Stéphane Mallat : Le Magicien Invisible de vos écrans

Derrière chaque technologie qui nous émerveille se cache souvent la beauté tranquille d’une idée mathématique.

Ou comment un mathématicien français a révolutionné notre quotidien numérique sans que nous le sachions.

Tenez, sortez votre téléphone. Allez-y, je vous attends. Regardez cette dernière photo que vous avez prise — peut-être un selfie un peu flou du matin, ou ce coucher de soleil que vous n’avez pas pu résister à immortaliser hier soir. Cette petite image, qui dort paisiblement dans la mémoire de votre appareil, porte en elle une poésie mathématique dont vous n’avez sans doute jamais soupçonné l’existence.

Son architecte invisible vient de recevoir la médaille d’or 2025 du CNRS — la Palme d’Or de la science française, si vous voulez. Son nom ? Stéphane Mallat. Et je peux vous assurer qu’il a transformé votre vie numérique bien plus profondément que la plupart des PDG de la Silicon Valley réunis.

L’Homme Qui Donnait des Pinceaux aux Ordinateurs

Stéphane Mallat n’est pas de ces génies enfermés dans leur tour d’ivoire, à contempler des équations incompréhensibles. Non, c’est plutôt un bâtisseur de ponts — quelqu’un qui sait faire danser les abstractions les plus vertigineuses avec la réalité la plus tangible. Son histoire, c’est celle d’une odyssée en trois actes : d’abord voir le monde différemment, puis comprendre comment une machine apprend à le voir, enfin lui apprendre à en créer.

Acte I : les Ondelettes, ou Comment Peindre la Réalité

Pendant un siècle, pour décortiquer un signal — qu’il s’agisse d’une image ou d’un morceau de musique —, les scientifiques utilisaient un outil formidable mais un brin myope : la transformée de Fourier. Imaginez qu’on vous demande de décrire la Symphonie n° 9 de Beethoven en listant toutes les notes utilisées, mais sans jamais mentionner quand elles sont jouées. Vous perdriez toute la mélodie, toute la dramaturgie.

C’est là que notre Stéphane Mallat, s’appuyant sur les travaux visionnaires d’Yves Meyer, a popularisé une idée de génie : les ondelettes. Si Fourier vous donnait un rouleau de peinture pour colorer une toile d’un seul coup, les ondelettes vous offrent la mallette complète de l’artiste. Des pinceaux larges pour brosser les ciels en arrière-plan, et des pinceaux fins comme des cheveux pour capturer la texture d’un œil ou le grain d’une pierre.

Cette approche, baptisée « analyse multirésolution », permet de décomposer une image en ses éléments essentiels selon un principe que Stéphane Mallat nomme avec élégance la « parcimonie » : dire infiniment plus avec infiniment moins.

Grâce à cette poésie mathématique, nous pouvons aujourd’hui compresser nos photos sans perte visible (merci le JPEG 2000), stocker toutes les empreintes du FBI dans quelques disques durs, regarder Dune en IMAX sans que l’image pixellise, obtenir des IRM d’une netteté chirurgicale, détecter les murmures de l’univers (ces fameuses ondes gravitationnelles), et ressusciter de vieux enregistrements de Billie Holiday en effaçant les craquements.

Acte II : Décoder les Mystères de l’IA

Après son triomphe avec les ondelettes, Stéphane Mallat a eu cette curiosité délicieuse des grands esprits : « Et si je m’attaquais maintenant aux réseaux de neurones ? » Comment diable une machine apprend-elle à distinguer un chat d’un chien ?

Représentez-vous une immense entreprise. Au rez-de-chaussée, des milliers de stagiaires fraîchement débarqués (la première couche du réseau) ne savent reconnaître que des bribes : un trait par-ci, un angle par-là, une tache de couleur. Aux étages supérieurs, les managers assemblent ces fragments en concepts plus sophistiqués : « Quatre pattes + de la fourrure + des moustaches = probablement un chat. »

L’épiphanie de Stéphane Mallat ? Ces « stagiaires » du rez-de-chaussée, pour être vraiment efficaces, avaient intuitivement réinventé… sa propre théorie des ondelettes. Le pont entre son passé et l’avenir de l’IA se dessinait sous ses yeux.

Fort de cette révélation, il a conçu la transformée de scattering : un réseau de neurones dont les premières couches ne sont plus laissées au hasard, mais directement architecturées selon ses principes mathématiques. Fini la « boîte noire » ! Place à une IA transparente et robuste, capable de reconnaître un « 2 » même s’il penche un peu après quelques verres.

Acte III : l’Art de Créer à Partir du Vide

Aujourd’hui, Mallat explore la frontière ultime : ces IA génératives qui nous fascinent et nous inquiètent à la fois. Plus question de se demander « Est-ce un chat ? », mais plutôt « Dessine-moi un chat… à la manière de Van Gogh… avec des lunettes… sous la pluie ».

Le processus ressemble étrangement à celui d’un sculpteur inspiré. L’IA ne commence pas par une toile vierge, mais par un bloc de marbre numérique brut : une image de pur chaos, comme ces écrans de télévision grésillants d’antan quand il n’y avait plus d’émission. Puis, guidée par les millions d’images qu’elle a ingurgitées, elle se met à tailler ce désordre. À chaque étape, elle retire un peu de hasard, un peu de bruit, comme si Michel-Ange dégageait patiemment David du marbre.

Les recherches actuelles de Stéphane Mallat visent à cartographier les lois de cette « physique » créative. Après avoir passé sa carrière à déconstruire le monde en éléments simples, il nous offre aujourd’hui les clés pour en construire de nouveaux.

La Danse Secrète des Mathématiques

De la compression de vos photos de vacances à l’art généré par intelligence artificielle, le parcours de Stéphane Mallat dessine une chorégraphie fascinante entre l’abstraction la plus pure et l’innovation la plus concrète.

Il nous rappelle avec une discrétion toute française que derrière chaque technologie qui nous émerveille se cache souvent la beauté tranquille d’une idée mathématique. Et que parfois, les plus grands magiciens sont ceux dont on ne connaît jamais le nom.

La prochaine fois que vous prendrez une photo, pensez à lui. Quelque part dans les méandres de votre smartphone, ses ondelettes dansent encore.

Écrit avec le soutien de l’IA pour aider à organiser les pensées et façonner le langage.

Jp@NeuroStratum

Pour Aller plus Loin

• CNRS — annonce officielle de la médaille d’or 2025 attribuée à Stéphane Mallat : → https://www.cnrs.fr/en/press/between-mathematics-and-computer-science-stephane-mallat-awarded-2025-cnrs-gold-medal
• Collège de France — chaire Science des Données, présentation des recherches actuelles de Stéphane Mallat : → https://www.college-de-france.fr/en/chair/stephane-mallat-data-science-statutory-chair
• Stéphane Mallat — article Wikipedia qui retrace le parcours complet du mathématicien : → https://en.wikipedia.org/wiki/St%C3%A9phane_Mallat
• A Theory for Multiresolution Signal Decomposition — IEEE 1989, article fondateur des ondelettes, l’un des papiers les plus cités en traitement du signal : → https://ieeexplore.ieee.org/document/192463/
• Invariant Scattering Convolution Networks — ArXiv, introduction de la transformée de scattering pour des réseaux de neurones interprétables : → https://arxiv.org/abs/1203.1513
• Futura Sciences — article grand public qui vulgarise l’impact des ondelettes dans le quotidien numérique : → https://www.futura-sciences.com/sciences/actualites/mathematiques-stephane-mallat-recoit-medaille-or-cnrs-lui-vos-photos-videos-ia-ne-seraient-pas-ce-quelles-sont-125459/

Article publié initialement sur Skool IA Mastery le 13 septembre 2025.