Les Journées de Tam Dao

À propos de Javier Gil Quijano

Email Javier Gil Quijano

Courriel : javier.gil-quijano@cea.fr 

TITRE ET DIPLOMES 

2007 : thèse de doctorat en Informatique, Université de Paris 6.

2003 : DEA IARFA (Intelligence Artificielle), Université de Paris 6.

2002 : master of Science en Informatique (spécialité robotique et réalité virtuelle), Université des Andes, Colombie.

2002 : ingénieur en génie civil, Université Nacional, Bogota, Colombie.

SITUATION PROFESSIONNELLE 

Référent technique en intelligence artificielle depuis septembre 2014 au CEA (Commissariat à l’Energie Atomique et aux Energies Alternatives), ingénieur chercheur au CEA depuis octobre 2010. 

RESUME DES TRAVAUX 

Ma problématique de recherche actuelle est l’utilisation des méthodes d’intelligence artificielle pour la modélisation et le pilotage de systèmes sociotechniques. Lors de mes expériences de recherche précédentes, je me suis intéressé à l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique, statistique et simulation multi-agent pour la modélisation de phénomènes complexes urbains (démographie), biologiques (évolution de tumeurs cancéreuses) et du comportement humain.

Depuis 2014 je représente l’institut LIST (spécialisé sur le développement de solutions logicielles et de robotique pour des domaines tels que l’énergie, l’industrie, le transport, les objets connectés et la santé) du CEA en région PACA (Provence et Côté d’Azur). Mon rôle est celui de faciliter le transfert de technologies développées par le CEA/LIST aux industriels de la région. En parallèle, j’encadre des doctorants et post-doctorants sur des sujets portant sur l’utilisation de l’intelligence artificielle dans des domaines tels que les réseaux de communication sans fil, la domotique et le transport.

De 2012 à 2014, j’ai encadré une équipe de cinq chercheurs qui ont travaillé sur le développement de méthodes d’optimisation distribuée pour le pilotage multi-acteur de systèmes énergétiques. Un des résultats les plus importants de ces travaux est la plateforme multi-agent pour le pilotage de systèmes énergétiques GRENAD (Gestion de Ressources Energétiques Autonomes et Distribués). Je suis actuellement leader technique sur plusieurs projets européens et industriels qui impliquent l’utilisation de systèmes multi-agents dans le monitoring distribué de systèmes complexes (bâtiments, réseaux de distribution) et le management et l’optimisation distribués de systèmes énergétiques à différentes échelles (éco-quartiers, centrales virtuelles de génération d’électricité à partir de l’éolien, génération d’électricité à partir du solaire pour véhicules électriques). Dans le domaine des Technologies de l’Information et de la Communication pour l’efficacité énergétique et les systèmes de management, je suis le coordinateur technique des projets EDENS (2012-2016, financé par la BPI – France), RESILIENT (2012-2016, FP7) et dans le passé du projet WINPOWER (2011-2014, financé par l’Agence Nationale de la Recherche, France).

Sélection de publications internationales récentes

Ghribi K., Sevestre S., Malouche D., Guessoum Z., Gil-Quijano J. (2015). Using Bayesian Networks for the Prediction of Domestic Appliances Power Consumptions.Conférence Internationale des Energies Renouvelables (CIER’2015), Sousse, Tunisia

Ductor, S., Gil Quijano, J., Stefanovitch, N., & Roger, P. (2015).GRENAD, a Modular and Generic Smart-Grid Framework. International Workshop on Smart Energy Networks & Multi-Agent Systems (SENMAS'15). Poland.

Paniah C., Herpson C., Gil-Quijano J. (2015). A Markov Decision Model for Cooperative Virtual Power Plants Market Participation. Journal Of Clean Energy Technologies (JOCET), 2015, 3(4), pp.302-311.

Ghribi K., Sevestre S., Guessoum Z., Gil-Quijano J., Malouche D., Youssef A (2014). A Survey on Multiagent Management Approaches in the Context of Intelligent Energy Systems. International Conference on Electrical Sciences and Technologies in Maghreb (CISTEM), Tunisia.

Caillou P., Gil Quijano, J. (2012): SimAnalyzer: automated description of groups dynamics in agent-based simulations. AAMAS 2012: 1353-1354

Sempé F., Gil Quijano J. (2010) Incremental and Situated Modeling for Multi-Agent Based Simulations. RIVF 2010: 1-6

Gil-Quijano J., Sabouret N. (2010). Prediction of humans’ activity for learning the behaviors of electrical appliances in an intelligent ambient environment.International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, India.

Gil Quijano J., Louail T., Guillaume H. (2010). From Biological to Urban Cells: Lessons from Three Multilevel Agent-Based Models. PRIMA 2010: 620-635

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