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ARIS XANTHOS
Aris Xanthos est maître d’enseignement et de recherche en sciences du langage et de l’information à l’Université de Lausanne, avec un intérêt de longue date pour la linguistique computationnelle et quantitative. Ses recherches actuelles portent principalement sur l’analyse informatique d’artefacts linguistiques et culturels d’origine numérique. En tant que chercheur principal dans le NCCR Evolving Language ainsi que dans le projet ACCOMOJI, il est particulièrement impliqué dans l’étude de l’expression des émotions dans la communication médiée par ordinateur. Il est également l’auteur de plusieurs logiciels scientifiques open source, notamment l’environnement de programmation visuelle Textable pour l’analyse de textes.
BOB WEST
Robert West est professeur assistant d’informatique en prétitularisation conditionnelle à l’EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne), où il dirige le Data Science Lab. Il a obtenu son doctorat en informatique à l’Université de Stanford, son MSc à l’Université McGill, au Canada, et son Bachelor à la Technische Universität München, en Allemagne. Ses recherches visent à comprendre, prédire et améliorer le comportement humain dans les réseaux sociaux et d’information en développant des techniques de sciences sociales computationnelles, d’analyse des réseaux sociaux, de machine learning et de traitement automatique des langues naturelles. Bob collabore également étroitement avec la Wikimedia Foundation, en tant que Wikimedia Research Fellow. Il est cofondateur du Wiki Workshop et des Applied Machine Learning Days.
ANITA AUER
Anita Auer est professeure ordinaire en linguistique anglaise à l’Université de Lausanne. Elle est (socio)linguiste historique et linguiste de corpus (travaillant sur l’anglais et l’allemand) avec un intérêt marqué pour la recherche interdisciplinaire, en particulier les aspects diachroniques et synchroniques de la variation et du changement linguistiques, ainsi que l’histoire socio-économique et textuelle. Ses projets de recherche actuels se concentrent sur (a) les histoires alternatives de la langue anglaise, c’est-à-dire le rôle des langues vernaculaires urbaines historiques dans les processus de standardisation ainsi que la langue des travailleurs pauvres dans l’Angleterre de la fin de l’époque moderne, et (b) le maintien et le changement linguistiques parmi les locuteurs d’héritage suisse d’hier et d’aujourd’hui en Amérique du Nord.
KRISTINA GLIGORIĆ
Kristina Gligorić est en quatrième année de doctorat en informatique à l’EPFL, supervisée par Robert West au sein du Data Science Lab. Elle est également affiliée au Swiss JRC, un centre de recherche conjoint entre Microsoft Research, l’EPFL et l’ETH. En s’appuyant notamment sur des méthodes d’inférence causale et de traitement des langues naturelles, elle cherche à répondre à des questions importantes et à fournir des informations exploitables sur les personnes, les comportements, les influences et normes de la société, le bien-être, les régimes alimentaires et la santé. À cette fin, elle élabore des plans d’étude empiriques et expérimentaux reposant sur des sources de données numériques à grande échelle, telles que les registres de transactions, le Web, les réseaux sociaux et le crowdsourcing.
ANDREA GRÜTTER
Andrea Grütter est assistante d’enseignement et de recherche en linguistique anglaise à l’Université de Zurich, où elle débute son doctorat en linguistique. Elle est actuellement assistante de recherche pour le NCCR Evolving Language et a été assistante étudiante pour le projet FNS “The Language of the Labouring Poor in Late Modern England”. Elle a obtenu son BA en anglais et en allemand, et son MA en anglais à l’Université de Lausanne, durant lequel elle a passé un semestre à l’Université de Lancaster en linguistique. Elle est spécialisée dans le domaine du discours en ligne, de la communication médiée par ordinateur, de la linguistique de corpus, de la sociolinguistique, de la fanfiction et des communautés de fans plus généralement, ainsi que des “World Englishes”.
JUSTYNA CZĘSTOCHOWSKA
Justyna Częstochowska est étudiante de master en Data Science à l’EPFL avec un parcours professionnel en computer vision, deep learning, et génie logiciel. Elle a obtenu un bachelor en ingénierie avec mention à l’Université des sciences et de la technologie de Wroclaw, en Pologne. Elle a participé à divers projets de recherche appliquant le machine learning dans des domaines tels que la découverte de médicaments, les sciences cognitives, et traitement et analyse de biosignaux. Ses recherches visent à fournir des informations précieuses par le biais de méthodes d’analyse de données avancées.
MICHAŁ BIEŃ
Michał Bień est informaticien et travaille à l’intersection de l’industrie et du monde académique sur divers projets liés à l’analyse de données, au traitement des langues naturelles et aux humanités numériques. Il est diplômé de PUT Poznań avec un BSc en informatique. Actuellement, il est étudiant en MSc en humanités numériques à l’EPFL. Pendant ses études, il a participé à plusieurs projets de recherche subventionnée tels que Optilion, GEANT, CERN Openlab. Actuellement, il s’intéresse de près au traitement des langues naturelles basé sur le machine learning, en particulier la modélisation et la génération de texte.