En 2025, trois enseignantes-chercheuses, enseignants-chercheurs, chercheuses et chercheurs menant leurs travaux au sein d’unités de recherche de l’Université Paris Cité ont été récompensés par deux médailles d’argent et une médaille de bronze.

© Monnaie de Paris

Les médailles du CNRS représentent une reconnaissance importante et un encouragement à poursuivre des recherches bien engagées et déjà fécondes. Depuis 1954, elles célèbrent les scientifiques qui contribuent de manière exceptionnelle à l’avancée de la recherche. La médaille d’argent distingue des chercheuses et des chercheurs, au début de leur ascension, pour l’originalité, la qualité et l’importance de leurs travaux, reconnus sur le plan national et international. La médaille de bronze, quant à elle, récompense les premiers travaux consacrant des chercheuses et des chercheurs spécialistes de leur domaine.

Médailles d’argent du CNRS

 

Carine Tisné est directrice de recherche CNRS à l’Institut de biologie physico-chimique (IBPC). Spécialiste de la biologie structurale des ARN, elle mobilise des approches en biochimie, biophysique et génétique pour décrypter les mécanismes de maturation qui modifient et activent les ARN dans les cellules. Ses travaux ont permis de mettre en lumière des étapes clés dans la maturation des ARN de transfert mitochondriaux et des ARN ribosomiques.

 

Vladimir Gligorov est physicien des particules et est l’une des figures clés de l’expérience LHCb, actuellement en cours auprès du LHC, l’accélérateur géant de particules du CERN. Il y a exercé différentes fonctions et a non seulement contribué à l’analyse des données, mais a surtout joué un rôle central dans la conception du système d’analyse en temps réel. Ce système ingénieux est capable de repérer les événements les plus intéressants parmi les millions de collisions produites chaque seconde dans le détecteur.

Médaille de bronze du CNRS

 

Erwan Allys est maître de conférences au Laboratoire de Physique de l’ENS (Université Paris Cité/CNRS/ENS-PSL/Sorbonne Université). Il développe de nouvelles approches statistiques, inspirées de la science des données, pour analyser les signaux astrophysiques et cosmologiques. Il a notamment introduit les « Scattering Transforms » en astrophysique, permettant de caractériser efficacement, sans apprentissage préalable, les structures d’images complexes. Ses travaux, à l’interface entre physique, mathématiques appliquées et intelligence artificielle, visent à décrypter les signaux faibles de l’univers primordial.

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