méthodologiques en apprentissage automatique, les questions de recherche interdisciplinaires et les défis pratiques, en collaboration avec des partenaires académiques et industriels.

Projects

Publications

Memberships

Supervised theses

Language skills and intercultural knowledge

  • Französisch - Muttersprache oder zweisprachig
  • Englisch - Verhandlungssicher