Interpréter les images grâce à la modélisation des relations spatiales

Isabelle Bloch développe des méthodes d’intelligence artificielle symbolique et hybride appliquées à l’interprétation d’images. Après son diplôme de l’École des Mines de Paris, la chercheuse obtient un doctorat de l’École nationale supérieure des télécommunications (désormais Télécom Paris) où elle mène des recherches atypiques pendant plusieurs années. « Dès le début de ma carrière, j’ai été fortement encouragée, par mes encadrants puis la direction de mon laboratoire, à explorer des sentiers qui n’étaient pas du tout tracés, ce qui a été très inspirant », témoigne Isabelle Bloch, désormais professeure à Sorbonne Université.

La chercheuse a arpenté ces nouveaux sentiers armée d’un arsenal d’outils, dont la morphologie mathématique, la théorie des ensembles flous, la logique ou encore la fusion d’informations. Son objectif : représenter mathématiquement des relations spatiales entre des objets. Qu’est-ce que cela signifie qu’un élément d’une image est à droite ou à gauche d’un autre, par exemple ? Mais surtout, comment modéliser cette information ? Par la suite, la chercheuse a appliqué ses méthodes pour aider à l’interprétation d’images notamment dans le domaine médical.

Au départ, un constat : les neuro-atomistes utilisent des relations spatiales pour différencier des structures cérébrales de formes ou d’apparences similaires. « Il existe une variabilité naturelle entre les individus quant aux formes des structures du cerveau. Celles-ci peuvent aussi être modifiées par une pathologie comme des tumeurs, explique la chercheuse. Nos méthodes, axées sur les relations spatiales, sont robustes à ces variations et donc plus généralisables et applicables. En effet, si une structure est située à droite d’une autre, cela reste vrai même si sa forme change ». Ces algorithmes, qui sont explicables, aident ainsi les médecins dans leur analyse d’images à des fins de diagnostic ou de suivi de patients.

Dans un tout autre registre, Isabelle Bloch collabore avec des historiens sur des photographies de sceaux byzantins. L’idée : utiliser des méthodes d’intelligence artificielle pour aider à la reconnaissance des objets représentés sur les sceaux, et in fine, identifier leurs utilisateurs. Par ailleurs, la chercheuse ne fait pas qu’arpenter des chemins peu tracés, elle en crée aussi de nouveaux ! Au travers de deux thèses co-encadrées avec des chercheurs de l'Institut de recherche et coordination acoustique/musique (Ircam), Isabelle Bloch a transposé des outils provenant de l’image à la musique. Par exemple : reconnaître l’attaque dans un son, le bruit ou des motifs qui se répètent.

Malgré un emploi du temps bien chargé, Isabelle Bloch a également à cœur de partager sa passion à travers des actions de vulgarisation. « Avec l’association MATh.en.JEANS, je rends visite à des collégiens plusieurs fois par an pour échanger autour des mathématiques et de leur utilisation dans la recherche », décrit-elle.

Pour l’ensemble de son parcours, Isabelle Bloch vient d’être récompensée par la Médaille des sciences mécaniques et informatiques décernée par l’Académie des sciences. Elle confie : « J’ai été agréablement surprise. C’est une récompense qui honore les nombreuses collaborations qui ont animé mes recherches ».