Responsables scientifiques

Chaque responsable scientifique conduit ses propres recherches. Leurs travaux sont soutenus par plus de cent chercheurs. Reflétant la diversité de l'Idiap, vous trouverez ci-dessous leurs brèves biographies scientifiques et académiques.

 

Dr. André Anjos

Groupe Biosignal Processing

andre.anjos[at]idiap.ch

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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.

Prof. Hervé Bourlard

Groupe Speech & Audio Processing

herve.bourlard[at]idiap.ch

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Le professeur Hervé Bourlard est directeur de l'institut de recherche Idiap, professeur ordinaire à l’EPFL, et membre externe (ainsi que membre du conseil de direction) de l'Institut International de Sciences Informatiques (ICSI) à Berkeley en Californie. Il a aussi été directeur fondateur, et principal investigateur, du Pôle de Recherche National (PRN) IM2 sur la Gestion Interactive de l’Information Multimodale (2001-2013).

Ses intérêts de recherche actuels incluent particulièrement la classification statistique de formes, le traitement du signal, le traitement de signaux multi-canaux, les réseaux de neurones artificiels, et les mathématiques appliquées, avec un large éventail d’applications dans les Technologies de l’Information et Communication, incluant le traitement du langage parlé, la reconnaissance de la parole et du locuteur, la modélisation du langage, les interactions multimodales, les interactions sociales (multi-party) augmentées, et les environnements de collaboration à distance.

Il est membre « Fellow » de l’IEEE et de l’ISCA (International Speech Communication Association), Membre du Conseil Européen ACM, et membre élu de l’Académie Suisse des Sciences de l’Ingénieur. Il est le bénéficiaire de plusieurs prix scientifiques et entrepreneuriaux prestigieux.

 

Dr. Sylvain Calinon

Groupe Robot Learning & Interaction

sylvain.calinon[at]idiap.ch

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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.

Dr. André Freitas

Groupe Reasoning & Explainable AI

andre.freitas[at]idiap.ch

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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

Groupe Speech & Audio Processing

phil.garner[at]idiap.ch

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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

Groupe Social Computing

daniel.gatica-perez[at]idiap.ch

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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

james.henderson[at]idiap.ch

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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

Groupe Energy Informatics

jerome.kaempf[at]idiap.ch

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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

ina.kodrasi[at]idiap.ch

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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.

 

Dr. Michael Liebling

Groupe Computational Bioimaging

michael.liebling[at]idiap.ch

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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

raphaelle.luisier[at]idiap.ch

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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

mathew.magimaidoss[at]idiap.ch

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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.

 

Dr. Sébastien Marcel

Groupe Biometrics Security & Privacy

sebastien.marcel[at]idiap.ch

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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, DARPA/IARPA et l’industrie (Safran Morpho, Google).

Dr. Petr Motlicek

Groupe Speech & Audio Processing

petr.motlicek[at]idiap.ch

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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

jean-marc.odobez[at]idiap.ch

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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 (http://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. Damien Teney

Groupe Machine Learning

damien.teney[at]idiap.ch

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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.

Dr. Lonneke van der Plas

Groupe Computation, Cognition & Language

lonneke.vanderplas[at]idiap.ch

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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.

Dr. François Fleuret

Groupe Machine Learning

francois.fleuret[at]idiap.ch

Page personnelle

 

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.