Bernard Derrida et Marc Mézard lauréats de la médaille Dirac 2026 de l’ICTP
La médaille Dirac 2026 du Centre international de physique théorique Abdus Salam (ICTP) est décernée à quatre physiciens pour pleurs contributions pionnières en mécanique statistique. Parmi eux se trouvent les 2 physiciens français Bernard Derrida et Marc Mézard.
La Médaille Dirac de l'ICTP
La médaille Dirac du Centre international de physique théorique Abdus Salam (ICTP) est décernée annuellement depuis 1985 à des scientifiques pour leur contribution significative à la physique théorique. les lauréats sont sélectionnés par un comité international de scientifiques distingués à partir d'une liste de candidates et candidats nommés.
En 2026, l'ICTP a décerné sa médaille Dirac 2026 aux deux physiciens français Bernard Derrida et Marc Mézard, ainsi qu'à Deepak Dhar, professeur à l’International Centre for Theoretical Sciences du Tata Institute of Fundamental Research, en Inde, et Haim Sompolinsky, professeur à l’Université hébraïque de Jérusalem et professeur invité à l’Université de Harvard, aux États-Unis. Ils sont distingués à parts égales pour "leurs contributions pionnières à la mécanique statistique à l'équilibre et pour avoir étendu ses concepts et méthodes à la mécanique statistique hors équilibre, aux problèmes d'optimisation, aux neurosciences théoriques et, enfin, à l'intelligence artificielle". La mécanique statistique est un cadre utilisé par les physiciennes et physiciens pour décrire le comportement collectif des systèmes composés de nombreux éléments.
Deux lauréats français de la Médaille Dirac de l'ICTP 2026
Bernard Derrida
Bernard Derrida a obtenu un doctorat à l'Institut Laue-Langevin (ILL) de Grenoble ainsi qu'une thèse d'État de l'Université Paris XI. Il a travaillé au service de physique théorique du CEA, maintenant Institut de physique théorique (IPhT, CEA / CNRS), avant de devenir Professeur des Universités à l'Université Pierre-et-Marie-Curie et à l'École normale supérieure.Il fait alors partie du laboratoire de physique statistique, maintenant Laboratoire de physique de l'ENS (LPENS, CNRS / ENS - PSL / Sorbonne Université / Université Paris Cité). Depuis 2015, il occupe la chaire de physique statistique au Collège de France.
Expert en mécanique statistique, les recherches de Bernard Derrida portent sur les systèmes dynamiques, la théorie des milieux désordonnés, la physique hors équilibre et la modélisation en biologie. Dans le domaine des verres de spin, il a introduit le modèle à énergie aléatoire (1980), qui constitue le modèle de champ moyen soluble le plus simple.Il a contribué de manière significative à la théorie des réseaux de neurones, résolvant notamment une version asymétrique du modèle de Hopfield.
En physique hors équilibre, il a obtenu, avec Evans, Hakim et Pasquier (1993), une solution remarquable sous forme de produit de matrices pour le processus d'exclusion asymétrique, permettant de déterminer l'état stationnaire exact d'un système forcé. Ses travaux sur les grandes déviations du courant constituent un exemple fondamental et soluble de la théorie des fluctuations macroscopiques hors équilibre.
Marc Mézard
Marc Mézard a obtenu un doctorat à l'École normale supérieure de Paris. Il a été chercheur CNRS au Laboratoire de physique statistique (LPS) de l'École normale supérieure puis au Laboratoire de physique théorique et modèles statistiques (LPTMS, CNRS / Université Paris-Saclay) avant de devenir Directeur de l’ENS et rattaché au Laboratoire de physique de l'ENS (LPENS, CNRS / ENS - PSL / Sorbonne Université / Université Paris Cité). Il a rejoint l'Université Bocconi en 2022 en tant que professeur au sein du département des sciences computationnelles.
Le domaine de recherche principal de Marc Mézard est la physique statistique des systèmes désordonnés et ses applications dans divers domaines scientifiques, notamment la biologie, l'économie et la finance, la théorie de l'information, l'informatique, les statistiques, le traitement du signal et la biophysique. Ces dernières années, ses travaux se sont concentrés sur le traitement de l'information dans les réseaux de neurones, l'apprentissage automatique et les réseaux profonds.
Les premiers travaux de Marc Mézard sont au cœur de la théorie des verres de spin : avec Giorgio Parisi et Miguel Virasoro, il a développé la méthode de la cavité, qui offre un cadre puissant et intuitif pour décrire une large gamme de systèmes désordonnés et permet de concevoir des algorithmes pratiques pour en déterminer les configurations favorables. Ces algorithmes et idées théoriques trouvent des applications en informatique, en communication, en optimisation et, plus récemment, en intelligence artificielle. Il a ensuite appliqué ces idées à l'informatique et à l'inférence : avec Parisi, il a établi un lien entre les problèmes d'optimisation combinatoire, comme l'appariement ou le problème du voyageur de commerce, et les systèmes désordonnés. Ses travaux récents portent sur la théorie de l'apprentissage dans les réseaux de neurones. Ses publications récentes sur l'analyse en mécanique statistique des modèles génératifs et des équations de Langevin rétrogrades associées ont suscité un grand intérêt dans les communautés de physique et d'informatique.
