Samy BengioExpertise
Algorithmes d'apprentissageTraitement de la parole automatiqueAuthentification de personnesTraitement multimodalTraitement de sequencesReseaux de neurones, support vector machinesModeles de markov caches, mixtures de gaussiennesetc
Expertise
Algorithmes d'apprentissageTraitement de la parole automatiqueAuthentification de personnesTraitement multimodalTraitement de sequencesReseaux de neurones, support vector machinesModeles de markov caches, mixtures de gaussiennesetc
Mission
Samy Bengio est cher
Martin VetterliMartin Vetterli a été nommé Président de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) par le Conseil fédéral à l’issue d’un processus de sélection mené par le Conseil des EPF - qui l'a désigné à l'unanimité.
Né à Soleure le 4 octobre 1957, Martin Vetterli a suivi sa scolarité et effectué sa maturité dans le canton de Neuchâtel. Ingénieur en génie électrique de l’ETHZ (1981), diplômé de l’Université de Stanford (1982) et docteur en sciences de l’EPFL (1986), Martin Vetterli a enseigné à Columbia University comme professeur assistant puis associé. Il a ensuite été nommé professeur ordinaire au département du génie électrique et des sciences de l’informatique de l’Université de Berkeley, avant de revenir à l’EPFL en tant que professeur ordinaire à l’âge de 38 ans. Il a également enseigné à l’ETHZ et à l’Université de Stanford.
Ses activités de recherche centrées sur le génie électrique, les sciences de l’informatique et les mathématiques appliquées lui ont valu de nombreuses récompenses nationales et internationales, parmi lesquelles le Prix Latsis National, en 1996. Il est Fellow de l’Association for Computing Machinery et de l'Institute of Electrical and Electronics Engineers et membre de la National Academy of Engineering (NAE) notamment. Martin Vetterli a publié plus de 170 articles et trois ouvrages de référence.
Ses travaux sur la théorie des ondelettes, utilisées dans le traitement du signal, sont reconnus par ses pairs comme étant d’une portée majeure, et ses domaines de prédilection, comme la compression des images et vidéos ou les systèmes de communication auto-organisés, sont au cœur du développement des nouvelles technologies de l’information. En tant que directeur fondateur du Pôle de Recherche National Systèmes mobiles d’information et de communication, le professeur Vetterli est un fervent défenseur de la recherche transdisciplinaire.
Martin Vetterli connaît l’EPFL de l’intérieur. Alumnus de l’Ecole, il y enseigne depuis 1995, a été le vice-président chargé des relations internationales puis des affaires institutionnelles de l’Ecole entre 2004 à 2011, et doyen de la Faculté Informatique et Communication en 2011 et 2012. En parallèle à sa fonction de président du Conseil national de la recherche du Fonds national suisse qu’il a occupé de 2013 à 2016, il dirige le Laboratoire de Communications Audiovisuelles (LCAV) de l’EPFL depuis 1995.
Martin Vetterli a accompagné plus de 60 doctorants en Suisse et aux Etats-Unis pendant leur thèse et se fait un point d’honneur de suivre l’évolution de leur parcours au plus haut niveau, académique ou dans le monde entrepreneurial.
L’ingénieur est l’auteur d’une cinquantaine de brevets qui ont conduit à la création de plusieurs startups issues de son laboratoire, comme Dartfish ou Illusonic, ainsi qu’à des transferts de technologie par le biais de vente de brevets (Qualcomm). Il encourage activement les jeunes chercheurs à poursuivre ces efforts et commercialiser les résultats de leurs travaux.
Hervé BourlardEnseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Astrid Hagen, Katrin Weber, Todd Stephenson, Jitendra Ajmera, Shajith Ikbal, Mathew Magimai Doss, Mohamed Faouzi Benzeghiba, Mark Barnard, Yann Rodriguez, Hemant Misra, Christos Dimitrakakis, Guillaume Lathoud, Alexei Pozdnoukhov, Agnès Just, Mikaela Keller, Norman Hoon Thian Poh, Dong Zhang, Florent Monay Michaud, Pedro Manuel Da Silva Quelhas, Kevin Smith, Silèye Oumar Ba, Bertrand Mesot, Hamed Ketabdar, David Grangier, Guillermo Aradilla, Jean-François Paie
Volkan CevherVolkan Cevher received the B.Sc. (valedictorian) in electrical engineering from Bilkent University in Ankara, Turkey, in 1999 and the Ph.D. in electrical and computer engineering from the Georgia Institute of Technology in Atlanta, GA in 2005. He was a Research Scientist with the University of Maryland, College Park from 2006-2007 and also with Rice University in Houston, TX, from 2008-2009. Currently, he is an Associate Professor at the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne and a Faculty Fellow in the Electrical and Computer Engineering Department at Rice University. His research interests include machine learning, signal processing theory, optimization theory and methods, and information theory. Dr. Cevher is an ELLIS fellow and was the recipient of the Google Faculty Research award in 2018, the IEEE Signal Processing Society Best Paper Award in 2016, a Best Paper Award at CAMSAP in 2015, a Best Paper Award at SPARS in 2009, and an ERC CG in 2016 as well as an ERC StG in 2011.
Serge VaudenaySerge Vaudenay entered at the Ecole Normale Supérieure in 1989 with a major in mathematics. He earned his agrégation (secondary teaching degree) in mathematics in 1992, then a PhD in Computer Science at the University of Paris 7 - Denis Diderot in 1995. He subsequently became a senior research fellow at the CNRS, prior to being granted his habilitation à diriger des recherches (a postdoctoral degree authorizing the recipient to supervise doctoral students). In 1999, he was appointed as a Professor at the EPFL, where he created the Security and Cryptography Laboratory.
Martin JaggiMartin Jaggi is a Tenure Track Assistant Professor at EPFL, heading the Machine Learning and Optimization Laboratory. Before that, he was a post-doctoral researcher at ETH Zurich, at the Simons Institute in Berkeley, and at École Polytechnique in Paris. He has earned his PhD in Machine Learning and Optimization from ETH Zurich in 2011, and a MSc in Mathematics also from ETH Zurich.
Leonard Paul Arthur HardimanEnseignement et PhD Cours Analyse I (pour CMS-3) PREPA-003(b) Ce cours du premier semestre vise à établir les bases du calcul différentiel. ICS (pour CMS) PREPA-025 Ce cours présente les fondements de la programmation Python avec une introduction à la pensée algorithmique à travers des algorithmes fondamentaux. Informatique et calcul scientifique (pour MAN) PREPA-094 Après une introduction à la programmation Python et à l'algorithmique, des méthodes numériques
Jacques RappazOriginaire de Neyruz-sur-Moudon (VD), Jacques Rappaz est né le 22 mars 1947. Après ses études primaires et secondaires à Lausanne, il étudie la physique, de 1964 à 1970, à l'Ecole Polytechnique de l'Université de Lausanne (EPUL et EPFL dès 1969) où il obtient son diplôme en janvier 1971. Il entreprend ensuite un travail de recherche en analyse numérique à l'EPFL. En avril 1976, il soutient une thèse consacrée à l'approximation spectrale d'opérateurs provenant de la physique des plasmas. De 1977 à 1980, il est boursier du Fonds National Suisse (FNS) et séjourne à Paris. A l'Ecole Polytechnique de Palaiseau et à l'Université Paris VI, il travaille sur l'approximation de problèmes non-linéaires provenant de la physique.De 1980 à 1985, il retourne à l'EPFL en tant que chercheur au FNS puis collaborateur scientifique du Professeur Jean Descloux. En 1983 il entreprend, en collaboration avec l'entreprise Alusuisse, des recherches sur la simulation numérique du procédé Hall-Héroult permettant la production de l'aluminium par électrolyse. Ces recherches ont débouché par la suite sur de nombreux projets en collaboration avec les compagnies Alcan, puis Péchiney et Rio Tinto. En 1985, Jacques Rappaz est nommé professeur ordinaire de mathématiques appliquées à l'Université de Neuchâtel qu'il quittera en octobre 1987 pour un poste de professeur ordinaire à l'EPFL. De 1983 à 2012 où il a pris sa retraite, Jacques Rappaz a enseigné de nombreux cours d'analyse et d'analyse numérique aux ingénieurs et aux mathématiciens de l'EPFL, de l’Université de Genève et de l'Université de Neuchâtel. Sa recherche concerne les aspects théoriques et pratiques de la résolution numérique des équations aux dérivées partielles. Il a participé à de nombreux projets de simulations numériques en collaboration avec les milieux industriels et/ou les départements d'ingénieurs de l'EPFL.
Cristina Ramona Cudalbu MoldovanCristina Cudalbu obtained her Bachelors of Science degree in Medical Physics in 2002 and Masters of Science degree in Biophysics and Medical Physics in 2003, both from University Babes-Bolyai, Cluj-Napoca, Romania. In 2006 she obtained her PhD degree in Localized Proton MRS and time domain quantification of cerebral metabolites at 7T and 4.7T at University Lyon 1, RMN Laboratory, Villeurbanne, France.In 2007, she joined, as a Scientist, the Laboratory for Functional and Metabolic Imaging at EPFL, where she implemented new acquisition and quantification techniques for in vivo nitrogen, proton and carbon MRS for preclinical studies. Starting 2012, Cristina Cudalbu was appointed as Research Staff Scientist and 9.4T MRI Operational Manager at Centre d’Imagerie Biomédicale (CIBM) at EPFL. She is now developing new research lines at CIBM, being oriented towards new acquisition and quantification techniques for in vivo proton, phosphorous, carbon, nitrogen MRS and fast MRSI, diffusion weighted spectroscopy and brain macromolecules quantification. She is now applying these developments on chronic hepatic encephalopathy, a research area that she developed at CIBM (https://actu.epfl.ch/news/when-liver-disease-affects-the-brain/), and on different collaborative projects with researchers from the five partner institutions of CIBM. 