Christian Jutten, ERC Advanced Grant 2012

Distinctions International Signal

Christian Jutten, enseignant-chercheur de l’Université Joseph Fourier et membre du laboratoire Grenoble Image, Parole, Signal, Automatique (GIPSA-lab - CNRS/Grenoble INP/Université Grenoble Alpes), vise dans son ERC à fournir un cadre général pour la séparation de sources multimodales.

Le premier défi lancé par le projet ERC CHESS – Challenges in Extraction and Separation of Sources de Christian Jutten, est de fournir un cadre général pour la séparation de sources multimodales. Dans de nombreux domaines tels que l’imagerie cérébrale (biomédical) ou l’imagerie hyperspectrale (télédétection), en raison de la diversité des types de capteurs, l’enregistrement d’un même phénomène physique conduit à des ensembles de données très variées et hétérogènes, c’est ce que l’on appelle la multimodalité. Cette multimodalité a été étudiée dans le domaine des interfaces homme-machine ou sur les questions de fusion de données, mais elles n’ont jamais été étudiées au niveau du signal lui-même. Le deuxième défi porte sur l’extraction des seuls signaux utiles. Dans les données en grande dimension (par exemple, l’EEG ou l’IRM en imagerie cérébrale), la séparation exhaustive de toutes les sources n’est ni possible ni pertinente, le but étant d’extraire uniquement les sources dites « utiles » (à l’interprétation, à la décision). Le problème se pose également pour un petit nombre de capteurs, en particulier - et avec d’autres difficultés - s’il est inférieur au nombre de sources : il est à nouveau nécessaire et pertinent de se concentrer uniquement sur les signaux « utiles ». Le défi est donc d’élaborer un cadre générique pour extraire uniquement les signaux utiles, sur la base de signaux de référence ou d’informations a priori. Enfin, de nombreux systèmes sont par nature non linéaires : c’est par exemple le cas de capteurs chimiques ou des images hyperspectrales d’une scène 3D. A ce jour, peu de travaux existent sur la séparation de sources dans de tels contextes non linéaires. Le troisième défi est d’élargir les méthodes de séparation de sources à ces mélanges non linéaires. La validation et la modélisation pertinente de ces méthodologies sera réalisée sur des signaux réels issus notamment du génie biomédical (interface cerveau-ordinateur, EEG, IRMf), du génie chimique, analyse de scène audio-visuelle et de l’imagerie hyperspectrale.

Biographie

Docteur-Ingénieur de l’INPG puis docteur ès Sciences physiques, Christian Jutten est enseignant-chercheur à l’Université Joseph Fourier depuis 1989 où il enseigne aux étudiants ingénieur de l’école Polytech’. Il a été directeur du Laboratoire de Traitement d’Images et de Reconnaissance des Formes (35 personnes) de 1993 à 1997, puis directeur-adjoint du Laboratoire des Images et des Signaux (UMR CNRS, 100 personnes) de 1999 à 2006, et directeur-adjoint de GIPSA-lab (UMR CNRS, 300 personnes), de 2007 à 2010. Il est depuis septembre 2012 Directeur scientifique adjoint de l’Institut INS2i au CNRS, en charge du traitement du signal et des images. Christian Jutten est membre senior de l’Institut Universitaire de France depuis 2008 (pour 5 ans) ; il a reçu en 1991 le prix de l’European Association of Signal Processing (EURASIP) pour la meilleure publication dans le journal Signal Processing, en 1997, la médaille BLONDEL de la Société des Electriciens et des Electroniciens (SEE) pour ses contributions dans le domaine de la séparation aveugle de signaux, il a été nommé Fellow dans la promotion 2008 de la société internationale IEEE.

Contact

Christian Jutten
Professeur émérite à l'Université Grenoble Alpes, membre du GIPSA-lab