Hugo Paquet, Young Starting Grant 2026 : étudier la programmation probabiliste pour en améliorer l’efficacité et la fiabilité
Chargé de recherche Inria au sein de l'équipe Antique (ENS - PSL, Inria, CNRS), Hugo Paquet travaille sur les fondements théoriques des langages de programmation. Son projet, soutenu par un PSL Young Researcher Starting Grant 2026, s'intéresse à la programmation probabiliste, une approche qui facilite le traitement de modèles statistiques complexes. En étudiant notamment le rôle de la programmation dite « paresseuse » et du parallélisme, il entend améliorer l'efficacité et la fiabilité de ces outils.
Les appel à projets Young Starting Grants s’adressent aux jeunes chercheuses et chercheurs prochainement ou récemment recruté.e.s à l’Université PSL, et offre un financement de 150k€ maximum, destiné à leur permettre de démarrer leurs projets scientifiques et à faciliter un dépôt de projet à l'ERC.
Pouvez-vous vous présenter ?
J'ai fait une thèse et plusieurs années de post-doctorat au Royaume-Uni. Je suis rentré en France en 2023 grâce à une bourse MSCA co-financée par la région Ile-de-France. Depuis octobre 2024, je suis chargé de recherche Inria affecté à l'ENS - PSL dans l'équipe Antique du département d'informatique. L'équipe développe des méthodes d'analyse et de vérification formelle de logiciels, qui apportent des garanties de sécurité dans de nombreux domaines. Ces méthodes reposent sur des modèles mathématiques des langages de programmation comme ceux sur lesquels je travaille.
Pourquoi avez-vous choisi de candidater à l’appel à projets PSL Young Researcher Starting Grant ?
C'était une bonne opportunité pour moi car elle est réservée aux jeunes chercheurs de l'Université PSL. Ce financement apportera un soutien important à mon travail de recherche pour les prochaines années. Je vais notamment pouvoir financer une bourse de thèse, j'espère dès la rentrée 2026.
Votre projet de recherche
Le projet concerne la programmation probabiliste, une méthode de modélisation statistique qui facilite le raisonnement et les calculs, notamment lorsque les jeux de données ou les modèles sont complexes. J'étudie les fondements théoriques de ce type de programmation, pour améliorer l'efficacité et la fiabilité des implémentations. Ce travail se fait en lien avec les méthodes modernes développées par les statisticiens. Plus précisément, mon projet se concentre sur le rôle de la programmation dite "paresseuse" et du parallélisme en programmation probabiliste.
Des conseils aux futurs candidats?
On ne contrôle pas grand chose lorsqu'on candidate pour ce genre de projet. Le SAAP (Service d'Accompagnement aux Appels à Projets de l'Université PSL) m'a donné quelques conseils avant la soumission, et j'ai pu consulter un projet financé par le passé, ce qui m'a aidé à structurer le mien. (Je partagerais volontiers mes documents de candidature si cela pouvait aider quelqu'un).