Anna Korba reçoit la médaille de bronze du CNRS pour ses travaux à l’interface entre mathématiques, statistiques et intelligence artificielle

« Je me suis intéressée aux mathématiques assez tôt, car j’aimais leur côté à la fois rigoureux et créatif » se souvient Anna Korba. Après des études en mathématiques et en statistique, notamment à l’ENSAE et à l’ENS Cachan, elle réalise une thèse sur l’apprentissage à partir de données de préférences à Télécom Paris. Elle poursuit par la suite ses recherches en postdoctorat à l’University College London, au sein du Gatsby Computational Neuroscience Unit, avant de rejoindre le CREST en 2020. 

Ses travaux recoupent plusieurs disciplines telles que les mathématiques, les statistiques et l’intelligence artificielle. « Je m’intéresse en particulier à des problèmes d’optimisation sur des espaces de mesures de probabilité, en utilisant des outils d’optimisation, de transport optimal et méthodes à noyaux, entre autres » précise la chercheuse. Dans ce cadre, elle développe de nouveaux algorithmes et étudie leur convergence.

Ses recherches trouvent des applications en apprentissage automatique, notamment pour l’échantillonnage, qui permet de produire des prédictions en intégrant l’incertitude. C’est un aspect particulièrement critique dans l’application pratique des modèles d’apprentissage automatique. Elles trouvent également des applications pour les modèles génératifs, capables de créer de nouvelles données à partir d’un ensemble d’exemples. Ces approches ouvrent des perspectives dans de nombreux domaines, comme la biologie computationnelle ou les industries créatives. 

Ces questions sont au cœur du projet OptInfinite, pour lequel Anna Korba a obtenu une ERC Starting Grant en 2025. Celui-ci vise à bâtir un cadre unifié pour concevoir et évaluer des méthodes d’échantillonnage efficaces, en particulier pour des distributions de probabilité “complexes” en grande dimension. En s’appuyant notamment sur le transport optimal, ce projet ambitionne de fournir de nouveaux outils pour comparer, manipuler et générer des données, avec des applications en modélisation scientifique comme en intelligence artificielle.

« J'ai la chance de trouver beaucoup de soutien parmi mes collègues et amis dans le domaine. J’ai toujours énormément appris de mes collaboratrices et collaborateurs, et j'évolue donc dans un environnement particulièrement stimulant et bienveillant » confie la chercheuse, pour qui la dimension collective de la recherche revêt une importance fondamentale. La médaille de bronze récompense aujourd’hui l’ensemble de ses contributions, ainsi que son fort engagement dans la communauté scientifique. Une récompense qu’elle reçoit comme une reconnaissance importante de son travail, ainsi que celui de ses collègues. « Cela me touche beaucoup et me motive à poursuivre mes recherches, en explorant de nouvelles idées » conclut-elle.