Centre de Mathématiques et leurs applications

Centre de mathématiques et de leurs applications

Le CMLA est un laboratoire de recherche de l'École normale supérieure Paris-Saclay. C'est également une unité mixte du CNRS (UMR 8536). 

Coordonnées

Bâtiment Laplace
61, Avenue du Président Wilson
94235 Cachan Cedex
Tel. 33 (1) 47 40 59 00

Organisation 

Fondé en 1990, le CMLA est membre de la Fondation mathématique Jacques Hadamard (FMJH), du Labex LMH, de l'université Paris-Saclay, et de l'Institut Farman. 

Il reçoit également le soutien du CEA, du CNES, de la DGA, de l’US Navy, de l'ANR, de l’ERC, du ministère de l’Enseignement supérieur et de la recherche (MENESR), et de nombreux partenaires privés.

Le CMLA rassemble des équipes pluridisciplinaires de mathématiciens et d’experts physiciens, mécaniciens, biologistes, et ingénieurs, pour mener des actions de recherche motivées par des données réelles et des cas d’usage issus des sciences et de l’industrie.

Le CMLA propose des formations d'excellence en mathématiques appliquées sur des thèmes porteurs à fort enjeu technologique et sociétal.

Directeur : Nicolas Vayatis
Directeur adjoint : Florian De Vuyst
Membres du CMLA

Recherche

La recherche au CMLA est consacrée aux mathématiques du numérique (simulation, modélisation, prédiction, traitement de données complexes) appliquées à l'étude de tout phénomène physique, biologique, cognitif, social,...

Le CMLA est structuré en 4 pôles de recherche :

  • Fluides complexes
  • Images et signaux
  • Apprentissage statistique et données massives
  • Bioinformatique, dynamique moléculaire et modélisation (BiMoDyM)

Fluides complexes

Coordinateur : Florian De Vuyst

Résoudre numériquement des problèmes de mécanique des fluides réels complexes, par des méthodes computationnelles haute performance sur des architectures innovantes (GPU, manycore).

Images et signaux

Coordinateur : Jean-Michel Morel

Développer des outils intelligents et des méthodes de détection, d'analyse, et de traitement d'images et de signaux : de la correction à la reconstruction, de l'observation par satellite à l'imagerie médicale, jusqu'à la vision artificielle.

Apprentissage statistique et données massives

Coordinateur : Nicolas Vayatis

Créer et valider des algorithmes pour la simulation, l’optimisation et la prédiction, à partir de la modélisation de données complexes. Scoring et ranking, inférence sur les graphes, apprentissage actif et optimisation séquentielle.

Bioinformatique, dynamique moléculaire et modélisation

Coordinateur : Luba Tchertanov

Etudier in silico des structures biologiques moléculaires complexes, leurs propriétés, fonctionnement et disfonctionnements, en liaison avec des maladies sévères ou des mécanismes de résistance aux traitements.

Laboratoires associés

CEA LRC-Meso : modélisation mésoscopique, simulation, optimisation en mécanique et matériaux.

CNES Miss : mathématiques de l'imagerie satellitaire spatiale.

Cognac G : quantification du mouvement et du comportement humain en contexte clinique.