Les membres du CA

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Tous les membres du CA

Patrice ABRY

Directeur de Recherche CNRS LPENSL (Laboratoire de Physique à l’ENS de Lyon, UMR CNRS 5678)

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Bio-ingéniérie et sciences de la vie

Marc ANTONINI

Directeur de Recherche CNRS Laboratoire I3S, UMR 7271 UCA et CNRS

Codage et compression de sources multimédia, tatouage - Audio, vidéo, parole, multimédia - Bio-ingéniérie et sciences de la vie - Imagerie et senseurs spatiaux

François AUGER

Professeur des Universités IREENA

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Adéquation algorithmes et architectures - Contrôle non destructif, surveillance

Frédéric BARBARESCO

THALES

Apprentissage de représentations, parcimonie - Théorie de l’information, cryptographie, information quantique - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques - Histoire et évolution de la discipline

Adel BELOUCHRANI

Professeur Ecole Nationale Polytechnique, Alger, ALGERIE

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Détection et estimation statistiques

Gwendoline BLANCHET

Ingénieure CNES

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Imagerie et senseurs spatiaux

Rémy BOYER

Professeur des Universités Université de Lille / CRIStAL

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Apprentissage de représentations, parcimonie - Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Détection et estimation statistiques

David BRIE

Professeur des Universités CRAN - Université de Lorraine - CNRS

Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Détection et estimation statistiques

Marco CAGNAZZO

Professeur LTCI, Telecom-Paris, Institut polytechnique de Paris

Codage et compression de sources multimédia, tatouage - Réseaux de neurones et apprentissage profond

Pierre CHAINAIS

Professeur des Universités Centrale Lille Institut / CRIStAL

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Apprentissage statistique

Caroline CHAUX

Chargée de Recherche CNRS Institut de Mathématiques de Marseille (I2M UMR 7373)

Apprentissage de représentations, parcimonie - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral

Daniel CHILLET

Professeur des Universités Université de Rennes 1 / Enssat

Adéquation algorithmes et architectures - Langages et outils de développement - Architectures innovantes et nouvelles technologies - Systèmes temps-réel embarqués

Philippe CIBLAT

Professeur des Universités LTCI, Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris

Graphes en signal et image - Synchronisation, estimation - Coopération, NOMA, détection multi-utilisateurs - Allocation de ressources

Romain COUILLET

Professeur des Universités CentraleSupélec & Université Grenoble-Alpes

Graphes en signal et image - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique

Julie DELON

Professeure des Universités Laboratoire MAP5, Université de Paris

Modèles spécifiques à l’image - Problèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Détection et estimation statistiques

Christine FERNANDEZ-MALOIGNE

Professeure des Universités XLIM, UMR CNRS 7252, Université de Poitiers

Classification et segmentation d’images - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Bio-ingéniérie et sciences de la vie

André FERRARI

Professeur des Universités Université Côte d'Azur

Problèmes inverses, optimisation - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Physique, géophysique, astrophysique

Gersende FORT

Directrice de Recherche CNRS Institut de Mathématiques de Toulouse

Problèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Apprentissage statistique

Jérôme GAUTHIER

Chef de laboratoire CEA

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Apprentissage statistique

Faouzi GHORBEL

Professeur des Universités ENSI Tunisie

Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Vision par ordinateur, analyse de vidéos - Classification et segmentation d’images - Apprentissage statistique

Nicolas GILLIS

Professeur Université de Mons, Faculté Polytechnique

Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral

Guillaume GINOLHAC

Professeur des Universités Université Savoie Mont-Blanc

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Détection et estimation statistiques - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques

Audrey GIREMUS

Professeure des Universités Laboratoire IMS

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Apprentissage statistique - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques

Paulo GONCALVES

Directeur de Recherche INRIA

Apprentissage de représentations, parcimonie - Graphes en signal et image - Apprentissage statistique

Anthony LARUE

Expert TSI, datascience, IA Thales LAS

Apprentissage de représentations, parcimonie - Vision par ordinateur, analyse de vidéos - Réseaux de neurones et apprentissage profond

Samson LASAULCE

Directeur de Recherche CNRS CRAN Nancy (Univ. Lorraine et CNRS)

Allocation de ressources - Problèmes inverses, optimisation

Christophe LE MARTRET

Expert Thales Thales SIX GTS France

Coopération, NOMA, détection multi-utilisateurs - Allocation de ressources - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Histoire et évolution de la discipline

Yves LOUëT

Professeur des Universités CentraleSupélec - Laboratoire IETR

Transmissions multi-porteuses - Conception et dimensionnement de systèmes de communications

Jérôme MARS

Professeur des Universités GIPSA-LAB

Apprentissage de représentations, parcimonie - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral

Vincent MAZET

Maitre de Conférences Université de Strasbourg

Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Physique, géophysique, astrophysique

Olivier MICHEL

Professeur des Universités Univ. Grenoble Alpes/Grenoble-INP

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Physique, géophysique, astrophysique

Barbara NICOLAS

Directrice de Recherche Creatis, Université de Lyon

Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques - Bio-ingéniérie et sciences de la vie

Frédéric PASCAL

Professeur des Universités CentraleSupélec, Université Paris-Saclay

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques

Gabriel PEYRé

Directeur de Recherche CNRS Département de Mathématiques Appliquées, ENS, UMR 8553

Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Réseaux de neurones et apprentissage profond

Gaël RICHARD

Professeur des Universités Télécom Paris

Apprentissage de représentations, parcimonie - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Apprentissage statistique - Audio, vidéo, parole, multimédia

Axel ROEBEL

Directeur de Recherche IRCAM / UMR 9912 STMS

Modèles génératifs, adaptatifs ou évolutifs, apprentissage - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Audio, vidéo, parole, multimédia

Olivier ROMAIN

Professeur des Universités Laboratoire ETIS, UMR8051, Cergy Paris Université, ENSEA, CNRS

Adéquation algorithmes et architectures - Systèmes temps-réel embarqués - Audio, vidéo, parole, multimédia - Bio-ingéniérie et sciences de la vie

Aline ROUMY

Directrice de Recherche INRIA Rennes

Théorie de l’information, cryptographie, information quantique - Codage et compression de sources multimédia, tatouage - Codage canal, turbo-traitements

Lotfi SENHADJI

Professeur des Universités LTSI - UMR Inserm - Université de Rennes 1

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Bio-ingéniérie et sciences de la vie

Jean-Yves TOURNERET

Professeur des Universités IRIT-ENSEEIHT-TéSA, Université de Toulouse

Apprentissage de représentations, parcimonie - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique

Florence TUPIN

Professeure des Universités LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris

Modèles spécifiques à l’image - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Imagerie et senseurs spatiaux