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Née de l'analyse d'objets mathématiques « étranges » (comme des courbes de longueur infinie occupant une surface finie, ou des fonctions continues nulle part dérivables) à la fin du XIXe siècle, la géométrie fractale a pris son essor grâce aux travaux de Benoît MandelbrotBenoît Mandelbrot au milieu du XXe siècle.
L'argument étant que ces curiosités mathématiques étaient en fait des objets que l'on retrouve assez couramment dans la nature. Les fougèresfougères, les choux romanesco, les côtes de Bretagne sont des exemples de formes fractales naturelles.
L'idée d'appliquer les principes de la géométrie fractale aux systèmes artificiels, au traitement des images, des signaux et des processus stochastiquesstochastiques est ensuite venue progressivement.Le projet Fractales a contribué largement au succès de ces techniques, en explorant les bases théoriques d'analyse multifractale, processus stochastiques fractals, en élaborant des outils algorithmiquesalgorithmiques adaptés à cette approche (Fraclab) et en développant de nombreuses applications (segmentation, compression, débruitage de signaux et d'images, analyse des trafics routiers et InternetInternet, finance.
L'analyse fractale représente une autre approche de la complexité
Cette approche est née de la nécessité de trouver des outils adéquats pour modéliser des phénomènes naturels ou artificiels complexes et irréguliers. De nombreux phénomènes complexes naturels, biologiques ou physiques ont été identifiés comme « fractals » (sur plusieurs ordres de grandeur du moins), et l'étude des modèles qui en découlent a amené des progrès importants (turbulence, modèles de croissance, catalyseurs, phénomènes vibratoires, fracture des matériaux, signaux biomédicaux, tremblements de terretremblements de terre, éruptions volcaniqueséruptions volcaniques).
Un des thèmes centraux de l'équipe concerne la modélisationmodélisation et l'analyse de l'irrégularité des signaux et des processus stochastiques, sans hypothèse préalable de « fractalité » des signaux. Plus précisément, ce que l'on appelle l'analyse multifractale fournit une description à la fois locale et globale des singularités d'un signal pour caractériser de façon géométrique et statistique la répartition des singularités sur le support du signal. Et il semble bien que des caractéristiques dites « multifractales » apparaissent souvent comme le résultat de l'interaction complexe d'un grand nombre d'éléments ayant chacun un comportement simple...
