Chercheurs
Les groupes de recherche de l'Idiap représentent la richesse des domaines de l'intelligence artificielle et des technologies qui lui sont associées. Ces groupes rassemblent plus d'une centaine de personnes travaillant à la recherche théorique et appliquée. Reflétant la diversité de l'Idiap, les responsables scientifiques gèrent chacun un groupe de scientifiques. Vous trouverez ci-dessous leurs brèves biographies scientifiques et académiques.
Dr. André Anjos
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André Anjos a reçu son diplôme de doctorat en traitement de signal en 2006, en étudiant l'application des réseaux de neurones et des méthodes statistiques pour la reconnaissance des particules dans le cadre des expériences de physique des hautes énergies au Large Hadron Collider au CERN, en Suisse. Il a rejoint l'Idiap en 2010 où il travaille avec des traitements du biosignal et des applications biométriques. Il dirige actuellement le Biosignal Processing Group à l'Idiap. Il s’intéresse à présent aux applications médicales, à la recherche reproductible, à la reconnaissance de formes, au traitement d'images et à l'apprentissage automatique. André Anjos enseigne d’ailleurs l’ apprentissage automatique « machine learning » à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) et il intervient comme réviseur de différentes revues scientifiques en reconnaissance de formes, en traitement d'images et en biométrie.
Dr. Sylvain Calinon
Groupe Robot Learning & Interaction
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Sylvain Calinon est un chercheur permanent à l’Idiap depuis mai 2014, dont les intérêts de recherches couvrent l’apprentissage automatique et l’interaction homme-robot.
Ses sujets de recherche se concentrent sur les applications de robotique centrées sur l’humain dans lesquelles le robot peut développer de nouvelles compétences en interagissant avec l’utilisateur. Le défi est d’acquérir des compétences à partir de peu de démonstrations et d’interactions, avec une exigence de forte généralisation. Cela nécessite le développement d’interfaces intuitives d’apprentissage pour acquérir des démonstrations significatives, le développement de modèles qui peuvent exploiter la structure et la géométrie des données acquises de manière efficace, et le développement de techniques de contrôle adaptatif qui peuvent exploiter les variations de la tâche à apprendre.
Prof. Andrea Cavallaro
Directeur de l'Idiap
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Prof. Andrea Cavallaro is Director of the Idiap Research Institute and Full Professor at EPFL. He is a Fellow of the International Association for Pattern Recognition for “contributions to image processing and multi-sensor scene understanding,” and a Fellow of the Higher Education Academy. He serves as Editor-in-Chief of Signal Processing: Image Communication, as Senior Area Editor for the IEEE Transactions on Image Processing, and as member of the Technical Directions Board of the IEEE Signal Processing Society.
His research interests are machine learning for multi-modal perception, computer vision, audio processing, and information privacy. His research goal is to create the next-generation machine perception models for the effective use of sensory data, and the safe operation of intelligent systems that gain information about their environment and make decisions autonomously or in partnership with humans.
Dr. André Freitas
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André Freitas est responsable du groupe d'intelligence artificielle rationnelle et explicable à l'Idiap. Il est également professeur associé du département de sciences informatiques de l'Université de Manchester et le responsable du groupe de recherche en IA du digital Experimental Cancer Medicine Team au Royaume-Uni.
Ses principaux sujets de recherche portent sur la possibilité de développer des méthodes d'intelligence artificielle supportant des inférences abstraites, explicables et flexibles. En particulier, il s'intéresse à comment la combinaison neurale et symbolique de paradigmes de représentation de données peut produire de meilleures inférences. Ses thèmes de recherche incluent la génération d'explication, l'inférence dans les langues naturelles, l'explicabilité des réponses aux questions, les graphes de connaissance et l’extraction d'information publique. Il est activement engagé dans des projets de collaboration avec des partenaires industriels et cliniques.
Dr. Philip N. Garner
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Philip N. Garner a obtenu le diplôme M.Eng en ingénierie électronique de l’Université de Southampton, G.B., en 1991, et le doctorat (par publication) de l’Université de East Anglia, G.B., en 2012.
Depuis avril 2007, il est chercheur sénior et il continue à travailler en recherche et développement de la reconnaissance de la parole, du traitement et de la synthèse du signal. Il a également une position de chargé de cours à l’EPFL.
Il est membre sénior de l’IEEE, et a publié internationalement dans des actes de conférences, des brevets, des journaux et des livres et en tant qu’éditeur coordinateur de l’ ISO/IEC 15938-4 (MPEG-7 Audio). Il est l’auteur de plusieurs brevets.
Prof. Daniel Gatica-Perez
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Le professeur Daniel Gatica-Perez dirige le groupe « Social Computing » à l’Idiap. Il est également Professeur Titulaire à l’EPFL, à la faculté des sciences et techniques de l’ingénieur, au sein du Collège des humanités et de l’Institut des humanités digitales.
Ses recherches intègrent les théories et les méthodes de l’informatique ubiquitaire, les médias sociaux, l’apprentissage automatique, et les sciences sociales pour comprendre le comportement humain et social dans la vie courante et créer des applications pour le bien social. Son travail actuel inclut le "mobile crowdsourcing" (production participative urbaine sur téléphone mobile), l’analyse à large échelle des médias sociaux, des données de smartphone et des données libres urbaines (open data), et finalement l’analyse des conversations face à face et en ligne.
Ses recherches sont subventionnées par le SNSF, la CTI, l’UE, et les partenaires industriels. Il travaille aussi avec les villes et les organisations locales dans des projets d’innovation sociale.
Dr. James Henderson
Groupe Natural Language Understanding
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Depuis qu’il a rejoint l’Idiap en septembre 2017, James Henderson est à la tête du groupe Compréhension des langues. Il est également « Chargé de cours » à l’Université de Genève où il enseigne l’intelligence artificielle (IAQ) et fait partie du groupe CLCL (Computational Learning and Computational Linguistics). Il a reçu son doctorat de l’Université de Pennsylvanie.
Sa recherche en traitement automatique des langues et l’apprentissage machine couvre un large éventail de thèmes en se focalisant sur les architectures de deep learning pour la compréhension des langages naturels. Il a fait un travail de pionnier en deep learning pour la prédiction structurée du traitement automatique des langues et possède une vaste expérience en systèmes de dialogues parlés. Sa recherche actuelle s’intéresse aux méthodes de deep learning pour découvrir des représentations de signification dans des langages naturels, comprenant les représentations d’abstractions sémantiques et leur application à la synthétisation d’opinions à large échelle.
Dr. Jérôme KÄMPF
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Dr Jérôme Kämpf dirige le groupe en Energy Informatics à l'Idiap. Il est aussi Professeur Externe du Master de la Haute École Spécialisée de Suisse Occidentale (HES-SO Master) et était auparavant Research and Teaching Associate au Laboratoire d’Énergie Solaire et de Physique du Bâtiment (LESO-PB) de l'EPFL. Fondateur de la start-up kaemco, qui distribue le logiciel de simulation énergétique à l'échelle urbaine du nom de CitySim Pro, Jérôme a obtenu son doctorat de l'EPFL en 2009. Ses intérêts de recherche sont liés à la simulation urbaine à travers les développements de l'outil CitySim, et de ses connections à d'autre moteurs de simulation (réseaux énergétiques, micro-climat) et de visualisation. Plus spécifiquement, il se focalise à l'Idiap sur le smart metering dans les villes, les algorithmes de smart control, l'incertitude des données d'entrées et leur impact sur la performance urbaine simulée, les sources de production renouvelable décentralisée et leur stockage, sans oublier le confort urbain et les effets d'îlots de chaleur et de frais urbains.
Dr. Ina Kodrasi
Groupe Signal Processing for Communication
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Ina Kodrasi a obtenu un Master ès Sciences en Communication, systèmes et électronique de l'Université Jacobs de Brème en Allemagne en 2010 et un doctorat de l'Université d'Oldenbourg, en Allemagne, en 2015. Depuis janvier 2021, elle est en charge du groupe de recherche Traitement du signal pour la communication à l'Idiap. Elle enseigne également dans le cadre du master en intelligence artificielle proposé par l'Institut et UniDistance.
Ses domaines de recherche actuels sont le traitement de signal, le machine learning pour la parole, l'audio et les applications cliniques. Le principal objectif de son groupe est de créer de nouveaux algorithmes pour automatiser la détection des problèmes d'expression et d'audition, proposer des aides et améliorer l'expérience de communication en présence d'interférences.
Elle a reçu le prix "Preis der ITG 2019" et "EURASIP 2020 Best PhD Award". Elle officie également en tant que membre du comité technique Audio and Acoustic Signal Processing de l'IEEE Signal Processing Society et du comité technique Acoustic, Speech and Music Signal Processing de l'EURASIP.
Prof. Michael Liebling
Groupe Computational Bioimaging
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Michael Liebling dirige le groupe “Computational Bioimaging” à l’Idiap. Il est également associé à l’université de Californie à Santa Barbara, où il était professeur associé dans le département de Génie Electrique et Informatique jusqu’en 2017. Il a obtenu son doctorat (Dr.ès sc.) à l’EPFL en 2004.
Ses sujets de recherche sont l’acquisition, la reconstruction, le traitement et l’analyse d’images biologiques. Plus spécifiquement, il se concentre sur le développement de nouveaux instruments de microscopie associés à des outils de calculs pour quantifier des systèmes biologiques dynamiques. Les outils développés dans son équipe ont permis l'imagerie cellulaire dynamique, multimodale et in vivo pendant la morphogenèse du cœur embryonnaire.
Dr. Raphaëlle Luisier
Groupe Genomics & Health Informatics
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Raphaëlle Luisier est biologiste informatique initialement formée en tant que bio-ingénieur. Ses sujets de recherches incluent la bioinformatique, l’analyse visuelle et l’apprentissage automatique appliqués aux neurosciences et à l’informatique de la santé. Elle a obtenu son master of science en Bioingénierie et Biotechnologie à l’Institut Fédéral Suisse de Lausanne (EPFL, Suisse, 2009), et son doctorat en Bioinformatique de l’Université de Bâle (Suisse, 2013). Avant de rejoindre l’Idiap en Novembre 2019, elle menait plusieurs projets de recherche à l’Institut Francis Crick à Londres au Royaume-Uni sur le métabolisme de l’ARN dans le développement de neurones et son impact sur la maladie en utilisant des données génomiques à haute teneur. Le thème central de son groupe de recherche se concentre sur le développement de méthodes informatiques pour l’analyse intégrative des données génomiques, d’imagerie et numériques afin d’améliorer la compréhension et le diagnostic de troubles complexes tels que les maladies neurodégénératives.
Dr. Mathew Magimai-Doss
Groupe Speech & Audio Processing
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Mathew Magimai Doss est un chercheur sénior au sein du groupe « Speech and Audio Processing » depuis 2007. Il est aussi chargé de cours à l’EPFL depuis 2010. Il a obtenu son doctorat (Dr.ès sc.) en Génie Electrique et Electronique à l’EPFL en 2005. Il a publié plus de 90 articles dans des journaux et des conférences.
Il est le co-fondateur de AudioSearch Sarl, une spin-off de l’Idiap depuis 2010. Ses sujets de recherche sont le traitement de la parole et de l’audio, le traitement du signal, la reconnaissance de formes statistiques, et les réseaux de neurones artificiels.
Prof. Sébastien Marcel
Groupe Biometrics Security & Privacy
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Sébastien Marcel dirige le groupe « Biometric Person Recognition and Privacy». Il est également le directeur du Centre Suisse de Recherche et d'Evaluation en Sécurité Biométrique crée en 2015. En 2010, il a été nommé Professeur associé invité à l’Université de Cagliari (IT). Il est également chargé de cours à l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). Il a obtenu son doctorat en traitement du signal à l’Université de Rennes I en France en 2000.
Il est actuellement intéressé par la reconnaissance des formes et l’apprentissage automatique axés sur la sécurité biométrique c’est-à-dire la reconnaissance de visage, du locuteur, des veines et détection d’attaques de présentation (anti-spoofing).
Il est actuellement éditeur associé de l’« IEEE Signal Processing Letters ». Il a été éditeur associé de l’« IEEE Transaction on Information Forensics and Security (TIFS) », co-éditeur du «Handbook of Biometric Anti-Spoofing », éditeur invité de l’édition spéciale du « Biometric Spoofing and Countermeasures » et de l’ « IEEE Signal Processing Magazine » Edition Spéciale « Biometric Security and Privacy ».
Il a été l’investigateur principal de plusieurs projets FP7 européens : MOBIO, TABULA RASA et BEAT. Ces recherches récentes ont été financées par le SNSF, la CTI, la Norvège et l’industrie (Safran Morpho, Google).
Paola Merlo
Groupe Computational Learning and Computational Linguistics
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Paola Merlo dirige le groupe de recherche interdisciplinaire Computational Learning and Computational Linguistics (CLCL) et est professeur associé à l'université de Genève. Elle est titulaire d'un doctorat de l'université du Maryland (États-Unis). Elle a été chercheur associé à l'université de Pennsylvanie, chercheur invité à Edinburgh, Stanford et professeur adjoint à l'université d'Uppsala.
Le professeur Merlo est membre de l'ACL pour ses "recherches pionnières sur le problème fondamental de la structure prédicat-argument du verbe". Elle est l'ancienne rédactrice en chef de Computational Linguistics, a été élue membre de plusieurs comités exécutifs de l'ACL et a été présidente générale et membre du comité de nombreuses grandes conférences de l'ACL.
Elle est actuellement impliquée dans le centre de compétence en recherche sur l'évolution du langage, le NCCR Evolving Language, et a obtenu en 2022 un Advanced Grant du FNS.
Sa recherche est hautement interdisciplinaire, combinant la modélisation linguistique avec des techniques d'apprentissage automatique, principalement pour étudier l'apprentissage automatique des propriétés syntaxiques et sémantiques, à travers de nombreuses langues. Actuellement, elle se concentre sur l'interprétation des représentations de la sémantique lexicale des verbes, telles qu'elles sont créées par les réseaux neuronaux. À cette fin, une nouvelle tâche a été développée, inspirée des tests de QI humain, qui fait le lien entre les questions de langage et de raisonnement. Des collaborations avec des collègues genevois ont permis d'entamer des recherches sur le comportement humain lors de la résolution de cette tâche. Le professeur Merlo s'intéresse également aux questions d'éthique et de sexisme soulevées par les modèles d'apprentissage profond actuels.
Dr. Petr Motlicek
Groupe Speech & Audio Processing
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Petr Motlicek est un chercheur au sein du groupe « Speech and Audio Processing » depuis 2005. Il a également une position d’enseignant externe à l’Université de Technologie de Brno dans la faculté de Technologie de l’Information, en République Tchèque. Il a obtenu son doctorat en Génie Electrique et Informatique à l’Université de Technologie de Brno. Son travail scientifique a été en partie fait à l’« Oregon Graduate Institute » et à l’Ecole Supérieure d'Ingénieurs en Electrotechnique et Electronique.
Ses activités de recherche sont orientées autour des technologies du traitement de la parole et de l’audio (codage et reconnaissance de la voix, reconnaissance du locuteur), analyse de conversation et apprentissage automatique. Une grande partie des applications conçues sont développées en collaboration avec les départements de sécurité gouvernementaux au niveau suisse (LEA) ou européen. Il a largement contribué à Kaldi, un logiciel libre développé pour les tâches de reconnaissance de la parole et du locuteur, avec beaucoup de nouvelles librairies pour le traitement du signal fournies par l’Idiap.
Dr. Jean-Marc Odobez
Groupe Perception & Activity Understanding
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Jean-Marc Odobez a obtenu son doctorat à l’Université de Rennes/INRIA en 1994, et a été Maître de Conférences en informatique à l’université du Maine, Le Mans, France, de 1996 à 2001. Il est maintenant chercheur senior à l’Idiap et Maître d’Enseignement et de Recherche (MER) à la faculté des Sciences et Techniques de l’Ingénieur (STI) de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).
Son thème de recherche est la conception de systèmes de perception multimodaux et la recherche de méthodes dans les domaines du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l’apprentissage automatique, ou des sciences sociales pour modéliser, comprendre et reconnaître l’activité humaine, les comportements, la communication non-verbale et les interactions humaines ou homme-robot. Les domaines d’application sont la surveillance, l’analyse de contenu multimédias ou la robotique sociale.
Il est auteur ou co-auteur de plus de 150 articles et a été l’investigateur principal de plus de 14 projets européens et suisses. Il détient plusieurs brevets en vison par ordinateur et est le co-fondateur des sociétés Klewel SA (www.klewel.ch) et Eyeware SA (https://www.eyeware.tech/). Il est membre de l’IEEE et éditeur associé des journaux «IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology » and « Machine Vision and Application»
Dr. Emmanuel Senft
Groupe Human-centered Robotics and AI
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Dr. Emmanuel Senft dirige le groupe de recherche Human-centered Robotics and AI à l’Institut de Recherche Idiap depuis septembre 2022. Il a obtenu son master en micro-ingénierie à l’EPFL en 2013 et son doctorat à l’université de Plymouth au Royaume-Uni en 2018. Il a ensuite obtenu une bourse d'été JSPS pour mener des recherches à l'ATR au Japon en 2019 et était un chercheur associé et chef technique sur un projet ULI de la NASA à l'université du Wisconsin Madison de 2019 à 2022.
Dr. Damien Teney
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Dr. Damien Teney est le responsable du groupe d'apprentissage automatique (machine learning) a l'Idiap. Il a rejoint l'institut en 2021 après cinq années à l'Institut Australien du Machine Learning (AIML) à Adelaide en Australie. Auparavant, il a travaillé a l'Unversité de Carnegie Mellon (USA), à l'Université de Bath (Royaume-Uni), et à l'Université d'Innsbruck (Autriche). Originaire de Belgique, il a reçu un doctorat en sciences informatiques de l'Université de Liège en 2013.
Il est reconnu pour ses travaux sur l'apprentissage profond (deep learning) à l'intersection du traitement des images et du language. Ses travaux ont contribué à faire progresser des systèmes description automatique et de question/réponse sur des contenus visuels. Ses recherches actuelles se concentrent sur le meta-apprentissage, le raisonnement causal, et d'autres techniques visant a étendre les possibilités de l'apprentissage statistique. Ces recherches ont pour but de produire des modeles capables de generaliser au-dela de la distribution des donnees d'apprentissage, et d'apprendre des modeles robustes aux inevitables variations dans les données provenant du monde réel.
Prof. Lonneke van der Plas
Groupe Computation, Cognition & Language
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Dr. Lonneke van der Plas est la responsable du groupe de recherche Computation, Cognition and Language Group à l'Idiap. Depuis son professorat junior à l'Université de Stutgart en 2021, elle a géré plusieurs projets de recherches nationaux et européens. Elle est titulaire d'un doctorat de l'Université de Groningen et d'un Master de lUniversité de Cambridge. Elle est actuellement affiliée à l'Université de Malte en tant que chargée de cours senior.
Ses sujets de recherche portent sur le domaine du traitement naturel du langage (natural laguage processing, NLP), en particulier sur l'analyse multilingue et la compréhension du langage. Elle est connue pour son travail sur la sémantique vectorielle, le NLP pour des langues à faibles ressources et le rôle de l’étiquetage sémantique. Ses recherches actuelles se concentrent sur l'exploration des modèles cognitifs servant à améliorer les modèles informatiques pour l'analyse du langage et la génération pour inclure les processus créatifs et flexibles en jeu dans l'utilisation et l'interaction avec des langues, ainsi que l'efficience de l'aprentissage des langues.
Prof. François Fleuret
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François Fleuret a obtenu un doctorat en mathématiques à l’INRIA et l’Université Paris VI en 2000, et une habilitation en Mathématiques à l’Université Paris XIII en 2006. Il a dirigé le groupe d’apprentissage par ordinateur de l'Idiap de 2007 à 2020. Suite à sa nomination en tant que professeur à l'Université de Genève en 2020, il a été nommé External Fellow de l'Idiap.
Il est éditeur associé pour les « IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence » depuis 2012, et dans les comité d'organisations et de programmes de multiples conférences internationales de premier plan en apprentissage automatique et en vision par ordinateur.
Son principal sujet de recherche est l’apprentissage automatique appliqué à la vision par ordinateur, avec un intérêt particulier pour les aspects mathématiques et les petits échantillons d’apprentissage.
Anciens chercheurs
Depuis la fondation de l'institut en 1991, des centaines de chercheurs ont contribué à son développement. Nous sommes heureux aujourd'hui de pouvoir les remercier aujourd'hui pour leur travail et leur soutien.
Vous trouverez ci-dessous la liste des chercheurs senior qui ont été responsables de groupe depuis les débuts de l'Idiap.
David BARBER
Au cours de ses trois années passées à l'Idiap, David a dirigé le groupe de recherche sur l'apprentissage automatique et a fait partie du comité de rédaction de nombreuses thèses de doctorat. Depuis 2007, il est membre de l'Alan Turing Institute et professeur d'apprentissage automatique à l'University College London (UCL). En janvier 2020, il a fondé OptimalAI, une entreprise qui automatise la prise de décision en matière d'IA pour l'industrie.
Samy BENGIO
Pendant 8 ans, Samy a dirigé le groupe de recherche sur l'apprentissage automatique à l'Idiap. Il a dirigé plusieurs thèses de doctorat et collaboré à de nombreuses publications telles que le "Discriminative Kernel-based Model to Rank Images from Text Queries". En 2007, il a rejoint l'équipe de recherche de Google. Il travaille actuellement chez Apple.
Hervé BOURLARD
De 1996 à 2023, Hervé a été directeur de l'Idiap et responsable du groupe de recherche Speech & Audio Processing. A l'EPFL, il a été professeur ordinaire et a dirigé le laboratoire LIDIAP. Il a également été professeur d'intelligence artificielle et responsable scientifique du programme de master en intelligence artificielle de l'Idiap en partenariat avec UniDistance.
Thomas BREUEL
Durant quelques années, de 1992 à 1994, Thomas a développé un programme de recherche en vision par ordinateur et en reconnaissance de l'écriture manuscrite à l'Idiap. Il a ensuite travaillé pour IBM et Google et a été professeur titulaire pendant dix ans à l'université de Kaiserslautern en Allemagne. Depuis 2016, il est chercheur distingué chez NVIDIA en Californie.
Barbara CAPUTO
Titulaire d'un doctorat en informatique du KTH Royal Institute of Technology, Barbara est venue à l'Idiap pour développer ses activités de recherche dans le domaine des sciences cognitives visuelles appliquées en particulier à la vision robotique. Après l'Idiap, elle a poursuivi sa carrière en tant que professeure associée et responsable du laboratoire d'apprentissage visuel et multimodal appliqué à l'Université de Rome La Sapienza.
Gérard CHOLLET
De 1992 à 1997, Gérard a travaillé comme chercheur principal à l'Idiap, avant de rejoindre le CNRS en France. Il travaille actuellement pour diverses entreprises privées actives dans le développement technologique.
Jean-Luc COCHARD
Après un doctorat à l'EPFL, de 1991 à 1997, Jean-Luc a travaillé à l'Idiap en tant que chercheur et directeur ad interim pendant deux ans. Il a poursuivi sa carrière chez Swisscom et dans diverses entreprises privées. Depuis 2013, il est chef de l'unité informatique des Archives fédérales suisses.
Ronan COLLOBERT
Ronan a obtenu son doctorat en apprentissage automatique à l'Idiap et a ensuite dirigé le groupe de recherche sur l'apprentissage automatique appliqué. A l'Idiap, il a collaboré et publié de nombreux articles d'importance, en particulier sur l'apprentissage automatique générique. En 2014, Ronan a poursuivi son parcours en tant que chercheur scientifique chez Facebook. Il travaille actuellement chez Apple.
John DINES
Après avoir obtenu un doctorat en informatique à l'Université de technologie du Queensland, John a rejoint l'Idiap en tant que chercheur pour travailler sur le codage de la parole à très bas débit, la reconnaissance vocale à large vocabulaire et la synthèse vocale. Depuis 2014, il a lancé sa propre entreprise en tant que consultant en transcription riche et en reconnaissance vocale et a ensuite rejoint le groupe Expedia où il est actuellement data scientist principal.
Emile FIESLER
Pendant six ans à l'Idiap, jusqu'en 1997, Emile a été actif dans le domaine de la biologie. Il est actuellement président de Bioveyda en Californie et se concentre sur les questions de biodiversité.
François FLEURET
François a rejoint l'Idiap en tant que chercheur principal pour diriger le groupe de recherche sur l'apprentissage automatique. Il a supervisé plusieurs doctorants et collaboré à plusieurs projets majeurs tels que le projet européen MASH. Depuis 2020, François a rejoint l'Université de Genève en tant que professeur ordinaire d'informatique.
Mike FLYNN
L'Idiap a accueilli Mike en 2003 lorsqu'il a rejoint le groupe de recherche sur l'interaction multimodale. Durant 6 ans à l'institut, il a notamment travaillé sur de nouvelles techniques pour les navigateurs multimodaux. Depuis 2009, Mike s'est installé à Manchester où il a fondé deux entreprises actives dans le domaine de l'intelligence artificielle.
David GINSBOURGER
Concentrant ses recherches sur la modélisation des champs aléatoires gaussiens et les plans d'expériences adaptatifs, David a dirigé le groupe de recherche sur la quantification de l'incertitude et la conception optimale à l'Idiap. Durant 5 ans, il a suivi plusieurs étudiants et participé au Master en Intelligence Artificielle développé par notre institut. Depuis 2020, il dirige un groupe de recherche à l'université de Berne en tant que professeur titulaire.
Hynek HERMANSKY
Hynek a rejoint l'Idiap en 2003 pour mener le groupe de recherche sur le traitement de la parole. En tant que chercheur principal, il a collaboré à de nombreuses publications dans des revues scientifiques telles que IEEE Signal Processing Letters ou Journal of Acoustical Society of America. En 2008, il est devenu professeur et directeur du Center for Language and Speech Processing à l'université Johns Hopkins.
Eddy MAYORAZ
Quatre ans durant, jusqu'en 1999, Eddy a dirigé le groupe de recherche sur l'apprentissage automatique à l'Idiap. Il a mené des projets de recherche sur différentes techniques de reconnaissance des formes et de classification. Après avoir occupé divers postes chez Motorola, Yahoo et Quantcast, il travaille depuis 2010 chez Google.
Iain MCCOWAN
Iain a rejoint l'Idiap en tant que chercheur principal dans le domaine du traitement de la parole. Il a participé à plusieurs projets de grande envergure, notamment IM2, M4 et AMI. Ses recherches portent notamment sur les antennes acoustiques et la segmentation des locuteurs. Parallèlement à ses recherches, il était depuis janvier 2004 le coordinateur scientifique du projet européen intégré AMI. Il est également professeur adjoint à l'université du Queensland et cofondateur de Notiv.
José DEL R. MILLÁN
Nommé leader mondial de la recherche en robotique par le magazine Scientific American en 2004, José a rejoint l'Idiap en 2002 pour diriger la recherche sur les interfaces cérébrales. Durant 6 ans, il a dirigé plusieurs thèses de doctorat et collaboré à de nombreuses publications sur le thème des interfaces cerveau-ordinateur. Depuis 2008, il a été professeur dans plusieurs universités dont l'EPFL et occupe aujourd'hui le poste de Carol Cockrell Curran Endowed Chair à l'Université du Texas à Austin.
Chafik MOKBEL
De 1998 à 1999, Chafik a mené des recherches à l'Idiap. Il est actuellement professeur d'ingénierie informatique à l'Université de Balamand au Liban.
Andrew MORRIS
Depuis 1998, durant quatre ans, Andrew a mené des recherches dans le domaine de la reconnaissance automatique robuste de la parole. Les techniques utilisées comprenaient les modèles de Markov cachés, les réseaux neuronaux artificiels, la combinaison de plusieurs flux, la reconnaissance bayésienne avec des données manquantes et incertaines et les réseaux bayésiens. Après l'Idiap, il a poursuivi une carrière fructueuse dans des entreprises privées et dans le monde universitaire.
Daniel OSHERSON
Après un doctorat à l'Université de Pennsylvanie, Daniel a dirigé l'Idiap de 1991 à 1995 en tant que directeur. Il a ensuite poursuivi sa carrière comme professeur à l'Université de Pennsylvanie, puis à Princeton, comme professeur de psychologie.
Andrei POPESCU-BELIS
Andrei a rejoint l'Idiap en tant que responsable du groupe Traitement du langage naturel pour poursuivre ses recherches sur l'analyse de texte aux niveaux sémantique et pragmatique pour la traduction automatique et la recherche d'informations. Il a supervisé de nombreuses thèses de doctorat et a reçu plusieurs prix pour ses publications. Depuis 2017, Andrei occupe le poste de professeur en informatique à la Haute école de gestion et d'ingénierie du canton de Vaud (HEIG-VD).
Indu SAXENA
De 1991 à 1997, les domaines de recherche d'Indu à l'Idiap portaient sur la caractérisation et l'intégration des performances des valves lumineuses des cristaux liquides dans les machines de traitement du signal optique pour le traitement en temps réel des images numériques. Après plusieurs expériences dans des entreprises privées californiennes axées sur l'optique, elle est actuellement chercheuse principale chez Innoveyda à Los Angeles.
Kari TORKOLA
Durant deux ans à l'Idiap, de 1992 à 1994, Kari a mené des recherches sur la reconnaissance automatique de la parole et les réseaux neuronaux. Après une carrière de professeur adjoint à l'université d'État de l'Arizona, il est depuis 2008 senior principal research scientist chez Amazon.
Fabio VALENTE
Fabio est venu à l'Idiap pour travailler sur le traitement de la parole. Il a fait partie d'un comité de thèse et a participé à de nombreux projets européens tels que RODI (Role based speaker diarization) ou RECOD 2012 (Very low bit-rate speech coding). Fabio a poursuivi sa carrière en tant que consultant informatique chez Libero professionista ICT.
Jithendra VEPA
Jithendra a rejoint l'Idiap pour travailler dans le groupe de recherche sur le traitement de la parole sur la reconnaissance de la parole à l'aide d'approches basées sur les données, la reconnaissance hiérarchique automatique de la parole basée sur la postériorité et la reconnaissance de la parole dans les réunions. Depuis 2007, il a travaillé successivement pour Philips et Samsung et est aujourd'hui scientifique en chef chez Observe.Ai.
Alessandro VINCIARELLI
Alessandro a rejoint l'Idiap en tant que doctorant et est devenu chercheur dans le groupe de Information Retrieval après l'obtention son doctorat. Après son expérience à l'Idiap, il est devenu professeur à l'université de Glasgow et occupe actuellement, en parallèle, le poste de directeur et de chercheur principal au CDT Social AI.
Pierre WELLNER
Pierre est venu à l'Idiap pour travailler dans le groupe de recherche sur l'interaction multimodale. Pendant 5 ans, il a développé des navigateurs d'enregistrement de réunions à partir de recherches sur la parole, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. Il a également défini et géré des projets de recherche internationaux dans plusieurs universités et entreprises, tels que AMI et IM2. Après son départ, Pierre est a cofondé et été le directeur technique de Spiderphone. Il est maintenant directeur de recherche chez INFICON.