Mehdi Khamassi est directeur de recherche employ\u00e9 par le Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), affect\u00e9 \u00e0 l’Institut des Syst\u00e8mes Intelligents et de Robotique (ISIR), sur le campus de Sorbonne Universit\u00e9, Paris, France. Il a une formation d’ing\u00e9nieur (Ecole Nationale Sup\u00e9rieure d’Informatique pour l’Industrie et l’Entreprise \/ Conservatoire National des Arts et M\u00e9tiers, \u00c9vry, 2003 ; sp\u00e9cialisations en intelligence artificielle et mod\u00e9lisation statistique). Il est \u00e9galement dipl\u00f4m\u00e9 du Cogmaster (2003) par l’Universit\u00e9 Pierre et Marie Curie (UPMC), Paris. Il a ensuite effectu\u00e9 une th\u00e8se de neurosciences cognitives entre l’UPMC et le Coll\u00e8ge de France (2007). Il a \u00e9t\u00e9 recrut\u00e9 en 2010 par le CNRS comme charg\u00e9 de recherches. Il est co-organisateur de la conf\u00e9rence Symposium of Biology of Decision-Making (SBDM) depuis 2012. Depuis 2015, il est \u00e9galement membre du conseil p\u00e9dagogique, anciennement co-directeur des \u00e9tudes, et maintenant co-responsable de la majeure mod\u00e9lisation, pour le Cogmaster (Universit\u00e9 Paris Sciences Lettres (Ecole Normale Sup\u00e9rieure) \/ Universit\u00e9 de Paris Cit\u00e9 \/ EHESS). Depuis 2024, il est co-directeur du master de sciences cognitives co-accr\u00e9dit\u00e9 par Sorbonne Universit\u00e9 et Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9. Il a \u00e9t\u00e9 chercheur invit\u00e9 au Okinawa Institute of Science and Technology, Japon, en 2008, \u00e0 University of Trento, Italie, en 2013-2015, \u00e0 University of Oxford, UK, en 2017-2020, et \u00e0 la National Technical University of Athens, Gr\u00e8ce depuis 2016. Il est r\u00e9dacteur en chef d’Intellectica depuis 2023, et \u00e9diteur pour ReScience X, et Neurons, Behavior, Data analysis and Theory. Ses th\u00e8mes de recherche principaux incluent la prise de d\u00e9cision et l’apprentissage par renforcement chez les animaux et les robots, le r\u00f4le des diff\u00e9rents types de r\u00e9compenses (sociales, non-sociales, informationnelles) dans l’apprentissage, et les questions \u00e9thiques soulev\u00e9es par la prise de d\u00e9cision autonome des machines. Ses principales m\u00e9thodes sont la mod\u00e9lisation computationnelle, la conception d’exp\u00e9riences neurobiologiques pour tester les pr\u00e9dictions des mod\u00e8les, l’analyse de donn\u00e9es exp\u00e9rimentales, la conception d’algorithmes d’IA pour les robots, et l’exp\u00e9rimentation comportementale impliquant des humains, des animaux non-humains ou des robots.<\/p>\n\n\n\n
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