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Protéger les données vocales : enjeux, état de l'art et perspectives

À propos de cet événement

Table ronde autour de la protection des données vocales et des méthodes associées telles que l’anonymisation et l’apprentissage fédéré.

Avec l'essor des assistants vocaux comme Siri et Alexa, la question de la protection des données vocales, données personnelles et biométriques, est plus que jamais d'actualité. Nous aborderons cette question dans cette table ronde avec des chercheurs et praticiens. Nous porterons une attention particulière à deux approches: l'anonymisation, qui vise à retirer le caractère identifiant de la parole tout en préservant son intelligibilité, et l'apprentissage fédéré, qui limite le partage des données en entraînant des algorithmes sur des bases géographiquement distribuées.

Evénement modéré par Eric Bolo, CTO, Batvoice Technologies

Avec les interventions de :

  • Aurélien Bellet, Researcher in AI and Machine Learning, INRIA
  • Jean-François Bonastre, AI, Speech processing and applications, Ethics, Explainability, LIA (Laboratoire Informatique d'Avignon)
  • Eric Boniface, Managing Director, co-founder, LABELIA LABS
  • Jean-Patrice Glafkidès, Founder, DATAVALORIS
  • Othmane Marfoq, Researcher PHD Student, INRIA
  • Emmanuel Vincent, Senior Research Scientist and Deputy Head of Science, INRIA Nancy

⚠️ Cet événement et ne sera pas rediffusé.

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Proposé par

  • Intervenant externe
    I
    Emmanuel Vincent Senior Research Scientist and Deputy Head of Science @ INRIA

  • Intervenant externe
    I
    Othmane Marfoq Researcher PHD Student @ INRIA

  • Intervenant externe
    I
    Eric Bolo CTO @ Batvoice Technologies

  • Intervenant externe
    I
    Jean-Patrice Glafkides Founder @ DATAVALORIS

  • Intervenant externe
    I
    Aurelien Bellet Researcher in AI and Machine Learning @ INRIA

  • Intervenant externe
    I
    Eric Boniface Co-founder @ LABELIA LABS

  • Intervenant externe
    I
    Jean-François Bonastre Researcher in AI, Speech processing and applications, Ethics, Explainability @ LIA

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