Inria Sophia fête ses deux bourses ERC, le Nobel de l'Informatique !

L'Inria Sophia n'est pas peu fier ! L'Institut annonce en effet deux bourses ERC (European Council Research) Advanced Grant. Deux de ses directeurs de recherche, George Drettakis (à gauche sur la photo @DR) et Xavier Pennec (photo ©A.Macarri-Université Côte d'Azur) viennent d'obtenir chacun une bourse ERC pour deux projets qui impliquent des compétences en Intelligence Artificielle. Inria en est d'autant plus fier que la bourse ERC est l'équivalent des prix Nobel en informatique et que Sophia en est maintenant à 10 depuis l'origine en 2007, avec 4 bourses "starting grants" et 6 "advanced grants".

Les Starting Grants (2 à 7 ans après la thèse) s'adressent aux jeunes chercheurs prometteurs et leur permettent de constituer une équipe de recherche autour d’un thème original ; les Advanced Grants sont destinées à des scientifiques confirmés qui peuvent développer un sujet en rupture par rapport à leurs activités de recherche. Pour ces derniers, c'est donc le cas pour George Drettakis et Xavier Pennec, la bourse peut se monter jusqu'à 2,5 M€ pour recruter l'équipe et mettre en oeuvre les moyens nécessaires pour mener à bien leur projet. Ils bénéficient en outre du label d’excellence qu’est devenu le programme ERC depuis 2007 et de sa reconnaissance internationale.

Le projet FUNGRAPH de George Drettakis sur les images de synthèse

Responsable de l'équipe GraphDeco et spécialiste de la synthèse d'images, George Drettakis a été ainsi distingué pour le projet FUNGRAPH "A New Foundation for Computer Graphics with Inherent Uncertainty". Son domaine de recherche est la synthèse d'images (Computer Graphics en anglais). Cette technologie permet la création des images utilisées pour les effets spéciaux des films, les jeux vidéo réalistes, mais aussi pour la simulation des projets d'architecture et d'urbanisme et le design de produits, et toutes les applications récentes de la réalité virtuelle (RV) et augmentée.

Il se concentre plus particulièrement, explique le chercheur "sur la partie "rendu" (Rendering en anglais) en images de synthèse qui consiste - dans le cas le plus simple – à prendre en entrée un modèle 3D, la description des matériaux des objets et des lumières d'une scène et en sortie générer une image, le plus souvent réaliste. Créer ce contenu est aujourd'hui encore un processus largement manuel : pour un film ou un jeu vidéo, des centaines de personnes créent la géométrie, les matériaux et les lumières à la main, et ajustent les paramètres afin d’obtenir des rendus de haute qualité en utilisant de simulations numériques coûteuses.

Cette difficulté à créer le contenu et générer des images réalistes constitue un énorme frein à l'utilisation des images de synthèse aujourd'hui. En même temps, ces dernières années ont vu l'apparition de nombreuses technologies de capture du monde réel : les capteurs de profondeur (type "Kinect" ou dans les smartphones), ou les techniques de la vision par ordinateur (multi-vue stéréo etc). Ces solutions produisent des données 3D qui sont hétérogènes, incomplètes et surtout incertaines. Par conséquent ces données ne sont pas adaptées pour la plupart des algorithmes de rendu existants en images de synthèse." Le projet FUNGRAPH ("FUN" pour fundamental ) vise à développer de nouveaux outils qui permettent de traiter d'une manière unifiée ces données incertaines en même temps que les données créées par des méthodes traditionnelles.

Xavier Pennec : imagerie médicale et anatomie computationnelle

Au sein de l'équipe Epione, Xavier Pennec travaille autour de l'imagerie médicale, à l'intersection des applications en médecine, de l'informatique et de plusieurs domaines en mathématiques, notamment la géométrie et les statistiques. Sa bourse ERC lui a été attribuée pour le projet G-Statistics "Foundations of Geometric Statistics and Their Application in the Life Sciences". Mes recherches, explique-t-il, "portent sur l'analyse des formes, et en particulier à la variabilité de celle des organes dans le corps humain, un domaine qu'on appelle l'anatomie computationnelle. Les problèmes mathématiques qui sont soulevés par ces statistiques morphologiques sont particulièrement intéressants car on ne peut pas additionner ou soustraire des formes entre elles."

"C'est pourquoi il faut réinventer les méthodes statistiques pour travailler dans ces espaces non-linéaires. Les applications potentielles en médecine sont nombreuses car ceci permet d'encoder la connaissance a priori sur l'anatomie normale ou anormale. G-Statistics vise à explorer les conséquences de la non-linéarité des espaces de données sur l'estimation statistique grâce à leur géométrie."

Pour Xavier Pennec, "cette bourse représente une extraordinaire reconnaissance par la communauté scientifique du domaine des statistiques géométriques tout entier et de la qualité de la recherche chez Inria".