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Le Conseil d'Administration

Le CA de l'association GRETSI est composé de scientifiques de renommée internationale, qui partagent une vision commune : Animer la communauté scientifique en Traitement du Signal et des Images afin de Stimuler la recherche et l'innovation et de Favoriser les échanges interdisciplinaires.

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Les membres du CA sont nommés pour 6 ans (3 colloques GRETSI) pour représenter notre communauté du signal et de l’image dans ses diversités thématiques et géographiques. Un appel à volontaires a lieu à l’occasion de chaque colloque pour le renouvellement partiel du CA. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à contacter un membre du CA.

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Tous Les membres

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

Pierre Olivier AMBLARD

Directeur de Recherche CNRS GIPSA-LAB

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Physique, géophysique, astrophysique

Marc ANTONINI

Directeur de Recherche CNRS Laboratoire I3S, UMR 7271 UCA et CNRS

Codage 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 IREENA

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Adéquation algorithmes et architectures - Contrôle non destructif, surveillance

Adrian BASARAB

Professeur des Universités CREATIS UMR 5220

Problèmes inverses, optimisation - Imagerie computationnelle

Gwendoline BLANCHET

Ingénieure CNES

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Imagerie et senseurs spatiaux

Rémy BOYER

Professeur des Universités Université de Lille / CRIStAL

Modèles 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 - CNRS

Traitement multi-capteurs : réseau d'antennes, localisation de sources - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral - Détection et estimation statistiques

Daniel CHILLET

Professeur des Universités Université de Rennes 1 / Enssat

Adéquation 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 Paris

Graphes en signal et image - Synchronisation, estimation - Coopération, NOMA, détection multi-utilisateurs - Allocation de ressources

Laurent DUVAL

Ingénieur de Recherche

Apprentissage de représentations, parcimonie - Traitements adaptatifs pour le signal - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Apprentissage statistique

Christine FERNANDEZ-MALOIGNE

Professeure des Universités XLIM, UMR CNRS 7252, Université de Poitiers

Classification 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'Azur

Problèmes inverses, optimisation - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Physique, géophysique, astrophysique

Jérôme GAUTHIER

Chef de laboratoire CEA

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Apprentissage statistique

Faouzi GHORBEL

Professeur des Universités ENSI Tunisie

Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Vision par ordinateur, analyse de vidéos - Classification et segmentation d’images - Apprentissage statistique

Nicolas GILLIS

Professeur Université de Mons, Faculté Polytechnique

Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Séparation de sources : décompositions matricielles, tensorielles, démélange hyperspectral

Guillaume GINOLHAC

Professeur des Universités Université Savoie Mont-Blanc

Modèles 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 IMS

Modèles 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 INRIA

Apprentissage de représentations, parcimonie - Graphes en signal et image - Apprentissage statistique

Rémi GRIBONVAL

Directeur de Recherche Inria LIP (Laboratoire de l’Informatique du Parallélisme, ENS de Lyon)

Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Audio, vidéo, parole, multimédia

Anthony LARUE

Expert TSI, datascience, IA Thales LAS

Apprentissage 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

Nicolas LE BIHAN

Directeur de Recherche CNRS Gipsa-lab

Modèles non-stat/non-linéaires/non-gaussiens/invariant d’échelle - Traitements adaptatifs pour le signal - Détection et estimation statistiques - Physique, géophysique, astrophysique

Régine LE BOUQUIN JEANNèS

Professeure des Universités LTSI - UMR Inserm U1099 - Université de Rennes

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Audio, vidéo, parole, multimédia

Christophe LE MARTRET

Expert Thales Thales SIX GTS France

Coopération, NOMA, détection multi-utilisateurs - Allocation de ressources - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Histoire et évolution de la discipline

Jérôme MARS

Professeur des Universités GIPSA-LAB

Apprentissage 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 Strasbourg

Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Physique, géophysique, astrophysique

Jean-Philippe OVARLEZ

Directeur de Recherche ONERA & CentraleSupélec, Université Paris-Saclay

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique - Radar, Sonar, Lidar et senseurs quantiques

Frédéric PASCAL

Professeur des Universités CentraleSupélec, Université Paris-Saclay

Modèles 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 8553

Apprentissage de représentations, parcimonie - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Réseaux de neurones et apprentissage profond

Sébastien PILLEMENT

Professeur des Universités Nantes Université, IETR

Adéquation algorithmes et architectures - Langages et outils de développement - Architectures innovantes et nouvelles technologies - Systèmes temps-réel embarqués

Nelly PUSTELNIK

Directrice de Recherche LPENSL (Laboratoire de Physique à l’ENS de Lyon, UMR CNRS 5672)

Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Problèmes inverses, optimisation - Réseaux de neurones et apprentissage profond

Gaël RICHARD

Professeur des Universités Télécom Paris

Apprentissage 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 STMS

Modèles génératifs, adaptatifs ou évolutifs, apprentissage - Analyse spectrale, analyse temps-fréquence, analyse multirésolution - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Audio, vidéo, parole, multimédia

Aline ROUMY

Directrice de Recherche INRIA Rennes

Théorie de l’information, cryptographie, information quantique - Codage et compression de sources multimédia, tatouage - Codage canal, turbo-traitements

Su RUAN

Professeure des Universités LITIS - Quantif, Université de Rouen Normandie

Classification et segmentation d’images - Réseaux de neurones et apprentissage profond - Fusion et indexation en signal et image - Bio-ingéniérie et sciences de la vie

Lotfi SENHADJI

Professeur des Universités LTSI - UMR Inserm - Université de Rennes 1

Analyse 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 Toulouse

Apprentissage de représentations, parcimonie - Inférence statistique, échantillonnage stochastique - Détection et estimation statistiques - Apprentissage statistique

Florence TUPIN

Professeure des Universités LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris

Modèles spécifiques à l’image - Problèmes inverses, optimisation - Apprentissage statistique - Imagerie et senseurs spatiaux