Le traitement du signal est enseigné en tronc commun de 1re année à Ense³. Les mathématiques s’appliquent à tous les domaines de l’école. Rencontre avec Jocelyn Chanussot, professeur à Ense³ et chercheur au Gipsa-Lab.
Jocelyn Chanussot est diplômé de Grenoble INP – Ense³, promotion 1995, avant d’en devenir professeur quelques années plus tard, spécialisé en imagerie satellitaire. Ses travaux de recherche sont reconnus internationalement et il est membre honoraire de l’Institut Universitaire de France (IUF) et Fellow IEEE. Par ses activités de recherche, il a profité d’une mobilité internationale en étant Visiting Professor à UCLA de 2015 à 2017. Un parcours qui a pu profiter à des étudiants de l’école qui ont réalisé leur projet de fin d’études (PFE) dans des universités prestigieuses comme UCLA, Stanford ou Caltech.
Un socle commun dès la 1re année
S’appuyant sur des notions vues par ailleurs dans le cours de mathématiques (algèbre, transformées, probabilités, statistiques...), les cours de traitement signal en première année de formation d’ingénieur permettent aux étudiants d’intégrer certaines notions de bases. Jocelyn Chanussot explique : « Les étudiants apprennent à extraire de l’information à partir d’un signal mesuré quelconque, permettant d’analyser les caractéristiques d’un système ou d’étudier un milieu naturel. »L’enseignement se fait par des cours TD ainsi que des travaux pratiques au cours desquels on applique sur des exemples concrets les notions vues en cours, « comme la représentation de l’information, via la transformée de Fourier, qui permet d’analyser le contenu fréquentiel d’un signal. On peut l’utiliser par exemple pour mesurer sans contact la vitesse de rotation d’une éolienne.»
Des applications dans les domaines de l’école
Le traitement de l’information a cette particularité d’être spécialement approfondie dans une seule filière (SICOM, commune avec Phelma) à partir de la 2è année mais trouve des applications dans tous les domaines de l’école. Les étudiants apprennent aussi le traitement d’image numérique où l’on apprend à extraire de l’information de manière automatique à partir d’une image acquise de manière variée : image satellitaire, image médicale, domaine multimédia etc…
En 3è année, poursuit Jocelyn Chanussot, on offre des cours approfondis sur certaines thématiques (imagerie satellitaire par exemple) ainsi que des cours avancés à la pointe des technologies et des attentes du secteur industriel comme le Machine learning, Deep Learning et le Big Data.
Le traitement de l’information trouve des applications dans les domaines de l’énergie, de l’eau et de l’environnement indique Jocelyn Chanussot. Les statistiques se retrouvent, par exemple, au service de la production d’énergie photovoltaïque en améliorant la stabilité du réseau électrique en anticipant les effets de l’intermittence.
Le traitement du signal nous a également permis, en collaboration avec la filière HOE, de réaliser une analyse statistique des évènements météorologiques extrêmes (précipitations anormales), marqueurs du changement climatique. On étudie par notamment si ces événements ont des propriétés stationnaires au cours du temps…
Le traitement de l’image de son côté prouve son utilité pour surveiller des grands ouvrages hydrauliques : soit par des images satellitaires radar, soit par l’utilisation de plus en plus répandue de drônes, soit l’instrumentation de l’ouvrage lui-même avec des capteurs.
Enfin, conclut Jocelyn Chanussot, avec le suivi que nous faisons de nos Alumnis, nous voyons que les débouchés de cette formation sont larges. Le diplôme permet bien sûr de travailler dans les domaines de l’école mais il ouvre vers des possibilités de carrière dans d’autres secteurs d’activités comme le biomédical et le multimédia avec la transformation digitale croissante dans la société.