Quelle est l’intitulé de votre thèse ?

Ma thèse s’intitule : Identification de paramètres et assimilation de données pour certains modèles environnementaux. Elle est codirigée par le Pr Gisèle Mophou (LAMIA, université des Antilles) et le Pr Mahamadi Warma (George Mason University, États-Unis). Ma soutenance est prévue mi-2027, sur le pôle Guadeloupe. 

Si vous deviez résumer vos travaux en une seule phrase ?

Je travaille à concevoir des algorithmes qui permettent de reconstruire une donnée que l’on ne connaît que partiellement.

Quelles sont les applications concrètes de votre étude ?

L’un des problèmes récurrents en sciences expérimentales, comme en économie, est l’accès aux données. Elles sont souvent partielles, coûteuses à collecter et longues à obtenir. Mon travail consiste à étudier si les méthodes mathématiques, couramment utilisées dans le domaine des Problèmes inverses – mon champ de recherche – peuvent permettre de reconstruire ces données ou au moins de les estimer de manière fiable avec une marge d’erreur connue.

Un exemple classique est le problème de Calderón : en effectuant des mesures électriques à la surface d’un corps, l’analyse mathématique du potentiel électrique permet de reconstituer et de visualiser son intérieur. Mais, dans de nombreux domaines, les systèmes étudiés ne sont pas décrits par des équations explicites. Les chercheurs se tournent alors vers des méthodes statistiques ou d’apprentissage automatique (I.A.) pour estimer les paramètres inconnus. L’enjeu de ma recherche est donc de déterminer si les outils théoriques des problèmes inverses peuvent être aussi mobilisés dans ces contextes afin d’améliorer l’estimation des données manquantes.

Que faites-vous aujourd’hui ? Quels sont projets après votre thèse ?

Actuellement je suis l’heureux lauréat d’une bourse Fulbright qui me permet d’effectuer un séjour de six mois aux États-Unis, aux côtés de mon directeur de thèse. Par la suite, j’espère pouvoir continuer la recherche en Guadeloupe, à l’université des Antilles. La théorie des problèmes inverses est vaste et je ne cesse jamais d’apprendre, mais elle a aussi beaucoup d’applications : en physique des matériaux, en économie, en géologie ou même en intelligence artificielle. J’espère pouvoir établir des collaborations avec d’autres laboratoires, notamment aux États-Unis.