Giulio Biroli
Giulio Biroli et la physique statistique hors les murs
Issu de la physique statistique et théorique, Giulio Biroli modélise des systèmes complexes et hors équilibre. Il parvient ainsi à décrire des phénomènes macroscopiques en reliant différentes échelles jusqu’au microscopique. Ses travaux ont aussi bien irrigué le domaine des verres de spin que l’IA et l’écologie.
Professeur à l’ENS et membre du Laboratoire de physique de l’ENS (LPENS, CNRS/ENS – PSL/Sorbonne Univ./Univ. Paris Cité), Giulio Biroli s’est d’abord et beaucoup illustré dans le développement de la théorie du champ moyen dynamique qui ouvre de nouvelles voies pour étudier et comprendre les systèmes quantiques hors équilibre, offrant ainsi des applications importantes dans divers domaines de la physique, notamment la structure électronique des matériaux.. Avec des outils issus de la physique théorique et statistique, le chercheur s’est aussi intéressé à des systèmes complexes, désordonnés et hors équilibre, comme les verres de spin, qui sont des matériaux magnétiques désordonnés. Ces travaux en physique de la matière condensée s’inscrivent dans le sillage de ceux de Giorgio Parisi, prix Nobel de physique 2021 pour ses découvertes en théorie des systèmes complexes.
La passion de Giulio Biroli pour l’interdisciplinarité l’a aussi mené à des travaux plus éloignés de ce cadre. « Ce que je trouve puissant avec les concepts de la physique statistique, c’est qu’ils permettent de pleinement prendre en compte, avec de nombreux degrés de liberté, les particularités de chaque système, développe Giulio Biroli. On peut ainsi partir de l’échelle de l’angström, remonter jusqu’à des colloïdes micrométriques pour aller jusqu’à des systèmes granulaires millimétriques, voire à des systèmes dépourvus de véritable échelle. Sans la physique statistique, il serait extrêmement difficile d’établir des liens entre des phénomènes microscopiques et un comportement macroscopique. »
Giulio Biroli s’est ainsi intéressé à l’intelligence artificielle, où il est encore souvent difficile de comprendre comment et pourquoi certains modèles donnent d’aussi bons résultats. « Les réseaux de neurones fonctionnent dans un régime qui ne devrait même pas marcher, explique le chercheur. Ces systèmes comptent en effet plus de paramètres que de données, ce qui va à l’encontre de toutes les règles. »
Giulio Biroli a également appliqué son approche à l’écologie, avec des modèles de communautés d’espèces dont les interactions entre les espèces sont décrites par des équations différentielles (équations de Lotka-Volterra généralisées). Giulio Biroli a permis à ce type de modèle de prendre en compte davantage de paramètres, afin d’étudier les dynamiques et les comportements collectifs d’un plus grand nombre d’espèces.