Vladyslav Sydorov
Chercheur contractuel
Aire(s) géographique(s)
Asie du Sud-Est, Cambodge, Indonésie, Laos, Thaïlande
Discipline(s)
Apprentissage automatique, Archéologie, Vision par ordinateur
Période de rattachement à l'EFEO
01/2023 - 10/2026
Liens externes
Vladyslav Sydorov
Chercheur contractuel
Aire(s) géographique(s)
Asie du Sud-Est, Cambodge, Indonésie, Laos, Thaïlande
Discipline(s)
Apprentissage automatique, Archéologie, Vision par ordinateur
Thèmes de recherche
Archéologie du paysage et modélisation spatiale
Protection du patrimoine culturel
Dynamique des environnements forestiers tropicaux
Télédétection LiDAR et imagerie satellitaire
Intelligence artificielle et traitement des données massives
Apprentissage automatique pour la segmentation et la super-résolution
Recherches en cours
Laboratoire archaeoscape.ai (co-direction) [EFEO]
Fondé par Damian Evans, ce laboratoire explore les civilisations forestières d’Asie du Sud-Est en combinant archéologie traditionnelle, télédétection et intelligence artificielle appliquée à l’image. Il s’appuie sur plus de deux décennies d’expertise et sur plus de 7 000 km² de données LiDAR haute densité couvrant le Cambodge, le Laos, la Thaïlande et l’Indonésie, issues des projets successifs GAP (ARC, 1998), KALC (2012), CALI (ERC, 2015), CHAMPA (AFD, 2020) et archaeoscape.ai (ERC, 2020).
Projet ALiS [EFEO / CASE / ENPC]
ALiS développe des méthodes d’apprentissage automatique spécialisées pour améliorer le post-traitement LiDAR en milieu forestier tropical. En automatisant la segmentation des nuages de points 3D et en standardisant les jeux de données existants, le projet permet une cartographie archéologique à grande échelle et prépare la création de modèles de nouvelle génération pour l’archéologie LiDAR.
Projet DEEPFOREST [EFEO / ENPC / AMAP / LSCE]
DEEPFOREST réunit archéologie, écologie et apprentissage automatique pour étudier l’empreinte humaine inscrite dans les forêts tropicales d’Asie du Sud-Est. En s’appuyant sur une vaste couverture LiDAR et sur des placettes écologiques, le projet développe des approches d’apprentissage profond multimodal afin de relier les usages anciens des sols à la composition, la biomasse et la dynamique actuelles des forêts.
Études et formation
- 2021, doctorat en mathématiques appliquées, Université Grenoble Alpes.
Parcours professionnel à l’EFEO
- Chercheur contractuel, depuis 2023.
Parcours professionnel en dehors de l’EFEO
- Head of AI, Navee – Insights from Images, de 2020 à 2022.
Encadrement doctoral
- Yohann PERRON, Cartographie archéologique en Asie du Sud-Est à partir de données LiDAR aéroportées avec l’apprentissage automatique, thèse encadrée par Loïc LANDRIEU, Christophe POTTIER, Vladyslav SYDOROV. Doctorat de École Doctorale de l’Institut Polytechnique de Paris, préparé à l’ENPC et l’EFEO, commencé en 2023.