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Hommage à Mila Nikolova

Mila Nikolova nous a quitté le mercredi 20 juin 2018


Mila Nikolova, mathématicienne engagée, était une figure essentielle du CMLA et de son équipe Images.

"Tous ceux qui l'ont connue savent quelle scientifique absolument remarquable elle fut et avec quelle combativité et passion elle a mené toute sa vie ici et ailleurs." A. Trouvé

D'abord ingénieur et journaliste scientifique à Sofia (Bulgarie), Mila Nikolova obtient son doctorat à Paris-Sud en Automatique et traitement du signal en 1995. Elle intègre le laboratoire Traitement et communication de l'information (LTCI) CNRS-ENST Paris avant de rejoindre le CMLA-ENS Cachan en 2003.

Ses fréquents séjours de recherche à l'étranger, dont deux séjours longue durée dans les universités de Hong Kong, attestent de son goût de l'échange, des collaborations pluridisciplinaires et multiculturelles à l'international, pour lesquelles il n'était jamais de difficultés insurmontables, physiques, matérielles ou logistiques, qui résistent longtemps à son courage hors du commun. Esprit ouvert s'il en fut, sa curiosité et son rayonnement ne se limitaient pas aux mathématiques ou aux sciences en général, mais s'étendaient à tous les domaines des arts et de la culture. Puissent son sourire et ses leçons de vie nous accompagner longtemps...

Mila Nikolova était Directeur de Recherche au CNRS depuis 2009 et IEEE Senior Member depuis 2008. Infatigable et toujours dévouée à ses ami.e.s et à la communauté de la recherche, elle a participé dernièrement au comité scientifique de la SIAM Conference on Imaging Science 2018.

Une vie dans la recherche


Mila Nikolova a reçu le prix Michel Monpetit de l'Académie des Sciences en 2010 "pour l'originalité et la profondeur de ses recherches en traitement mathématique de l'image et dans la résolution de certains problèmes inverses".

En effet, Mila Nikolova a été une pionnière des problèmes inverses et de ce que l'on a appelé plus tard le "compressed sensing". Elle démontre dès 2000 le fait que l'on peut recouvrer exactement des parties de signaux si et seulement si on utilise des régularisateurs non réguliers en zéro. 

Les citations qui suivent, de 2000 et 2002, illustrent la découverte de ce principe, mais aussi son style incisif. Mila était une grande scientifique allant droit au but !

"In contrast, if the PF is nonsmooth at zero, then for almost all data, the strongly homogeneous zones recovered by a minimizer function are preserved constant under any small perturbation of the data. (...) This explains why the solutions, obtained using nonsmooth-at-zero PFs, exhibit strongly homogeneous zones." 

"Thus, the possibility that a local minimizer fits some data entries is due to the nonsmoothness of the data-fidelity term. This is a strong mathematical property which is useful in practice."

Tributes to Mila Nikolova : Newton Institute ; SIAM News