Dans cette présentation, je présenterai différents aspects qui limitent la résolution en microscopie électronique et à fluorescence. Après avoir défini ces problèmes dans un formalisme de problème inverse, j'introduirai différents outils qui nous ont permis d'atténuer certaines limitations, et je discuterais différentes pistes de recherche possibles pour prendre en compte les limitations restantes. J'utiliserais des outils de machine learning (e.g. réseau de neurones implicites, deep image prior, dérivation automatique) pour résoudre des problèmes inverses en microscopie.