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Florence Tupin nommée Distinguished Lecturer de la IEEE Geoscience and Remote Sensing Society

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Florence Tupin développe des méthodes innovantes de traitement et d’analyse d’images, avec une expertise reconnue en imagerie de télédétection.

Enseignante-chercheuse à Télécom Paris depuis 1998, elle mène ses travaux de recherche au laboratoire LTCI (Traitement et Communication de l’Information), équipe IMAGES.

Sa nomination s’inscrit dans le prestigieux programme IEEE GRSS (Geoscience and Remote Sensing Society), qui a pour ambition de diffuser les savoirs de pointe, d’inspirer la communauté scientifique et de favoriser les échanges académiques dans le domaine des géosciences et de la télédétection.

Les conférences proposées par l’IEEE GRSS mettent en lumière des travaux de recherche de haut niveau, à forte portée académique, dans le domaine des géosciences et de la télédétection.

Trois questions à Florence Tupin

En quoi consiste cette distinction de « Distinguished Lecturer » de l’IEEE GRSS ?

La société IEEE Geoscience and Remote Sensing sélectionne chaque année quelques conférenciers internationaux pour qu’ils puissent présenter leurs travaux dans diverses manifestations.

C’est la reconnaissance d’un certain niveau d’expertise internationale sur un sujet et cela permet de promouvoir les avancées scientifiques qui ont été apportées.

Quels sont précisément vos travaux distingués ?

Cette distinction vient récompenser un ensemble de travaux que nous menons depuis plusieurs années sur l’imagerie radar avec mes collaborateurs, en particulier mon collègue Loïc Denis, professeur à l’Université Jean Monnet de Saint-Étienne et professeur invité à Télécom Paris, ainsi qu’un grand nombre de doctorants que je ne peux pas tous citer ici mais que je remercie vivement.

Nous avons développé des approches très performantes réduisant significativement les fluctuations inhérentes à ce type d’imagerie. Cela peut améliorer les résultats de nombreuses applications qui exploitent ces images. Ces méthodes s’appuient notamment sur l’apprentissage profond et sur la modélisation de la physique d’acquisition.

Dans quelle mesure cette distinction va vous permettre de poursuivre et développer vos recherches ? Et/ou de créer des connexions avec d’autres scientifiques de votre domaine de recherche ?

Cette distinction va nous permettre de faire encore mieux connaître ces travaux et de diffuser les algorithmes en open source qui y sont associés. Cela sera aussi l’occasion de susciter des collaborations sur leur application.

À titre personnel, je souhaite également profiter des conférences que je vais donner pour interagir avec les jeunes chercheuses et les encourager à poursuivre dans ce domaine.

Et… Comment l’IA peut-elle contribuer à mieux gérer nos ressources en eau ?