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Voir l’agendaLa recherche en traitement d’images à l’EPITA
Dans les Pyrénées, des vidéos de surveillance du ciel enregistrent le passage des étoiles filantes. Mais comment les détecter en temps réel ? C’est l’une des questions que pose la recherche en traitement d’images à l’EPITA. Au Laboratoire de Recherche de l’EPITA (LRE), les enseignants-chercheurs y répondent en associant techniques d’analyse et intelligence artificielle. Des astres jusqu’à l’imagerie médicale ou aux cartes anciennes, découvrez leurs travaux.
Comprendre la recherche en traitement d’images avec les experts de l’EPITA
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À Paris, Lyon, Rennes, Strasbourg ou à Toulouse, venez rencontrer nos étudiantes et étudiants et échanger avec eux sur la vie étudiante à l’EPITA.
Les enjeux de la recherche en traitement d’images à l’EPITA
Des cartes centenaires aux cartes du ciel, les chercheurs du LRE travaillent sur des images de natures très différentes, à la recherche d’informations difficilement perceptibles pour l’œil humain. Leurs travaux portent sur les méthodes elles-mêmes, leur rapidité d’exécution et la fiabilité des résultats obtenus avec l’intelligence artificielle.
Concevoir des méthodes génériques et performantes
La morphologie mathématique et la topologie discrète occupent une place centrale dans les travaux de l’équipe. Elles permettent notamment d’étudier les formes présentes dans les images et les relations entre leurs éléments, comme la continuité d’une structure ou la présence de trous.
Les chercheurs y associent le calcul performant : ils travaillent sur la programmation parallèle, qui répartit les calculs pour les exécuter simultanément, et sur la programmation sur processeurs graphiques.
Cette double exigence se retrouve dans Pylène, la bibliothèque de traitement d’images développée par l’équipe . Elle se veut à la fois générique et performante : fournir des outils réutilisables pour développer différents algorithmes, tout en veillant à leur efficacité d’exécution.
Adapter l’analyse à chaque type d’image
Reconnaître un texte dans une archive et repérer une lésion sur une image médicale ne posent pas les mêmes difficultés. Les méthodes doivent tenir compte du contenu recherché et des caractéristiques des images.
Pour les documents, les travaux couvrent la dématérialisation, l’analyse de contenu et la reconnaissance du texte présent dans les images. En imagerie médicale, ils portent sur la détection de lésions pour différentes modalités d’acquisition. Dans les images spatiales, il s’agit de détecter et de classer les sources lumineuses selon leur nature physique.
L’équipe travaille également sur la robotique d’exploration et les nuages de points 3D, des ensembles de points qui représentent la géométrie d’un objet ou d’un environnement.
Améliorer la fiabilité des analyses en imagerie médicale
En imagerie médicale, l’intelligence artificielle, notamment l’apprentissage profond ou deep learning, se combine aux techniques traditionnelles de traitement d’images. Ces approches peuvent contribuer à la détection précoce de maladies et, dans certains cas, à la prédiction de leur évolution.
Pour les chercheurs de l’EPITA, l’enjeu est d’obtenir des résultats stables et fiables, mais aussi de faciliter leur utilisation par les médecins. La qualité d’une détection ou d’une prédiction doit ainsi être examinée au regard de la décision médicale qu’elle pourrait éclairer.
Les projets de recherche en traitement d’images de l’EPITA
Détecter des météores en temps réel ou dématérialiser des cartes anciennes : les projets de l’équipe partent de besoins précis. Ils sont menés avec des laboratoires partenaires, de l’astronomie à la santé en passant par les humanités numériques.
Météores : détecter les étoiles filantes en temps réel
Les étoiles filantes, aussi appelées météores, sont les phénomènes lumineux produits lorsque de petites particules se consument dans l’atmosphère terrestre. Certaines proviennent de poussières libérées par les comètes. Leur observation aide les astronomes à identifier les comètes d’origine et à préciser leurs orbites, notamment pour mieux évaluer les risques de collision avec la Terre. Elle contribue aussi à prévoir les pluies d’étoiles filantes et à évaluer les risques que les particules représentent pour les satellites.
Des enseignants-chercheurs de l’équipe utilisent le traitement d’images et l’intelligence artificielle pour détecter les météores en temps réel, à partir de vidéos de surveillance du ciel prises dans les Pyrénées.
Le projet est mené avec une équipe du Laboratoire Temps-Espace, anciennement Institut de mécanique céleste et de calcul des éphémérides, intégré à l’Observatoire de Paris / Université PSL.
Neuromed : intégrer des connaissances médicales aux réseaux de neurones
Des réseaux de neurones réalisent aujourd’hui des détections et des prédictions à partir d’images médicales. Le projet Neuromed cherche à les faire évoluer en ajoutant des connaissances médicales à l’intérieur même du réseau.
Les enseignants-chercheurs étudient comment intégrer ces connaissances pour guider les prédictions. L’ambition est de mieux relier les résultats produits par le modèle à un raisonnement médical, afin de faciliter leur interprétation et leur utilisation.
SoDuCo : croiser cartes anciennes et annuaires du XIXe siècle
Le projet SoDuCo porte sur la dématérialisation conjointe de cartes anciennes et d’annuaires du commerce du XIXe siècle. Il associe ainsi des documents cartographiques et textuels, dont il faut extraire et organiser les informations. Ces travaux relient l’analyse automatique de documents aux besoins de recherche en humanités numériques.
LEMONADE : analyser des séries d’images satellitaires
Le projet LEMONADE traite et analyse des séries temporelles d’images issues de la mission Sentinel-2. L’étude porte sur des images acquises à différentes dates : elle demande de considérer leur succession dans le temps, au-delà du contenu de chaque image prise isolément.
PERSEVERE : contribuer à une meilleure prise en charge de l’embolie pulmonaire
Soutenu par l’Agence nationale de la recherche (ANR), le projet PERSEVERE vise à améliorer la prise en charge des patients souffrant d’embolie pulmonaire. Il est mené avec le Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé (CREATIS), à l’INSA Lyon, et inscrit l’analyse d’images dans une problématique médicale précise.
Des collaborations entre informatique, santé et sciences de l’observation
Ces travaux s’inscrivent dans un réseau de collaborations qui comprend aussi le Laboratoire d’Informatique de Sorbonne Université et le Centre de Morphologie Mathématique de MINES Paris. L’équipe travaille également avec le Laboratoire d’Informatique Gaspard Monge, à l’Université Gustave Eiffel, et le Laboratoire en Sciences et Technologies de l’Information Géographique, à l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN).
Découvrir l’équipe Traitement d’Images et Reconnaissance des Forums du LREComment la recherche en traitement d’images nourrit-elle la formation à l’EPITA ?
Détecter, reconnaître, prédire : les questions étudiées au laboratoire donnent des applications concrètes aux enseignements de l’école. Chaque cursus les aborde selon son niveau et ses objectifs, de l’acquisition des fondamentaux à l’approfondissement des méthodes et à l’analyse de leurs usages.
En cycle ingénieur, explorer les différentes dimensions de l’image
Les majeures du cycle ingénieur permettent d’aborder l’image sous plusieurs angles : traitement, analyse, synthèse ou vision par ordinateur. Elles relient les méthodes mathématiques à la conception de systèmes capables de reconnaître ce qu’une image contient.
Pour les étudiantes et étudiants attirés par la recherche, appliquer une méthode ne suffit pas. Il faut aussi se demander si ses résultats sont stables et fiables, et à quelle vitesse elle s’exécute. Ce questionnement donne du sens aux connaissances en mathématiques et en programmation mobilisées dans les projets.
En Bachelor, découvrir ce qu’une image peut révéler
Les Bachelors de l’EPITA donnent les fondamentaux de l’informatique et, pour certains, de l’intelligence artificielle. Le traitement d’images en offre une illustration concrète. Classer les sources lumineuses d’une image spatiale ou reconnaître le contenu d’un document : ces travaux montrent à quoi servent un algorithme et les données qui l’alimentent.
En MSc, interroger la fiabilité de l’analyse d’images
Les MSc de l’EPITA approfondissent notamment l’intelligence artificielle et la science des données. En imagerie médicale, la recherche du laboratoire pose une question qui dépasse la technique : un résultat peut-il guider une décision ?
Les travaux des enseignants-chercheurs sur la stabilité des prédictions et leur utilisation par les médecins donnent une perspective concrète à l’évaluation des modèles. Ils invitent à examiner à la fois les performances d’une méthode et les conditions dans lesquelles ses résultats peuvent être exploités.
En formation continue, suivre les avancées du traitement d’images
Les avancées des systèmes de reconnaissance ont ouvert de nouvelles perspectives, du médical à l’analyse automatique de documents. EPITA Executive Education accompagne les ingénieurs, les cadres et les dirigeants face aux technologies numériques de rupture.
Ses formations, proposées en interentreprises, en intra-entreprise ou sur mesure, s’appuient sur l’expertise des enseignants-chercheurs de l’école pour aider les professionnels à comprendre ces évolutions et leurs applications.
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