Un pôle de développement où les compétences du statisticien deviennent particulièrement déterminantes est la recherche en traitement d'images par ordinateur qu’il s’agisse des secteurs de recherche académiques ou industriels. Les premiers travaux en la matière (reconnaissance automatique de formes, de textes manuscrits, d’analyse de mouvement, etc.) ont souvent fait appel à des solutions simples et intuitives où la compétence initiale requise était alors surtout de nature informatique. Elle est devenue progressivement insuffisante lorsqu’il a fallu faire face aux modèles décrits qui nécessitaient cependant une mise en oeuvre informatique des expériences. Ainsi, au cours des dernières années, les traitements d'analyse d'images se sont développés autour des modèles de Markov (champs de Markov en analyse du mouvement apparent ou encore en restauration d'images, chaînes de Markov cachées en reconnaissance d'écriture manuscrite), de l'Analyse factorielle (reconnaissance de visages, de symboles etc.), ou bien de la compression d'images (en télévision numérique par exemple). Cette dernière méthode s'appuie sur des exploitations statistiques de résultats issus de la théorie de l'information afin de ne diffuser que l'information utile et prépondérante (codage entropique, "minimum description length"). Dans ces domaines, une compétence affirmée de statisticien est devenu indispensable pour accéder à une pleine compréhension de ces outils. En outre, lorsqu’à cette compétence est associée une véritable maîtrise de l’informatique, le profil devient alors particulièrement adapté aux besoins des laboratoires de recherche concernés par le traitement d'images.