Reconstituer une image complète à partir de fragments, c'est un peu comme essayer de distinguer la mélodie d'un orchestre dans une salle bruyante. De telles tâches se posent en photométrie, où l'on reconstitue la luminosité d'une étoile à partir de faibles scintillements. Les méthodes traditionnelles exigent des informations précises sur les perturbations, or celles-ci sont presque toujours inconnues.
Le nouvel algorithme affine lui-même son modèle standard des données : tel un musicien qui accorde son instrument en jouant, il réduit pas à pas l'entropie (l'incertitude).
Même avec des réglages initiaux grossiers, l'algorithme atteint un résultat quasi parfait. Cette approche constitue un pas vers des systèmes entièrement autonomes. Étonnamment, c'est selon un principe similaire que les scientifiques ont obtenu l'image d'un trou noir : les algorithmes ont rassemblé des signaux fragmentaires provenant de télescopes dispersés dans le monde entier et ont eux-mêmes révélé l'image cachée.
Le cerveau humain, lui aussi, affine constamment son modèle interne du monde à partir de fragments d'informations — par exemple, il reconnaît un visage familier même dans un mauvais éclairage, en complétant les détails.