Alexandre Gramfort

arton1759.jpg Chercheur associé au LTCI, après avoir été maître de conférences à Télécom ParisTech entre 2012 et 2017, il se spécialise dans l’apprentissage statistique (machine learning) et le traitement du signal pour l’analyse des données de neuro-imagerie. Il est l’un des initiateurs et principaux contributeurs de scikit-learn, la bibliothèque collaborative de machine learning en Python.

Ses travaux actuels portent sur la conception d’outils algorithmiques en vue de décrypter et d’analyser de grandes quantités de données issues de signaux enregistrés en imagerie fonctionnelle cérébrale, tels que l’électro-encéphalogramme (EEG), le magnéto-encéphalogramme (MEG), et l’EEG intracrânien. L’objectif étant de parvenir à mieux interpréter ces signaux, issus de cerveaux sains ou malades, et in fine de mieux comprendre comment fonctionne le cerveau. Alexandre Gramfort a été distingué en 2015 par une « ERC Starting Grant » pour mener à bien ses travaux.

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