Florent Bouchard, calculs et activité cérébrale
Florent Bouchard a rejoint le Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S - CNRS/CentraleSupélec/Université Paris-Saclay) en 2020 en tant que chargé de recherche CNRS.
Quel est votre domaine de recherche ?
Florent Bouchard : Mon domaine de recherche est le traitement du signal statistique. Je développe des méthodes d’apprentissage et d’analyse de données qui reposent sur les statistiques robustes et la géométrie différentielle (en particulier la géométrie riemannienne). Côté applications, je m’intéresse à l’activité cérébrale au travers de l’analyse de signaux électroencéphalographiques et à la télédétection.
Qu’avez-vous fait avant d’entrer au CNRS ? Pourquoi avoir choisi le CNRS ?
F. B. : J’ai un diplôme d’ingénieur en imagerie biomédicale de Phelma, Grenoble INP. J’ai ensuite poursuivi en thèse au sein du laboratoire Grenoble Image, Parole, Signal, Automatique (GIPSA-lab - CNRS/Université Grenoble Alpes) à Grenoble avec Marco Congedo et Jérôme Malick. Enfin, j’ai fait deux ans de post-doctorat au LISTIC à Annecy avec Guillaume Ginolhac, au cours duquel j’ai effectué un séjour à l’Université de Melbourne avec Jonathan Manton.
Mon choix s’est porté sur le CNRS pour plusieurs raisons. Tout d’abord, du fait de mon attrait pour la recherche et les défis qui y sont associés, d’une part au niveau technique mais également en terme de créativité pour trouver des solutions innovantes. L’autre point qui me tient à cœur est le caractère public : que mes recherches soient accessibles et avoir le sentiment de travailler pour le bien commun plutôt que pour des intérêts privés.
Qu’est-ce qui vous a amené à faire de l’informatique et/ou des sciences du numérique ?
F. B. : Au fil de mes études, je me suis dirigé naturellement vers les sciences du numérique. J’ai toujours beaucoup aimé les mathématiques et je me suis par conséquent orienté vers des études scientifiques. Cependant, je ne voulais pas me limiter à des outils théoriques sans portée applicative concrète. Me tourner vers les sciences du numérique m’a donc permis de combiner des calculs et développements théoriques poussés avec des applications ancrées dans le réel et potentiellement bénéfiques pour la société.