Stéphane Mallat (département d'informatique de l'ENS), médaille d'or du CNRS 2025

Stéphane Mallat travaille actuellement sur la modélisation mathématique des réseaux de neurones pour expliquer les fondements de l'intelligence artificielle (IA). Il est un spécialiste « mondialement reconnu pour ses travaux sur les ondelettes, une méthode qui permet de stocker des données avec peu de mémoire et de les analyser efficacement », explique le CNRS dans son communiqué.
Stéphane Mallat a développé des recherches pionnières et « des travaux autour des neurones, de l'apprentissage profond et de l'IA générative", influençant considérablement "les domaines scientifiques des mathématiques et de l'informatique, amenant par exemple à des développements en physique et en chimie » .  
Partant de travaux théoriques originaux, il a développé leurs applications jusqu'au transfert industriel, en déposant notamment dix brevets internationaux, rappelle le CNRS. Le chercheur a fondé en 2001 la start-up +Let It Wave+ qu'il a dirigée jusqu'en 2007. Celle-ci transforme ses avancées théoriques majeures en technologies industrielles comme, par exemple, le développement des puces de super-résolution pour la vidéo haute définition.

« Les travaux novateurs de Stéphane Mallat ont profondément transformé le traitement du signal et de l'image, ainsi que l'IA moderne » Antoine Petit , PDG du CNRS
 

À propos de Stéphane Mallat

Après des études à l’École Polytechnique, Stéphane Mallat poursuit par un doctorat à l’Université de Pennsylvanie. Il est ensuite professeur à l’Université de New York (NYU) au Courant Institute, puis à l’École Polytechnique, avant de créer et diriger une start-up de traitement d’images, Let it Wave. En 2012, il devient professeur à l’École normale supérieure - PSL. Puis, en 2014, il est élu à l'Académie des sciences sur un siège interdisciplinaire, à l'interface entre mathématiques et sciences mécaniques et informatiques. En 2017, il est nommé professeur au Collège de France et titulaire de la chaire Sciences des données.
« Au départ, j’ai entamé mon doctorat pour découvrir les États-Unis et, très vite, j’ai été « piqué » par le virus de la recherche, qui m’a passionné. Je me suis intéressé au traitement de l’information, puis je suis revenu aux mathématiques en partant des applications, ce qui est différent de l’approche purement fondamentale où le problème mathématique est à la fois la source et la finalité. Cela m’a permis d’acquérir une compréhension beaucoup plus profonde et intuitive des mathématiques. L’informatique est par ailleurs un moyen fantastique d’expérimentation : voir une image comme le résultat d’un théorème donne un accès sensuel aux mathématiques. C’est cet aller-retour permanent entre les problèmes concrets et leur abstraction mathématique qui me passionne le plus. »