Renaud Fabre

Faculté des Sciences et Ingénierie

Créateur & responsable du DU Data Stratégie

Enseignant module 1 « Concevoir la mutation numérique de la science : Partage et valorisation des données »

Curriculum Vitae

Né le 10 août 1949 à Paris, Professeur des Universités (CE) en Sciences économiques à l’Université de Paris VIII (Vincennes – Saint-Denis) puis Président de l’Université (1996-2001) et entre 1998 à 2001, Président du Groupement d’intérêt scientifique GEMME (numérique dans l’ESR). Diplômé de la section « Service public » de l’Institut d’études politiques de Paris (1971), et Docteur d’État en Sciences économiques (1986). Dernière fonction exercée : Directeur de l’Information scientifique et technique du CNRS (juin 2013 à août 2017).

Principales références

http://www.cnrs.fr/dist/publications.html

Yvan Kraepiel

Faculté des Sciences et Ingénierie

Yvan Kraepiel

Maître de Conférence – Sorbonne Université

Responsable du Centre de Préparation des Concours en SV-STU

yvan.kraepiel@sorbonne-universite.fr

Recherche

1991 – 2002

Physiologie cellulaire et moléculaire des plantes : rôle des phytohormones dans les réponses des plantes à la lumière

2002 – 2013

Phytopathologie : dialogue moléculaire dans le pathosystème Arabidopsis thaliana – Dickeya dadantii

2014 – présent

Ecologie urbaine :

• Services écosystémiques des toitures végétalisées
• Service de pollinisation en milieu urbain

Enseignement

Licence

• Organismes photosynthétiques : structure et fonctionnement
• Adaptation des plantes à leur environnement

Master

• Masters MEEF et Préparation à l’agrégation : biologie et physiologie des plantes
• Préparation au CAPES interne : biologie cellulaire et métabolisme
• Master Ecophysiologie – Ecotoxicologie : interactions plantes – pathogènes
• Master Biologie Moléculaire et Cellulaire : Stress oxydant chez la levure

Doctorat

• Formation des doctorants chargés de mission enseignement : Pédagogie à l’Université

Responsabilités administratives et pédagogiques

Enseignement

• Responsabilités d’Unités d’Enseignement
• Co-responsable du master MEEF SVT de 2014 à 2021
• Responsable de la Formation au CAPES interne

Administration

• Responsable du Centre de Préparation des Concours en SV-STU

Instances

• Représentant de la formation des enseignants du secondaire au conseil des enseignements de l’UFR de Biologie et au conseil des enseignements de l’UFR Terre – Environnement – Biodiversité

Amel Yessad

Faculté des Sciences et Ingénierie

Je suis maître de conférences en informatique à Sorbonne Université et mène mes recherches au sein du laboratoire d’informatique de Paris 6 (équipe MOCAH). Je m’intéresse à la modélisation informatique des connaissances humaines mais aussi à la fouille des données éducatives au sein des dispositifs EdTech. J’applique mes travaux de recherche au diagnostic des connaissances des apprenants, à l’adaptation des feedbacks et des parcours d’apprentissage. Je suis depuis 2014 co-responsable du parcours M2 EdTech (Management de l’innovation) et du DU TICE.

Vanda Luengo

Faculté des Sciences et Ingénierie

Vanda Luengo est professeure d’informatique à Sorbonne Université. Elle est responsable de l’équipe MOCAH du LIP6 et directrice du centre d’innovation pédagogique CAPSULE de Sorbone Université.

Ses recherches portent sur la conception de logiciels dédiés à l’apprentissage humain. Elle s’intéresse plus précisément aux méthodes, modèles et algorithmes d’intelligence artificielle qui permettent une adaptation dynamique selon le modèle de l’apprenant. Pour cela, Vanda Luengo cherche à modéliser d’une part les comportements de l’apprenant qu’elle étudie grâce à des analyses automatiques afin de mieux diagnostiquer et interpréter les erreurs, d’autre part la méthode d’adaptation (le type d’exercices, de retours immédiats ou différées, etc.), et enfin les connaissances liées au domaine d’apprentissage.

Elle a une centaine des publications dans les conférences du domaine (Artificial Intelligence In education, European conférence in Technology Enhanced Learning, Learning Analitics and knowledge, Intelligent, Tutoring systems, Environnements informatiques pour l’apprentissage Humain,..).

MISSIONS

– Directrice de Capsule (Centre d’accompagnement à la pédagogie et support à l’expérimentation)

– Responsable de l’équipe de Recherche MOCAH du LIP6

– Co responsable du master EDTECH

– Responsable groupe de travail Learning analytics GTNumLA, Numéri’Lab  Direction du Numérique pour l’Education – Évaluatrices des projets dans le domaine EDTECH au niveau national et international

Références

• • I. Nikolayeva, A. Yessad, B. Laforge, V. Luengo : “Does an e-mail reminder intervention with learning analytics reduce procrastination in a blended university course?”, 15^th European Conference on Technology-Enhanced Learning, Heidelberg, Germany (2020)
  • M. Guinebert, A. Yessad, M. Muratet, V. Luengo : “Automatic Detection of Peer Interactions in Multi-player Learning Games”, European Conference on Technology Enhanced Learning 2019, Delft, Netherlands (2019)
  • F. Harrak, F. Bouchet, V. Luengo, R. Bachelet : “Automatic Identification of Questions in MOOC Forums and Association with Self-Regulated Learning”, Proc. of the 12^th International Conference on Educational Data Mining, Montréal, Canada, pp. 564-567 (2019)
  • F. Harrak, F. Bouchet, V. Luengo, P. Gillois : “Profiling Students from Their Questions in a Blended Learning Environment”, LAK ’18 Proceedings of the 8^th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Sydney, Australia, pp. 102-110, (ACM) (2018)
  • A. Lebis, M. Lefevre, V. Luengo, N. Guin : “Capitalisation of Analysis Processes : Enabling Reproducibility, Openess and Adaptability thanks to Narration”, Proceedings of the 8^th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Sydney, Australia, pp. 245-254, (ACM) (2018)
  • Y. Bourrier, J. Francis, C. Garbay, V. Luengo : “A multi-layered architecture for analysis of non-technical-skills in critical situations”, Artificial Intelligence In Education, AIED 2017.

https://webia.lip6.fr/~luengo/

Nicolas Heck

Faculté des Sciences et Ingénierie

Biosciences

Enseignant-chercheur au sein de l’Equipe de recherche Signalisation Neuronale et Régulations Géniques

Biographie

Responsable des stages :

·        Imagerie numérique en biologie : Initiation à l’analyse d’images 2D et 3D

·        Imagerie numérique en biologie : Automatisation des tâches grâce aux macros dans ImageJ

Techniques maîtrisées :

Neurobiologie cellulaire, Histologie, Immunomarquages, culture cellulaire

Microscopie à fluorescence, Microscopie confocale, Microscopie biphotonique

Analyse d’image 2D et 3D, traitement d’images, filtrage, détection automatisée des objets, colocalisation, analyse de répartition des objets dans l’espace 3D

Missions particulières :

Responsable scientifique de la plateforme d’imagerie photonique de l’Institut IBPS

Editeur auprès du journal Frontiers in Neuroanatomy

Conférencier de l’Atelier INSERM « Multidimensional imaging and quantitative analysis » Bordeaux 2018

Références

Publications récentes

Kacher R, Lamazière A, Heck N, Kappes V, Mounier C, Despres G, Dembitskaya Y, Perrin E, Christaller W, Sasidharan Nair S, Messent V, Cartier N, Vanhoutte P,Venance L, Saudou F, Néri C, Caboche J, Betuing S (2019) CYP46A1 gene therapy deciphers the role of brain cholesterol metabolism in Huntington’s disease. Brain  142(8) :2432-2450.

Gilles JF, Dos Santos M, Boudier T, Bolte S, Heck N (2017) DiAna, an ImageJ tool for object-based 3D co-localization and distance analysis. Methods 115 : 55-64.

Dos Santos M, Salery M, Forget B, Garcia Perez MA, Betuing S, Boudier T, Vanhoutte P, Caboche J, Heck N (2017) Rapid synaptogenesis in the Nucleus Accumbens is induced by a single cocaine administration and stabilized by MAP Kinase interacting kinase 1 activity. Biol Psychiatry 82(11): 806-818.

Heck N, Dos Santos M, Amairi B, Salery M, Besnard A, Herzog E, Boudier T, Vanhoutte P, Caboche J (2015) A new automated 3D detection of synaptic contacts reveals the formation of cortico-striatal synapses upon cocaine treatment in vivo. Brain Structure Function 220(5): 2953-2966.

Fouquet C, Gilles JF, Heck N, Dos Santos M, Schwartzmann R, Cannaya V, Morel MP, Davidson RS, Trembleau A, Bolte S (2015) Improving axial resolution in confocal microscopy with new high refractive index mounting media. Plos One 10(3):e0121096.

Heck N, Betuing S, Vanhoutte P, Caboche J (2012) A deconvolution method to improve automated 3D-analysis of dendritic spines: application to a mouse model of Huntington’s disease. Brain Structure Function 217(2): 421-434.

Kevin Bailly

Faculté des Sciences et Ingénierie

Ingénierie

Kévin Bailly enseigne à Sorbonne Université (SU) et effectue sa recherche à l’Institut des Systèmes
Intelligents et de Robotique (ISIR), laboratoire CNRS-SU.
Depuis fin 2018, il est également directeur de la recherche à Datakalab, start-up spécialisée dans la mesure des émotions en réponse à des contenus (publicités, conférences, sites e-commerce). Il y conçoit et développe les algorithmes d’IA permettant l’analyse des consommateurs.

Biographie

Sa thématique de recherche porte sur la conception de méthodes d’apprentissage machine (machine learning) et de vision par ordinateur pour l’analyse automatique des visages. En particulier il conçoit des modèles à l’interface des réseaux de neurones profonds (deep learning) et des méthodes d’ensemble (e.g. Random Forests, boosting) pour l’analyse robuste en environnement non contraint.
Kevin Bailly est l’auteur de nombreuses publications dans des revues et des conférences
internationales de référence. Les modèles issus de ses travaux de recherche ont remporté plusieurs prix lors de campagnes d’évaluation internationales (FERA’2011, AVEC’2012 et FERA’2015).
Son activité s’est développée au travers de multiples projets collaboratifs auxquels il a participé. Il a notamment coordonné de 2013 à 2018 le projet ANR JEMImE (Jeu Educatif Multimodal d’Imitation Emotionnelle) associant des laboratoires de recherche, des hôpitaux universitaires et la société Genious Healthcare et il pilote depuis 2017 le projet ANR FacIL (Face Interpretation with deep and ensemble Learning).

Références

Publications représentatives
E. Arnaud, A. Dapogny and K. Bailly. Tree-gated Deep Regressor Ensemble For Face Alignment
In The Wild. IEEE FG 2019
A. Dapogny and K. Bailly. Face Alignment with Cascaded Semi-Parametric Deep Greedy Neural
Forests. PRL 2018
A. Dapogny, K. Bailly and S. Dubuisson, Confidence-Weighted Local Expression Predictions for
Occlusion Handling in Expression Recognition and Action Unit Detection. IJCV, 2018
A Dapogny, K Bailly, S Dubuisson. Pairwise Conditional Random Forests for facial expression
recognition. ICCV 2015
J. Nicolle, K. Bailly and M. Chetouani. Facial Action Unit Intensity Prediction via Hard Multi-
Task Metric Learning for Kernel Regression. FERA 2015

Nicolas Obin

Faculté des Sciences et Ingénierie

Ingénierie

Nicolas Obin enseigne à Sorbonne Université (SU) et effectue sa recherche au laboratoire des Sciences et Technologies de la Musique et du Son (STMS), laboratoire CNRS-SU hébergé à l’Institut de Recherche et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM).

Biographie

Ses thématiques de recherche principales portent sur la synthèse vocale et la transformation de la voix.
Nicolas Obin exerce une activité reconnue dans ce domaine de recherche très actif à l’interface des sciences de la musique et du son, de la linguistique appliquée, et du machine learning.
Il est l’auteur de nombreuses publications scientifiques dans des conférences et des revues internationales de premier rang, et présente régulièrement les enjeux des technologies de la voix à des audiences non spécialisées (Collège de France, Ecole Normale Supérieure, Sciences Po, CNAM) et dans les médias (Le Monde, Pour la Science, France 5, etc..)
Nicolas Obin est passionné par l’art et très impliqué dans le développement et la promotion des technologies audio pour la création, l’art et la culture. Il a collaboré avec de nombreux artistes, comme Georges Aperghis, Roman Polansky, Philippe Parreno, Eric Rohmer, ou André Dussolier.
Pour relever les défis technologiques et artistiques de l’IA dans le domaine de la synthèse vocale, Nicolas Obin travaille activement à la conception et à la réalisation d’architectures de réseaux de neurones profonds pour appuyer ses autres domaines d’expertises dans le traitement du signal audio et le traitement automatique de la parole.
Il a remporté, en 2011, le prix de la meilleure thèse délivré par la Fondation Des Treilles pour : MeLos: Analysis and Modelling of Speech Prosody and Speaking Style.

Références

Son activité se développe au travers de multiples projets collaboratifs en collaborations étroite
avec des partenaires industriels dont Acapela, Voyxgen, Dubbing Brothers, PSA, Softbank robotics et Ubisoft ainsi que de nombreuses startups.
• Project TheVoice : voice design for the creative industry (ANR, 2017-2021).
• Project ROUTE : Robot à l’Ecoute (SU, 2015-2016).
• Project ChaNTeR : Real-time controlled digital singing (ANR, 2014-2017).
• Project Voice4Games : Speech technologies for video games (FEDER, 2011-2015)
• Project Rhapsodie : A reference prosodic corpus of spoken French (ANR, 2007-2011)
• Project RIAM VIVOS : Creation of expressive voices : multimedia
applications (RIAM, 2005-2008).

Emilie-Laure Zins

Faculté des Sciences et Ingénierie

Chimie

Chimie, spécialité chimie-physique et théorique

Biographie

Domaines de recherche :

·         Interactions non-covalente

·         Catalyse organométallique

·         Etude de chemins réactionnels

·         Analyse de la liaison chimique

Outils et méthodes d’investigation :

·         Spectroscopie infrarouge

·         Spectrométrie de masse et rayonnement synchrotron

·         Calculs DFT et ab initio

·         Analyses QTAIM, ELF, NBO

2006-2009
Thèse sur l’analyse par spectrométrie de masse de complexes, Université Pierre et Marie Curie

2009-2010
Stage post-doctoral à l’institut de chimie organique et de biochimie de Prague, sur l’étude de l’atmosphère de Titan, une des lunes de Saturne

2010- actuel
Maître de conférences

Université Pierre et Marie Curie / Sorbonne Université

2010-2014
Etudes par spectroscopie infrarouge de la chimie interstellaire

2014- actuel:

Caractérisation par calculs de chimie DFT et ab initio des interactions eau-soluté et de la réaction chimique catalysée par des métaux de transition

2017
Habilitation à diriger des recherches

Références

Zins, E. L., Pepe, C., & Schröder, D. (2010). Energy‐dependent dissociation of benzylpyridinium ions in an ion‐trap mass spectrometer. Journal of mass spectrometry, 45(11), 1253-1260.

Zins, E. L., Pepe, C., & Schröder, D. (2010). Methylene-transfer reactions of benzylium/tropylium ions with neutral toluene studied by means of ion-trap mass spectrometry. Faraday Discussions, 145, 157-169.

Zins, E. L., Joshi, P. R., & Krim, L. (2011). Reactivity between a CO-Containing Ice and Non-Energetic OH Radicals. The Astrophysical Journal, 738(2), 175.

Zins, E. L., Silvi, B., & Alikhani, M. E. (2015). Activation of C–H and B–H bonds through agostic bonding: an ELF/QTAIM insight. Physical Chemistry Chemical Physics, 17(14), 9258-9281.

Zhu, J., Zins, E. L., & Alikhani, M. E. (2018). Dehydrocoupling of dimethylamine borane by titanocene: elucidation of ten years of inconsistency between theoretical and experimental descriptions. Physical Chemistry Chemical Physics, 20(23), 15687-15695.

Kalai, C., Alikhani, M. E., & Zins, E. L. (2018). The molecular electrostatic potential analysis of solutes and water clusters: a straightforward tool to predict the geometry of the most stable micro-hydrated complexes of β-propiolactone and formamide. Theoretical Chemistry Accounts, 137(11), 144.

Derbali, I., Hrodmarsson, H. R., Gouid, Z., Schwell, M., Gazeau, M. C., Guillemin, J. C., Hochlaf, M, Alikhani, M. E., &  Zins, E. L. (2019). Photoionization and dissociative photoionization of propynal in the gas phase: theory and experiment. Physical Chemistry Chemical Physics.

Juliette Ravaux

Faculté des Sciences et Ingénierie

Biosciences

UFR Terre, Environnement, Biodiversité

Biographie

Notre équipe étudie les environnements chimiosynthétiques dans l’Océan profond, tels que sources hydrothermales. Ces habitats difficiles d’accès sont caractérisés par une distribution hétérogène, des biomasses élevées et par des conditions environnementales physico-chimiques qualifiées d’extrêmes. Nous étudions la biologie de la faune endémique associée à ces environnements, avec une attention particulière pour les espèces symbiotiques dominantes.  Plusieurs aspects sont abordés : les relations hôte-symbiontes, les capacités sensorielles, les réponses face à des perturbations thermiques, chimiques ou encore de pression. Une part significative de ces études fait appel à de l’expérimentation sur des organismes vivants, ce qui nécessite de travailler en restaurant, au laboratoire, la pression qui règne in situ. C’est pourquoi notre équipe s’investit aussi dans la conception et le développement d’instrumentation pressurisée.

Références

Références

Description de mes axes de recherche sur le site du laboratoire :

https://borea.mnhn.fr/fr/users/juliette-ravaux

Liste complète des publications scientifiques sur le profil Google Scholar :

https://scholar.google.com/citations?user=pMawdl8AAAAJ&hl=en

Profil professionnel sur Linkedin :

https://fr.linkedin.com/in/juliette-ravaux