Aude Billard

Elle obtient un bachelor en physique à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en 1994, puis un master en physique dans la même école en 1995[1]. Durant ses années à l'EPFL, elle se spécialise en physique des particules et mène des recherches au Centre européen pour la recherche nucléaire (CERN).

Elle poursuit ses études à l'université d'Édimbourg dans le département d'intelligence artificielle. Elle y achève une autre maîtrise ès sciences en 1996, cette fois en knowledge-based systems (systèmes basés sur la connaissance), puis entreprend un doctorat en intelligence artificielle, qu'elle obtient en 1998.

Elle retourne ensuite en Suisse pour poursuivre ses études postdoctorales à l'EPFL et au Swiss Artificial Intelligence Lab (IDSIA) jusqu'en 1999.

Au cours de sa maîtrise à l'université d'Édimbourg, Billard apprend à construire des systèmes basés sur la connaissance, c'est-à-dire des programmes informatiques construits sur des concepts et des affirmations logiques fondamentales issues du monde réel, mais avec la capacité d'effectuer des inférences et de dériver de nouvelles connaissances grâce à des systèmes de raisonnement. Son mémoire de maîtrise, intitulé Allo Kazam, est-ce que tu me suis ? ou Apprendre à parler par imitation pour les robots sociaux a pour objectif de construire un système capable de développer les capacités de communication[2]. Aude Billard développe un système capable d’apprendre un langage syntaxique simple et utilise deux robots mobiles et autonomes, prenant respectivement le rôle d'enseignant et d'étudiant, pour mettre en œuvre l’architecture[2]. En mettant l'accent sur la simplicité et la généralisabilité^[Quoi ?], Billard garantit que ni les spécificités de l'environnement ni l'agent robotique en particulier n'étaient dans la pratique nécessaires au succès de l'architecture[2].

Au cours de ses études supérieures, Billard continue à utiliser la configuration enseignant-étudiant pour développer des robots dotés de capacités de communication sociale. Elle teste sa nouvelle architecture d'apprentissage et découvre que l'apprentissage par imitation peut être réalisé avec des calculs simples et un système de photodétection entre l'enseignant et l'apprenant afin de transmettre des informations sur le mouvement. Cependant, elle mentionne dans sa thèse qu'il existe encore des limites aux capacités d'apprentissage lorsque le seul moyen d'apprendre est l'imitation. Elle suggère que l'apprentissage social pourrait être amélioré grâce à des mécanismes cognitifs plus complexes permettant à un robot d'associer un résultat à un événement ultérieur plutôt qu'à des événements sensoriels simultanés.

Dans sa thèse de troisième cycle, Billard décrit son travail de mise en œuvre de l'apprentissage par imitation dans des robots autonomes en appliquant son modèle connexionniste innovant conçu pour l'apprentissage des robots, appelé DRAMA (Dynamique – Récurrent – Associatif – Mémoire – Architecture). Pour développer DRAMA, Billard utilise un cadre anti-objectiviste, distinguant les compétences cognitives et comportementales. Ce cadre garantit que le comportement d'un robot prend en compte ses interactions précédentes, puisque les comportements sont exécutés en relation avec l'environnement social dans lequel le robot existe. Le cadre prend également en compte l'état interne du robot, essentiellement les calculs représentant les actions du robot. Elle utilise ce modèle dans divers scénarios dans lesquels un humain ou un robot joue le rôle de l'instructeur et apprend à un élève robot à construire des représentations symboliques du monde, à apprendre un proto-langage synthétique ou à effectuer des mouvements d'imitation spécifiques.

Au cours de son bref travail postdoctoral à l'EPFL, Billard propose un cadre théorique pour comprendre les systèmes de communication multi-robots. Elle modélise de manière probabiliste un système multi-robot et a découvert que son modèle était capable de prédire avec précision la capacité du système à traiter des informations environnementales dynamiques et de l'appliquer à la communication et à l'apprentissage de tâches entre d'autres robots.

En 1999, Billard est nommée chercheuse associée au département d'informatique de l'université de Californie du Sud. L'année suivante, elle est promue professeure adjointe de recherche, titre qu'elle occupe jusqu'en 2002. Elle est ensuite nommée professeure adjointe à l'USC ainsi que professeure assistante à la Faculté d'ingénierie de l'EPFL. Tout en conservant son poste de professeure adjointe à l'USC, Billard a été régulièrement promue à l'EPFL. En 2005, elle est nommée professeure associée titulaire, puis en 2013 elle elle devient professeure ordinaire à la Faculté d'ingénierie de l'EPFL.

Ses recherches et travaux en laboratoire se sont concentrés sur l’utilisation de l’apprentissage automatique pour contrôler et concevoir des systèmes robotiques destinés à interagir avec les humains. Elle dirige depuis 2003[1] le Laboratoire d'algorithmes et systèmes d'apprentissage LASA)[3]. Les principales facettes de la recherche effectuée actuellement par son laboratoire sont : l’interaction homme-robot, l’apprentissage automatique et ses applications en robotique, le contrôle adaptatif rapide, les manipulations et la préhension adroites, ainsi que les neurosciences computationnelles et la modélisation cognitive. Toutes leurs recherches visent à développer des systèmes robotiques capables de s’adapter aux changements rapides, d’interagir avec les humains et les autres robots de manière humaniste, et d’apprendre des enseignants et de leurs expériences antérieures.

Elle est l'un des cinq protagonistes principaux du documentaire Cinq Nouvelles du cerveau de Jean-Stéphane Bron[4].

Elle est membre du Parti socialiste et siège en 2020 au Conseil communal de Lausanne[1].

Elle accède en 2022 au Grand Conseil à la suite de l'élection de Rebecca Ruiz au Conseil d'État[5].

Elle est mère de trois enfants[1].