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Biographie
Dr Giulia De Masi est professeure agrégée, habilitée à diriger des recherches (HDR) au département des sciences et de l'ingénierie de Sorbonne Université Abu Dhabi, et chercheuse au Sorbonne Centre for Artificial Intelligence (SCAI).
Elle apporte plus de 20 ans d'expertise en IA, apprentissage automatique et modélisation computationnelle, acquise à la fois dans le milieu universitaire et dans l'industrie, avec de nombreuses applications en économie et en ingénierie.
Après son doctorat sur les réseaux complexes, elle a été chercheuse postdoctorale à l'université polytechnique des Marches et chercheuse invitée au laboratoire de recherche Hitachi, à Nara, au Japon.
À partir de 2008, le Dr Giulia a travaillé pendant 8 ans comme scientifique dans le domaine de la R&D, où elle a dirigé des projets de recherche industrielle sur l'IA et l'apprentissage automatique appliqués à l'environnement océanique.
En 2016, elle s'est installée aux Émirats arabes unis, où elle a occupé le poste de scientifique principale dans des instituts de recherche appliquée et enseigné dans plusieurs établissements universitaires.
Ses contributions scientifiques ont été publiées dans de nombreux articles dans des revues scientifiques de premier plan, lors de présentations à des conférences internationales majeures, dans les médias, dans des brevets et dans des rapports destinés à l'industrie.
Elle est membre senior de l'IEEE, conférencière émérite de l'IEEE OES et rédactrice en chef adjointe des revues « IEEE Robotics and Automation Letters » et « IEEE Journal of Oceanic Engineering ». Elle a également présidé plusieurs conférences, ateliers et tutoriels de l'IEEE.
Ses contributions scientifiques et ses travaux universitaires ont été récompensés par des prix internationaux tels que « UAE ambassador for Women in Data Science » (par l'université de Stanford, 2018), « Women in Engineering (WIE) Propel laureate » par l'IEEE Oceanic Engineering Society en collaboration avec WIE (2022) et « IEEE Honor member » (2024), Sheikh Hamdan bin Zayed Environmental Award (2026).
Elle dirige des projets multidisciplinaires avec un vaste réseau mondial de collaborateurs, alliant l'IA, l'IA collective, les systèmes multi-robots, la durabilité, l'efficacité énergétique, les solutions neuromorphiques et bio-inspirées.
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