Barbara Pascal, problèmes inverses en traitement du signal et des images

Quel est votre domaine de recherche ?

Barbara Pascal : Je travaille en traitement du signal et des images. Au croisement de la physique, des mathématiques et de l’informatique, cette discipline vise à extraire le plus fidèlement et efficacement possible l’information présente dans une mesure, que celle-ci soit un signal audio, un enregistrement sismique, la vidéo d’une expérience physique ou encore une image médicale. Pour cela, je m’appuie sur les outils de la modélisation mathématique, de l’optimisation, des statistiques et de l’algorithmique pour des tâches variées, allant de réduction du bruit de mesure, à la reconstruction, par exemple à partir d’observations partielles, en passant par l’estimation de paramètres géométriques, physiques ou encore biologiques.

Mes recherches se concentrent sur les problèmes inverses, qui interviennent dans de nombreux domaines, de l’imagerie médicale à l’astrophysique, et dont la résolution consiste, à partir d’une observation indirecte, déformée, bruitée, à estimer, le mieux possible, une quantité d’intérêt : ce peut être aussi bien l’extraction du coefficient de reproduction d’une épidémie à partir des nombres d’infections que la détection et la localisation de textures indiquant un risque de cancer dans une mammographie.

Qu’avez-vous fait avant d’entrer au CNRS ? Pourquoi avoir choisi le CNRS ?

B. P. : J’ai étudié à l’ENS de Lyon : avant tout, au département de sciences de la matière, pour mon master, mais aussi à l’unité de mathématiques, où j’ai préparé l’agrégation. Je me suis ensuite engagée dans une thèse en traitement d’images pour la segmentation de textures fractales sous la supervision de Patrice Abry, directeur de recherche CNRS, et Nelly Pustelnik, chargée de recherche CNRS, tous deux dans l’équipe SiSyPhe du Laboratoire de Physique de l’ENS Lyon.

Souhaitant élargir mes connaissances disciplinaires, j’ai rejoint le projet ERC Blackjack porté par Rémi Bardenet, chargé de recherche CNRS au Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL - CNRS/Centrale Lille/Université de Lille), où j’ai travaillé à établir des liens entre traitement du signal et statistiques spatiales.

Qu’ils soient enseignants, encadrants, ou simples collègues, les chercheurs du CNRS que j’ai côtoyés ont toujours montré une grande ouverture d’esprit, une liberté dans leur travail et leur pensée, et une forte créativité qui ont motivé mon désir de rejoindre cette institution pluridisciplinaire alliant recherche fondamentale et appliquée.

Qu’est-ce qui vous a amené à faire de l’informatique et/ou des sciences du numérique ?

B. P. : Durant mon Master, le cours de traitement du signal et des images, liant la rigueur de la théorie mathématique et l’exigence d’efficacité de l’algorithmique pour des applications concrètes m’a beaucoup stimulée et a éveillé mon intérêt pour les sciences du numérique. J’ai découvert le vaste champ de l’optimisation numérique en préparant l’agrégation de mathématiques, spécialisée en calcul scientifique.

L’algorithmique liée à l’optimisation, très riche, m’a passionnée, d’autant qu’elle permet son utilisation pour des applications nombreuses et très variées, depuis les sciences fondamentales jusqu’aux défis soulevés par les technologies biomédicales.

Par ma formation de physicienne, ma démarche de recherche est foncièrement empirique. Si l’exercice de formalisation mathématique est extrêmement épanouissant intellectuellement, l’informatique et les sciences du numérique sont le coeur vibrant de ma démarche de recherche. En aval, l’expérimentation numérique nourrit la créativité, en faisant émerger des défis inédits. En amont, elle permet de se confronter au monde réel et aux usages, dont les contraintes et les exigences forment un cadre rigoureux autant qu’un puissant moteur.