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Angelica Lim

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Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2025

Angelica Lim est professeure agrégée à la Faculté d’informatique de l’Université Simon Fraser et directrice du ROSIE Lab (Robots with Social Intelligence and Empathy, ou robots dotés d’intelligence sociale et d’empathie). Ses recherches s’inscrivent dans une vision d’avenir de l’IA où les machines en viendront à appréhender toute la richesse de la communication humaine et à s’y adapter. Angelica Lim s’attache à développer des modèles d’IA aptes à déchiffrer diverses formes de communication non verbale, telles que les expressions faciales, la gestuelle et la prosodie, dans le but de concevoir des machines empathiques, bienveillantes et sensibles au contexte. Ses travaux participent d’une démarche interdisciplinaire impliquant psychologues, cognitivistes, médecins et neuroscientifiques afin de promouvoir une robotique responsable et centrée sur l’humain. En plus de figurer parmi les 20 cheffes de file de l’IA selon le magazine Forbes, Angelica Lim a fait l’objet d’un reportage à la BBC et a donné des conférences TEDx. Elle a aussi animé un documentaire télévisé sur la robotique.

Prix

  • Prix de la meilleure démonstration, IEEE/ACM HRI (2023)
  • Prix du meilleur article en robotique cognitive, IEEE IROS (2022)
  • Prix d’excellence en enseignement, Faculté d’informatique de l’Université Simon Fraser (2021)
  • Prix d’excellence CITEC en recherche doctorale sur les interactions humains-robots, ACM HRI (2014)
  • Prix du meilleur article sur les robots et les systèmes de divertissement, IEEE IROS (2010)

Publications Pertinentes

  • Lim, A. et Okuno, H. G. (2015). « A recipe for empathy: Integrating the mirror system, insula, somatosensory cortex and motherese », International Journal of Social Robotics, vol. 7, no 1, p. 35-49.
  • Yazdian, P. J., Chen, M. et Lim, A. (2022). « Gesture2Vec: Clustering gestures using representation learning methods for co-speech gesture generation », IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), p. 3100-3107.
  • Tuttosi, P., Hughson, E., Matsufuji, A., Zhang, C. et Lim, A. (2023). « Read the room: Adapting a robot's voice to ambient and social contexts », IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), p. 3998-4005.
  • Etesam, Y., Yalçın, Ö. N., Zhang, C. et Lim, A. (octobre 2024). « Contextual emotion recognition using large vision language models », IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), p. 4769-4776.
  • Tuttösí, P., Yeung, H. H., Wang, Y., Wang, F., Denis, G., Aucouturier, J. J. et Lim, A. (2024). « Mmm whatcha say? uncovering distal and proximal context effects in first and second-language word perception using psychophysical reverse correlation », ISCA Interspeech.

institut

Amii

Université Simon Fraser

Département

Informatique

Éducation

  • Ph. D. (informatique), Université de Kyoto
  • M. Sc. (informatique), Université de Kyoto
  • B. Sc. (informatique), Université Simon Fraser

Pays

Canada

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