Conférences plénières

Marie Tahon est actuellement professeure à l’Université du Mans et conduit ses recherches au LIUM. Elle a obtenu son diplôme d’ingénieur de l’Ecole Centrale de Lyon ainsi qu’un Master en acoustique de l’Ecole Centrale & INSA de Lyon, en 2007. Elle a reçu le diplôme de docteur en informatique pour sa thèse soutenue à l’Université Paris-Sud en 2012. Elle a travaillé avec le LIMSI-CNRS (Orsay) sur le thème la reconnaissance automatique des émotions dans la parole (doctorat et post-doctorat), avec le LMSSC / CNAM (Paris) en acoustique (ATER), puis à l’IRISA (Lannion) avec l’équipe « Expression » (post-doctorat).

Ses thématiques de recherche s’articulent autour du traitement automatique de la parole expressive, principalement dans les domaines de la synthèse de parole, de la reconnaissance d’émotion et l’identification du locuteur. Elle a aussi mené des travaux en acoustique musicale, pour l’analyse automatique de chants traditionnels et l’acoustique instrumentale / organologie.

Ghassan AlRegib est actuellement professeur titulaire de la chaire John and Marilu McCarty à la School of Electrical and Computer Engineering du Georgia Institute of Technology. Il est directeur du Center for Signal and Information Processing (CSIP). Il dirige également le groupe de recherche Omni Lab for Intelligent Visual Engineering and Science (OLIVES) à Georgia Tech.

Il a été directeur du Center for Energy and Geo Processing (CeGP) de Georgia Tech de 2012 à 2022, ainsi que directeur des initiatives et programmes de Georgia Tech dans la région MENA (Middle East and North Africa) de 2015 à 2018. Il est Fellow de l’Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

Prof. AlRegib a reçu plusieurs distinctions, notamment le ECE Outstanding Graduate Teaching Award (2001), les CSIP Research Award et CSIP Service Award (2003), le ECE Outstanding Junior Faculty Member Award (2008), le Denning Faculty Award for Global Engagement à Georgia Tech (2017), le Distinguished Faculty Achievement Award de la School of Electrical and Computer Engineering de Georgia Tech (2024), ainsi que le College of Engineering Outstanding Teacher Award (Midcareer or Senior) de Georgia Tech (2025). Il a également été co-président du programme technique de l’IEEE International Conference on Image Processing (2020 et 2024). Il a été membre des comités techniques IEEE sur le Multimedia Signal Processing (MMSP) et sur Image, Video, and Multidimensional Signal Processing (IVMSP) (2015-2017 et 2018-2020).

Il a siégé aux comités éditoriaux de plusieurs revues internationales, notamment IEEE Transactions on Image Processing (2009-2020) et Signal Processing: Image Communication (2014-2020). Il a également été membre du comité éditorial de Wireless Networks (2009-2016) et de IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (2014-2016).

Par ailleurs, il a occupé plusieurs responsabilités dans des conférences et initiatives scientifiques, notamment : Area Chair pour l’IEEE International Conference on Multimedia and Expo (2016-2017), Tutorial Chair pour ICIP 2016, Chair des sessions spéciales à ICIP 2006, Area Editor (Columns and Forums) du IEEE Signal Processing Magazine (2009-2012), Associate Editor de cette même revue (2007-2009), Tutorials Co-Chair à ICIP 2009, Guest Editor du IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (2012), Track Chair à ICME 2011, co-président du groupe d’intérêt IEEE MMTC sur le rendu, le traitement et les communications 3D (2010-2012), Chair de la session Speech and Video Processing à Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers (2012), et co-président du programme technique de l’IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (2014). Il a également dirigé une équipe organisant la compétition IEEE Video and Image Processing Cup en 2017 et 2023.

Au sein de l’Omni Lab for Intelligent Visual Engineering and Science (OLIVES), lui et son équipe travaillent sur des algorithmes d’apprentissage automatique robustes et interprétables, la gestion de l’incertitude et la confiance dans les systèmes d’IA, l’apprentissage multimodal, ainsi que des algorithmes avec humain dans la boucle (human-in-the-loop). Leurs recherches ont été appliquées à de nombreux domaines, notamment les systèmes autonomes, l’imagerie médicale et l’imagerie du sous-sol.