Une ville peut être étudiée de différentes manières : l'un cartographie les rues, un autre les flux de voitures, un troisième la densité de population. Les cartes ne coïncident pas, mais elles décrivent le même lieu. Un problème similaire se pose lorsque les biologistes observent une cellule avec différents instruments : l'un montre sa forme, l'autre la distribution des protéines à l'intérieur. Il faut comprendre comment ces données sont liées.

La nouvelle méthode UnSyncOT fait exactement cela. Elle prend deux ensembles de mesures provenant d'espaces différents — par exemple, une image de tissu et une liste de gènes actifs — et cherche comment la masse s'écoule entre eux. La masse n'a pas besoin d'être conservée : certaines cellules meurent, d'autres naissent. La méthode permet de synchroniser ces « cartes » même sans correspondance exacte des points.

Les tests sur des modèles numériques ont montré que les calculs convergent et fonctionnent de manière stable. Un tel outil sera utile là où les données sont collectées par différents moyens, de la biologie aux transports.