{"id":1840,"date":"2025-02-13T08:58:42","date_gmt":"2025-02-13T07:58:42","guid":{"rendered":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2025\/?p=1840"},"modified":"2025-03-26T15:42:13","modified_gmt":"2025-03-26T14:42:13","slug":"conferences-invitees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2025\/conferences-invitees\/","title":{"rendered":"Conf\u00e9rences Invit\u00e9es"},"content":{"rendered":"\n
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GRETSI’25<\/span>

Conf\u00e9rences Invit\u00e9es<\/h1><\/div>
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Le Colloque GRETSI\u201925 sera honor\u00e9 par les interventions en sessions pl\u00e9ni\u00e8res de plusieurs personnalit\u00e9s scientifiques de renomm\u00e9e internationale.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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<\/i><\/h1>\n\n\n\n

Marc Bocquet<\/mark><\/h2>\n\n\n\n

Professeur \u00e0 l’\u00c9cole nationale des ponts et chauss\u00e9es,
Institut Polytechnique de Paris<\/h3>\n\n\n\n

<\/i> https:\/\/cerea.enpc.fr\/HomePages\/bocquet\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

La r\u00e9volution de l’IA dans la pr\u00e9vision num\u00e9rique du temps : mod\u00e8les de substitution et assimilation de donn\u00e9es.<\/h2>\n\n\n\n

L’introduction des techniques d’apprentissage profond pour la pr\u00e9vision num\u00e9rique en g\u00e9osciences a depuis 2022 brusquement et radicalement chang\u00e9 l’\u00e9tat de la science et des techniques du domaine. Il a \u00e9t\u00e9 exp\u00e9rimentalement prouv\u00e9 que l’on peut avantageusement remplacer les mod\u00e8les num\u00e9riques les plus complexes utilis\u00e9s dans les centres de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique de pointe par des r\u00e9seaux de neurones profonds, bien plus rapides. Toutefois, ces mod\u00e8les statistiques de substitution sont entra\u00een\u00e9s sur des r\u00e9-analyses m\u00e9t\u00e9orologiques, c’est-\u00e0-dire de tr\u00e8s longues reconstructions \u00e0 haute r\u00e9solution de l’\u00e9tat de l’atmosph\u00e8re, co\u00fbteusement obtenues gr\u00e2ce aux mod\u00e8les traditionnels, aux observations de la Terre, et aux techniques d’assimilation de donn\u00e9es permettant de les combiner. Pour aller au del\u00e0 de cette premi\u00e8re r\u00e9volution de l’IA, il est donc n\u00e9cessaire d’apprendre les mod\u00e8les de substitution non plus \u00e0 partir de ces r\u00e9-analyses, mais directement \u00e0 partir des observations ; ce qui implique d’apprendre implicitement non seulement la dynamique de l’atmosph\u00e8re, mais aussi le processus d’assimilation permettant le traitement de ces observations.<\/p>\n\n\n\n

Je reviendrai donc sur ces changements profonds en cours dans le domaine, en m’attachant plus particuli\u00e8rement sur l’apport de l’IA g\u00e9n\u00e9rative \u00e0 la construction de mod\u00e8les de substitution et \u00e0 l’apprentissage de m\u00e9thodes d’assimilation de donn\u00e9es optimales. Je discuterai aussi bien des aspects math\u00e9matiques (algorithmiques, syst\u00e8mes dynamiques), que num\u00e9riques et pratiques. J’illustrerai mon propos par des exemples en g\u00e9osciences, en particulier en m\u00e9t\u00e9orologie, en mod\u00e9lisation de la glace de mer (notamment l’Arctique), et en sciences du climat.<\/p>\n\n\n\n

Biographie<\/h3>\n\n\n\n

Marc Bocquet est titulaire d’un doctorat de l’\u00c9cole Polytechnique et d’une habilitation \u00e0 diriger des recherches d\u00e9livr\u00e9e par Sorbonne Universit\u00e9. Il a \u00e9t\u00e9 chercheur postdoctoral \u00e0 l’Universit\u00e9 de Warwick, puis \u00e0 l’Universit\u00e9 d’Oxford. Il est actuellement professeur \u00e0 l’\u00c9cole nationale des ponts et chauss\u00e9es et l’Institut Polytechnique de Paris, directeur adjoint du CEREA, laboratoire de l’\u00c9cole nationale des ponts et chauss\u00e9es et d’EDF R&D. Il travaille sur l’assimilation de donn\u00e9es, les probl\u00e8mes inverses et l’apprentissage statistique appliqu\u00e9s aux g\u00e9osciences. Il d\u00e9veloppe des m\u00e9thodes math\u00e9matiques pour mieux estimer l’\u00e9tat de l’atmosph\u00e8re, de l’oc\u00e9an et du climat, ainsi que de leurs constituants, en utilisant des observations massives et des mod\u00e8les complexes. Il a publi\u00e9 115 articles et deux livres. Il est \u00e9diteur associ\u00e9 de plusieurs revues scientifiques \u00e0 comit\u00e9 de lecture dans le domaine des g\u00e9osciences, et Distinguished Research Fellow du centre de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique le plus renomm\u00e9 au monde, le Centre Europ\u00e9en pour les Pr\u00e9visions M\u00e9t\u00e9orologiques \u00e0 Moyen Terme (ECMWF).<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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<\/i><\/h1>\n\n\n\n

Julie Delon<\/mark><\/h2>\n\n\n\n

Professeur au MAP5, Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n

<\/i> https:\/\/judelo.github.io\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Transport optimal, de Monge \u00e0 l\u2019apprentissage profond<\/h2>\n\n\n\n

En 1781, Gaspard Monge publie son M\u00e9moire sur la th\u00e9orie des d\u00e9blais et des remblais, dans lequel il \u00e9tudie comment d\u00e9placer un tas de sable d\u2019un lieu \u00e0 un autre de mani\u00e8re \u00ab optimale \u00bb. Presque deux si\u00e8cles plus tard, dans les ann\u00e9es 1940, Leonid Kantorovitch reformule le probl\u00e8me, cette fois pour allouer de mani\u00e8re optimale des ressources en \u00e9conomie. Il prouve l\u2019existence de solutions et le prix Nobel d\u2019\u00e9conomie lui est d\u00e9cern\u00e9 en 1975 pour ces travaux. Le \u00ab transport optimal \u00bb \u00e9tait n\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

Le transport optimal est aujourd\u2019hui l\u2019objet de nombreux travaux aussi bien th\u00e9oriques qu\u2019appliqu\u00e9s, et trouve des applications importantes dans des domaines inattendus. Depuis une quinzaine d\u2019ann\u00e9es, des progr\u00e8s cruciaux ont \u00e9t\u00e9 \u00e9tablis dans le calcul num\u00e9rique des solutions du transport optimal, le rendant utilisable pour comparer, interpoler ou aligner des distributions de probabilit\u00e9 de grandes dimensions. <\/p>\n\n\n\n

Dans cet expos\u00e9, je reviendrai sur ces progr\u00e8s et j\u2019illustrerai comment le transport optimal est utilis\u00e9 aujourd\u2019hui pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes en analyse des donn\u00e9es, notamment en traitement du signal et des images. Je discuterai \u00e9galement ses liens avec les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs et l\u2019apprentissage profond.<\/p>\n\n\n\n

Biographie<\/h3>\n\n\n\n

Julie Delon est professeure de math\u00e9matiques \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9, membre du laboratoire MAP5. Ses recherches portent sur la mod\u00e9lisation al\u00e9atoire pour le traitement d’images, et sur le transport optimal num\u00e9rique et ses applications en sciences des donn\u00e9es. Elle est \u00e9ditrice associ\u00e9e dans les journaux SIAM Journal on Imaging Science, Journal of Mathematical Imaging and Vision. En 2018, elle a re\u00e7u le prix Blaise Pascal SMAI-GAMNI de l\u2019Acad\u00e9mie des Sciences, et en 2024, la m\u00e9daille d\u2019argent du CNRS.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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<\/i><\/h1>\n\n\n\n

Nicolas Gillis<\/mark><\/h2>\n\n\n\n

Professeur, Universit\u00e9 de Mons<\/h3>\n\n\n\n

<\/i> https:\/\/sites.google.com\/site\/nicolasgillis\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

La factorisation positive de matrices pour le traitement du signal et l’analyse de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

\u00c9tant donn\u00e9 une matrice positive X (c’est-\u00e0-dire dont toutes les entr\u00e9es sont positives) et un rang de factorisation r, la factorisation positive de matrices (Nonnegative Matrix Factorization, NMF) approche cette matrice X par le produit entre une matrice positive W avec r colonnes et une matrice positive H avec r lignes. La NMF est devenue un outil standard de r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9 lin\u00e9aire en traitement du signal et analyse de donn\u00e9es, \u00e9tant un mod\u00e8le simple, flexible et interpr\u00e9table. <\/p>\n\n\n\n

Dans cet expos\u00e9, la NMF est d’abord introduite avec un aper\u00e7u de son origine et de ses motivations, ce qui est illustr\u00e9 par diverses applications, telles que le d\u00e9m\u00e9lange d’images hyperspectrales, l’extraction de caract\u00e9ristiques d’images, la classification de documents et la s\u00e9paration des sources audio. Bien que la NMF soit un mod\u00e8le ais\u00e9ment d\u00e9finissable et compr\u00e9hensible, elle comporte de nombreuses subtilit\u00e9s th\u00e9oriques. L’expos\u00e9 examine ensuite ces subtilit\u00e9s, qui influencent de mani\u00e8re cruciale l\u2019utilisation pratique de la NMF : Comment la calculer? Sous quelles conditions l’unicit\u00e9\/l’identifiabilit\u00e9 de la factorisation peut-elle \u00eatre garantie? Quel mod\u00e8le de NMF adopter? Finalement, des m\u00e9thodes pour aller au-del\u00e0 de la NMF classique seront pr\u00e9sent\u00e9es, explorant des extensions non lin\u00e9aires et profondes, ouvrant de nouvelles perspectives pour la recherche future.<\/p>\n\n\n\n

Biographie<\/h3>\n\n\n\n

Nicolas Gillis est professeur ordinaire \u00e0 l’Universit\u00e9 de Mons en Belgique. Il a obtenu son doctorat en math\u00e9matiques appliqu\u00e9es \u00e0 l’Universit\u00e9 catholique de Louvain (UCL) en 2011, pour lequel il a obtenu le prix Householder en 2014. Il a re\u00e7u en 2015 une ERC Starting Grant et en 2023 une ERC Consolidator Grant pour travailler sur les approximations matricielles contraintes de rang faible et leurs extensions. <\/p>\n\n\n\n

Ses recherches portent sur l’alg\u00e8bre lin\u00e9aire num\u00e9rique, l’optimisation, le traitement du signal, l’apprentissage automatique et l’exploration de donn\u00e9es. Un probl\u00e8me central de ses recherches est la factorisation positive de matrices (Nonnegative Matrix Factorization, NMF) sur lequel il a publi\u00e9 un livre en 2020 (\u00ab\u00a0Nonnegative Matrix Factorization\u00a0\u00bb, SIAM, Philadelphia; voir bit.ly\/NMFbook). Il est \u00e9diteur pour les revues SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, SIAM Journal on Mathematics of Data Science et The Electronic Journal of Linear Algebra, et est \u00e9diteur senior pour la revue IEEE Transactions on Signal Processing.  <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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