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Géométrie algorithmique

Mediathena (JFS) - 30/09/2019

Jean-Daniel Boissonnat, une vie de chercheur dédiée à la géométrie algorithmique

Le centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée a organisé les 5 et 6 septembre 2019, une conférence internationale dédiée à la géométrie et la topologie algorithmique. De nombreux experts de ce domaine, dont les applications concernent aussi bien l’imagerie médicale que l’industrie graphique ou la simulation numérique, se sont retrouvés autour de Jean-Daniel Boissonnat. Directeur de recherche à l’Institut, il est l’un des chercheurs pionniers de cette discipline.

Retour sur une carrière scientifique exceptionnelle mise à l'honneur à l'occasion de cet évènement.

Cartographie tridimensionnelle d’une ville, image médicale d’un cœur, modèle numérique d’une automobile, création cinématographique : des applications variées et parfois éloignées ont bénéficié ces dernières années des résultats de la recherche en géométrie et topologie algorithmique. Jean-Daniel Boissonnat, aujourd’hui directeur de recherche de classe exceptionnelle chez Inria, centre de recherche de Sophia Antipolis - Méditerranée, a accompagné le développement de cette discipline émergente du numérique, dont il est aujourd’hui l’un des experts.

Une discipline scientifique pionnière

« J’ai commencé ma carrière à l’Institut sur le site de Rocquencourt en 1980. A cette époque, deux thèmes ont favorisé l’émergence de la géométrie algorithmique. D’une part, l’informatique, où se faisait jour le besoin de disposer de méthodes permettant de trier, comparer et reconstituer des entités numériques, et, d’autre part, le développement de nouveaux capteurs tridimensionnels. Inventés chez Inria, ceux-ci permettaient de mesurer la géométrie d’objets de façon plus simple que les techniques de l’époque. Il s’agissait alors de développer des algorithmes exploitant ces données afin de reconstituer une surface » . Une tâche qui demande de répondre à diverses questions théoriques. Par exemple, dans un ensemble de points, déterminer les deux points les plus proches. « D’une question géométrique apparemment simple ont découlé nombre de réponses algorithmiques issues de recherches nouvelles… » .

Ces recherches ont dans un premier temps concerné les mathématiques et, principalement, le développement d’algorithmes de nouvelle génération permettant de résoudre les problèmes posés avec efficacité et simplicité. Elles ont aussi contribué à l’élaboration la bibliothèque CGAL (Computational Geometry Algorithms Library) , codant et implémentant ces algorithmes géométriques. « CGAL est aujourd’hui largement répandue et utilisée dans différents domaines, par exemple en calcul scientifique pour la génération des maillages qu’utilisent les ingénieurs de l’industrie, ou en robotique pour la planification trajectographique de systèmes articulés… » .

Un esprit chercheur et novateur

Le développement de CGAL , opéré sur de longues années, a bénéficié de financements européens et a stimulé la création de GeometryFactory, une start-up fondée en 2003 par Andreas Fabri, afin de prolonger les développements de la bibliothèque, d’en assurer la maintenance, et de l’ouvrir à de nouveaux utilisateurs. Aujourd’hui, une dizaine d’ingénieurs font vivre CGAL en proposant une offre de conseils et de services à différents clients (industriels, collectivités territoriales, centres de recherche, etc.).

Jean-Daniel Boissonnat a continuellement renouvelé sa discipline. Lauréat d'une bourse du Conseil Européen de la Recherche (ERC), il a initié en 2014 un nouveau projet, GUDHI (Geometry Understanding in Higher Dimensions) destiné à étendre les méthodes prouvées et efficaces pour des cas tridimensionnels. « Nous souhaitions trouver des méthodes adaptées à des problèmes de plus grande dimension, comme ceux issus de la physique (qui font intervenir l’espace et le temps), ou de l’analyse d’image (qui demandent le traitement d’un très grand nombre de données, typiquement de quelques millions à centaines de millions). Ce "défi de la dimensionnalité" est l’un des enjeux actuels en science des données… » .

Une expérience et des connaissances à partager

Alors que ces travaux trouvent de nos jours des applications dans de nombreux champs scientifiques, Jean-Daniel Boissonnat œuvre maintenant à en diffuser les connaissances, au travers d’enseignement ou de publications d’ouvrages. Il regarde aussi le chemin parcouru avec reconnaissance. « J’ai eu beaucoup de chance dans ma carrière ! Travailler avec des étudiants et des collaborateurs de haut niveau, ou bénéficier de financements européens, par exemple. Alors qu’au début de ma carrière, de nombreux scientifiques poursuivaient leurs recherches aux États-Unis, les financements européens ont renversé la tendance. Ils nous ont permis en particulier de constituer des équipes multidisciplinaires œuvrant sur des projets de long terme... » .

Des projets dont les résultats ont été diffusés à une large communauté scientifique, et, de l’aveu du chercheur, qui ont rarement connu d’impasses. « Dans mes recherches, les choses sont souvent allées de l’avant ! Bien sûr, nous avons rencontré une diversité de problèmes, certains insolubles, mais la quantité de questions ouvertes a été plus grande encore et nous avons trouvé à chaque fois les parades aux blocages… » .

Au terme d’une carrière exemplaire, Jean-Daniel Boissonnat délivre un message d’optimisme aux jeunes scientifiques. Il leur conseillerait avant tout de réaliser leurs rêves – tant qu’ils restent raisonnables ! – et ne pas hésiter à embrasser une carrière de chercheur. « La recherche n’est pas du temps perdu… Elle est souvent difficile, reste exigeante et peut parfois intimider, mais elle offre surtout de nouveaux champs d’exploration. Des mathématiques fondamentales et appliquées au développement informatique, la variété de sujets que comporte la géométrie algorithmique, par exemple, peut satisfaire tous les goûts et bénéficier de toutes les compétences ! » .

Biographie

Diplômé de l'École supérieure d'électricité, Jean-Daniel Boissonnat a obtenu un doctorat de l'université de Rennes en traitement de l'information et une habilitation à diriger des recherches en informatique de l'université de Nice. Il est directeur de recherche de classe exceptionnelle chez Inria, membre de l'équipe DataShape bilocalisée à Saclay et Sophia Antipolis.

Ses recherches portent sur les questions de complexité combinatoire et algorithmique en géométrie, les structures de données géométriques, les algorithmes randomisés, le calcul exact, la planification de mouvements, la génération de maillages, la topologie algorithmique. Il a publié plusieurs livres et plus de 180 articles de recherche. Son livre "Algorithmic Geometry ", coécrit avec Mariette Yvinec, est une référence dans le domaine.

Jean-Daniel Boissonnat est également reconnu pour ses travaux sur la modélisation des formes et la génération de maillages. Ses travaux fondateurs sur la reconstruction de surfaces ont conduit à des succès industriels majeurs avec Siemens et Dassault-Systèmes et à des brevets dans les domaines de l'imagerie et de la robotique médicale (Siemens, Intuitive Surgical ) et de la modélisation géologique (IFP ).

Ses recherches actuelles portent sur la topologie algorithmique et l'analyse géométrique des données et ont fait l'objet de la publication du livre "Geometric and Topological Inference " co-écrit avec Frédéric Chazal et Mariette Yvinec, véritable manuel pour les doctorants et les chercheurs qui s'intéressent à l'approche géométrique de la science des données.

En 2014, il a été lauréat d'une bourse du Conseil Européen de la Recherche (ERC) pour développer cet axe de recherche dans le cadre du projet GUDHI (Geometry Understanding in Higher Dimensions ).

Il est éditeur associé de deux revues scientifiques prestigieuses : Journal of the ACM et Discrete and Computational Geometry . Il a été membre du conseil scientifique de l'École normale supérieure de Lyon, président de la commission d'évaluation d'Inria, membre du conseil du HCERES (Haut Conseil de l'Évaluation de la Recherche et de l'Enseignement Supérieur)

Jean-Daniel Boissonnat a reçu le prix IBM d'informatique en 1987, le prix des Sciences de l'information de la fondation EADS en 2006 et a été colauréat avec ses collaborateurs du grand prix ANR du numérique en 2013. Il est chevalier de l'ordre national du Mérite.

Mots-clés : GeometryFactory Mathématiques Topologie algorithmique Geometrie algorithmique CGAL

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