Directeur de recherches au CEA, François Terrier est responsable du programme Intelligence Artificielle au CEA. Après un Doctorat en IA et 10 ans de R&D dans le domaine, a conduit des recherches sur l’ingénierie des logiciels et des systèmes de confiance. Auteurs de plus de 100 publications, il a été représentant du CEA dans le réseau d’excellence sur les systèmes temps réel piloté par Joseph Sifakis, et acteur pour la normalisation sur la thématique auprès de l’OMG. Chef de département de 2010 à 2020, il a été en charge du développement des activités sur l’ingénierie basée modèle, les méthodes formelles qui ont donné lieu à la production de plates-formes open sources internationales (Papyrus, Frama-C). Dans cette mission, il a soutenu l’émergence des nouvelles activités sur la cyber-sécurité, les systèmes distribués résilients, dont la blockchain. De part, sa double culture en IA et en ingénierie des systèmes de confiance, il a construit l’axe l’intelligence artificielle de confiance du CEA qu’il pilote et déploie dans différents projets tels que confiance.ai et le réseau d’excellence européen TAILOR.

Pierre Zweigenbaum, PhD, FACMI, FIAHSI, est chercheur principal au Laboratoire interdisciplinaire des sciences du numérique (LISN, Orsay, France), un laboratoire du Centre national de la recherche scientifique (CNRS) et de l'Université Paris-Saclay, où il a dirigé le groupe de traitement du langage naturel du LISN pendant sept ans. Avant le CNRS, il a été chercheur aux Hôpitaux publics de Paris dans une équipe Inserm pendant vingt ans. Il a également été professeur à temps partiel à l'Institut national des langues et civilisations orientales pendant dix ans. Ses recherches portent sur le traitement du langage naturel, avec la médecine comme principal domaine d'application. Il s'intéresse à l'extraction d'informations dans des contextes multilingues et est l'auteur ou le co-auteur de méthodes et d'outils permettant de détecter divers types d'entités médicales, d'étendre les abréviations, de résoudre les coréférences et de détecter les relations. Il a également conçu des méthodes d'acquisition automatique de connaissances linguistiques à partir de corpus et de thésaurus, pour aider à étendre les lexiques et les terminologies monolingues et bilingues, en utilisant des corpus parallèles et comparables. Il est diplômé de l'École Polytechnique (1980) et de Télécom Paris (1982), et titulaire d'un doctorat de Télécom Paris (1985). Ancien vice-président de l'Association française pour le traitement du langage naturel (ATALA) et de l'Association française pour l'intelligence artificielle (AFIA), fondateur et président du SIG francophone de l'International Medical Informatics Association, il a été élu fellow de l'American College of Medical Informatics en 2014 et fellow de l'International Academy of Health Sciences Informatics en 2019.

Lina Ye a étudié l'informatique et les systèmes d'information à l'Université de Surrey, en Angleterre, et à l'Université de Paris-Sud 11. Elle a ensuite obtenu le diplôme de doctorat en informatique de l'Université de Paris-Sud 11, en France, en 2011. Elle a occupé un poste post-doctoral dans l'équipe de recherche CONVECS à l'Inria Rhône-Alpes en 2012-2014.

Elle est actuellement professeur associé en informatique à CentraleSupélec, Université Paris Saclay. Ses travaux de recherche ont été effectués au laboratoire LRI (Laboratoire de Recherche en Informatique) jusqu'à fin 2020 et maintenant au laboratoire LMF (Laboratoire Méthodes Formelles), Université Paris Saclay, France.

Alexandra Bensamoun est professeure de droit privé et sciences criminelles (Université Paris-Sud/Paris-Saclay -  Centre d’études et de recherche en droit de l’immatériel CERDI), spécialiste d’IP/IT. Nommée personnalité qualifiée au Conseil Supérieur de la Propriété Littéraire et Artistique (CSPLA), elle a mené pour le ministère de la Culture plusieurs rapports, par exemple sur le statut des intermédiaires techniques de l’Internet et sur le droit de communication au public. Chargée de mission au Bureau de l’Institut DATAIA, elle est très impliquée dans la réflexion et la recherche scientifique relative à l’IA et a écrit plusieurs contributions sur sa régulation, notamment en matière de responsabilité et d’éthique. Elle a également codirigé la partie « Enjeux juridiques » du rapport #FranceIA (à la demande du Premier ministre, 2017).

Fabrice Le Guel est économiste, Maître de Conférences HDR à l’Université Paris Saclay, membre du bureau de direction du Master 2 IREN (Industries de Réseau et Économie Numérique). Ses domaines de recherche concernent l’économie du numérique, l’économie de l’innovation, l’économie des réseaux et l’économie de la vie privée. Il co-anime avec Laurence Devillers la Chaire en Intelligence Artificielle 'HUMAAINE' ((HUman-MAchine Affective INteraction & Ethics) et est membre du comité des programmes de L'Institut DATAIA Paris-Saclay.

Emmanuel Vazquez est chercheur dans le domaine de la conception et de l'analyse bayésiennes d'expériences informatiques (DACE bayésienne). Il enseigne les statistiques bayésiennes à CentraleSupélec. Il est également le coordinateur des projets de science des données. Dans le passé, il a également enseigné l'analyse fonctionnelle et la théorie des probabilités.

La conception et l'analyse d'expériences informatiques consistent à utiliser des approches statistiques pour résoudre des problèmes tels que l'approximation, la quantification d'incertitude, l'optimisation... impliquant des programmes informatiques (ou simulateurs) qui émulent des systèmes physiques (voir, par exemple, Santner 2003). Son travail s'appuie sur la théorie de la décision séquentielle bayésienne. Dans le domaine des expériences informatiques, l'approche bayésienne commence par une distribution préalable qui représente notre croyance préalable sur la structure du modèle informatique. L'utilisation de cette approche pour les expériences informatiques est apparue dans les années 1980 (voir l'article fondateur de Sacks et al. 1989).

Enseignement : Méthodes numérique - Analyse de données - Modélisation statistique - Réseaux de Neurones - Apprentissage statistique.

Responsable du Master TRIED (Traitement de l'Information et Exploitation des Données)

Recherche : statistique appliquée à l'environnement - observation et modélisation des précipitations atmosphériques (évènements extrêmes) - télédétection spatiale

Spécialisations : Recherche en statistique appliquée au milieu naturel, Enseignement, Contrats de recherche, Rapporteur revues, Habilitation à diriger des recherches. Responsable équipe SPACE (Statistique Processus Atmosphère Cycle de l'Eau) du LATMOS

Son activité de recherche est centrée sur l'analyse évolutive des génomes et des réseaux biologiques. Dans ce cadre, Olivier Lespinet participe au développement de plusieurs projets dont les plus significatifs sont décrits ci-dessous :

• L'évolution de la synténie chez les procaryotes
  La comparaison exhaustive des séquences de plusieurs centaines de génomes procaryotes, nous a permis d'identifier de nombreuses familles de gènes orthologues, c'est-à-dire des ensembles de gènes ayant un ancêtre commun et qui sont apparentés entre eux uniquement par des évènements de spéciation. Parmi ces familles nous avons recherché les gènes orthologues dont le voisinage est conservé au cours de l'évolution. Ces groupes de gènes constituent ce que l'on appelle des blocs de synténie. Ses publications en relation : Lemoine et al., 2008, Lemoine et al., 2007
• La découverte et l'identification des activités enzymatiques orphelines
  Chaque activité enzymatique originale est associée à un identifiant unique constitué d'une série de 4 chiffres appelé EC number. Cet identifiant permet d'indiquer de façon précise et univoque la fonction biochimique de chaque enzyme. Par exemple l' EC number 1.1.1.1 est associé aux enzymes du type alcool deshydrogénases. Ses publications en relation : Lespinet et al., 2006a, Lespinet et al. 2006b, Lespinet et al., 2006c, Lespinet et al., 2005
• L'annotation et l'analyse du génome du champignon filamenteux Podospora anserina
  Podospora anserina est un champignon filamenteux de la classe des ascomycètes qui pousse sur les excréments d'herbivores. C'est également un organisme modèle utilisé en génétique depuis plus de 60 ans pour étudier différents processus fondamentaux de la biologie comme par exemple la méïose, le vieillissement ou encore les mécanismes d'hérédité protéïque de type prion. La séquence du génome nucléaire de la souche S mat+ de Podopsora a été déterminée puis assemblée par le Genoscope. Il s'agit d'une couverture 10X obtenue par une approche de type Shotgun. Ses publications en relation avec ce projet : Bidard et al., 2010, Espagne et al., 2008
• L'étude de la diversité, de la dynamique et de l'évolution des réseaux biologiques
  L’étude des réseaux biologiques (réseaux de régulation génétique, réseaux d'interactions protéiques, réseaux métaboliques) est un bon moyen de comprendre comment évolue et fonctionne le vivant. En dehors des approches purement expérimentales visant par exemple à dresser la liste des protéines interagissant les unes avec les autres dans une condition physiologique donnée pour un organisme particulier, des approches in silico se basant sur ces données expérimentales couplées aux approches de génomique comparées permettent également aujourd’hui d’étudier les réseaux biologiques.

Mathilde Mougeot est chercheuse et professeure en science des données à l'École nationale supérieure d'informatique pour l'industrie et l'entreprise (ENSIIE) et titulaire de la chaire Industrial data analytics and machine learning du Centre Borelli.

Son parcours atypique, en industrie et dans le monde académique, lui procure une double compétence qu’elle met au service de la recherche et l’enseignement en sciences des données.

Directeur de recherche au CNRS, Sébastien Descotes-Genon a effectué sa thèse à l'Institut de Physique Nucléaire d'Orsay (CNRS-INP3/Paris-Sud) et un post-doctorat à l'Université de Southampton (Royaume-Uni), après des études à l'Ecole Polytechnique. Il travaille actuellement au Laboratoire de Physique Théorique d'Orsay (CNRS-INP/Paris-Sud).

Zakia Benjelloun-Touimi est Chef de Departement à IFP Energies Nouvelles et Chef de projet @IFPEN.

Nicolas Soulié est maître de conférences en économie numérique à Institut Mines-Télécom Business School. Il est titulaire d'un doctorat en économie de l'Université Toulouse 1 - Capitole. Ces travaux portent sur les données personnelles et les problèmes de vie privée en ligne sur les réseaux sociaux (discrimination, targeting, etc.), et, sur l'impact des Technologies de l'Information (smartphone, application, etc.) sur la mobilité des individus (décision, bien-être, etc.).

Sophie Schbath a obtenu une thèse de doctorat en Statistique de l'Université de Paris V le 25 octobre 1995. Elle a fait sa thèse au laboratoire de Biométrie de l'INRA (Institut National de la Recherche Agronomique) à Jouy-en-Josas, dans lequel elle a obtenu un poste permanent de chercheur en août 1996. En 1996, elle a effectué un post-doctorat d'un an à Los Angeles, dans l'équipe de Simon Tavaré et Michael Waterman. En 2000, elle a intégré le nouveau laboratoire multidisciplinaire MIG (Mathématiques, Informatique & Génome) à l'INRA-Jouy et elle a soutenu son habilitation le 22 septembre 2003. Sophie Schbath a été présidente de la Société Française de BioInformatique (300 membres) de 2010 à 2016 et elle a co-dirigé le Groupement de Recherche Français "BioInformatique Moléculaire" (1000 membres) de 2006 à 2014.
Elle est désormais directrice de recherche de l'INRAE. Depuis 2015, elle est à la tête du laboratoire MaIAGE. Elle est également la responsable scientifique de l'installation de bioinformatique Migale.

Domaine de recherche
Son principal intérêt est de développer des méthodes statistiques pour l'analyse du génome et du métagénome. Ses objets favoris sont les motifs d'ADN sous toutes leurs formes : mots, kmers, mots dégénérés, motifs structurés, matrices de poids de position, correspondances maximales exactes, etc. Elle étudie principalement leur fréquence mais aussi leur localisation le long des génomes, en recherchant notamment les motifs co-localisés. Elle a initié et participé au développement du logiciel R'MES, qui évalue la signification statistique du nombre de motifs dans les séquences d'ADN.
Ces dernières années, elle s'est particulièrement intéressée à l'étude des écosystèmes microbiens au sein de son laboratoire.

Steve Oudot est Directeur de Recherche au sein du centre Inria Saclay Ile-de-France ainsi que Professeur à l'École Polytechnique. Ses principaux sujets d'intérêt se regroupent autour de :

• analyse des données topologiques ;

• théorie de la persistance : algèbre, topologie, algorithmes, statistiques, apprentissage machine ;

• apprentissage des collecteurs ;

• génération de maillage.

Gaël Richard est le directeur exécutif de Hi ! Paris et professeur à Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Ses travaux de recherche se situent au cœur de la numérisation et sont dédiés à l'analyse, la transformation, la compréhension et l'indexation automatique des signaux acoustiques (incluant la parole, la musique, les sons environnementaux) et dans une moindre mesure des signaux hétérogènes et multimodaux. Il a notamment développé plusieurs méthodes de séparation de sources pour les signaux audio et musicaux basées sur des approches d'apprentissage automatique.

David Filliat est professeur dans l’Unité d’informatique et d’ingénierie des systèmes (U2IS) de l’ENSTA Paris et membre de l’équipe INRIA/ENSTA Paris FLOWERS sur la robotique développementale. Il est également le directeur scientifique du Centre Interdisciplinaire d’Etudes pour la Défense et la Sécurité (CIEDS) de IP Paris.

Ses recherches portent sur la robotique et plus particulièrement sur les problémes de perception et d’apprentissage. Il cherche à développer des méthodes pour simplifier et rendre plus robuste l’utilisation de robots et à augmenter leur autonomie. Il s’intéresse plus particulièrement à :

• la navigation, cartographie, planification ;
• l’apprentissage appliqué à la perception multi-modale et l’apprentissage par renforcement ;
• les applications aux robots mobiles, aux drones et aux véhicules autonomes.