Création d’un centre de recherche pour l’avenir des images et des données: interview d’Étienne Decencière, Directeur du nouveau Centre de Statistique et Images (STIM)

Un projet scientifique historique et structurant

STIM s’inscrit dans l’histoire scientifique de l’École, initiée dès les années 50 par Georges Matheron et Jean Serra, fondateurs de la géostatistique et de la morphologie mathématique à Mines Paris-PSL, deux disciplines qui, bien que distinctes, partageaient une même passion pour l’analyse des données spatiales. Pendant des décennies, ces deux communautés ont évolué côte à côte, parfois en collaboration. Aujourd’hui, la convergence des approches, accélérée par l’essor de l’IA, rend la fusion du Centre de Morphologie Mathématique (CMM) et de l’équipe de géostatistique du Centre de Géosciences naturelle et nécessaire pour permettre à Mines Paris – PSL de rester compétitifs et d’innover dans un domaine en pleine évolution.

Le centre STIM sera composé de 13 enseignants-chercheurs 1 personne pour l’administration et 40 doctorants (la moitié sont co-dirigés avec d’autres centres de l’École), pour développer une recherche méthodologique de haut niveau, combinant : intelligence artificielle, géostatistique, morphologie mathématique et modélisation probabiliste et physique.

L’IA y est abordée comme un outil, intégré à des modèles informés par la connaissance, avec une attention particulière portée à l’interprétabilité, à l’estimation des incertitudes et à la sobriété des méthodes. La force du centre réside dans sa capacité à combiner l’IA avec ses savoir-faire historiques dans un approche hybride.

STIM marque une nouvelle étape pour l’École : celle d’une recherche plus visible, plus collaborative et résolument tournée vers les grands défis de l’intelligence artificielle et de la modélisation des données. Pensé comme un centre ouvert et connecté, STIM a aussi l’ambition de renforcer ses liens avec le monde socio- économique : travailler aux côtés des entreprises, développer des partenariats durables et faire rayonner l’expertise de Mines Paris – PSL. Cette dynamique n’efface pas les collaborations historiques : les équipes continueront à travailler étroitement avec le Centre de Géoscience, considéré comme un allié essentiel dans cette nouvelle organisation.

Étienne Decencière, Directeur du nouveau centre STIM.

STIM a été créé pour poursuivre et renforcer le rôle de Mines Paris – PSL à la pointe des recherches en intelligence artificielle et transformations numériques, appliquées aux grands défis scientifiques et technologiques du continuum décarbonation – ressources – matériaux.

Paolo Stringari, Directeur de Recherche de Mines Paris – PSL

Un centre ouvert et partenarial

STIM est conçu comme un centre ouvert, connecté est fondé sur les partenariats ; grâce aux collaborations existantes au sein de l’École, mais également aux liens avec le monde socio-économique. Le centre s’appuie sur des partenariats industriels solides, notamment dans les domaines des géosciences, des matériaux, de l’environnement, du biomédical et de la vision industrielle. Plusieurs projets structurants sont en cours, dont le consortium PRIOR sur l’IA générative pour le sous-sol, les travaux de la chaire « Outiller les entreprises grâce à l’IA pour les enjeux de biodiversité » en collaboration avec l’ISIGE et le Centre de Géosciences et le renouvellement de la chaire Géolearning

Un volet enseignement cohérent

STIM souhaite jouer un rôle central dans l’offre de formation de Mines Paris – PSL, pour une organisation réfléchie des options en lien avec l’IA, et un travail pour rendre les parcours plus lisibles pour les élèves ingénieurs et des formations spécialisées en lien avec la Direction de l’enseignement. Le Centre portera entièrement l’option Géostatisque et probabilités appliquées remodelée et sera co-responsable des options MAREVA, IDSC et Géosciences. Il sera également impliqué dans l’élaborations des enseignements du tronc commun (probabilités, traitement du signal, calcul intégral, calcul différentiel, science des données) mais également de plusieurs enseignements spécialisés (Geostatistics, Physics and Mechanics of Random Media, Deep Learning for Image Analysis, Extreme Values Statistics, Machine learning for physics and engineering, Analyse d’images : de la théorie à la pratique, Problèmes inverses).

Pour comprendre les origines, les ambitions et les perspectives de ce projet, rencontre avec Étienne Decencière, Directeur du Centre de Morphologie Mathématique et l’un des principaux artisans de cette fusion

L’histoire de cette fusion remonte en réalité à bien plus loin qu’on ne le pense. Dans les années 1960, Georges Matheron et Jean Serra ont posé les bases de la géostatistique et de la morphologie mathématique, deux disciplines qui, bien que distinctes, partageaient une même passion pour l’analyse des données spatiales. Pendant des décennies, ces deux communautés ont évolué côte à côte, parfois en collaboration, souvent en parallèle. Pourtant, avec l’émergence de l’intelligence artificielle, quelque chose a changé.

Les deux équipes ont adopté l’IA avec enthousiasme et succès. Nous nous sommes rendu compte que nos méthodes convergeaient : que ce soit pour analyser des images, générer des modèles du sous-sol, modéliser des matériaux ou étudier des phénomènes environnementaux, nous utilisions des approches de plus en plus similaires. L’idée de fusionner nos forces est née de ce constat. Nicolas DESASSIS, Responsable de l’équipe de Géostatistique, a été le premier à la formaliser, en proposant de créer un centre unique qui regrouperait nos expertises. Très vite, il est devenu clair que cette fusion n’était pas seulement une opportunité, mais une nécessité pour rester compétitifs et innover dans un domaine en pleine évolution.

Ce qui a convaincu les équipes, c’est la perspective de créer quelque chose de plus grand que la somme de nos parties. Nous avions déjà une culture scientifique commune, des outils partagés, et une volonté de gagner en autonomie et en visibilité. Paolo Stringari a joué un rôle clé en nous lançant un défi : « Bâtissez un projet scientifique commun qui vous rassemble. » Nous l’avons relevé, et après des échanges riches et constructifs, la fusion a été validée à l’unanimité. Aujourd’hui, nous sommes prêts à écrire une nouvelle page de notre histoire, ensemble.

Quand nous disons que STIM est « au cœur de l’IA », cela ne signifie pas que nous nous y limitons. Bien au contraire. Pour nous, l’IA est un outil puissant, mais elle ne doit pas éclipser les méthodes que nous avons développées depuis des décennies en géostatistique et en morphologie mathématique. Une de nos forces réside dans notre capacité à combiner l’IA avec nos savoir-faire historiques, que ce soit pour générer des données, analyser des incertitudes ou résoudre des problèmes complexes.

Notre approche est profondément hybride. Nous ne renonçons pas à nos racines : nous les enrichissons avec les outils contemporains. Par exemple, nous travaillons sur des modèles génératifs qui intègrent des connaissances physiques ou géométriques, ce qui les rend plus robustes et plus explicables. Nous abordons aussi des enjeux cruciaux comme la sobriété énergétique des algorithmes ou leur interprétabilité, des questions souvent négligées dans un domaine où la performance prime sur tout le reste.

Un bon exemple de cette philosophie est le projet de consortium PRIOR mené par Hervé CHAURIS, qui combine approches physiques et IA pour générer des images du sous-sol et estimer les incertitudes associées. Nous développons également avec l’ISIGE et le Centre de Géosciences une chaire de mécénat dédiée au développement d’outils pour permettre aux entreprises d’évaluer leur impact sur la biodiversité, un sujet où nos approches multidisciplinaires peuvent apporter une réelle valeur ajoutée. Notre objectif est d’avoir un double impact : renforcer notre crédibilité académique en publiant dans les meilleures revues et en participants aux conférences les plus attractives, tout en répondant aux besoins concrets de nos partenaires industriels.

Le Centre de statistique et images poursuivra ses collaborations structurantes avec le Centre de Géosciences et le Centre des Matériaux, et plus largement cherchera à renforcer les collaborations existantes au sein de l’école et à en nouer de nouvelles.

L’intelligence artificielle occupe aujourd’hui une place importante à Mines Paris – PSL, que ce soit dans le cycle Ingénieur civil ou dans d’autres formations. Nous sommes co-responsables de plusieurs options en lien avec l’IA, et cette fusion est aussi l’occasion de réfléchir à leur organisation. Notre objectif est de rendre ces parcours plus lisibles et plus cohérents pour les élèves. Nous travaillons donc à une réorganisation des options, avec une proposition en cours auprès de la Direction de l’enseignement.

Nos partenariats sont l’un des piliers de STIM. Nous capitalisons sur la complémentarité de nos réseaux pour élargir notre champ d’action. Nos partenaires historiques, comme Thales, sont déjà très engagés dans cette aventure. Nous avons par exemple co-organisé avec eux un workshop sur le Geometry-Informed Deep Learning, qui a rencontré un vif succès.

La chaire sur la biodiversité, que nous sommes en train de monter, est un autre exemple de cette dynamique. Elle nous permet de nouer de nouveaux contacts et d’aborder des enjeux sociétaux majeurs, comme l’impact des activités humaines sur les écosystèmes.

Notre stratégie est simple : communiquer davantage sur ce que nous faisons. Nous sommes déjà plus visibles sur des plateformes comme LinkedIn, et nous recevons de plus en plus de candidatures spontanées pour des thèses. Cette visibilité attire les talents, et les talents attirent les projets. C’est un cercle vertueux que nous voulons amplifier dans les années à venir.