Avant 2025

Précédents lauréats

Photo de Samuel HURAULT 2024

Samuel HURAULT

https://samuelhurault.netlify.app

Titre

"Méthodes plug-and-play convergentes pour la résolution de problèmes inverses en imagerie avec régularisation explicite, profonde et non-convexe"

Résumé

Les travaux de Samuel Hurault portent sur la conception et l’étude d’algorithmes Plug-and-Play, au niveau de l’état de l’art pour la restauration d’images en problèmes inverses, qui offrent des garanties de convergence.

Informations

Institut Mathématiques de Bordeaux

Nicolas Papadakis et Arthur Leclaire

Photo de Hugo TOUVRON 2023

Hugo TOUVRON

https://www.linkedin.com/in/hugo-touvron

Titre

"Architectures and Training for visual understanding"

Résumé

Les travaux de Hugo Touvron, portent sur les interactions qu’il existe entre les architectures neuronales et les procédures d’entrainement et plus spécifiquement dans le cadre des des transformers appliqués à la vision par ordinateur, pour lesquels les procédures d’entrainement sont encore peu explorées.

Informations

Facebook AI Research et Sorbonne Université

Hervé Jégou (Facebook) et Matthieu Cord (Sorbonne Université)

Photo de Vincent LE GUEN 2022

Vincent LE GUEN

https://www.linkedin.com/in/vincentleguen

Titre

"Apprentissage profond pour la prévision spatio-temporelle – application à l’énergie photovoltaïque"

Résumé

Les travaux de Vincent Le Guen, réalisés dans un contexte de collaboration industrielle avec EDF, portent sur la prédiction de données spatio-temporelles soumises à de fortes corrélations spatiales et subissant des variations brusques, pour la prévision à court terme de la production photovoltaïque.

Informations

laboratoire CEDRIC, Centre d’études et de recherche en informatique et communications, CNAM

Nicolas Thome

Photo de Khac-Hoang NGO 2021

Khac-Hoang NGO

https://khachoang1412.github.io/

Titre

"Non-coherent wireless communications : fundamental limits and system design"

Résumé

Les travaux de thèse de Khac-Hoang Ngo contribuent à la compréhension des limites théoriques des communications noncohérentes, ainsi qu’à la conception d’un système de communication pratique noncohérent à évanouissement par bloc.

Informations

CentraleSupélec et Huawei Technologies France

Sheng Yang et Maxime Guillaud

Photo de Xiaoyi MAI 2020

Xiaoyi MAI

https://maixiaoyi.github.io/

Titre

"Methods of random matrices for large dimensional statistical learning"

Résumé

Les travaux de Xiaoyi Mai s'intéressent à la compréhension et à l'amélioration des techniques d'apprentissage pour les ensembles de données de grande dimension.

Informations

L2S, UMR 8506 du CNRS, de CentraleSupélec et de l’Université Paris-Saclay

Romain Couillet et Walid Hachem

Photo de Tom DUPRE LA TOUR 2019

Tom DUPRE LA TOUR

http://tomdlt.github.io

Titre

"Nonlinear Models for neurophysiological time series"

Résumé

Les travaux de Tom Dupré La Tour portent sur de nouveaux modèles pour l’analyse de séries temporelles neurophysiologiques.

Informations

LTCI - Telecom ParisTech

Yves Grenier et Alexandre Gramfort

Photo de Marwa CHAFII 2018

Marwa CHAFII

https://marwachafii.github.io

Titre

"Étude d’une nouvelle forme d’onde multiporteuses à PAPR réduit"

Résumé

Les travaux de Marwa Chafii portent sur les techniques de modulation multiporteuses OFDM largement utilisées dans des applications de communications filaires et sans-fils. Elle démontre que le PAPR (rapport de la puissance crête sur la puissance moyenne) dépend de la structure de modulation et de la forme d’onde, et que le problème de sa réduction est formulé comme un problème d’optimisation.

Informations

IETR - Institut de l’Électronique et de Télécommunications de Rennes, UMR 6164

Jacques Palicot et Rémi Gribonval

Photo de Natalia NEVEROVA 2017

Natalia NEVEROVA

https://ai.meta.com/people/847410227285977/natalia-neverova/

Titre

"Deep Learning for Human Motion Analysis"

Résumé

Les travaux de Natalia Neverova portent sur l'étude de méthodes avancées d'apprentissage pour l’analyse et l'interprétation automatique du mouvement humain à partir de sources d'information diverses, telles que les images, les vidéos, les cartes de profondeur, les données de type “MoCap” (capture de mouvement), les signaux audio et les données issues de capteurs inertiels

Informations

LIRIS Lyon (France) et Université de Guelph (Canada)

Christian Wolf et Graham Taylor

Photo de Nicolas TREMBLAY 2015

Nicolas TREMBLAY

https://ntremblay.cnrs.fr/

Titre

"Réseaux et signal : des outils de traitement du signal pour l'analyse des réseaux"

Résumé

Les travaux de Nicolas Tremblay portent sur l'étude de nouveaux outils adaptés à l'analyse des réseaux : sociaux, de transport, de neurones, de protéines, de télécommunications

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Laboratoire de Physique - ENS Lyon

Pierre Borgnat

Photo de Antoine Deleforge 2014

Antoine Deleforge

https://members.loria.fr/ADeleforge/

Titre

"Projection d'espaces acoustiques : Une approche par apprentissage automatisé de la séparation et de la localisation de sources sonores"

Résumé

Les travaux d'Antoine Deleforge portent sur le problème de la séparation et localisation binaurale (deux microphones) de sources sonores par l'apprentissage supervisé. Dans ce but, il a développé un nouveau paradigme dénommé projection d'espaces acoustiques, à la croisé des chemins entre la perception binaurale, de l'écoute robotisée, du traitement du signal audio, et de l'apprentissage automatisé.

Informations

Laboratoire Jean Kuntzmann - Information Scientifique et Technique (IST) - Inria Grenoble Rhône-Alpes

Radu Horaud

Photo de Olivier BICHLER 2013

Olivier BICHLER

https://www.linkedin.com/in/olivierbichler/

Titre

"Contribution à la conception d'architecture de calcul auto-adaptative intégrant des nanocomposants neuromorphiques et applications potentielles"

Résumé

Les travaux d'Olivier Bichler portent sur les applications potentielles des nano-dispositifs mémoires émergents dans les architectures de calcul. Il montre que des architectures neuro-inspirées pourraient apporter l'efficacité et l'adaptabilité nécessaires à des applications de traitement et de classification complexes pour la perception visuelle et sonore.

Informations

Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies

Jean-Philippe Bourgoin et Simon Thorpe