Équipe Image Optimisation et Probabilités
Les activités de recherche de l’équipe IOP privilégient la combinaison de plusieurs branches des mathématiques appliquées en modélisation pour la science des données. Elles portent sur l’utilisation des mathématiques pour l’étude de problèmes issus du traitement de l’image, de l’optimisation, des probabilités et des statistiques.
Responsable : Bernard Bercu
Informations complémentaires
Thématiques de Recherche
Image, Optimisation et Science des données
- Développement de méthodes d’optimisation robustes et rapides en grande dimension, applications en science des données
- Méthodes déterministes et stochastiques pour la résolution de problèmes inverses en traitement d’images comme le débruitage, la super-résolution, ou le recalage.
- Applications en médecine interventionnelle non-invasive
Probabilités et Statistiques
- Matrices aléatoires, probabilités non-commutatives, théorie des trafics
- Transport optimal, algorithmes stochastiques d’approximation numériques, application à l’analyse de données en grande dimension
- Probabilités et statistique sur des variétés, algorithmes stochastiques dans des variétés et application en signal-image
- Calcul stochastique, contrôle stochastique
Seminaires réguliers
Le séminaire de Probabilités et Statistique (responsables : Luis Fredes et Camille Male) en commun avec l’équipe Optimal, le Labri, l’IMS et le laboratoire BPH, le jeudi à 11h15 en salle de conférences ou en délocalisé.
Le séminaire IA (responsable : Yann Traonmilin) un jeudi par mois à 11h15 en salle de conférences.
- équipe MONC - Mathematical modeling for oncology, responsable : Nicolas Papadakis
Groupement d’intérêt scientifique
- ALBATROS : Alliance d’universités Bordelaises et des équipes de recherche de Thales pour l’avionique
Réseaux thématiques
- MAIAGES : Mathématiques de l’imagerie, apprentissage et géométrie stochastique
- MEGA : Matrices et graphes aléatoires
Projets ANR
- HOLIBRAIN : Analyse holistique de l’anatomie cérébrale
- MASDOL : Mathématiques de l’optimisation déterministe et stochastique liées à l’apprentissage profond
- ReLISCoP : Apprentissage par renforcement pour les problèmes de contrôle stochastique par impulsion
- SOS2ID : Schémas d’optimisation stochastique, dynamiques inertielles et en dimension infinie
- DySLoS : Dynamique en temps long de systèmes stochastiques
- CONVIVIALITY : Convergence et interactions via Analyse et Probabilités
Programmes et équipements prioritaires de recherche
Prochains Séminaires
(Maths-IA) Training Neural Networks at Any Scale with Scion
Séminaire Images Optimisation et Probabilités
Date : jeudi 11 juin 2026 – 11:15
Orateur : Antonio Silveti-Falls ( CentraleSupélec)
Lieu : Salle de conférences
Seminaire Alexis
Séminaire Images Optimisation et Probabilités
Date : jeudi 18 juin 2026 – 11:15
Orateur : Alexis Imbert (U-Bordeaux)
Lieu : TBA
Seminaire Kaplan
Séminaire Images Optimisation et Probabilités
Date : jeudi 25 juin 2026 – 11:15
Orateur : Kaplan Desbouis (Université de Bordeaux)
Lieu : TBA
Séminaires réguliers
Membres de l'équipe
Personnels Chercheurs, Enseignants-Chercheurs, Émérites
Doctorant·e·s, Post-Doctorant·e·s et ATER
Personnels d'appui à la recherche
Équipes projets INRIA associées
Laboratoires Communs
Projets institutionnels et contrats industriels
