Yassine Yaakoubi est chercheur postdoctoral en planification des mines et en optimisation sous la direction du professeur Roussos Dimitrakopoulos (COSMO). Son principal intérêt de recherche est la combinaison de l’apprentissage machine et de la programmation mathématique pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire à grande échelle. Yassine a obtenu son doctorat en décembre 2019 sous la direction des professeurs François Soumis (Polytechnique Montréal et GERAD) et Simon Lacoste-Julien (Université de Montréal et MILA), où il a étudié l’utilisation de diverses méthodes d’apprentissage machine pour initialiser un solveur de planification des horaires des équipages en transport aérien basé sur la génération de colonnes et l’agrégation de contraintes. Ses recherches portent actuellement sur la conception de nouvelles métaheuristiques réactives pour optimiser les complexes miniers industriels (plus) intelligents. Au-delà de l’apprentissage par imitation où l’on extrait des connaissances utiles des solutions passées pour améliorer l’efficacité et l’efficience des métaheuristiques, Yassine s’intéresse particulièrement à l’utilisation de l’apprentissage par renforcement en conjonction avec un algorithme de recuit simulé multi-voisinage où la sélection de la perturbation se fait en apprentissage adaptatif.