Maël LE TREUST - ETIS UMR 8051, Université Paris Seine, Université Cergy-Pontoise, ENSEA, CNRS Communication systems
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Maël LE TREUST (ETIS UMR 8051, Université Paris Seine, Université Cergy-Pontoise, ENSEA, CNRS) Strategic Communication with Side Information Abstract: We investigate strategic information transmission over a noisy channel. This problem has been widely investigated in Economics, when the communication channel is perfect. Unlike in Information Theory, both encoder and decoder have distinct objectives and choose their encoding and decoding strategies accordingly. This approach radically differs from the conventional Communication paradigm, which assumes transmitters are of two types: either they have a common goal, or they act as opponent, e.g. jammer, eavesdropper. We formulate a point-to-point source-channel coding problem with state information, in which the encoder and the decoder choose their respective encoding and decoding strategies in order to maximize their long-run utility functions. This strategic coding problem is at the interplay between Wyner-Ziv's scenario and the Bayesian persuasion game of Kamenica-Gentzkow. We characterize a single-letter solution and we relate it to the previous results by using the concavification method. This confirms the benefit of sending encoded data bits even if the decoding process is not supervised, e.g. when the decoder is an autonomous device. Our solution has two interesting features: it might be optimal not to use all channel resources; the informational content impacts the encoding process, since utility functions capture preferences on source symbols. Biography : Maël Le Treust is a CNRS researcher at ETIS laboratory UMR 8051, Université Paris Seine, Université Cergy-Pontoise, ENSEA, CNRS, in Cergy, France, since Oct. 2013. He received the M.Sc. degree in Optimization, Game Theory & Economics (OJME) from the Université de Paris VI (UPMC), France in 2008 and the Ph.D. degree from the Université de Paris Sud XI in 2011, at the Laboratoire des signaux et systèmes UMR 8506, in Gif-sur-Yvette, France. In 2012, he was a post-doctoral researcher at the Institut d'électronique et d'informatique Gaspard Monge (Université Paris-Est) in Marne-la-Vallée, France. In 2012-2013, he was a post-doctoral researcher at the Centre Énergie, Matériaux et Télécommunication (Université INRS ) in Montréal, Canada. From 2008 to 2012, he was a Math T.A. at the Université de Paris I (Panthéon-Sorbonne), Université de Paris VI (UPMC) and Université Paris Est Marne-la-Vallée, France. His research interests lie in the overlap of information theory, wireless communications, game theory, economics and optimization. **************************************************************************************************************************************** Communication stratégique avec observation partielle Résumé: Nous étudions la transmission d'information stratégique à travers un canal bruité. Ce problème a été largement étudié en économie, lorsque le canal est parfait. Contrairement à la théorie de l'information, l'encodeur et le décodeur ont des objectifs distincts et choisissent leurs stratégies de codage en conséquence. Cette approche diffère du paradigme classique, dans lequel les émetteurs sont de deux types: soit leurs objectifs sont commun, soit ils sont opposés. Nous formulons un problème de codage de canal source point à point avec des informations adjacentes, dans lequel l'encodeur et le décodeur choisissent leurs stratégies de codage afin de maximiser leurs fonctions d'utilité à long terme. Cette question se situe à l'interface entre le problème de codage de Wyner-Ziv et le jeu de persuasion bayésien de Kamenica-Gentzkow. Nous caractérisons la solution optimale que nous reformulons en utilisant la méthode de concavification. Nos résultats confirment l'avantage d'encoder des bits d'information même si le processus de décodage n'est pas supervisé, par exemple lorsque le décodeur est un appareil autonome. Notre solution présente deux caractéristiques intéressantes: il est parfois optimal de ne pas utiliser toutes les ressources du canal; le contenu informationnel a une incidence sur le processus de codage. Biographie: Maël Le Treust est chargé de recherche CNRS au laboratoire ETIS UMR 8051, Université Paris Seine, Université Cergy-Pontoise, ENSEA, CNRS, à Cergy, en France, depuis octobre 2013. Il a reçu le master en Optimisation, Théorie des Jeux et Economie (OJME) de l'Université de Paris VI (UPMC), France en 2008 et doctorat de l'Université de Paris Sud XI en 2011, au Laboratoire des signaux et systèmes UMR 8506, à Gif-sur-Yvette, en France. En 2012, il a été chercheur postdoctoral à l'Institut d'électronique et d'informatique Gaspard Monge (Université Paris-Est) à Marne-la-Vallée, en France. En 2012-2013, il a été chercheur postdoctoral à l'Université INRS de Montréal, au Canada. De 2008 à 2012, il était chargé de travaux dirigés à l'Université de Paris I (Panthéon-Sorbonne), à l'Université de Paris VI (UPMC) et à l'Université Paris Est Marne-la-Vallée, France. Ses recherches portent sur la théorie de l'information, des communications sans fil, de la théorie des jeux, de l'économie et de l'optimisation.
