Image, Optimisation et Science des données

• Développement de méthodes d’optimisation robustes et rapides en grande dimension, applications en science des données
• Méthodes déterministes et stochastiques pour la résolution de problèmes inverses en traitement d’images comme le débruitage, la super-résolution, ou le recalage.
• Applications en médecine interventionnelle non-invasive

Probabilités et Statistiques

• Matrices aléatoires, probabilités non-commutatives, théorie des trafics
• Transport optimal, algorithmes stochastiques d’approximation numériques, application à l’analyse de données en grande dimension
• Probabilités et statistique sur des variétés, algorithmes stochastiques dans des variétés et application en signal-image
• Calcul stochastique, contrôle stochastique