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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 CNRSCodage 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 IREENAModèles 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
THALESApprentissage 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, ALGERIEAnalyse 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 CNESAnalyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Imagerie et senseurs spatiaux

Rémy BOYER
Professeur des Universités Université de Lille / CRIStALModèles 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 - CNRSTraitement 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 ParisCodage et compression de sources multimédia, tatouage - Réseaux de neurones et apprentissage profond

Pierre CHAINAIS
Professeur des Universités Centrale Lille Institut / CRIStALAnalyse 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 / EnssatAdéquation 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 ParisGraphes en signal et image - Synchronisation, estimation - Coopération, NOMA, détection multi-utilisateurs - Allocation de ressources

Romain COUILLET
Professeur des Universités CentraleSupélec & Université Grenoble-AlpesGraphes en signal et image - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique

Julie DELON
Professeure des Universités Laboratoire MAP5, Université de ParisModèles 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 PoitiersClassification 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'AzurProblèmes inverses, optimisation - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Physique, géophysique, astrophysique

Gersende FORT
Directrice de Recherche CNRS Institut de Mathématiques de ToulouseProblèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Apprentissage statistique

Jérôme GAUTHIER
Chef de laboratoire CEAAnalyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Apprentissage statistique

Faouzi GHORBEL
Professeur des Universités ENSI TunisieInférence statistique, échantillonnage stochastique - Vision par ordinateur, analyse de vidéos - Classification et segmentation d’images - Apprentissage statistique

Nicolas GILLIS
Professeur Université de Mons, Faculté PolytechniqueApprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral

Guillaume GINOLHAC
Professeur des Universités Université Savoie Mont-BlancModèles 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 IMSModèles 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 INRIAApprentissage de représentations, parcimonie - Graphes en signal et image - Apprentissage statistique

Anthony LARUE
Expert TSI, datascience, IA Thales LASApprentissage 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 FranceCoopération, 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 IETRTransmissions multi-porteuses - Conception et dimensionnement de systèmes de communications

Jérôme MARS
Professeur des Universités GIPSA-LABApprentissage 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 StrasbourgApprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Physique, géophysique, astrophysique

Olivier MICHEL
Professeur des Universités Univ. Grenoble Alpes/Grenoble-INPModèles 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 LyonTraitement 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-SaclayModèles 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 8553Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Réseaux de neurones et apprentissage profond

Gaël RICHARD
Professeur des Universités Télécom ParisApprentissage 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 STMSModèles 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, CNRSAdéquation algorithmes et architectures - Systèmes temps-réel embarqués - Audio, vidéo, parole, multimédia - Bio-ingéniérie et sciences de la vie

Aline ROUMY
Directrice de Recherche INRIA RennesThéorie 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 1Analyse 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 ToulouseApprentissage de représentations, parcimonie - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique

Florence TUPIN
Professeure des Universités LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de ParisModèles spécifiques à l’image - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Imagerie et senseurs spatiaux