Paul-Gauthier Noé et l'apprentissage statistique
Paul-Gauthier Noé a rejoint en 2025 le Laboratoire d'informatique et systèmes (LIS - CNRS/Aix-Marseille Université) en tant que chargé de recherche CNRS.
Quel est votre domaine de recherche ?
Paul-Gauthier Noé : Je suis chercheur en informatique. Je travaille en particulier sur l'apprentissage statistique avec des applications en traitement automatique de la parole. Actuellement, mon sujet de recherche préféré est la calibration des prédictions probabilistes et des fonctions de vraisemblance, nécessaire pour une représentation fiable de l'information contenue dans des données.
Qu’avez-vous fait avant d’entrer au CNRS ? Pourquoi avoir choisi le CNRS ?
P-G.N. : Après des études d'ingénieur en traitement du signal, j'ai fait une thèse au Laboratoire informatique d'Avignon sur la conversion de voix pour le respect de la vie privée. J'ai pu aborder des questions autour de l'inférence bayésienne et de la calibration qui m'ont particulièrement motivé. J'ai ensuite fait un court postdoc à INRIA Grenoble dans une équipe de statistique avant de rejoindre le CNRS au sein de l'équipe d'apprentissage statistique du LIS à Marseille. La liberté d'explorer des thématiques parfois à la marge de mon domaine initial de recherche (le traitement de la parole) m'a beaucoup animé. C'est cette liberté académique que je souhaite garder, d'où le CNRS.
Qu’est-ce que qui vous a amené à faire des sciences informatiques ?
P-G.N. : C'est plutôt simple et linéaire. J'adore la musique. En prépa j'ai appris comment l'électronique permet de faire du traitement du signal, donc du son. J'ai ensuite étudié le traitement du signal et donc naturellement le traitement numérique du signal. Puis je suis parti étudier à KTH en Suède où j'ai pris beaucoup de cours dans le département de recherche sur la parole, la musique et l'écoute. C'est à ce moment que j'ai commencé à vouloir faire de la recherche scientifique. Toujours intéressé par le son, je me suis finalement tourné vers la parole. Puis j'ai pris de plus en plus de plaisir à m'intéresser à des questions plus générales sur l'apprentissage statistique, la théorie de l'information... Pas vraiment de déclic, juste une évolution linéaire au cours de mes études, en partant de mon intérêt pour la musique et l'électronique pour arriver aux sciences de l'information de manière plus générale.