Hamidou Tembine

Étant directeur du laboratoire L&G Lab, Tembine a développé un outil d’ingénierie du risque basé sur la théorie des jeux de type champ moyen. L'outil a été appliqué à l'ingénierie dans les domaines de l'évacuation dans les immeubles, dans les systèmes de distribution d'énergie, la sécurité des réseaux, des transports et de la mobilité, ainsi que de l'économie des jetons. Le modèle a ensuite été appliqué aux sciences sociales, à l'empathie et à la psychologie des utilisateurs, à la stratégie profonde et à l'apprentissage profond[6].

Tembine a établi une équivalence entre une classe de réseaux d’oppositions génératives multi-agents robustes sous diverses notions de divergence et à distribution et des jeux robustes à la distribution, sensibles à la variance et aux notions de risque. Les filtres de type champ moyen, qui dépendent de la distribution de l'état du système, ont d'abord été proposés par les membres de L&G Lab[7]. Ils ont fourni des solutions explicites à une classe de jeux de type champ moyen avec une dynamique d’état non-linéaire et / ou des fonctions de coûts non-quadratiques. La non-linéarité inclut des fonctions trigonométriques, des fonctions hyperboliques, des fonctions logarithmiques et des fonctions de coût de puissance (polynôme)[8].

Tembine a travaillé sur plusieurs branches de la théorie des jeux: coopération, compétition ou co-opetition. Il a également contribué à la conception, à l'analyse et à la mise en œuvre des algorithmes d'apprentissage stratégiques distribués[9]. Il a établi des relations entre les domaines de l'apprentissage stratégique, de la dynamique de jeux d'évolution et des équations de Kolmogorov. Les résultats théoriques ont été appliqués aux problèmes d'allocation de ressources, de satisfaction des utilisateurs, de contrôle de puissance en fonction de taille de la file d'attente[10].

Tembine a participé à plusieurs projets en Afrique de l’Ouest dans les domaines de l’économie informelle, de l’économie basée sur la connaissance et de l’économie des jetons[11]. Il a testé des équipements à énergie solaire peu coûteux, auto-configurables et nécessitant moins de maintenance dans plusieurs domaines. Une de ces conclusions était que, le succès du projet dépendait significativement de la participation active de la population locale. Ces expériences sur le terrain ont montré que lorsque la population locale est fortement impliquée, l'entretien et le suivi sont mieux assurés par eux-mêmes. Pour améliorer l'efficacité du projet et réduire le gaspillage, il a suggéré que le projet soit vu comme un bien public et les ressources partagées en fonction des besoins de la population locale[12] - [13].

• Théorie des jeux de type champ moyen pour les ingénieurs (2021)
• Théorie des jeux et apprentissage pour les réseaux sans fil: principes fondamentaux et applications (2011)
• Apprentissage stratégique distribué pour les ingénieurs (2012)

• J. Barreiro-Gomez, H. Tembine: Blockchain Token Economics: A Mean-Field-Type Game Perspective, IEEE Access, volume 7, 2019
• J. Gao and H. Tembine, Distributed Mean-Field-Type Filters for Traffic Networks, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 20, Issue2, p. 507-521, Feb. 2019.
• T. E. Duncan and H. Tembine. Linear-Quadratic Mean-Field-Type Games: A Direct Method, Games Journal, 9(1), 7, 2018
• B. Djehiche, A. Tcheukam, H. Tembine. Mean-Field-Type Games in Engineering. AIMS Electronics and Electrical Engineering, 1(1): 18-73, 2017
• H. Tembine: Mean-Field-Type Games, AIMS Mathematics, 2(4): 706-735, 2017
• M. Khan and H. Tembine: Meta-Learning for Realizing Self-x Management of Future Networks, IEEE Access Journal, vol.5, p. 19072 - 19083, August 2017
• Kody J.H. Law, H. Tembine, R. Tempone: Deterministic Mean-Field Ensemble Kalman Filtering, SIAM: SIAM Journal on Scientific Computing (SISC), 2016, A1251-A1279.
• A. Farhan Hanif, H. Tembine, M. Assaad, D. Zeghlache, Mean-field games for resource sharing in cloud based networks, IEEE/ACM Transactions on Networking, 24(1): 624-637 (2016) DOI: 10.1109/TNET.2014.2387100, 2016.
• H. Tembine, Q. Zhu, T. Basar, Risk-sensitive mean-field games, IEEE Transactions on Automatic Control, volume 59 (2014), Issue 4, April 2014.
• H. Tembine, Energy-constrained Mean-Field Games in Wireless Networks, Strategic Behavior and the Environment, 4, no. 2 (2014): 187-211. doi: 10.1561/102.00000040. Special Issue on: ICT-based strategies for environmental conflicts.
• H. Tembine: Risk-Sensitive Mean-Field-Type Games with Lp-norm Drifts, Automatica, volume 59, September 2015, pages 224-237.
• H. Tembine, Nonasymptotic mean-field games, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 44, number 12, December 2014.
• H. Tembine: Dynamic Robust Games in MIMO systems, IEEE Transactions on Systems, Man, Cybernetics, Part B, 99, Volume: 41, Issue: 4, p. 990 - 1002, August 2011
• H. Tembine, E. Altman, R. ElAzouzi, Y. Hayel, Evolutionary Games in Wireless Networks, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 40, issue 3, p. 634-646, 2010.