2024-03-25
Prix Abel 2024 au mathématicien Michel Talagrand qui a effectué sa carrière au CNRS
L’Académie norvégienne des sciences et des lettres a décidé d’attribuer le prix Abel 2024 au Français Michel Talagrand, qui a effectué sa carrière de chercheur au CNRS. L’équivalent du prix Nobel des mathématiques lui est décerné « pour ses contributions révolutionnaires à la théorie des probabilités et à l’analyse fonctionnelle, avec des applications remarquables en physique mathématique et en statistique ».
Souvent perçu comme le prix Nobel des mathématiciens, le prix Abel récompense l’œuvre d’un mathématicien dans son ensemble. Michel Talagrand est ainsi distingué pour ses travaux en théorie des probabilités et processus stochastiques. Depuis ses origines, la théorie des probabilités a été motivée par des problèmes provenant des jeux de hasard ou de l’évaluation des risques. Le fil conducteur des découvertes révolutionnaires de Michel Talagrand réside dans l’utilisation et la compréhension des processus aléatoires qui nous entourent. La compréhension approfondie des phénomènes aléatoires est devenue essentielle dans le monde d’aujourd’hui. Les algorithmes aléatoires sont par exemple à la base de nos prévisions météorologiques et de nos grands modèles linguistiques.
Le monde moderne est un flux constant d’événements aléatoires, et la compréhension de ce caractère aléatoire a des répercussions dans des domaines considérables, de la logistique commerciale à la physique de la matière condensée. Ses travaux permettent ainsi de mieux comprendre comment et pourquoi de nombreux phénomènes sont décrits par la « distribution gaussienne », souvent mieux connue sous le nom de « distribution normale » ou, grâce à sa forme, de « courbe en cloche ». Notre vie entière est guidée par la distribution gaussienne : le poids des bébés à la naissance, les résultats obtenus par les élèves à l’école et l’âge auquel les athlètes prennent leur retraite sont autant d’événements apparemment aléatoires qui suivent parfaitement la distribution gaussienne.
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