Les avancées technologiques des instruments de mesure ont révolutionné notre capacité à numériser le monde en 3D. Cette révolution a rendu possible l’essor de nouvelles applications comme l’interprétation automatique de scènes, la simulation de phénomènes physiques à l’échelle de villes et la documentation numérique du patrimoine architectural.
Un sujet clé au cœur de cette révolution est celui de la reconstruction de surfaces, qui consiste à convertir les mesures en une représentation géométrique interprétable par l’ordinateur. L'objectif est de construire une surface uniquement à partir de mesures le plus souvent ponctuelles, telle que la topologie et la géométrie de la surface reconstruite se rapprochent de la surface physique mesurée. C’est par essence un problème mal posé (avec des solutions non uniques), et la diversité des méthodes existantes reflète celle des connaissances a priori sur les surfaces physiques et des propriétés recherchées pour la surface reconstruite.
Ce séminaire proposera une introduction aux principales familles de méthodes de reconstruction de surfaces, sous l’angle des hypothèses utilisées pour rendre le problème mieux posé.
Nous aborderons ensuite les problèmes endurants posés par les données imparfaites, c’est-à-dire imprécises, peu denses, incomplètes voire aberrantes. La quête de robustesse à ces données imparfaites a motivé des méthodes variationnelles et des approches plus récentes inspirées par la théorie du transport optimal.
Enfin, nous évoquerons les défis scientifiques émergents en lien avec les nouveaux paradigmes d’acquisition des données (réseaux de capteurs, numérisation continue, données communautaires) et les impacts sociétaux de la démocratisation des méthodes de numérisation 3D.
