Des chercheurs du LIRIS (CNRS/INSA Lyon/Université Lyon 1) ont développé un cadre permettant d’effectuer des calculs géométriques directement sur des représentations probabilistes de formes 3D. En s’appuyant sur les surfaces implicites définies par champs gaussiens et la formule de Kac–Rice, leur approche prend en compte le bruit et les données manquantes sans devoir reconstruire arbitrairement une seule surface. Elle permet ainsi de calculer de manière cohérente des quantités géométriques telles que le gradient, la divergence ou le laplacien en présence d’incertitude. Ces travaux ont reçu une mention honorable du prix du meilleur article (« Best Paper Honorable Mention ») à ACM SIGGRAPH 2026.