Luca Calatroni (I3S), permet à UCA de rejoindre officiellement le projet H2020 RISE NoMADS !

Dès son arrivée au laboratoire I3S, Luca Calatroni qui a bénéficié d’une attribution de fonds de l’académie « Systèmes Complexes » pour ses activités de recherche, s’associe au projet européen H2020 RISE NoMADS. Ce projet vise à soutenir la création d’un réseau pluridisciplinaire de chercheurs en analyse mathématique, en optimisation, imagerie biomédicale et analyse des grandes données. L’objectif est de combler les lacunes actuelles entre la théorie et les applications des méthodes « Non locales ». Ce projet a reçu un financement global de plus d’un million d’euros de la part du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne.

À partir d’Octobre 2019, Luca Calatroni rejoint l’équipe Morphème au sein du Laboratoire d'Informatique, Signaux et Systèmes (I3S) en tant que Chargé de Recherche du CNRS. Morphème est un projet commun de l'INRIA, du CNRS et d’Université Côte d’Azur. Cette équipe pluridisciplinaire est spécialisée dans le traitement de l’image à l'interface entre la science informatique et la biologie.

En tant que nouveau arrivant à UCA, Luca Calatroni a bénéficié du Dispositif d’Environnement de Postes (DEP) de l’académie « Systèmes Complexes ».Cette campagne visait à soutenir des actions de recrutement au sein de laboratoires en lien avec les thèmes de l’académie sur des postes permanents.Avant d’être chercheur permanent au laboratoire I3S, Luca Calatroni a obtenu deux bourses post doctorales : la première financée par le projet européen FP7 Nano2fun Marie-Curie en 2015, et la deuxième financée par la Fondation Jacques Hadamard en 2017 pour le post-doc d’excellence Lecteur Hadamard au CMAP (École Polytechnique).

Il nous relate brièvement son parcours :

« J’ai suivi une formation en mathématiques appliquée à l’Université de Pavie en Italie. En 2015, j’ai effectué ma thèse sur le traitement mathématique des images, au Cambridge Centre for Analysis du Département de Mathématiques Appliquées et de Physique Théorique (DAMTP) sous la supervision de Carola-Bibiane Schönlieb».
« Les années suivantes, mon travail s’est axé sur l’application de modelés mathématiques pour le traitement d’images et la vision pour leur application dans différentes disciplines. Par exemple, je me suis occupé récemment de la restauration d’images numériques du patrimoine. L’objectif était de reconstituer digitalement des images altérées provenant de peintures ou de manuscrits originaux enluminés endommagés. »
 

Une image numérique est composée d’unités élémentaires, appelées pixels, qui représentent chacun une portion de l’image.

Une image est ainsi définie par le nombre de pixels qui la compose en largeur et en hauteur (qui peut varier presque à l’infini), et par l’étendue des teintes de gris ou des couleurs que peut prendre chaque pixel (on parle de dynamique de l’image) :

Image d'une restauration digitale d’un manuscrit enluminé conservé au musée Fitzwilliam de Cambridge (RU) ©Fitzwilliam Museum, Cambridge, UK

" La restauration de ces images digitales repose sur des méthodes de calculs assez récentes appelées « non-locales. L’idée à la base de ces méthodes est mettre en relation chaque pixel dans une image avec tous les autres pixels dans l’image. La particularité de cet outil de calcul est de mettre en lien tous les pixels et pas seulement ceux qui se trouvent à proximité des uns des autres. Le but est d’arriver à comprendre les analogies en termes de caractéristiques communes entre le pixel considéré et tous les autres."

Ce procédé permet ainsi de traiter des images sur lesquelles des zones d’informations (des pixels) sont manquantes en utilisant toutes les informations disponibles.

Si on prend l’exemple de l’image d’une fresque abîmée par l’effet du temps, à certains endroits des couleurs et des formes ne sont plus visibles. Cette méthode mathématique peut récupérer les données détériorées en utilisant des informations similaires présentes à d’autres endroits de l’image.

"La restauration numérique d’une peinture est donc très utile pour le travail du restaurateur qui, souvent, ne peut pas effectuer sa restauration physique en raison de la fragilité des matériaux utilisés. »

Fraîchement arrivé à Université Côte d'Azur (UCA), Luca Calatroni décide d’associer I3S au projet H2020 RISE NoMADS qui avait déjà démarré en mars 2018 :

« Quand je suis arrivé à UCA, j’ai tout suite contacté les trois porteurs du projets NoMADS : Martin Burger (FAU, Erlangen), Carola-Bibiane Schönlieb (Université de Cambridge), et Daniel Tenbrinck (FAU Erlangen) compte tenu de la pertinence des activités de recherche du I3S avec les objectifs du projet NoMADS. »

NoMADS vise à construire un réseau international et multidisciplinaire d'universités et d'entreprises pour combler les lacunes actuelles entre la théorie et les applications des méthodes non locales :

« Notre projet de recherche est composé de 16 universités et 7 partenaires industriels. Notre consortium rassemble un solide groupe international de chercheurs experts en mathématiques (analyse appliquée, informatique, statistiques et optimisation), vision par ordinateur et exploration de données. »

L’objectif de ce consortium est d’améliorer la compréhension et l’applicabilité des méthodes non locales dans un monde inondé de données. Avec la démocratisation des outils numériques (Internet, téléphonie mobile, imagerie médicale.) la quantité de données transmise sur les réseaux de communication ne cesse d’augmenter. Ici, le challenge est de réussir à exploiter judicieusement ces grands ensembles d’informations pour leur utilisation efficace dans plusieurs disciplines.

Dans le cadre de l’imagerie biomédicale, l’utilisation de bases de données capables de codifier une grande variabilité d’éléments spécifiques (molécules, tissus, organes…) de manière compacte est envisagée. L’analyse sera ainsi optimisée, d’un point de vue quantitatif.

« Le but est d’utiliser la grande disponibilité des données et les outils avancés dans l’imagerie, le traitement des signaux, et l’optimisation afin de trouver un moyen d’exploiter et si possible, de réduire la redondance des informations. »

Au sein d’Université Côte d'Azur, les données utilisées proviendront d'images issues de la biologie et de la médecine, qui offrent un terrain d’expérience riche concernant le traitement de données structurées et ont un impact direct sur la société.

Le projet NoMADS allie deux approches :

"La première est une approche théorique finalisée de l’étude des modèles non locaux et de leurs propriétés théoriques. La seconde est une approche numérique finalisée de développements d’algorithmes pour leur application aux grandes données. Comme pour la restauration des images digitales, le but est de développer des méthodes de calcul capables non seulement d’intégrer toutes les données mais aussi de les filtrer par similarités même si elles ne sont pas nécessairement à proximité les unes des autres.»

Par la suite, une approche plus concrète sera envisagée :

" La mise en œuvre des algorithmes dans des produits, tels que des logiciels de haute qualité est prévue et pour une large variété d’applications dans le monde réel. Par exemple, comme pour des outils automatiques permettant d’analyser et classifier des images dans plusieurs disciplines, et notamment pour les images concernant l’analyse des données biomédicales impliquées dans le projet. »

Entretien réalisé par l'Académie Systèmes Complexes le 26/06/2020