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Bio Courte
Olivier PIETQUIN a reçu le diplôme d'Ingénieur Civil Electricien de la Faculté Polytechnique de Mons
(FPMs, Belgique) en juin 1999, le titre de Docteur es Sciences Appliquées de la FPMs en avril 2004 et l'Habilitation à Diriger des Recherches de l'Université Paul Sabatier (Toulouse, France) en 2011.
Il a rejoint le laboratoire de théorie des circuits et traitement du signal(TCTS Lab) de la FPMs en septembre 1999.
En 2001, il a été accueilli au sein du laboratoire SPeech and Hearing (SPandH lab) de l'Université de Sheffield (GB)
et a réalisé un post-doctorat dans les laboratoires de Philips Research à Aix-la-Chapelle (Allemagne) en 2004.
En mars 2005 il a intégré le personnel du campus de Metz de Supélec (France) où il est maintenant Professeur et a été responsable de l'équipe
"Information, Multimodalité & Signal" (IMS), depuis sa création en 2006 et jusque 2010, date à laquelle l'équipe a rejoint l'UMI 2958 (CNRS - GeorgiaTech). Depuis 2010, Olivier Pietquin siège au IEEE Speech and Language Technical Committee et il a été élevé au grade de membre Senior de l'IEEE en 2011. Ses recherches traitent essentiellement d'optimisation de systèmes interactifs, d'apprentissage par renforcement et de traitement de signaux (parole, biomédical, multimédia).
Allez sur la page de l'équipe IMS
Evénements:
November 2009 : Julien Oster et Matthieu Geist ont soutenu leur thèse de doctorat.
October 2009 : Elu pour 3ans membre du Speech and Language Technical Committee de l'IEEE ( SLTC)
Septembre 2009 : Organisation d'une session spéciale à Interspeech'09 (Brighton, UK): Machine Learning for Adaptivity in Spoken Dialogue Systems
Juin 08 : Organisation des Journées Francophones de Planification, Décision et Apprentissage pour la conduite de procédés (JFPDA'08)
Août 07 : Organisation d'une session spéciale à Interspeech'07 (Anvers, Belgique): Machine Learning for Spoken Dialogue Systems
Thèmes de Recherche :
- Traitement Statistique du Signal
- Technologies Vocales
- Traitement d'Images
- Dialogue Homme-Machine
- Apprentissage Automatique (Machine Learning)
- Apprentissage par Renforcement
- Traitement de Signaux Biomédicaux
Enseignement :
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