Alexandre Stenger remporte le Best Student Paper Award à l’ICASSP 2025

Du 6 au 11 avril 2025, la communauté internationale du traitement du signal s’est réunie à Hyderabad, en Inde, pour la 50ᵉ édition de l’ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing), organisée pour la toute première fois sur le sous-continent indien. Reconnue comme l’une des conférences les plus influentes dans les domaines de l’acoustique, de la parole, de la vision par ordinateur, de l’apprentissage automatique appliqué au signal, et bien plus encore ; ICASSP rassemble chaque année plusieurs milliers de chercheurs, ingénieurs et industriels autour des dernières avancées en traitement de l’image et du signal.

Cette édition anniversaire a été marquée par un moment fort pour le laboratoire ICube : Alexandre Stenger, doctorant au sein de l’équipe IMAGeS (Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique), y a reçu le prix du meilleur article rédigé par un doctorant – une distinction prestigieuse qui salue la qualité scientifique et l’originalité de ses travaux de recherche.

À cette occasion, nous avons eu le plaisir de nous entretenir avec lui pour revenir sur cette récompense, ses recherches, son expérience sur place, et ses perspectives pour la suite.

Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur le prix que vous avez reçu et sur la conférence ICASSP ?

ICASSP est l’une des conférences de référence en traitement du signal — elle figure aujourd’hui dans le top 3 du classement Google Scholar dans ce domaine. C’est un rendez-vous annuel qui réunit des chercheurs issus de communautés très larges, allant du traitement du son à celui de l’image. Cette année, plus de 7000 articles ont été soumis.

Comme souvent, deux prix principaux sont décernés : celui du meilleur article, et celui du meilleur article rédigé par un doctorant (Best Student Paper Award). C’est ce dernier que j’ai eu la chance de recevoir. Pour donner un ordre d’idée, plus de 3300 articles étaient en compétition pour ce prix, attribué par un jury international de chercheurs désigné par les organisateurs de la conférence.

Pouvez-vous nous présenter l’article que vous avez soumis à la conférence ?

J’ai présenté un article intitulé « Label-constrained Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation with Diffusion Models » (disponible ici). Cet article traite d’un des problèmes fondamentaux en apprentissage profond (Deep Learning), à savoir la difficulté pour un réseau de neurones à bien généraliser lorsqu’il est confronté à un contexte différent de celui sur lequel il a été entraîné.

Par exemple, une voiture autonome qui a appris à rouler dans les rues de Los Angeles ne sera pas forcément capable de rouler dans celles de Strasbourg. De même, une intelligence artificielle (IA) entraînée pour détecter un cancer sur des images d’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) issues d’un hôpital à Strasbourg ne sera pas forcément performante sur des images venant d’un hôpital en Italie, et ainsi de suite.

Mon article propose une nouvelle approche pour relever ce défi en s’inspirant des développements récents des modèles génératifs d’IA, notamment les modèles de diffusion, grâce à leur capacité puissante à modéliser les probabilités.

Quel est le titre de votre thèse, et qui en assure la direction ?

Le titre n’est pas encore complètement fixé, mais il s’intitulerait, à ce stade :
« Méthodes d’apprentissage profond et perspectives probabilistes en adaptation de domaine non supervisée pour la segmentation d’images ».

Ma thèse est encadrée par :

• Étienne Baudrier, codirecteur de thèse, co-responsable de l’équipe IMAGeS (Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique), équipe responsable pour l’organisation de la conférence GRETSI 2025 à Strasbourg (du 25 au 29 août 2025).
• Benoît Naegel, codirecteur de thèse, membre de l’équipe IMAGeS du laboratoire ICube.
• Nicolas Passat, professeur à l’Université de Reims Champagne-Ardenne, responsable de l’équipe AI4M (Artificial Intelligence for Medicine) au sein du laboratoire CReSTIC (Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication).
• Patrick Schultz, directeur de l’IGBMC (Institut de Génétique et de Biologie Moléculaire et Cellulaire).

 Que représente ce prix pour vous ?

C’est à la fois une reconnaissance et un soulagement. Comme je l’ai dit sur scène au moment de la remise du prix, cet article a été refusé plusieurs fois, et j’y travaille depuis presque deux ans. J’étais convaincu qu’il y avait quelque chose d’intéressant dans l’idée de départ, mais entre une intuition et une version écrite qui convainc, il y a souvent un grand écart.

J’ai donc beaucoup retravaillé cet article, encore et encore, pour réussir à convaincre d’autres chercheurs du bien-fondé de ma proposition… et ça a fini par payer, de la plus belle des manières !

Quel a été le moment le plus marquant de votre thèse ?

Je dirais que c’est ma première conférence internationale en Colombie. C’était vraiment mes premiers pas dans la recherche, la découverte d’un milieu qui m’était complètement étranger jusqu’ici. C’était aussi la première fois que je voyageais hors du continent européen, et j’y ai rencontré d’autres doctorants que je revois encore régulièrement aujourd’hui.

Souhaitez-vous remercier quelqu’un ?

Je pense avant tout au service public ! J’ai fait toutes mes études dans le public, gratuitement, ma thèse est financée par l’Université via l’ITI Healthtech, et mes déplacements en conférences sont pris en charge par l’Université et le CNRS… Sans tout cela, je n’aurais pas pu faire grand-chose.

Ensuite, je tiens à remercier toute l’équipe IMAGeS qui m’accueille et met en place toutes les conditions nécessaires pour réussir ma thèse, et je veux aussi saluer mes encadrants, qui sont pleinement investis dans mon travail.

Enfin, un grand merci à toutes les personnes qui m’entourent au quotidien.

Le laboratoire ICube félicite chaleureusement Alexandre Stenger pour cette belle réussite et lui souhaite beaucoup de succès pour la suite.