Le professeur David Fleet est un leader mondial de la recherche en vision par ordinateur, en neurosciences computationnelles et en apprentissage automatique. Une grande partie de son travail a porté sur la compréhension du mouvement visuel, et il a examiné cette question à de nombreux niveaux. Au niveau le plus bas, David et Allan Jepson ont d'abord abordé le problème du calcul du flux optique, c'est-à-dire la manière dont les objets semblent se déplacer dans une séquence d'images en raison du mouvement de l'objet ou de la caméra. Son cadre de flux optique basé sur la phase a innové dans la communauté de la vision par ordinateur et a fait de David l'un des chercheurs les plus éminents au monde dans le domaine de l'étude du mouvement des images. Lui et ses collègues ont également introduit le premier point de référence de la communauté de la vision par ordinateur, bien avant que les points de référence ne deviennent essentiels pour l'évaluation. Au niveau intermédiaire, David et ses collègues ont apporté des contributions fondamentales à la segmentation et au suivi des mouvements, en regroupant les pixels en mouvement qui appartiennent au même objet. Au niveau le plus élevé, David et ses collègues ont été les premiers à combiner la géométrie humaine et la physique de la scène pour récupérer des mouvements humains articulés complexes à partir d'une séquence vidéo. Le programme de recherche interdisciplinaire de David a eu un impact profond sur toute une série de domaines. Ses travaux sur le mouvement des images l'ont amené dans le domaine des neurosciences computationnelles, où lui et ses collègues ont innové en comprenant comment le mouvement et la profondeur sont estimés dans la vision biologique. Son intérêt pour la structure et le mouvement l'a conduit au domaine de l'imagerie biomédicale et de la cryo-microscopie électronique. Avec ses collègues, David a publié un certain nombre de méthodes très influentes pour déterminer la structure et le mouvement des macromolécules à une résolution atomique, à partir d'images 2D bruitées d'une biomolécule 3D provenant d'une microscopie électronique à transmission. Le cadre CryoSPARC qu'ils ont créé est devenu le principal logiciel utilisé pour la détermination de la structure par cryomicroscopie électronique à transmission en biologie structurale. En outre, leurs extensions du cadre se sont révélées remarquablement efficaces pour les protéines membranaires et ont joué un rôle clé dans la détermination de la structure de la protéine de pointe du SRAS-CoV2 en 2020. L'excellence de la recherche de David se reflète dans plus de 170 articles publiés dans les domaines les plus influents de la vision par ordinateur, de l'apprentissage automatique, des neurosciences computationnelles et de l'imagerie biomédicale ; ses travaux ont été cités plus de 49 000 fois, avec un indice h impressionnant de 84. Ses travaux ont été cités plus de 49 000 fois, avec un h-index impressionnant de 84. L'excellence de sa recherche va de pair avec ses qualités de dirigeant, tant au niveau national qu'international. Il a occupé des fonctions de premier plan dans nos conférences et revues les plus respectées, il a été président de son département à l'université de Toronto et il a été directeur de recherche associé de l'Institut Vecteur pour l'Intelligence Artificielle. Plus récemment, il a dirigé l'équipe de Google DeepMind à Toronto, l'un des laboratoires industriels de recherche en intelligence artificielle les plus réputés au monde, où il développe certains des meilleurs modèles de diffusion pour la génération d'images dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la vision. Parmi ses nombreuses récompenses prestigieuses, David a reçu une bourse de recherche Alfred P Sloan en neurosciences computationnelles, le prix Koenderink pour des contributions fondamentales à la vision par ordinateur qui ont résisté à l'épreuve du temps, le Lifetime Achievement Award de la Société canadienne de traitement d'images et de reconnaissance des formes, une chaire canadienne d'intelligence artificielle CIFAR, ainsi que de nombreux prix du meilleur article.