Trois chercheurs de l’Institut Polytechnique de Paris reçoivent la médaille de bronze 2026 du CNRS

Alejandro Alvarez Laguna est chargé de recherche CNRS au Laboratoire de Physique des Plasmas (LPP*). Spécialiste des plasmas hors équilibre, il développe des modèles pour mieux comprendre le comportement de ces milieux complexes. Il étudie pour cela des plasmas soumis à un champ magnétique, où cohabitent des particules chargées et neutres. Alejandro Alvarez Laguna s’appuie sur une approche combinant physique et mathématiques appliquées afin de représenter précisément les flux de chaleur, la viscosité et les instabilités de ces milieux. Ses travaux ouvrent de nouvelles perspectives pour comprendre et prédire le comportement des plasmas dans diverses conditions, avec des applications dans le milieu de la propulsion spatiale. En effet, les satellites utilisent un gaz rare et coûteux — le xénon — qu’ils ionisent pour créer un plasma, ensuite accéléré et éjecté à grande vitesse afin de produire une poussée. Les outils développés par Alejandro Alvarez Laguna contribuent ainsi à concevoir des propulseurs plus efficaces et plus économiques, tout en optimisant ceux existants.

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>> Quatre chercheurs de l'Institut Polytechnique de Paris lauréats de bourses ERC Starting Grant

Vicky Kalogeiton est professeure au Laboratoire d’informatique de l’École polytechnique (LIX**), Spécialiste de la vision par ordinateur et de l’intelligence artificielle générative, elle développe des modèles capables d’analyser, comprendre et produire des images, des vidéos et d’autres types de données. Vicky Kalogeiton explore également des approches permettant d'exploiter les données de manière plus efficace et plus frugale. Elle s’est également intéressée à l’analyse de vidéo par l’IA et a par exemple entraîné des algorithmes à reconnaitre des situations complexes comme les éléments humoristiques de scènes de films ou de séries. Ses travaux trouvent des applications dans de nombreux domaines : la création, où ses modèles génératifs multimodaux sont utilisés pour générer une vidéo ou reproduire un mouvement de caméra ; le milieu médical, où ils peuvent anticiper un risque de rejet de greffe sur la base d’examens visuels ; la défense, où ces techniques peuvent contribuer à l’analyse de situations à risques comme l’évanouissement de pilotes soumis à de fortes accélérations.

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>> IA : vers une génération d'image toujours plus efficace

Anna Korba est enseignante-chercheuse en Tenure Track au Centre de Recherche en Economie et Statistique (CREST***). Spécialiste de l’apprentissage automatique, elle s’intéresse plus particulièrement à l’optimisation dans l’espace des mesures de probabilité. Autrement dit, elle développe des méthodes mathématiques pour aider les intelligences artificielles à mieux comprendre, explorer et générer des données complexes, tout en gérant l’incertitude. À l’aide de nouveaux algorithmes et d’outils mathématiques spécifiques, Anna Korba cherche à explorer efficacement toutes les possibilités d’un problème complexe et à trouver les transformations les plus pertinentes pour organiser et comparer des ensembles de données. Ses méthodes permettent également de mieux échantillonner les données - c’est-à-dire d’en extraire des exemples représentatifs - et de produire des prédictions qui tiennent compte des incertitudes. Les travaux d’Anna Korba ouvrent ainsi de nouvelles perspectives en intelligence artificielle générative, mais aussi en biologie computationnelle ou dans les industries créatives.

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