Jérôme Bobin est chercheur en traitement du signal et de l’image, spécialisé dans la séparation aveugle de sources, la factorisation matricielle, la détection compressée et l’apprentissage automatique. Ses travaux visent à concevoir des méthodes statistiques et algorithmiques robustes pour l’analyse de signaux clairsemés et de problèmes inverses, avec des applications en astrophysique, cosmologie, imagerie biomédicale et microscopie. Il s’intéresse notamment à l’apprentissage de représentations de données, à la correction de biais pour les mesures astrophysiques et au développement d’outils d’optimisation pour des méthodes distribuées et fiables.