Emmanuel Candès est ancien élève de l'École polytechnique de Paris (promotion 1990). Après l’obtention de son diplôme d'ingénieur en 1993[1],[2], il poursuit ses études à l'université Stanford, où il obtient en 1998 un Ph.D. en statistiques, sous la direction de David Donoho[1],[3] avec une thèse intitulée Ridgelets : Theory and Applications. Il rejoint la faculté de Stanford comme professeur assistant en statistique[1], puis il part en 2000 au California Institute of Technology[1] où il est nommé en 2006 titulaire de la chaire Ronald and Maxine Linde pour les mathématiques appliquées et computationnelles. Il retourne à Stanford en 2009.
Travaux
Les travaux de la thèse d'Emmanuel Candès introduisent des généralisations des ondelettes qu'il appelle curvelets et ridgelets, capables de capturer des structures de signaux d'ordre supérieur[3]. Cette contribution au traitement d'images et à l'analyse multi-échelle lui a valu le prix Popov en théorie de l'approximation en 2001[4].
En 2004, un article écrit avec Terence Tao[5] constitue le fondement du domaine de l'acquisition comprimée, qui concerne la reconstruction d'images à partir de peu de mesures apparemment choisies au hasard. Ce domaine a connu depuis un large développement, dont une application est le concept d'une caméra qui peut enregistrer des images avec un seul capteur[6],[7], et des outils pour la conception de capteurs distribués qui communiquent à faible coût[8].
Publications (sélection)
Emmanuel J. Candès et Terence Tao, « Near-optimal signal recovery from random projections: universal encoding strategies? », IEEE Transactions on Information Theory, vol. 52, no 12, , p. 5406–5425 (DOI10.1109/TIT.2006.885507, lire en ligne)
Emmanuel Candès, Justin Romberg et Terence Tao, « Stable signal recovery from incomplete and inaccurate measurements », Communications on pure and applied mathematics, vol. 59, no 8, , p. 1207-1223 (DOI10.1002/cpa.20124, lire en ligne)
Il est conférencier plénier au congrès international des mathématiciens à Séoul en 2014, avec une conférence intitulée Mathematics of sparsity (and a few other things).
↑(en) Laurie Sullivan, « Megapixel Images Created With One Pixel: The camera replaces the traditional digital pixel grid with an array of tiny micromirrors », InformationWeek, (lire en ligne).
