Céline Comte

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Je suis chargée de recherche au CNRS dans l'équipe SARA du LAAS et dans l'équipe SOLACE à Toulouse.

Entre 2019 et 2022, j'ai été chercheuse postdoctorante puis maîtresse de conférences dans le groupe Stochastic Operations Research de l'Université Technologique d'Eindhoven. J'ai réalisé ma thèse entre 2016 et 2019 à Télécom Paris et Nokia Bell Labs, sous la supervision de Thomas Bonald et de Fabien Mathieu. Pendant cette période, j'étais hébergée au Laboratory of Information, Networking, and Communication Sciences (LINCS) à Paris.

Centres d'intérêt en recherche

Réseaux stochastiques, théorie des files d'attente, files d'attente à forme produit, apprentissage par renforcement, familles exponentielles, appariment stochastique en ligne, centres de données, réseaux de communication

Contact

Courriel :
Adresse : Bureau E26, LAAS–CNRS, 7 avenue du Colonel Roche, 31400 Toulouse, France
Profil : HAL, Google Scholar, arXiv, DBLP, ORCID, OpenReview, Semantic Scholar, GitHub

Actualités

ECQT 2026 [February 6, 2026]
Je suis ravie de servir comme co-chair du TPC de la conférence ECQT 2026 avec Jonatha Anselmi. N'hésitez pas à soumettre un résumé ou à déposer votre candidature au prix de thèse Takács.

ACM SIGMETRICS 2026 Shadow PC [13 novembre 2025]
Je suis ravie de servir comme co-chair du Shadow PC de la conférence ACM SIGMETRICS 2026 avec Ben Berg. Si vous souhaitez devenir un membre du Shadow PC, merci de compléter ce formulaire de candidature d'ici le 21 novembre 2025.

YEQT XVI [31 octobre 2025]
La semaine prochaine, j'aurai le plaisir de participer au workshop YEQT XVI. J'y donnerai une présentation keynote intitulée "Product-Form Queueing Systems, Exponential Families, and Policy-Gradient Reinforcement Learning". Les diapositives de la présentation sont disponibles ici.

JMLR Paper [9 septembre 2025]
Je suis heureuse d'annoncer que notre article intitulé Score-Aware Policy-Gradient and Performance Guarantees using Local Lyapunov Stability a été accepté pour publication dans le Journal of Machine Learning Research (JMLR) ! Il s'agit d'une collaboration avec Matthieu Jonckheere, Jaron Sanders et Albert Senen-Cerda.