Après des études à l’Ecole Centrale Paris, Cambridge University et l’ENS Paris-Saclay, Yann Gousseau est actuellement professeur à Télécom Paris et responsable de l’équipe IMAGES (Images, Modélisation, Analyse, GEométrie et Synthèse). Il mène des recherches dans le domaine de la modélisation mathématique des images naturelles et des textures, avec un intérêt particulier pour les modèles génératifs. Ses contributions concernent la synthèse, la restauration et l’édition d’images, la vision par ordinateur, la photographie computationnelle et l’imagerie de télédétection. Il a dirigé plus de vingt thèses de doctorat, dont les docteurs sont enseignant-chercheurs ou chercheurs en universités, organismes de recherche ou dans l’industrie. Il enseigne les mathématiques et leurs applications aux images numériques.

Laurent Oudre est actuellement professeur des universités au Centre Borelli (DER Mathématiques) de l’Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay. A la tête d’une équipe d’une dizaine de jeunes chercheurs, il travaille sur l’analyse des signaux et des séries temporelles grâce à des méthodes de détection/extraction d’événements, de modélisation et d’apprentissage de représentation. Ses projets scientifiques portent principalement sur des applications de l’IA dans le domaine de la santé et de l’industrie, souvent avec une forte composante interdisciplinaire. Il est également investi dans des initiatives autour de la recherche reproductible et de l’acculturation à l’IA (en particulier pour la communauté médicale).

Nicolas Vayatis est professeur des universités et directeur du Département d’Enseignement et de Recherche en Mathématiques de l’École Normale Supérieure Paris-Saclay. Il a fondé et dirige le Centre Borelli qui réunit des chercheurs en mathématiques, informatique, neurosciences, sciences humaines, et des cliniciens (neurologues, ORL, ophtalmologues, rééducateurs, gériatres). Son groupe de recherche sur l’apprentissage automatique et l’analyse massive de données (MLMDA) compte environ 30 membres dont les projets scientifiques portent principalement sur les fondements théoriques et algorithmiques du machine learning, la modélisation prédictive, la science des réseaux, le traitement de signaux biomédicaux, la recherche reproductible en IA et les applications de l’IA dans l’industrie et la santé. Nicolas Vayatis a enseigné dans plusieurs universités en France et à l’étranger (ENS Cachan, Université Pierre-et-Marie-Curie, ENSAE, Ecole Centrale Paris, Universitat Pompeu Fabra, GeorgiaTech, INSEAD).