PROFESSEURS

Rémi Flamary est Professeur à l’École Polytechnique au Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP) et titulaire d’une chaire Hi! PARIS. Il était auparavant Maître de conférences à l’Université Côte d’Azur (UCA) et membre du Laboratoire Lagrange de l’Observatoire de la Côte d’Azur, où il occupait également une chaire en Intelligence Artificielle dans le cadre de l’institut 3IA Côte d’Azur. Il est diplômé en ingénierie électrique et titulaire d’un master en traitement d’image de l’Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon) obtenus en 2008. Il a ensuite soutenu une thèse de doctorat à l’Université de Rouen en 2011, puis obtenu en 2019 son habilitation à diriger des recherches (HDR) à l’Université Côte d’Azur. Ses recherches actuelles portent sur le traitement du signal et de l’image, ainsi que sur l’apprentissage automatique. Il s’intéresse particulièrement à l’application de la théorie du transport optimal à divers problèmes d’apprentissage automatique, tels que le traitement des graphes et l’adaptation de domaine.

Michalis Vazirgiannis est Professeur distingué à l’École Polytechnique en France. Il est profondément impliqué dans la recherche en science des données et en intelligence artificielle. Ses domaines de recherche couvrent un large éventail de méthodes en data science et en apprentissage automatique ou profond, appliquées à divers types de données et de contextes tels que les graphes, les textes et les séries temporelles. Plus récemment, il s’est concentré sur les grands modèles de langage multimodaux (LLMs), avec des applications dans l’analyse des protéines et le traitement des dialectes arabes. Dans ce même cadre, il a dirigé des travaux sur la création de modèles de langage préentraînés et de ressources dédiées au traitement automatique des langues multilingues et aux applications biomédicales. Un autre axe majeur de sa recherche concerne l’apprentissage automatique et profond sur graphes, ainsi que l’intelligence artificielle générative appliquée aux graphes. Il étudie notamment les réseaux de neurones de graphes (GNN) sous différents angles, tels que l’expressivité, l’efficacité et la génération. Ses travaux ont également un fort impact industriel dans des secteurs variés tels que la publicité en ligne, les réseaux sociaux, les jeux d’argent, l’assurance, le traitement automatique des textes juridiques, l’aéronautique, l’industrie maritime et le domaine biomédical. Il enseigne l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et l’intelligence artificielle dans des programmes académiques et exécutifs en France, en Chine, aux Émirats arabes unis, au Maroc, en Espagne et en Grèce. Le professeur Vazirgiannis a publié plus de 250 articles dans des revues et conférences internationales prestigieuses, notamment NeurIPS, AAAI/IJCAI, AISTATS, ICLR, EMNLP/ACL, JMLR, JAIR, KDD, Nature Digital Medicine et Scientific Reports. Il a encadré 35 thèses de doctorat soutenues avec succès. Au fil de sa carrière, il a obtenu d’importants financements pour la recherche, tant auprès d’organismes nationaux et internationaux que de partenaires industriels tels que Google, Airbus, Huawei, Deezer, BNP et LVMH. Il a dirigé plusieurs chaires de recherche académiques (DIGITEO 2013–2015, ANR/HELAS 2020–2026, WASP/KTH 2020–2025) ainsi qu’une chaire industrielle (AXA, 2015–2018). Le professeur Vazirgiannis a reçu de nombreuses distinctions, notamment la bourse Marie Curie Intra-European Fellowship (2006–2008), le Rhino-Bird International Academic Expert Award décerné par Tencent (2017), ainsi que plusieurs prix du meilleur article lors de conférences internationales telles que IJCAI 2018, CIKM 2013 et COLING. Il a été invité à donner des interviews dans les médias en France, aux États-Unis et en Chine, et a publié plusieurs articles de vulgarisation sur l’intelligence artificielle dans des magazines et journaux français et grecs.