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Les académiciens élus en 2014
S
téphane
M
allat
Stéphane Mallat est spécialiste de l’analyse mathématique appliquée au
traitement de l’information numérique sous toutes ses formes : images,
sons, données. Il a introduit des représentations, notamment par onde-
lettes, qui isolent les structures importantes de l’information, et per-
mettent d’améliorer le traitement des signaux.
«
Ma passion pour la recherche est venue du hasard de rencontres avec
des scientifiques remarquables comme Ruzena Bajcsy et Yves Meyer,
et de la découverte des capacités fascinantes des mathématiques pour
capturer l’essence d’applications sans liens apparents.
»
Les idées principales au cœur des travaux de Stéphane Mallat viennent
de ses allers-retours entre mathématiques et applications. Cela a commencé par les ondelettes, qui sont
de petites ondes qui ressemblent à des notes de musique. Comme leurs ancêtres les sinusoïdes, elles
peuvent représenter n’importe quelle grandeur physique, mais parfois de façon plus efficace. À partir d’un
concept de traitement d’images, il a introduit avec Yves Meyer la théorie des multirésolutions, qui donne un
cadre mathématique général pour définir les bases d’ondelettes. Cela lui a ensuite permis de développer
l’algorithme rapide qui décompose n’importe quel signal numérique en somme d’ondelettes. Ces travaux ont
notamment mené au standard de compression d’images JPEG-2000.
Stéphane Mallat a montré que l’analyse de signaux se fait efficacement dans des « dictionnaires » qui
expriment de façon concise leurs composantes principales. Un enjeu important était d’isoler les structures
élémentaires de la géométrie des images. Avec ses étudiants, il a construit les dictionnaires de bandelettes,
qui ont de nombreuses applications en traitement d’images. Elles l’ont mené jusqu’à la création d’une
start-up, qui implante ces bandelettes dans des puces
électroniques pour augmenter la résolution des images
de télévision.
Au-delà des applications, pour Stéphane Mallat,
le déluge actuel de masses de données ouvre des
perspectives inattendues pour le traitement de
l’information, qui s’approche de nos capacités
cognitives.
«
Les
progrès
de
l’informatique
révolutionnent notre compréhension des propriétés
statistiques des systèmes complexes. Les frontières
deviennent perméables entre des domaines aussi
divers que la reconnaissance d’images, l’analyse
du langage naturel ou le calcul d’énergies en chimie
quantique. Établir de telles correspondances est l’un
des charmes extraordinaires des mathématiques.
»
•
1981-84 École polytechnique
•
1986-1988 PhD à l’université de
Pennsylvanie
•
1988-1994 Professeur au
Courant
Institute
, à New York University
•
1995-2012 Professeur à l’École
polytechnique
•
2012- Professeur à l’École normale
supérieure
•
2013 Médaille de l’innovation du CNRS
© DR
Division des sciences mathématiques et physiques, sciences de l’univers, et leurs applications
Section des sciences mécaniques et informatiques
Quelques dates