Lorsqu'une onde radio rencontre un bâtiment sur son chemin, elle ne se contente pas de se réfléchir ou d'être absorbée : elle le contourne, un peu comme les vagues de la mer épousent un rocher, laissant derrière lui une eau calme. En radiophysique, ce phénomène crée une ombre radioélectrique, un motif complexe de zones de renforcement et d'affaiblissement du signal, que les chercheurs appellent portrait radio. Dans ce motif, telle une peinture impressionniste, se trouve encodée l'information sur la forme, la taille et la distance de l'obstacle. L'idée elle-même n'est pas nouvelle : dès le XVIIe siècle, Christiaan Huygens a supposé que chaque point du front d'onde devient lui-même une source d'ondes secondaires, et un siècle plus tard, Joseph von Fraunhofer a décrit mathématiquement comment ces ondes interfèrent dans la zone lointaine, créant des motifs caractéristiques. Les chercheurs ont combiné ces principes pour le domaine radio et ont construit un modèle qui « révèle » le portrait radio en lisant les données avec une précision accessible aux fréquences Wi-Fi et cellulaires ordinaires, c'est-à-dire sans équipement complexe, simplement en analysant les motifs du signal. Fait remarquable : la méthode bute non pas sur la technique, mais sur une limite physique fondamentale, la borne de Cramér–Rao, qui interdit mathématiquement d'extraire plus d'informations d'un signal que ne le permet sa nature statistique. En d'autres termes, les portraits radio sont aussi nets que possible dans notre monde, et toute amélioration supplémentaire nécessiterait de violer les lois de la physique. Cette analogie avec la peinture simplifie bien sûr les choses : en réalité, le modèle travaille avec des données multidimensionnelles et tient compte de la polarisation, mais l'essentiel demeure : les ondes radio nous dessinent des portraits précis de l'invisible.