Né en 1962, formé à l’École polytechnique et à l’université de Pennsylvanie, passionné par les mathématiques appliquées, Stéphane Mallat a révolutionné le monde des images et des signaux grâce à des inventions qui ont engendré de nombreuses applications.

La théorie des ondelettes

À partir des années 1980, il contribue de manière décisive, en collaborant avec le mathématicien Yves Meyer, à la théorie des ondelettes. Cette théorie révèle que de petites vagues peuvent décomposer les signaux complexes en parties simples, à différentes échelles, ce qui ouvre la voie à l’analyse en multirésolution.

En s’appuyant sur cette base conceptuelle, il développe l’algorithme de la transformée de Fourier rapide en ondelettes qui permet aux ingénieurs de concevoir de nombreuses applications, dans des domaines aussi variés que l’imagerie médicale, le cinéma numérique ou la détection des ondes gravitationnelles.

Il invente aussi les «  bandlets  », des outils qui permettent de capturer efficacement la géométrie des images, en particulier les contours, et conçoit l’algorithme de Matching Pursuit, qui fournit la décomposition simple et intuitive d’un signal.

Stéphane Mallat est à l’origine de nouveaux ponts entre mathématiques et informatique. © CNRS

Un chercheur qui fait progresser les machines  

En 2001, Stéphane Mallat cofonde la start‑up Let It Wave afin d’industrialiser la fabrication de puces électroniques capables de transformer les images de résolution standard en haute définition grâce aux ondelettes. Cette technologie améliore la qualité de l’image, tout en permettant une économie de bits qui rend la transmission des signaux plus rapide et facilite leur stockage.

Poursuivant sur le même chemin, il met au point la méthode de « scattering transform ». Cette architecture emprunte à la fois aux ondelettes et aux réseaux de neurones pour construire des représentations invariantes utiles à la reconnaissance de formes, en particulier en vision artificielle ; l’IA est ainsi capable d’identifier plus facilement et plus rapidement des objets et fait progresser les capacités d’apprentissage automatique des machines.

En 2009, il publie A Wavelet Tour of Signal Processing, un ouvrage qui synthétise ses travaux sur le traitement du signal par ondelettes. Professeur au MIT, au Courant Institute, à l’École polytechnique, à l’École normale supérieure, et plus récemment au Collège de France, Stéphane Mallat incarne une génération de mathématiciens pour qui la théorie est utile lorsqu’elle a un impact concret.

En 2025, la médaille d’or du CNRS vient consacrer le parcours hors norme d’un chercheur qui œuvre constamment pour bâtir des ponts entre constructions mathématiques et applications informatiques, et dont les travaux irriguent des technologies devenues invisibles tant elles sont intégrées au quotidien de milliards de personnes.