Ingénieur en intelligence artificielle et Chef d’équipe, je conçois et industrialise des solutions d’IA à fort impact, en mettant particulièrement l’accent sur le traitement du langage naturel (NLP) et l’intelligence artificielle générative.

Je dirige des équipes pluridisciplinaires et pilote des projets depuis la définition des besoins métier jusqu’au déploiement en production (sur des infrastructures cloud ou on-premise), en veillant à la performance, la scalabilité et la maintenabilité à long terme.

Mon expérience internationale (France et Singapour) couvre divers secteurs et cas d’usage, notamment le scoring de risque bancaire, la classification d’e-mails, les assistants génératifs et la recherche intelligente de documents.

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Raphaël Cousin est ingénieur de recherche au SCAI (Sorbonne Cluster for Artificial Intelligence) et enseigne la data science à Sorbonne Université.

Fort d’une solide formation en mathématiques et développement logiciel, il possède une expertise approfondie en ingénierie des données, architecture cloud et machine learning. Ses activités couvrent à la fois la recherche appliquée sur les systèmes RAG et les modèles génératifs, et le déploiement de projets de production à grande échelle. 

https://www.linkedin.com/in/raphael-cousin/

Professor, Applied Mathematics Department 
Ecole Polytechnique

Emmanuel Gobet est actuellement professeur à l’Ecole Polytechnique.

Il est co-responsable du master Probabilités et finance (master El Karoui) et de l’Executive Program en INGÉNIERIE FINANCIÈRE – Modélisation, simulation et analyse de données.

Il est le responsable scientifique de la Chaire Stress Test, entre BNP Paris et l’Ecole Polytechnique.

Il est le directeur de la coordination pédagogique Hi!PARIS à IP Paris, le centre interdisciplinaire en intelligence artificielle et de science des données de l’Institut polytechnique de Paris et d’HEC.

Il est également conseiller scientifique auprès de Kaiko, un important fournisseur de données sur la finance digitale (crypto).

Il est expert en simulations de Monte Carlo, en apprentissage automatique et en science des données, en extrêmes, en gestion des risques, en modélisation stochastique avec des applications dans les domaines du changement climatique, de l’énergie et de la finance. Il a écrit plus de 100 articles dans des revues internationales et 3 livres.

Maître de conférences

Arnaud Latil est docteur en droit privé, maitre de conférences HDR à Sorbonne Université, chercheur au Centre d’études et de recherches en droit de l’immatériel (Université Paris-Saclay) et membre du Sorbonne Center for Artificial Intelligence. Ses recherches portent sur le droit du numérique, le droit des propriétés intellectuelles et le droit de la régulation.

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 est un expert reconnu en modélisation générative de signaux audio, en particulier de la synthèse vocale et de la transformation de la voix.
Son activité de recherche est à l’interface des sciences informatiques et des sciences humaines, sollicitant des domaines comme le traitement du signal et de l’information, l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine, la linguistique appliquée.
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 et de l’intelligence artificielle à des audiences spécialisées ou non spécialisées et dans les médias.
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.
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

M. Fares, C. Pelachaud and N. Obin (2025). TranSTYLer : Multimodal Behavioural Style Transfer for Facial and Body Gestures Generation , Speech Communication
T. Lemerle, N. Obin, A. Roebel (2024). Lina-Speech : Prefix-Free and Scalable Prompting for Text-to-Speech Synthesis, soumis à International Conference on Machine Learning (2025)
T. Lemerle, N. Obin, A. Roebel (2024). Small-E : Small Language Model with Linear Attention for Efficient Speech Synthesis, in ISCA Interspeech.
L. Benaroya, N. Obin and A. Roebel (2023). Manipulating Voice Attributes by Adversarial Learning of Structured Disentangled Representations, in Entropy 2023, 25(2)
C. Robinson, N.Obin, A. Roebel (2019). Sequence-To-Sequence Modelling of F0 for Speech Emotion
Conversion, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)

Son activité se développe au travers de multiples projets collaboratifs en collaborations étroite avec des partenaires industriels dont Orange, Acapela, Voyxgen, Dubbing Brothers, PSA, Softbank robotics et Ubisoft ainsi que de nombreuses startups.

Project RIAM VIVOS : Creation of expressive voices : multimedia applications (RIAM, 2005-2008).

Projet PostGenAI. IA Cluster : pôles de recherche et de formation de rang mondial en intelligence artificielle (France 2030, 2025-2030).

Projet ANR EVA : Explicit Voice Attributes (ANR, 2023-2026).

Projet ASTRID DeTOX : Lutte contre les vidéos hyper-truquées de personnalités françaises (ASTRID, 2022-2025)

Projet ANR PRCE EXOVOICES : Lecture Virtuelle d’Histoires pour Enfants : Aspects Expressifs et Cognitifs de la Voix de Synthèse (ANR, 2022-2026)

Project TheVoice : Design de voix design pour les industries créatives (ANR, 2017-2021).

Project ChaNTeR : Real-time controlled digital singing (ANR, 2014-2017).

Project Rhapsodie : A reference prosodic corpus of spoken French (ANR, 2007-2011)

Professeur à Sorbonne-Université (campus Pierre et Marie Curie)

Responsable pédagogique du FINANCIAL ENGINEERING Executive Degree – Modeling, Simulation and Data Analytics

Professeur à Sorbonne-Université (campus Pierre et Marie Curie)

Directeur-du Master 2 « Probabilités & Finance » (El Karoui) à Sorbonne-Université 

Directeur hon. du Laboratoire de Probabilités et Modèles aléatoires (LPSM)

Directeur hon. de l’Ecole doctorale de Science Mathématiques Paris-Centre

Adresse : Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation (LPSM), Campus de Jussieu, case 153 4,pl. Jussieu 75252 Paris Cedex 5

Axes de recherche

• Probabilités numériques, simulation de Monte Carlo, mathématiques financières, optimisation stochastique et apprentissage