Clémence Prévost, récompensée pour ses travaux en traitement de l’image
Une image dégradée (de faible qualité visuelle comparativement à une image de référence « idéale ») peut être améliorée a posteriori par des algorithmes de traitement de l’image comme ceux développés par Clémence Prévost, maîtresse de conférences à l’Université de Lille et membre du Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (CRIStAL - CNRS/Centrale Lille/Université de Lille) qui vient d’être récompensée par le Prix Jeunes Talents France 2023 L’Oréal-UNESCO pour les Femmes et la Science pour l’application de ses méthodes aux images médicales pour améliorer la prise en charge des patients.
Nous sommes tellement bombardés d’images qu’on en oublierait presque de les regarder. Dans cette nuée d’illustrations, deux types savent néanmoins capter notre attention : les plus belles et les plus mauvaises. Des clichés de basse qualité sont-ils pour autant irrécupérables ? Clémence Prévost, maîtresse de conférences à l’Université de Lille, membre du CRIStAL, vous répondra que non ! En effet, elle développe des algorithmes visant à améliorer la résolution d’images d’intérêt scientifique (satellites, médicales notamment) de différentes natures.
Après une école d’ingénieurs, un Master 2 et quelques hésitations, Clémence Prévost trouve sa voie grâce à des stages de recherche et un encadrement bienveillant. Elle réalise ainsi une thèse en traitement de l’image appliqué aux observations satellites à l’Université de Lorraine. « Je suis assez touche-à-tout et plein de choses m’intéressent. La pluridisciplinarité de ce domaine à la frontière entre physique, mathématiques et informatique a été et reste un bon moyen d’assouvir ma curiosité », confie-t-elle. Son objectif : mettre en équation un phénomène observé et lui trouver une solution unique.
Pour cela, ses recherches exploitent le principe des problèmes inverses consistant à trouver des informations cachées dans les images. Clémence Prévost a ainsi mis au point une méthode basée sur deux piliers : la fusion d’images - qui utilise plusieurs observations d’un même phénomène – et le recours à l’algèbre tensorielle. « Les tenseurs sont des outils mathématiques qui modélisent des objets en 3, 4 ou 5 dimensions et permettent souvent d’obtenir des solutions uniques. Grâce à cette approche, j’arrive aussi à reconstruire plusieurs millions de pixels en un dixième de seconde pour des observations satellites », décrit Clémence Prévost. Son approche lui permet également d’extraire plusieurs informations cachées simultanément. À partir d’un seul algorithme et d’un unique jeu d’observations d’une même scène, ses outils améliorent la résolution d’images tout en extrayant des composants d’intérêt comme la répartition de l’eau sur un cliché pris du ciel.
Depuis 2021, Clémence Prévost effectue ses recherches au sein du laboratoire CRIStAL où elle applique cette même approche à des données d’imagerie cérébrale. L’IRM est un examen long et coûteux pour lequel le patient doit rester immobile. Or, des mouvements naturels comme la respiration peuvent perturber la qualité des résultats. « L’idée est d’améliorer le confort des patients et d’accepter la captation d’images dégradées que mes méthodes viendront reconstruire et améliorer en aval », décrit Clémence Prévost.
Ces derniers travaux lui valent le Prix des Jeunes Talents France 2023 pour les Femmes et la Science de la fondation L’Oréal et de l’UNESCO. « C’est une belle reconnaissance et un honneur, car j’ai pendant longtemps douté de ma légitimité à participer à ce prix », témoigne-t-elle. Par la suite, Clémence Prévost a déjà deux nouvelles applications en tête. Elle souhaite adapter ses algorithmes à la microscopie en fluorescence pour évaluer la résistance du grain de blé au changement climatique. Et avec tout autant d’entrain et de curiosité, elle veut s’attaquer à l’analyse de la dégradation des pigments d’œuvres d’art au cours du temps.