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Prix Inria 2012

Isabelle Bellin -

Francis Bach : Prix Inria du jeune chercheur

© Inria / Photo J.M. Ramès

De formation mathématique, Francis Bach est devenu un spécialiste mondialement connu de l’apprentissage statistique (machine learning en anglais), qu’il défriche sans vergogne depuis une dizaine d’années. Ses recherches à l’interface des mathématiques appliquées, des statistiques et de l’informatique trouvent des applications dans une variété impressionnante de domaines, de la vision artificielle au traitement du signal audio en passant par la bioinformatique ou l’imagerie cérébrale.

En lui offrant un jeu de backgammon, son épouse ne se doutait sûrement pas qu’elle l’aiderait à trouver sa voie, à comprendre, ou plutôt admettre qu’il était chercheur dans l’âme. Cet X-Mines se destinait alors plutôt à une carrière administrative et industrielle, dans la logique de sa brillante formation. Francis Bach en a gardé un intérêt marqué pour les problèmes concrets. Il apprécie particulièrement dans son métier de chercheur de pouvoir osciller entre différentes activités, passer de développements mathématiques théoriques à des discussions avec ses pairs sur des problèmes plus appliqués, puis à la conception d’algorithmes à programmer.

Le jeu de backgammon lui a ouvert les yeux ! « J’aurais eu le déclic tôt ou tard, avoue t-il, ça a été une évidence. » En stage dans une entreprise, curieux de nature, il cherche à comprendre le fonctionnement de ce fameux jeu de stratégie. Surtout comment un algorithme a permis de battre le champion du monde. Il se plonge dans la littérature scientifique des théories de l’apprentissage et passe ses journées à implémenter les algorithmes. « Je ne connaissais pas grand-chose à l’informatique, je savais seulement coder en langage C, mais j’ai été passionné d’emblée ». Il décroche une thèse à Berkeley en apprentissage statistique (aussi appelé apprentissage automatique) sous la direction de Michael Jordan, un des « papes » du domaine, professeur d’informatique et de statistiques. « Une expérience sans équivalent, raconte-t-il, où tout est remis en cause (là-bas ingénieur X-Mines ne signifie rien). Un dynamisme exceptionnel, une émulation collective, une confiance qui donne des ailes. »

A Berkeley, il découvre une thématique qui restera son champ de recherches : l’apprentissage statistique dont l’objectif est de développer des méthodes de traitement automatisé, seules capables d’exploiter les données numériques complexes et de plus en plus nombreuses qui nous entourent : images, textes, sons pour des applications multimédia, imagerie ou données génomiques pour des applications médicales… Ces méthodes sont décisives dans l’optimisation, le contrôle et la modélisation de systèmes complexes à partir d’exemples. Francis Bach découvre aussi une façon de travailler qui sera son credo : chercher des outils méthodologiques communs à ces différentes applications. « On regrette souvent les années passées à Berkeley. J’ai la chance d’avoir retrouvé une ambiance de travail comparable en intégrant un laboratoire de l’ENS Paris et l’équipe de Jean Ponce sur la vision à Inria. Sinon, j’avoue que je serais sûrement retourné aux Etats-Unis » confie-t-il. Il apprécie particulièrement les conditions de recherche, les étudiants avec lesquels il peut travailler, le dynamisme dont il profite.

Dans ses recherches sur le traitement automatique de données massives et complexes, il passe naturellement des applications à la théorie et à l’algorithmique. Avec pour objectif de trouver des solutions ayant un temps de calcul raisonnable. Il part toujours des données de problèmes concrets. En cherchant les similitudes, par exemple temporelles entre une séquence d’ADN et une séquence sonore, il développe des algorithmes subtils fondés sur ces propriétés jusque-là peu exploitées. Avec pour corollaire de proposer des algorithmes adaptés à plusieurs applications. En cherchant ainsi de nouvelles solutions de traitement initial des données, il s’attaque à des domaines comme la vision artificielle (pour la reconnaissance de scènes, d’objets, le débruitage d’images) ou le traitement de signal audio (la séparation de sources sonores, la reconnaissance de la musique). « Ce travail en amont me parait important car au final, nous manipulons le même type d’objets, par exemple des séquences ou des objets tridimensionnels » résume-t-il.
     
« Cette recherche d’outils méthodologiques communs est aussi au cœur de la thématique de ma bourse du Conseil européen de la recherche (ERC) » reconnait-il. Une bourse décrochée en 2009 pour développer des méthodes génériques en tenant compte des contraintes physiques d’un problème de prédiction. Exemple : traiter des données massives mais connues sur peu de cas comme les génomes de quelques personnes seulement. Les statistiques classiques, trop génériques, ne fonctionnent pas. « Nous cherchons des méthodes pour trouver un ensemble réduit de données sur lesquelles faire des statistiques » résume-t-il. Notamment des méthodes parcimonieuses, sujet de sa thèse d’habilitation soutenue cette même année.

Il ne joue plus beaucoup au backgammon. Son terrain de jeu s’est formidablement élargi, tant du point de vue théorique qu’applicatif. Il a peut-être mis un peu de temps à trouver sa voie, passant sa thèse à 30 ans. Depuis il brûle les étapes avec une facilité déconcertante.

Témoignages

Jean Ponce, directeur du laboratoire informatique de l’Ecole normale supérieure (Paris), responsable de l’équipe – projet Willow, Inria Paris-Rocquencourt

Jean Ponce

« Francis Bach a créé une vraie dynamique en France autour de l’apprentissage statistique. J’avais entendu parler de lui par plusieurs collègues lorsque j’étais moi-même aux Etats-Unis. Quand j’ai voulu réunir mon équipe pour lancer le projet Willow, je suis donc allé le voir. J’ai été frappé par son intelligence, son enthousiasme et sa curiosité intellectuelle. Et ravi qu’il nous rejoigne, apportant à l’équipe ses compétences en apprentissage. Rien n’a démenti cette première impression. Francis est assurément un des meilleurs chercheurs de sa génération dans le domaine de l’apprentissage statistique et de ses applications, en particulier au traitement d’images et à la vision artificielle. C’est un plaisir de travailler avec lui et il foisonne toujours d’idées originales. Sa présence nous a permis de recruter de très bons jeunes chercheurs, étudiants ou chercheurs confirmés. J’ai aussi été frappé par la qualité du groupe qu’il a réuni autour de lui quand il a pris la tête de sa propre équipe. Il était temps qu’il acquière cette indépendance méritée, tant au sein d’Inria qu’avec sa bourse ERC. »

Michael I. Jordan, professeur au Département d’informatique de l’Université de California (Berkeley), directeur de thèse de Francis Bach

Michael I. Jordan - DR

« C’est bien simple : en 20 ans de carrière à Berkeley et au Massachussetts Institute of Technology (MIT), je n’ai pas eu de meilleur doctorant. Francis est exceptionnel, multidisciplinaire, capable de s’attaquer aux problèmes les plus complexes avec une approche très personnelle, une façon inédite d’utiliser les statistiques en algorithmique. Il développe des solutions originales, qui interpellent au premier abord pour finalement faire l’unanimité. De fait, ses algorithmes sont précis et robustes, que ce soit en reconnaissance de parole lors de sa thèse ou ensuite dans le domaine de la vision. Francis bénéficie de l’excellente formation française en mathématiques appliquées. Il est très fort dans les domaines de l’optimisation, de l’algèbre linéaire et du traitement du signal. Très vite, pendant sa thèse, il a aussi été capable de faire travailler un groupe d’étudiants autour de ses idées. A mes yeux, son équipe actuelle à Inria est une des meilleures au monde.  La recherche française profitera à coup sûr de cette dynamique. En 10 ans, Francis Bach est devenu un des leaders mondiaux de sa génération en apprentissage statistique. »

Mots-clés : Prix Jeune Chercheur Prix Inria Francis Bach

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