Laurent Charlin est professeur agrégé en intelligence artificielle à HEC Montréal et est membre du Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle. Il est aussi titulaire d'une Chaire en IA Canada-CIFAR et est directeur académique de Next AI Montréal. Il a obtenu un doctorat de l’Université de Toronto et a été postdoctorant à Columbia, Princeton et McGill. Il développe des modèles d’apprentissage machine, dont des modèles d’apprentissage profond, pour analyser de grandes quantités de données et servir d’aide à la décision. Ses contributions principales sont dans le domaine des systèmes de recommandation. Le Toronto paper matching system (TPMS), un système utilisé pour recommander et assigner des articles à des évaluateurs qu’il a co-développé a été adopté par des douzaines de grandes conférences dans les dix dernières années. Il a publié une trentaine d'articles dans des conférences internationales et a remporté le prix du deuxième meilleur article à la conférence d’incertitude en intelligence artificielle (UAI) en 2008.