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<string language="fre"><![CDATA[Optimal transport (OT) has become a 
fundamental mathematical theoretical tool at the interface between 
calculus of variations, partial differential equations and probability. 
It took however much more time for this notion to become mainstream in 
numerical applications. This situation is in large part due to the high 
computational cost of the underlying optimization problems.
There is however a recent wave of 
activity on the use of OT-related methods in fields as diverse as 
computer vision, computer graphics, statistical inference, machine 
learning and image processing. In this talk, I will review an emerging 
class of numerical approaches for the approximate resolution of OT-based
optimization problems. These methods make use of an entropic 
regularization of the functionals to be minimized, in order to unleash 
the power of optimization algorithms based on Bregman-divergences 
geometry. This results in fast, simple and highly parallelizable 
algorithms, in sharp contrast with traditional solvers based on the 
geometry of linear programming. For instance, they allow for the first 
time to compute barycenters (according to OT distances) of probability 
distributions discretized on computational 2-D and 3-D grids with 
millions of points.
 
This offers a new perspective for the 
application of OT in machine learning (to perform clustering or 
classification of bag-of-features data representations) and imaging 
sciences (to perform color transfer or shape and texture morphing). 
These algorithms also enable the computation of gradient flows for the 
OT metric, and can thus for instance be applied to simulate crowd 
motions with congestion constraints.
We will also discus various extensions 
of classical OT, such as handling unbalanced transportation between 
arbitrary positive measures (the so-called 
Hellinger-Kantorovich/Wasserstein-Fisher-Rao problem), and the 
computation of OT between different metric spaces (the so-called 
Gromov-Wasserstein problem).]]></string></description>
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NOTE: Le CNRS en bref Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche (Etablissement public à caractère scientifique et technologique, placé sous la tutelle du Ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche). Il produit du savoir et met ce savoir au service de la société. Avec 30 000 personnes (dont 26 080 statutaires - 11 664 chercheurs et 14 416 ingénieurs, techniciens et administratifs), un budget 2007 de 3,080 milliards d'euros dont 513 millions d'euros de ressources propres, une implantation sur l'ensemble du territoire national, le CNRS exerce son activité dans tous les champs de la connaissance, en s'appuyant sur 1260 unités de recherche et de service. Histoire du CNRS Textes fondamentaux sur l'organisation du CNRS Bilan social Rapport annuel Image du CNRS auprès du grand public - Enquête TNS-Sofres de novembre 2006 Présent dans tous les champs de la connaissance Principal organisme de recherche à caractère pluridisciplinaire en France, le CNRS mène des recherches dans l'ensemble des domaines scientifiques, technologiques et sociétaux. Il couvre la totalité de la palette des champs scientifiques, qu'il s'agisse des mathématiques, de la physique, des sciences et technologies de l'information et de la communication, de la physique nucléaire et des hautes énergies, des sciences de la planète et de l'Univers, de la chimie, des sciences du vivant, des sciences humaines et sociales, des sciences de l'environnement ou des sciences de l'ingénierie. Le CNRS est présent dans toutes les disciplines majeures regroupées au sein de six départements scientifiques : Mathématiques, physique, planète et univers (MPPU) Chimie, Sciences du vivant, Sciences humaines et sociales, Environnement et développement durable (EDD), Sciences et technologies de l'information et de l'ingénierie (ST2I) ; et de deux instituts nationaux : Institut national de physique nucléaire et de physique des particules (IN2P3), Institut national des sciences de l'Univers (INSU). Le CNRS développe, de façon privilégiée, des collaborations entre spécialistes de différentes disciplines, et tout particulièrement avec l'université, ouvrant ainsi de nouveaux champs d'investigations qui permettent de répondre aux besoins de l'économie et de la société. Des actions interdisciplinaires de recherche sont notamment menées dans les domaines suivants : «Le Vivant et ses enjeux sociaux», «Information, communication et connaissance», «Environnement, énergie et développement durable», «Nanosciences, nanotechnologies, matériaux», «Astroparticules : des particules à l'Univers». Présent sur tout le territoire national 19 délégations en région assurent une gestion directe et locale des laboratoires et entretiennent les liens avec les partenaires locaux et les collectivités territoriales. Ouvert aux partenariats 1256 unités de recherche et de service dont près de 90 % en partenariat avec l'Enseignement supérieur et les autres organismes de recherche français ; 2649 brevets principaux, 9804 avec les extensions, 1057 licences actives et 2100 contrats industriels en cours avec les entreprises ; plus de 100 créations d'entreprises à partir de laboratoires CNRS depuis 1999 ; 5000 chercheurs étrangers accueillis dans les laboratoires, 1340 chercheurs étrangers statutaires au CNRS, 80 accords de coopération avec plus de 55 pays, 332 programmes internationaux de coopération scientifique, 54 laboratoires internationaux associés et 56 groupements de recherche internationaux, 13 jumelages de laboratoires et 10 unités mixtes internationales ; des représentations à Bonn, Bruxelles, Johannesburg, Moscou, Pékin, Santiago du Chili, Tokyo, Washington, et une antenne à Hanoï. 
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NOTE:&lt;a href="http://gpeyre.github.io/" target="_blank"&gt;Gabriel Peyré is senior researcher at the Centre Nationale de Recherche Scienti?que (CNRS), working in Ceremade, University Paris-Dauphine. He his head of the research group SIGMA-Vision, which is funded by the European Research Council (ERC). SIGMA-Vision activity is focused on developing mathematical and numerical tools in sparse regularization and optimal transport, with applications in computer vision, graphics and neurosciences. Since 2005 Gabriel Peyré has co-authored 55 papers in international journals, 70 conference proceedings in top vision and image processing conferences, and two books. He is the creator of the «&nbsp;Numerical tour of signal processing&nbsp;» (www.numerical-tours.com), a popular online repository of Matlab/Python/Julia resources to teach modern signal and image processing. 
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