Julian Tachella, entre problèmes inverses et apprentissage automatique

Quel est votre domaine de recherche ?

Julian Tachella : Ma recherche se situe à l'intersection des problèmes inverses et de l'apprentissage automatique. J'étudie de nouvelles façons de reconstruire des images à partir d'informations incomplètes et bruyantes. En particulier, j’étudie et propose des algorithmes (réseaux neuronaux profonds) qui peuvent apprendre à reconstruire des images à partir d'exemples.

Je m'intéresse aux applications de computational imaging, telles que la technologie d'imagerie en profondeur (single-photon lidar), l'imagerie sans visibilité directe (non-line-of-sight imaging) et l'imagerie médicale (tomodensitométrie et imagerie par résonance magnétique).

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

J. T. : J'ai fait mes études d'ingénieur en électronique en Argentine et après j’ai fait un doctorat en Europe, entre Édimbourg en Écosse et Toulouse en France. Après avoir effectué un postdoc à Édimbourg, j'ai décidé de postuler pour un poste de chercheur au CNRS. Parmi toutes les institutions de recherche en Europe, j'ai choisi le CNRS car il me permettait de consacrer 100%  de mon temps à la recherche. Ce poste me donne un bon point de départ pour postuler pour des subventions de recherche nationales et européennes et constituer ma propre équipe de recherche.

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

J. T. : J'aime les mathématiques et l’informatique depuis mon enfance, et je suis toujours intéressé pour comprendre comment les choses fonctionnent. J'aime résoudre des énigmes et j'ai participé à de nombreuses olympiades de mathématique depuis l'école primaire. J’ai découvert mon intérêt pour la programmation à l'Université. Je trouve que les ordinateurs offrent une excellente interface entre les idées mathématiques et les solutions du monde réel.