Jean Ponce

Jean Ponce est professeur au Département d'informatique de l'École normale supérieure – PSL, qu'il a dirigé de 2011 à 2017, et Global Distinguished Professor à la Courant Institute School of Mathematics, Computing, and Data Science de New York University. Il est également cofondateur et PDG d'Enhance Lab, une start-up qui commercialise des logiciels embarqués de débruitage et de super-résolution pour la photo et la vidéo. Jean Ponce est Fellow de l'IEEE, d'ELLIS et de l'AAIS, membre de l'Academia Europaea, et a été membre senior de l'Institut universitaire de France. Il a été président du programme et/ou président général des trois plus grandes conférences internationales de vision par ordinateur, CVPR (1997 et 2000), ECCV (2008) et ICCV (2023), ainsi que rédacteur en chef senior de l'International Journal of Computer Vision. Il est actuellement directeur associé pour la recherche du cluster d'IA PR[AI]RIE-PSAI. Jean Ponce est titulaire de deux brevets américains et d'un brevet français, d'une ERC Advanced Grant, des prix Longuet-Higgins de l'IEEE CVPR 2016 et 2020 et du prix « test of time » de l'ICML 2019. Il est l'auteur de « Computer Vision: A Modern Approach », un manuel traduit en chinois, en japonais et en russe.

Vision par ordinateur

Traitement d'images

Apprentissage automatique

Robotique

Courriel : jean.ponce (at) ens.fr

Enhance Lab

Logiciel embarqué de débruitage et de super-résolution de photos et de vidéos à partir de séquences d'images RAW.

Enhance Labfaites glisser le curseur

iPhone 16 Pro natif ×20 contre Enhance Lab ×4, à partir d'une rafale prise avec le même téléobjectif ×5 ; 12 Mpx en 0,7 s sur le téléphone.

Vidéo en direct ×4 avec stabilisation · 208×208 → 800×600 · 30 images/s
sur Samsung Galaxy S25

enhancelab.fr ↗

Quelques projets récents

Un aperçu de chaque projet, avec un lien vers sa page.

Vidéo · ML

Residual Motion Splatting for Continuous Space-Time Video Super-Resolution

V. Herfeld, E. Coupeté, J. Mairal, J. Ponce. Des trajectoires sous-pixel apprises et un « splatting » réunissent l'interpolation temporelle et la super-résolution multi-images en une seule opération, jusqu'à un ordre de grandeur plus rapide.

vinceherfeld.github.io/residual-motion-splatting-for-CSTVSR ↗

3D · Géométrie

Surface Reconstruction from Range Scans under Visibility Constraints

G. Lenain, E. Boyer, J. Ponce. Un champ implicite 1-lipschitzien ajusté aux rayons du capteur par sphere tracing : chaque rayon certifie un espace libre, d'où une robustesse au bruit et aux valeurs aberrantes.

gabriellenain.github.io/visibility-recon ↗

Publications 2006 – aujourd'hui

Sélection tirée de mes fiches de publications. Liste complète et à jour sur Google Scholar. Travaux antérieurs : publications avant 2006.

Les preprints et les lieux de publication 2022–2026 sont compilés à partir d'index publics (arXiv, DBLP, OpenReview, IEEE Xplore) et peuvent être incomplets.