Apprentissage statistique

Gérard Dreyfus dirige le laboratoire d'électronique de l'École supérieure de physique et de chimie industrielles (ESPCI-ParisTech) où il enseigne notamment les méthodes de modélisation par apprentissage. Il dispense des formations continues à l'usage des ingénieurs dans ce domaine.

Manuel Samuelides dirige le département de mathématiques appliquées de l'ENSAE (Supaéro) ; il y enseigne les probabilités, l'optimisation et les techniques probabilistes de l'apprentissage.
Il effectue des recherches au département de traitement de l'information et modélisation de l'ONERA.

Jean-Marc Martinez est expert senior et enseignant-chercheur au Commissariat à l'Énergie Atomique dans le domaine de l'apprentissage statistique et de la modélisation des incertitudes en simulation numérique. Il développe et applique ces méthodes au CEA et les enseigne dans diverses universités et écoles.

Mirta B. Gordon, physicienne, directrice de recherches au CNRS, est responsable de l'équipe « Apprentissage : modèles et algorithmes » (AMA) au sein du laboratoire TIMC-IMAG (Grenoble). Elle effectue des recherches sur la modélisation des systèmes complexes adaptatifs, et sur la théorie et les algorithmes d'apprentissage. Elle enseigne ces sujets dans différentes écoles doctorales.

Fouad Badran, professeur au CNAM, y enseigne les réseaux de neurones.

Sylvie Thiria, professeur à l'université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelynes, effectue des recherches sur la modélisation neuronale et sur ses applications, notamment à la géophysique, au laboratoire d'océanographie dynamique et de climatologie (LODYC).